分析法層面之競爭：珍妮·哈里斯訪談錄

人物簡介:

★珍妮·哈里斯是美國埃森哲高績效企業研究所的研究主管。在商業情報領域，她作為埃森哲的一名咨詢顧問積累了30多年的工作經驗。除了出版《分析法層面之競爭:贏的新科學》一書，哈里斯女士還在許多商業學刊（其中包括《哈佛商業評論》和《斯隆管理評論》）上發表文章。她的研究成果被《華爾街日報》、《金融時報》、《福布斯》、CFO ， CIO，《計算機世界》和Nihon Keizai Shimbun.等媒體廣泛引用。

職業球隊廣泛使用數據和統計知識不是什么秘密。比如說，歐洲足球豪門AC米蘭隊長年以來就分析從多方面收集的生理的、心理的數據，據此制定預測模型以防止運動員受傷。隸屬于該球隊的米蘭實驗室能為每個球員界定更有可能與受傷相關的風險因素。在美國，諸如休斯敦火箭隊和圣安東尼奧馬刺隊等NBA勁旅已聘用了統計咨詢人員或精通統計學的經理。他們努力尋求新的測量手段，比如說一個球員在場上（比照沒有上場）對球隊的貢獻。

不僅僅只有職業球隊運用分析工具。許多商業機構已將分析法作為一種異質性能力加以開掘。分析工具已被運用于幾乎所有的業務領域，比如定價戰略、顧客洞察力、供應鏈最優化、企業業績管理等。此外，依據珍妮·哈里斯 (Jeanne Harris) 和托馬斯·達文波特 (Thomas Davenport) 的一項調查，高績效的公司比之其它公司更多地以分析法為導向。哈里斯是美國埃森哲高績效企業研究所的研究主管。達文波特是美國勃伯森學院信息技術和管理系的校長特批教授。

根據他們先前的研究和實踐經驗，哈里斯和達文波特合作寫了一本書，名為《分析法層面之競爭:贏的新科學》（Competing on Analytics: The New Science of Winning）。該書的中文版很快就要面世。就此書以及分析法競爭的議題，筆者最近采訪了哈里斯。

問:想問一下你們為什么決定寫這本書？

答:作為研究者以及咨詢師，我在商業情報領域工作了很多年。真正引發寫這本書的是我們在2002年以及2006年所進行的一項調查。我們試圖了解公司怎樣從信息技術投入中獲得價值，以及公司怎樣發展他們的分析能力。我們調查了全球范圍內（涉及35個國家）許多不同的公司。我們新的、有趣的一項發現是:公司不是將商業情報用作提高業績的工具，而是開始將其用作競爭性差異化的一種主要來源。

問:你所說的“分析法”準確來說是指什么？

答:分析法指的是廣泛使用數據、統計分析、定量分析、解釋性模式、預測性模式以及基于事實之管理來推動決策和行動。分析法可成為人作出決策的參考工具，也可以全自動地帶動決策。分析法是所謂的商業情報領域的一個分支。商業情報指的是一系列的利用數據來了解及分析業績表現的技術和流程。

問:你能給個利用分析法的例子嗎？

答:比如說在Harrah的賭場，顧客使用記載他們賭場活動之數據的忠誠卡。市場及管理運作人員幾乎是在第一時間利用這些數據來制定老虎機和旅館的價格，或者是最優化顧客在賭場的流量。這套系統在現實中是怎樣工作呢？假設某個顧客在短時間輸了很多錢，Harrah的系統就會發現這個問題，并立即向使用老虎機的這個顧客發送此類的信息:“看上去你今天在老虎機這里過得不開心。也許是去自助餐廳的好機會。這里有20塊錢的免費餐券，你可以在接下來的一個小時內使用”。

