决策分析体验

[Qing]

上周跟朋友聊天，谈到BI的应用，经分的应用、元数据的应用。难！没什么让人信服的应用。经分还算好了，更加贴近决策者和分析者，而元数据离他们更远一些，看起来更虚。前段时间客户这边上头检查，包括元数据这块，他们费了好大劲去说这些东西。

费力气说他的好处，其实不如用直观的东西去证明。现在很多人说经分、说元数据，都在强调他的功能，比如KPI、血统分析之类的。可是，这是我"能"干什么，而不是你"需要"什么。

一直缺少让人振奋的应用，早先，我将这成为"应用模式"，认为应当存在一种非常简洁的应用模式，贴近决策的流程，包括在《魔星的故事》当中，设想了一个自我演进的分析工具。这个名词听起来也许有些陌生，或许可以用另一词来表达——"决策分析体验"。面向决策者，BI系统应当给出一种简洁的应用体验。这个词是接互联网领域的"用户体验"一词，UE，User Experence，那里，是研究互联网用户如何应用web的模式。而"决策分析体验"是研究决策者、分析者的分析思路。

决策者需要宏观的的决策信息。

分析这需要原因的分析。

一定要简洁，比如使用者发现数据可疑，可以有一个按钮"数据质量原因"，可以报告可能的数据质量问题和问题源头。用户不需要扑面而来的信息，对每个个体来说，在他的决策流程第一步，肯定只有一个问题，比如"发生了什么？"，你只需要告诉他一切正常或者是出了问题，对于问题，一个决策者可能直接作出行动方案，而一个分析者，可能会继续深入，"为什么？"

一切体验都是从用户的需求入手，这应该是BI的未来一个方向，不要总是盯住功能之类的，而是盯住决策者需要什么样。

如果各位认同这个，建议平时也多考虑一个问题——人们究竟是如何决策的？

[raullew]

人们决策中，会采用一些启发式推理、一些直觉与习惯、一些感情，互联网是天然的试验田，其数据决策应用的典范是google
公司决策来讲。。。我觉得与人们如何决策没啥关系。。。

On 12月22日, 下午2时03分, Qing <happys...@gmail.com> wrote:
> 上周跟朋友聊天，谈到BI的应用，经分的应用、元数据的应用。难！没什么让人信服的应用。经分还算好了，更加贴近决策者和分析者，而元数据离他们更远一些，看起-来更虚。前段时间客户这边上头检查，包括元数据这块，他们费了好大劲去说这些东西。
> 费力气说他的好处，其实不如用直观的东西去证明。现在很多人说经分、说元数据，都在强调他的功能，比如KPI、血统分析之类的。可是，这是我"能"干什么，而不-是你"需要"什么。
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> 一直缺少让人振奋的应用，早先，我将这成为"应用模式"，认为应当存在一种非常简洁的应用模式，贴近决策的流程，包括在《魔星的故事》当中，设想了一个自我演进-的分析工具。这个名词听起来也许有些陌生，或许可以用另一词来表达----"决策分析体验"。面向决策者，BI系统应当给出一种简洁的应用体验。这个词是接互联网领-域的"用户体验"一词，UE，User

> Experence，那里，是研究互联网用户如何应用web的模式。而"决策分析体验"是研究决策者、分析者的分析思路。
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> 决策者需要宏观的的决策信息。
> 分析这需要原因的分析。
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> 一定要简洁，比如使用者发现数据可疑，可以有一个按钮"数据质量原因"，可以报告可能的数据质量问题和问题源头。用户不需要扑面而来的信息，对每个个体来说，在-他的决策流程第一步，肯定只有一个问题，比如"发生了什么？"，你只需要告诉他一切正常或者是出了问题，对于问题，一个决策者可能直接作出行动方案，而一个分析-者，可能会继续深入，"为什么？"
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> 一切体验都是从用户的需求入手，这应该是BI的未来一个方向，不要总是盯住功能之类的，而是盯住决策者需要什么样。
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> 如果各位认同这个，建议平时也多考虑一个问题----人们究竟是如何决策的？

[Jiangtang Hu]

不知道领导是怎么决策的。根据自己的经验，以前说过一些东西：

这回说选择。在管理科学中，你把所有的备选放到一个表格里（过家家or踢皮球），列出影响你选择的要素（运动量、社交满足、......），然后按着各个要素给每项打分。每项加总后的得分就是我们抉择的依据，一看表格你就蹭蹭蹭去过家家了，干脆明了。在经济学中，一般你会根据你的偏好，再考虑一下你的时间、金钱等限制，在过家家项目中投入x小时，同时在踢小皮球项目中投y小时。这样的选择也是可以清晰地表述。我是学这些科目过来的，所以在需要提供建议的场合，我一般也是套这个思路。但我心里清楚，在做选择时，我（我们？？）的大脑从来都不是这般运作的。

