平均數的誤解

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By 伊恩.雪帕德

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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。

平均數的誤解