AI時代必學的決策思維－建立策略價值的成功方程式

作者：Cynthia 黃馨儀(品牌行銷)

每個投入品牌經營的企業主都在追求成長，但能夠穩健發展品牌價值的企業卻屈指可數。

多年來，透過與眾多專注品牌經營的企業主深度交流，我觀察到一個值得深思的現象——在探討經營策略時，會議桌上總是鋪滿各式報表：銷售額的增長、市占率的提升、社群追蹤人數的突破……，這些數字看似亮眼，卻往往掩蓋了更深層的品牌價值問題。每當我詢問「這些成長對價值的長期發展有何影響？」或「這種經營模式能否持續？」時，對面的企業主總會陷入沉思。這樣的場景特別令人印象深刻，因為它揭示了當代商業經營的一個共通挑戰。

現今我們擁有前所未有的豐富資訊，卻容易迷失在數字中，忘記了數據分析的真正價值——即幫助我們做出更明智的品牌經營決策，建立持久的品牌競爭力。

讓我們一起探討，如何突破表面數字的迷思，建立更具洞見的數據分析思維，為品牌價值打造穩健成長的基石。畢竟，在這個充滿挑戰與機會的時代，每一個人都值得擁有更清晰的決策與方向。

數字迷思：為什麼只看表面數字會讓決策陷入危機？

企業和每一個員工每天都在面對海量的數據，從日常營運報表、銷售業績、市場調查到顧客反饋，各種數字彷彿無所不在。然而，令人深思的是，擁有如此豐富的數據資源，為什麼仍有這麼多決策仍然舉步維艱？

近十年的顧問經驗下，我發現一個普遍存在的現象——許多人被紛亂的數字迷了眼，卻忽略了真正重要的數據分析與洞察。這就像是一個醫生，只看到病人的體溫數字，卻沒有進行更深入的問題分析與解決方案。

今天，就讓我們深入探討，為什麼單純看表面數字，反而可能讓你的角色陷入危機。

數字與數據的關鍵差異

因為忙碌的工作和壓力，許多人往往只看到「數字」，而忽略了「數據」背後的深層意義。讓我們來看看這兩者的本質差異：

舉個實例：
當我們檢視一個品牌的業績數字時，這個數字本身只是個表象。

真正的數據分析應該包含品項組合、市場狀況、競爭態勢、通路表現，甚至是促銷活動的效益評估等多個面向的綜合考量。這種全面的問題分析與解決思維，才能真正幫助企業建立長期價值。

解構數據分析：建立價值的關鍵思維

在每一個決策的過程中，成功與失敗的分水嶺，往往在於決策者如何進行問題分析與解決，以及如何運用這些數據分析結果。

就像是我過去在顧問過程中，進行案例分析，關鍵不在於收集了多少數據，而是如何將這些零散的資訊串連成完整的經營策略。

許多企業往往擁有大量的市場數據，卻不知道如何從中萃取能夠提升價值的洞見，進而轉化為實際的決策與策略。

從點到面的全局思考

數據分析就像是拼圖遊戲，單一的數字就像是散落的拼圖碎片，只有當我們學會將這些碎片連結起來，才能看到完整的圖像。

在我多年的顧問經驗中，真正的成功都在於能夠將零散的數字串連成有意義的數據洞察。而這個數據分析能力，恰巧是我們從小到大學習數學後，都難以培養的，因為我們的教育教的是「答案」，但解題思路比答案重要一百倍。

從點到面的全局思考

在我早期在尼爾森工作的經歷中，無論是處理大數據分析還是參與Marketing Mix Model專案，都讓我深刻體會到：數據分析不是簡單的數字運算，而是一門需要持續鑽研的藝術。

數字只告訴你品牌經營中量化的變動與趨勢，卻不揭示變動背後對品牌價值的影響。

然而，當你開始理解每一個數據分析指標的變動源頭、它的驅動因素——例如品牌經營因素A主要受到因素B的影響，而因素B的變化則可追溯至因素C——最終，你會找到真正需要進行問題分析與解決的核心D。