 

更一般的情况是，如果有很多选择，比如a、b、c，你翻来覆去，会发现a比b好，b比c好，但最后c也比a好。抓狂时我们想，要是ab组合在一起该多好啊，bc也行。如果只有两个选择，x、y，那么根据因素1，选x，根据因素2，选y，等等等等，反正是不得消停。最后只能恶狠狠地或可怜巴巴的说，x和y能不能包揽啊。

 

当然不能，而且在最后我们一般都会有明确的抉择。我感兴趣的是，为什么花了那么多时间辨别还搞不清楚的问题，最后一般都会有结果产生。不管愿不愿意，最后你总选了一个。

 

纠缠不清的时候，投硬币是一个理论上可行的方法。说是理论，因为它很难实现。好，正面朝上，选x，走人--你还会停下来，想想y不能这么就舍弃啊。于是就一直在玩投硬币的游戏，或者一把把硬币丢掉。尽管纠缠不清，但它们绝对不是无差异的。投硬币时一般会给落选的方案较大的同情，----这又是一个纠缠不清的循环。

 

好，一定会有一个方案产生，那么这个方案是哪个，它又是如何脱颖而出的？----以下是我的发现（假说、总结......）：我选择x，是因为那个时候，我想因素1太多了，以至于根本没时间或则极少考虑因素2（因素2会促使我选y）。----这个假设解决了两个问题：1）为什么在deadline之前一个选择被现实地作出了；2）为什么人经常后悔。因为等尽情考虑完因素1后，你总有一天会尽情考虑因素2，那时你就会觉得不选y是可惜喽。

 

这里的中心思想是，（比较困难的）决策不是"全面地"做出来的，而是"偏颇地"做出来的。综合考虑各种因素，你无法得出一个让自己信服的评分。只有当你一意孤行，紧想且想一个你认为非它不行的方面，一个有倾向的决择就痛快地产生了。有时候，这种决策风格被称作有魄力，有决断。这种决断风格当然有有风险的。可是，风险更大的是当时什么都不选择。我们说未来不可知，不是因为"未来"藏在门背里，我们看不到，而是因为"未来"如来而没有来，所以只要你及时有决断，好坏另算。

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From: Qing

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Sent: 2008年12月22日 14:03

Subject: 决策分析体验

上周跟朋友聊天，谈到BI的应用，经分的应用、元数据的应用。难！没什么让人信服的应用。经分还算好了，更加贴近决策者和分析者，而元数据离他们更远一些，看起来更虚。前段时间客户这边上头检查，包括元数据这块，他们费了好大劲去说这些东西。

费力气说他的好处，其实不如用直观的东西去证明。现在很多人说经分、说元数据，都在强调他的功能，比如KPI、血统分析之类的。可是，这是我"能"干什么，而不是你"需要"什么。

一直缺少让人振奋的应用，早先，我将这成为"应用模式"，认为应当存在一种非常简洁的应用模式，贴近决策的流程，包括在《魔星的故事》当中，设想了一个自我演进的分析工具。这个名词听起来也许有些陌生，或许可以用另一词来表达----"决策分析体验"。面向决策者，BI系统应当给出一种简洁的应用体验。这个词是接互联网领域的"用户体验"一词，UE，User Experence，那里，是研究互联网用户如何应用web的模式。而"决策分析体验"是研究决策者、分析者的分析思路。

决策者需要宏观的的决策信息。

分析这需要原因的分析。

一定要简洁，比如使用者发现数据可疑，可以有一个按钮"数据质量原因"，可以报告可能的数据质量问题和问题源头。用户不需要扑面而来的信息，对每个个体来说，在他的决策流程第一步，肯定只有一个问题，比如"发生了什么？"，你只需要告诉他一切正常或者是出了问题，对于问题，一个决策者可能直接作出行动方案，而一个分析者，可能会继续深入，"为什么？"

一切体验都是从用户的需求入手，这应该是BI的未来一个方向，不要总是盯住功能之类的，而是盯住决策者需要什么样。

如果各位认同这个，建议平时也多考虑一个问题----人们究竟是如何决策的？

[Qing]

感性决策不可避免，我想BI只能将自己定位在理性决策的支撑上。暴露问题，给出方案优劣的判断，但行动，必然不是BI的能力范畴。但可以提供一种对行动的评估，好的决策是通过不断尝试训练出来的。