問:在書的最后一章，你們說，“然而，在過去的30年或更長的時間，對商業情報或決策支持的使用其實際進展是相當緩慢的”。為什么會出現這種情況？

答:我認為有幾件事情可以作為解釋。首先，公司很多年以來就缺乏分析法這個選項。他們缺乏必要的數據及相關的分析工具。所以如果你不知道正在發生的情況，你只能猜測。但我們的研究表明:根據數據所作出的決策比猜測要好很多。對于大部分公司來說，他們只是在最近才使用ERP（企業資源規劃），POS（銷售點）或其他的系統，這樣經理才有可能接觸數據和信息。另外，技術和軟件只是在最近才發展到這樣一種程度，即能用來處理海量的數據。但最重要的變化是我們現在有新一代的管理人員。他們對數據和技術不感冒。許多人參加過MBA培訓，使用過諸如Excel和SAS的分析工具。

問:回到一個基本的問題:公司為什么要在分析法的層面展開競爭？

答:根本意義上說，分析法是起作用的。有許多因素在推進分析法層面的競爭。比如說我們剛才所說的Harrah:分析法在那里起作用。比如說全球水泥提供商CEMEX:該公司已成功運用分析法來最優化供應鏈和送貨的時間。任何國家的任何公司本質上都必須解決以下問題:你展開競爭的基石是什么？你怎樣和你的競爭對手區分開來？公司所依賴的許多傳統的競爭性優勢已經消失了。比如說你再也不能壟斷某個市場了;你再也不可能利用地理優勢了;創新型的產品和服務很快就被人復制。所以，所留下的競爭根基只剩下超強的執行力和聰明的決策。在這方面，復雜的分析法可以讓那些領先公司獲得一種新的、持久性的競爭優勢。

問:原始數據不準確或者不完整怎么辦？你知道許多上市公司或者私營企業存在數據質量的問題。

答:要成為一個好的具有分析力的競爭者，你的確需要高質量的數據。但如果認為由于數據不是完美你不可能成為一個有分析力的競爭者，這是一種誤解。一些公司起初沒有許多數據，但當他們研究具有統計代表性的、經過凈化的數據樣本時，他們依然可以獲得好的分析結果。所以說你的數據并不是要完美才有價值。你的確需要一段時間來建立數據庫并獲得穩定的信息流。在這個過程中，信息技術經理應該和業務領域的經理密切合作，以決定什么數據是公司所需要的、以及怎樣把信息技術系統和業務流程相整合。然后，發現并剔除那些過時的、不正確的、不完整的或者是冗余的數據。一旦收集并凈化了數據，你需要建立系統提取、整合和綜合數據的程序。只有到這個時候，分析才變得真正容易了。

問:如果CEO和其他高層不懂任何統計怎么辦？他們還能利用分析工具嗎？

答:我不認為他們需要自己使用這些工具。CEO根本不懂統計，但他們的公司在分析法層面非常有競爭力，這樣的例子有很多。CEO是否在桌面上有某些數據和工具并不重要。重要的是他們是否堅持讓其公司使用數據并依此作出決策。另外，他們需要聘用他們能夠信任的分析人員。管理層和分析人員之間的信任對于構建分析力系統來說絕對是至關重要的。

問:公司應怎樣構建他們的分析力？你能具體解釋一下嗎？

答:首先，你需要得到CEO或其他高管的支持。如果高管還不相信分析力競爭的好處，你需要花點時間加以證明。你可以向他們展示使用數據并依此作出決策的好處，以打消他們的成見及顧慮。一旦得到高管的支持，你可以著手整合資源，并制訂一個構建分析力系統的時間表。為了有效整合資源，你可以建立一個集權型的“商業情報競爭中心”，以促進分析力活動的開展。接下來，發展泛公司范圍內的分析能力，將它看作公司主要的優先任務。在這個階段，你需要花足夠的精力來處理文化變遷和組織變遷的問題。一旦超強的、異質性的分析能力被嵌入到公司主要的業務流程，這個機構就可以有機地享受分析力競爭所帶來的好處，并將注意力放在不斷更新分析力方面。

問:我知道這本書的中文版在不遠的將來就要面世。你想對中國的讀者說些什么呢？

答:我想說的是:任何公司如果想要開發其員工的智慧和能量、為更好的結果作出更好的決策，那么提高分析層面的競爭能力都是一個真正明智的策略。對于中國公司來說，如果他們選擇在分析層面展開競爭，將其當作一種獨特能力加以開掘，那么他們就會有真正的機會超過世界其他地方（包括美國和歐洲）更老牌的公司。