只靠數據做決策，其實是逃避責任！決策包含兩種類型，數據算是輔助的拐杖
只靠數據做決策，其實是逃避責任。（圖／pixabay）
你每天都會做數百個小決定，但接著還有那些很重要的決策，那些你試圖預測未來、需要耗費許多資源的決策。面對這種決策時，理解你面臨的是哪種類型的決策便十分重要：
數據驅策型：做這類決策時，所需要的、可以給你充足信心的事實和數據，你已可以取得、研究、討論。這類決策相對容易完成和捍衛，且團隊中的多數人都能同意。
意見驅策型：你必須跟隨你的直覺和願景，去做你想做的事，卻沒有充足的數據可以指引你或為你撐腰。這類決定總是很困難，而且總會受到質疑，畢竟，所有人都會有意見。
所有的決策裡面，都會有「數據」和「意見」的元素，但最終都會由其中之一為主（受它驅策）。有時候你必須加倍下注在數據上，其他時候則是需要檢視所有數據，然後相信你的直覺。而「相信你的直覺」這件事，其實超級恐怖的，許多人都沒有好的直覺可以依循，對自己也沒有足夠的信心。這種對直覺的信任需要時間發展，所以常見到有人會把一個「應該是意見驅策型」的商業決策，變成數據驅策型的。可是數據無法解決意見型問題，於是無論你得到多少數據，都無法獲得結論，這將導致分析癱瘓，也就是因為想太多而死。
如果你沒有足夠的數據進行決策，你就會需要深刻的洞見來評估你的意見。這類洞見可以是你對顧客、市場、產品空間的重要理解，是某件重要的事，會賦予你某種直覺，以便決定該怎麼做。你也可以從外部意見著手：和專家聊聊，諮詢你的團隊。你雖然不會達成共識，但順利的話你可以形成直覺，傾聽你的直覺，並為接下來發生的事負責吧。
在General Magic時，我們不斷聊到為六罐喬打造一項產品，但從來沒有人遇過這傢伙。
我們完成設計後做了使用者測試，但我很確定在這之前我們根本沒做什麼使用者測試。我們完全不知道六罐喬可能想要什麼東西，所以我們就開發了我們自己喜歡的功能，然後認為世界上其他人也會喜歡。
我當時只是一位個別貢獻者，我以為領導階層知道他們在幹嘛。
接著我去了飛利浦，現在我成了領導階層，鐘擺又大力盪了回來。
不要再做假設，不要再按照直覺開發。我帶了一群General Magic的同事跟我過來飛利浦，而我們都還沒從Magic Link丟臉的失敗中恢復。我們知道不能再重蹈覆轍，我們必須了解我們的目標客群以及他們究竟想要什麼，這一次我們的產品會是依據清楚明白的數據而生。而在1990年代，這代表要做顧客小組，抽樣出消費者來觀察，當時超流行這套。
所以我們找了一間外部顧問公司，告訴他們說我們的目標客群是「不斷移動的商務人士」。接著他們在幾個州裡面設立小組，大約30到40人，每人付給100美金來聽我們報告幾個小時。
我們仔細鑽研這些訪談活動的錄影帶，觀察顧客的表情和手指，研究他們在我們小問卷上填的答案。接著顧問還會再做一次，他們會整理好一切，並在六周後提出報告。
只不過，顧客小組對設計根本一點屁幫助都沒。一般消費者根本無法清楚表達他們想要什麼，設計者無法從消費者的表達當中明確看見產品的設計方向，尤其是當消費者在考慮的是某種「以前從未使用過」的全新產品時，顧客永遠都會對現有的產品感到比較舒適—就算現有產品很爛也沒差。
但我們就跟業界其他所有人一樣，掉進相同的陷阱。我們被顧問懾服，因為數據而興奮，然後我們迅速變得過於依賴數據：所有人都想要數據，這樣我們就不用自己做決定了。比起決定好某項設計，你更常會聽見「嗯，我們先來消費者測試看看好了」，沒有人想為他們打造的東西負責。
所以你就進行測試了，然後再測試一次。禮拜一顧客小組會挑選項X，禮拜五同一群人又會挑選項Y，同時我們還要付好幾百萬美元給顧問公司，而顧問公司只會花好幾個月把他們的偏見加進來。
數據不是指引。充其量，數據只是柺杖。更有可能是一雙鐵鞋害你沒辦法走路，這是分析癱瘓。
而且這並不只是發生在20世紀老方法「顧客小組」上面。如果當時是2016年，而非1996年，那我們可能會更依賴網路時代無所不在的工具「AB測試」，意思就是進行一次數位實驗，對顧客測試A選項跟B選項，有的人會看見藍色按鈕，有的人會看見橘色按鈕，你則會看見哪個顏色的按鈕最多人點擊。這是個超讚的工具，比顧客小組快上無限多倍，而且也更容易解讀。
但即便是運用AB測試，我們很可能還是會得到同樣混亂的結果，同樣擔心做錯決定而殺死產品。
縱使現在有許多公司瘋狂測試他們產品中的每一個元素，並且毫不質疑的相信點擊數，AB測試和使用者測試仍然「不是」產品設計。它們是工具，是測試，頂多只是個診斷而已，可以告訴你某些事行不通，但不會告訴你要怎麼解決；要不然就是針對某個細微局部的問題給出了解方，卻會破壞後續的某件事情。
所以你必須把測試的本身以及測試的選項都設計好，這樣才能知道你究竟在測試什麼。你必須想清楚，A選項和B選項到底是什麼；不要用演算法隨機分配，或是無腦地直接丟到牆上，看看什麼東西黏得住就及格。而要做到這樣的境界，就需要對於消費體驗具有深入的洞見和知識。你會需要設定一個假設，而這個假設又應該屬於整體產品願景的一部分。所以，「購買」按鈕要放在網頁的哪一邊，按鈕是藍色還是橘色的，這些都可以做AB測試。但你不應該測試顧客會不會在線上購物。