基于江堂的观点，可以设想如写的决策体验：

设想一下，决策者提出问题，"给客户多少优惠？"，BI回答，"方案一：对低端10%的客户赠送30，可以刺激话务增长25%；方案二、对高端5%客户，赠送100，可以刺激话务增长18%；方案三..."，如此而已，而至于选择何种，由决策者作出判断。决策者如果根据话务增长幅度来选择，那么就可以这个决策流程到此为止。而如果决策者还提出，方案二的高端客户，会花去多少成本？对真实的收入影响多大？那么BI应该允许他深入下去，比如在每个方案后面都有两个按钮，"成本分析"、"收入影响分析"...但是否真的需要这两个按钮呢？我猜测的，但也许决策者根本就不需要。是否需要，决定了这种体验是否存在。

这种流程不会是千变万化的，决策者提出的这类问题可以归纳成几类，每一类可以有特定的流程。这是跟日常经营分析，异常驱动的因果分析，是两者不同的路线。

2008/12/22 Jiangtang Hu <jiang...@gmail.com>

不知道领导是怎么决策的。根据自己的经验，以前说过一些东西：

...

[visuallion]

支持

On 12月22日, 下午2时03分, Qing <happys...@gmail.com> wrote:

[Qing]

决策有没有流程？

这流程是不是可以抽象成比较固定的？

人们大多是感性决策还是理性决策？

人们究竟喜不喜欢决策？

问出这些问题，问问自己，发现其实也许人们根本就不喜欢决策，更喜欢依赖惯性去适应固定的规则。记得有一次提到过一本书，里面说人们是怎么决策的，价值判断，认为有价值的，就去做，没价值的就不做。这个解释很合理，于是"如何决策"的问题变成了"价值是多少"的问题，而每个人的价值观还不同，所以，在深入想一下，这个理论似乎是屁话。

我不敢确定它是不是屁话，但总是相信有一种固定的套路，有一种流程。任何变化当中总是能够抽象出来不变的东西。

决策者有高有低，管理一个大企业的老总需要作出战略的决策，是不是将重点放在某个客户群上，这类决策，通过统计数字，只要是真实的统计数字，足矣支持决策。越高的决策，越需要经验。可是，随着决策技术的提高，那种高层决策有时候也被模式化，比如MBA在一定程度上替代了一些具管理经验的决策者（虽然，实践证明经验是无法被忽视的）。而越往战术、执行层面的决策，就越需要理性、模式化的决策工具。

比如对于一个电话营销人员来说，每天要接触很多客户，涉及营销，则需要考核一些接通率、销售成功率的指标。要求电话营销人员具备很高的洞察力，可遇不可求，而且电话营销这种途径，也很难有直接的感受，能揣摩客户心理。因此指望营销人员个体行为来决策向客户销售什么产品是不现实的。整个客服团队必定会规定一套流程，这套流程会提升整体的销售成功率，这也是决策，而且是将决策固定下来了。

就拿这个例子来说。有一个月，5个业务部门提交了电话营销的申请，并将客户名单给出来，有做套餐推荐的，有推销新业务的。难免，其中有重叠部分。电话营销团队拿到这些名单，首先做一些名单的整合，重复的客户进行合并。做频次管理，避免重复骚扰。然后需要判断这个客户在什么时候能够被接触到，是上午还是下午，或者是晚上？要判断这个客户的响应态度如何，是比较容易沟通呢？还是态度恶劣？要判断，除了向这个客户推荐那5个部门的初始业务之外，是不是可以做一些交叉销售来一举两得？这个客户是不是特定营销的目标客户，比如流失挽留？...

这些判断都需要决策，但这些决策并非电话营销人员来作出。

他们只需要一种体验。

那就是系统可以给他推送一个客户的号码，这个号码能够接的通，态度还算好，在自己的界面上，显示出来自己应当跟这位说的服务语，"您可以参加xxx优惠活动，有xxx好处..."

真正的决策流程，已经固化，并且是由分析手段支撑的。比如一位客户究竟在什么时候能被接触到，需要分析其通话时间的模式，如果一个人总是在上班时间不接电话，恐怕就是不方便接电话。而一个人是否有比较好的态度来跟你沟通呢？可以通过以往的接触记录来判断，这是比较简单的，复杂一点，还可以通过使用业务的特征，消费档次等来综合判断。而这位客户需要什么业务？简单一点的，产品关联，看看他现在的产品列表，可以在除了初始产品之外，额外推送一些。复杂一点，分析这位客户的喜好，比如喜好音乐的，推荐音乐相关的产品，更细一点，这位是个周杰伦的fans，那么就直接告诉周杰伦新歌的产品编码，告诉他怎么下载最方便。

这些分析都是后台的，都是为了前台那非常简单的，只是一句话而已的体验。

BI应当就是这样，复杂性隐藏在后面，少去显摆自己的功能，而是要去支持最傻瓜的体验。

2008/12/22 raullew <rau...@hotmail.com>

人们决策中，会采用一些启发式推理、一些直觉与习惯、一些感情，互联网是天然的试验田，其数据决策应用的典范是google
公司决策来讲。。。我觉得与人们如何决策没啥关系。。。

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