通過不斷從不同角度去驗證和挖掘，才能構築出每一個決策的底層邏輯，這才是真正的「數據」之見。

在這個時代，成為一個真正優秀的管理決策者，必須具備將數據分析轉化為實際策略的能力。這種能力不是與生俱來的，而是需要透過系統性的學習和實踐才能培養出來。

如何運用數據分析優化品牌策略

「看數字，很重要；懂數據，更重要。」

一般員工如果只會執行，也行；但管理者和決策者如果還是只看數字只執行，會挺災難。

在這個數位化時代，企業的關鍵不在於擁有多少數據，真正的挑戰在於如何透過系統性的問題分析與解決方案，讓數據分析成為指引品牌經營方向的明燈。

品項組合最佳化分析

舉例來說，當我和企業一起檢視報表時，常常會做一個簡單但重要的練習：將每個產品的銷售數據放進表格，不只是看銷售額，更要分析：

通過這樣的分析，我們經常能發現一些令人意外的發現。

例如，有時候銷售最好的產品，卻可能是拖垮整體獲利的主因；或者，某個被忽視的小眾產品，實際上可能是品牌未來的成長關鍵。

成本結構優化策略

數據分析不只是看現象，更重要的是找出影響的因果關係。

在協助客戶優化成本結構時，我們會建立一個完整的分析框架，從財務報表看不同成本的%，告訴他哪邊好像不太合理。

問細項、看比對、接著再看各個單位的組成、各個產品品項的占比等，告訴他大抵組織出了甚麼狀況，哪個產品可能末日黃昏，哪個產品可以試著做renovation去升級。

這種深入的數據分析，往往能幫助企業發現：

• 隱藏的成本漏洞
• 資源分配的盲點
• 潛在的優化機會
• 產品組合的調整方向

結論：數據驅動的決策提升之路

在這個數據驅動的時代，單純擁有數據分析能力已經不足以應對瞬息萬變的市場環境。

就像我在博士期間學到的重要一課：「博士的任何期刊論文和畢業論文的題目，都得自己找問題、定假設、想思路、下結論。」這種從問題發掘到解決方案的完整思維訓練，恰恰就是現代管理者和決策者最需要具備的核心能力。

在充滿不確定性的商業環境中，

掌握數據分析能力早已不是加分項目，而是企業生存的必要條件。

多年的顧問經驗讓我深刻體會到，企業經營的壓力確實巨大，但如果不能真正理解並運用數據分析，這些壓力只會與日俱增。因為當每個焦慮都找不到源頭，每個決策都充滿不確定性時，要走得長遠就會變得異常困難。所以讓每一個企業內的管理決策者擁有數據思維，絕對是當務之急。 唯有將數據視為指引方向的明燈，而非冰冷的數字集合，企業才能在這個競爭激烈的市場中站穩腳步，找到屬於自己的成長方程式，願我們都能一起越來越好！

常見問題解答（FAQ）

1. 要如何開始培養數據分析思維？

對很多企業主來說，數據分析看似遙不可及，但其實可以從最基本的開始。首先是培養對數字的敏感度，學會觀察日常營運中的各項數據變化。如果可能的話，找一位有商業品牌運營經驗和數據能力的專家，透過一到兩年的實戰經驗累積並對管理決策者進行教育訓練，將能大幅提升企業的數據能力。

2. 小企業沒有完整的數據，該如何進行分析？

不要被”大數據”這個詞嚇到。即使是小企業，也都有自己的基礎營運數據，包括日常銷售紀錄、成本支出、客戶回饋等。重點不在數據的數量，而在於如何有系統地收集和分析這些手邊現有的資訊，從中發掘有價值的洞見。

3. 數據分析需要很專業的工具嗎？

許多企業主擔心需要投資昂貴的分析工具，但其實最基本的Excel就足以開始。重點是建立起定期追蹤和分析的習慣，而不是工具的複雜程度。隨著企業成長，再逐步考慮更專業的分析工具。

4. 如何避免被數據誤導？

數據分析最常見的陷阱是只看現象不求原因。要記住，數據是工具而非目的，重要的是理解數據背後的商業邏輯。建議將數據分析與市場實況、產業趨勢和客戶反饋結合，做出更全面的判斷。

5. 數據分析要多久檢視一次？

這取決於你的業務性質，但建議至少每月要有一次完整的數據檢視。關鍵績效指標（KPI）則最好能做到每週或每天追蹤。重點是建立起定期檢視的習慣，讓數據分析成為企業日常運營的一部分，而不是特別事件。