為什麼高勝算達人能快速解決問題，你卻做不到？ 差別就在「數據思維」

發表於 2023-06-22 09:26 作者： 區塊鏈情報速遞pro

‧當老闆問你「最近業績如何？」，你會怎麼答？

憑感覺的你：立刻去翻數據、尋解答，但卻以錯誤的問題來找答案，最後答非所問、白費時間。

高勝算達人：會先回到問題本身，確認真正具體、明確的問題是什麼。以這個問題來說，應該確認「最近」究竟是這個月或這季？「業績」是指銷售量還是淨利？老闆問這個問題的意圖？等問題，才能再進行下一步。

‧拿到這個月ＯＯ產品的銷售數據，你會怎麼做？

憑感覺的你：直接嘗試分析，但卻不知道問題與數據是否合宜，最後取得流於表面的結果。

高勝算達人：一樣得先確認目前要回應的問題是什麼，並將問題進行拆解，以確認目前的數據是否充足後，才能開始分析。以這個問題來說，應該是先確認上司想看到什麼？是不是還需要蒐集其他同期的數據或類似產品的數據做比較、分析？接著再根據上司的期望找出有勝率的行動策略。

你看出不同了嗎？高勝算達人之所以能又快又好的解決問題，正是因為他們比起一般人慣性運用直覺和經驗，更懂得運用數據思維達到這三點：

一、洞悉問題的本質：用數據釐清問題脈絡，找到問題的核心。

二、打破常規的思維：藉由數據提供新的思路與解決方案。

三、提高決策的勝率：透過數據減少主觀判斷、直覺盲點或經驗偏誤。

而這三點價值，就是數據思維能「降低不確定性、增加勝率」的祕密。

◎想加入高勝算俱樂部，你得先認識「數據」是什麼！

在資訊爆炸的時代，「數據」比比皆是又唾手可得，包括「看得見」的文字、數值、圖像，以及「看不見」的聲音、情緒等。而這些數據，都是我們

因此，數據在思維中所扮演的角色，其實是用來澄清問題、驗證想法與支持決策和行動。而了解數據並懂得蒐集整合數據，更是數據思維模型的基礎，和執行數據思維的各階段有著密不可分的關係。

◎數據思維2核心 × 4階段，練就你的高勝算本事

當我們遭遇問題，數據思維的解題路徑是以下這樣的，包含了2核心與4階段：

‧能力1：數據敏感度，是理解數據來釐清真正問題

這常常是許多人忽略的能力，更是讓許多人失敗的原因，包含了數據意識、問題敏銳度的結合。當我們看到一組數據時，能否理解數據背後的意義與脈絡，進而聯想到存在某些問題或影響的可能性，也知道該尋求哪些數據來澄清問題或驗證自己的想法。要想具體實踐，有2階段：

【階段1：問題診斷】從問題出發，才能找對方向；方向錯了，方法再對也到不了目的地。

【階段2：脈絡拆解】確認問題後，理解問題背後的數據脈絡，找出影響問題的因素有哪些，了解需要蒐集那些數據來澄清問題。

→生活實例「超市賣的某巧克力比便利商店劃算嗎？」

直覺聯想超市常以批發價計算，比起超商較便宜，回答「劃算」！

先用問題診斷，確認「劃算」的定義是什麼？發現除了CP值還需要加上各種成本，也就是問題應該是「獲得相同內容的巧克力，哪裡付出的成本比較低？」。再進一步脈絡拆解，列出這樣的公式關係「獲得相同內容的付出成本＝購買成本＋交通成本＋時間成本」。因此這個問題的答案，不一定是劃算，而須視情況而異。

‧能力2：數據洞察力，是使用數據來找出回應問題的答案

這是職場工作者、一般生活中最常使用的能力，不單懂得操作數據工具，而是必須知道如何蒐集數據、該運用哪些分析技巧、如何判讀分析結果，以及如何有說服力的展現自己的見解或觀點，這一連串從數據中挖掘出價值的過程。要想具體實踐，有2階段：

【階段3：分析判讀】依數據脈絡取得數據後，基於問題來進行的數據分析與對分析結果的判讀，並歸納為自己的見解與結論。

【階段4：論點表明】取得結論和見解後，如果需要進一步將這些結論或見解說給別人聽，甚至需要爭取他人的認同進而採取行動，就必須以有說服力的方式「表明」你的論點和根據，也就是運用「圖像」表達純粹的數字，藉由本書從點線面切入的八個圖表，讓人一眼就能理解你的意圖。

→職場應用「說服主管在提升今年公司某商品的市場競爭力的辦法」

(錯誤)以業界經驗為依據，直接就建議主管採取「降價促銷和花錢打廣告」的策略。

(正確)假設問題本身正確，因此為了了解消費者心理，先依照行銷與業務端的建議，進行問卷調查，接著利用「柏拉圖分析」判讀問卷數據，進而了解消費者其實更加注重商品品質而非售價，後續再將這個論點化為圖像，如「斜線圖」來呈現改善商品品質可以帶來的銷售數量變化，讓主管一眼就能被你說服。因此這個問題的答案，用經驗不一定最具成效。

是不是跟一般人很不同呢？不再仰賴感覺做事，只要學會數據思維，就能做出更好的判斷和決策。不論是職場工作者應對老闆和任務，又或是管理者需要進行決策，甚至是父母對育兒理念上的衝突、情侶之間的吵架溝通，善用數據思維不只通通有解，更能勝出取得優勢。

（本文出自《高勝算的本事》作者：劉奕酉）

標題：為什麼高勝算達人能快速解決問題，你卻做不到？ 差別就在「數據思維」

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