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平均數的誤解:正確的計算,卻帶來錯誤決策!商業人士如何解讀數據。

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ISBN: 9786267182482

出版日期: 2024-01-30

作者: 伊恩.雪帕德

譯者: 張翎

裝訂: 平裝.單色印刷.320頁.21.

 

  ◎公司對媒體宣稱,年終平均6個月,基層員工群起反彈:哪有這麼多?
  ◎客戶滿意度達84%──聽起來很棒,但抽樣可能一開始就沒找上給差評的人。
  ◎優衣庫最在乎的數字不是熱賣品,而是哪些衣服試穿後又被放回──用意是?

  公司會議上,常出現以下數據:「我們的客戶平均每個月光顧2.3次。」
  接下來大家可能繼續討論:如何把這個平均數提高到2.4次。

  但決策者忽略的是,這個平均數背後,可能有兩種意義:
  你的顧客確實每個月光顧二到三次,多數都是常客。(這結果真的很棒!)

  但也可能是其中10%客戶,每個月光顧20次,剩下90%每三個月只光顧1次。
  這時要做的,不是把平均數拉高到2.4,
  而是如何找到這10%的忠實顧客,留住他們甚至提高此數字。

  作者伊恩.雪帕德目前是英國最大寢具零售商Bensons for Beds董事長,
  擔任過多個世界級品牌的高階主管,
  包含跨國電信公司沃達豐(Vodafone)、歐洲最大連鎖電影院歐典(Odeon)。

  他推出了客戶忠誠度計畫,並將下滑的市占率轉變為強勁的增長──
  這些都基於他對消費行為的敏銳捕捉。

  ◎商業人士該如何解讀數據?

  .企業經常參考「客戶平均光臨次數」、「平均消費金額」,
  但如果樣本中有極端值,計算出來的平均數反而會誤導你。

  例如:「某商品的平均庫存期為3週」,看起來很合理,
  但其中或許有分店高達20週,如果只看平均數,便難以發現問題。
  所以你必須參考中位數和標準差。

  .分店業績大幅提升,是因為行銷策略奏效了?
  評估成效不應單看店鋪銷售額成長,而是利用對照組,
  把採取行銷策略與未採取的門市拿出來比較,才能判斷。

  ◎什麼樣的數據才有參考價值?

  .客戶滿意度達84%──聽起來很棒,真的嗎?
  除了請客戶直接評分(但他可能出於禮貌而填高分),
  也可以調查淨推薦值:客戶是否會向朋友推薦(這個比較準確)。
  還可以問一個具體的問題:「你今天找到想買的東西了嗎?」

  .你可以不懂演算法,但要利用它:
  優衣庫(UNIQLO)的每件商品都有「RFID電子標籤」,
  一籃商品放上自助結帳機,就能自動感應客戶買什麼。
  還能用來追蹤,有多少比例的衣服被拿進試衣間試穿後,又被消費者放回架上。
  這才是商品開發人員最該參考的指標。(都試穿了為何不買?)

  商業人士該如何解讀數據?什麼時候不該只看平均數?
  對簡單的表面數據稍加挖掘,才不會被各種「均值」誤導。

名人推薦
    
  《經濟日報》數位行銷專欄作家、講師、企業顧問/鄭緯筌 審定
  「資料科學家的工作日常」粉專版主/張維元
  數據專書作者、知識遊牧公司負責人/彭其捷

  這本書是寫關於企業如何生存或滅亡──情況就是如此嚴峻。伊恩的書中充滿了領導者如何能不僅生存下來、改變今天且蓬勃發展的例子。──英國私募基金True 執行長兼共同創辦人/馬特.杜魯門(Matt Truman)

  伊恩提出了一個複雜的主題,並為領導者揭開了它的神祕面紗──這是一本必讀的書。──寵物用品零售商寵樂居(Pets at Home)數據長/羅伯特.肯特(Robert Kent)

  這是一本所有想要了解如何蒐集和使用數據,以獲得競爭優勢的消費行業領導者的必讀讀物。──投資管理公司安保資本(AMP Capital)資深顧問/喬恩.弗洛舍姆(Jon Florsheim)

  商業充斥著數據,但大多數公司不知道如何使用它。這本書將確保你做到。」──客戶洞察顧問/丹尼.羅素(Danny Russell)

 

作者簡介
伊恩.雪帕德



作者簡介



伊恩.雪帕德(Ian Shepherd)


  目前擔任英國最大寢具零售商Bensons for Beds董事長。過去二十幾年,在多個世界級的消費品牌中擔任高階主管,包括英國天空公司(Sky)、英國跨國電信公司沃達豐(Vodafone)、遊戲商Game、連鎖電影院歐典(Odeon)等。

  他根據對消費行為的敏銳捕捉,以及對數據與客戶關係之間的洞察力,推出客戶忠誠度計畫,為傳統零售商建立新的收益,並將下滑的市占率轉變為強勁的增長。



譯者簡介



張翎


  2003年畢業於北京外國語大學。現就職於大型國有銀行,從事外匯交易工作。業餘從事圖書翻譯。

  主要譯著有:《創新金融:如何為公共利益融資》、《哈耶克舌戰凱恩斯》、《改變歷史的企業家》、《印度經濟史》、《商品投機400年:從鬱金香到比特幣》等。

平均數的誤解:正確的計算,卻帶來錯誤決策!商業人士如何解讀數據。
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