「資料導向決策」(Data Driven Decision MakingDDDM)

 

月會時

我與大家分享「資料導向決策」(Data Driven Decision Making,簡稱DDDM)

的概念

「資料導向決策」意指以「資料分析為基礎」

而非以「直覺為基礎」的決策方式

 

以網路平面廣告為例

當網頁平面設計師

設計出廣告之後

 

一般公司會由行銷主管進行主觀判斷

以決定廣告的好壞

再藉由主管提出修正意見

讓設計師進行修改

 

行銷研究能力強一點的公司

則會透過焦點群體(focus group)的運作

來判斷廣告的好壞

並且由成員們提出修正意見

給設計師進行修改

(當然,這種做法的成本相對高很多,需要考量成本效益)

 

還有一些公司

則會聘請資料分析師

進行A/B Test

來分辨廣告的好壞

同時

藉由不斷地修正與驗證

將網路平面廣告的效益

調整到最佳的狀態

 

以上三種做法

第一種最為「主觀」

第三種最為「客觀」

第二種則介於兩者之間

(「客觀」的消費者提供其「主觀」的想法,但「想法」不等於「行為」)

 

而第三種決策方式

就是所謂的「資料導向決策」(DDDM)

 

根據麻省理工學院MIT教授Erik Brynjolfsson等人的研究

在「資料導向決策」量表上

每增加一個標準差

生產力會有4%~6%的成長

同時

該研究也發現

「資料導向決策」

與較高的資產報酬率、股東權益報酬率、資產利用率、

以及市場價值相關

 

「資料導向決策」概念的本質

其實就是「理性決策」

只是

過去要在有限的時間與金錢下

收集到足量的客觀量化資訊

有其困難

但隨著電子商務的興起

許多消費者行為

全部都在網路上進行

也因此

讓理性決策的可能性與適用性

大幅度的增加

 

面對「資料導向決策」概念的興起

我們應該要選擇積極擁抱

因為此概念可大幅增加決策的有效性

但這並不表示

我們就要放棄「直覺決策」

畢竟不是所以情境

都適合透過「理性決策」來進行

「直覺決策」還是有其價值的

 

加油!

 

Peter

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