如果你正在測試你產品的核心，而你產品的基本功能可以依據AB測試的結果加以隨意調整或改變，那你的產品就沒有核心。原本該是產品願景的地方，此時是個大空洞，而你只是想用數據填滿這個空洞而已。
在我的案例，以及所有第一代產品的案例中，我們很可能就是一直在挖數據而已。要做出確鑿的決定，再多數據也不夠。
我們清楚界定目標客群，和他們聊聊，找出他們有什麼問題，這件事是正確的。但接著去找出解決這些問題的最佳方式，便是我們的工作了。我們去詢問他們的意見，聽取他們對我們的設計有什麼回饋，這也是正確的。但我們再來的工作，便是運用這些洞見，朝著我們相信的方向邁進。
後來我們的團隊終於搞懂了。我們不再砸錢在顧問上，不再兜圈子，而是開始向前走，相信自己以及來自我們身邊聰明人備受信任的意見。
我們做出決策。我做出決策。這個要，那個不要。以後我們就這麼做。
並不是團隊中的所有人都認同我。當某個人必須進行最終決策時，常會發生這種情況。在這些時刻，便是你身為主管或領導者的責任，去解釋這並不是民主制度，而是個意見驅策型的決定，而你不會透過共識決來得到正確的決定。但這也不是獨裁制度，你不會在沒有解釋的情況下就發號施令。所以要告訴團隊你的思考過程，帶他們走過所有你檢視的數據、所有你蒐集到的洞見、以及為什麼你最終做出這個決定。你也要接納其他人的意見，傾聽，但不要回應；可能會有少數團隊成員同意你的決定，也可能會有一些優質回饋，讓你決定調整你的計畫。如果沒辦法的話，就對大家演講：我理解各位的立場，這幾點對我們的顧客來說合理，這幾點不合理，我們必須繼續往前走，而在這個情況下，我必須跟隨我的直覺。衝吧！
即便你團隊裡的某些人可能不喜歡這個答案，他們仍會予以尊重，而且他們會信任你，他們會知道他們可以發聲，可以批評你的決定，不會馬上遭到打壓。還有他們可以嘆氣、聳肩、回到他們的團隊、向下屬溝通「為什麼」要這樣決定，然後繼續搭上這輛列車。
這對我來說總是管用，這就是我在飛利浦的團隊如何接受我的決定的。
然而，善變的飛利浦領導階層卻從未接受。一直到產品正式推出之前，他們都在跟我們要數據，想要證明我們的產品確實存在市場。但是當你在開發某項新東西時，根本不可能完全證明大家會喜歡。你就是必須發布產品，向全世界展示，或至少是對寬容的顧客跟內部使用者展示，然後看看會發生什麼事。
在這個階段，擁有一個理解你面臨各類決策的老闆很重要，你需要一個信任你、準備好幫你撐腰的領導者。
多數人甚至根本不想承認意見驅策型決定存在，或是他們必須進行這些決定。因為如果你跟隨你的直覺，而你的直覺是錯的，那就沒有理由可以開脫了。但如果你做的就只是跟隨數據，結果你還是失敗了，那麼肯定是有別的事出錯了，是其他人搞砸了。
逃避責任的人常常會採取這種策略。不是我的錯啊！我只是跟著數據走而已！數據不會騙人啦！
這就是為什麼，即便數據根本不存在，某些主管和股東依然會要求數據，接著便追著這些想像中的數據直奔萬丈深淵。這種人，就是那些不質疑自己方向、直直把車開下懸崖的人。如果有可能的話，他們甚至想把人為因素，也就是人為的判斷，從等式中抹除。
也有些人會不假思索，直接去找超貴、但在我看來完全不值的一流顧問，顧問會開心地批評你的決定，然後把你的決定交給下一個完全沒有進入狀況、也不了解你產品、公司、文化的人。
1. 時程拖延。他們可能在等待某件事，等待升遷或是獎金，並且在得到以前不想冒險。
2. 擔心丟工作。他們可能相信失敗的後果是他們會失去這個專案的控制權、失去職位。而且如果失敗很大條，可能甚至會失去他們的工作。
3. 他們沒時間或不想管。他們不覺得值得花心力好好研究，真正理解這個決策，挑選他們面前的各式選項，並承擔風險。他們只想要其他人來做，並讓他們自己看起來很聰明。
4. 他們知道自己想要什麼，但不想傷害其他人的感受。他們想要當「好人」，所以他們只會一直試水溫，不斷要求更多數據，直到你精疲力盡又怒火中燒。
所以當你遇上一名執意衝下懸崖，同時還不斷在顧問身上砸錢的主管時，該怎麼辦呢？或者如果你有數據，但無法蓋棺論定，沒有人能確定這會帶你們通往何方呢？還是你需要說服你的團隊追隨你，即便你無法證明你是朝正確的方向前進？
說故事便是你說服大家邁出信仰之躍，去嘗試全新事物的方式，也是你所有重大決策最終回歸的地方—相信一個我們對自己說的故事，或是其他人告訴我們的故事。要做出困難的決定之際，有件很重要的事，就是你必須創造出一個可信的敘述，讓所有人都可以理解。這也是行銷最後回歸的地方。是銷售的最核心。
而你現在正是在銷售。推銷的是你的願景、你的直覺、你的意見。
所以別再用「這位是珍，這是她的人生，而這是她使用了我們的產品之後，人生出現的改變」這種老套投影片去說服他們。你要使用一個重要的工具，就是協助大家從顧客的觀點看事情。但你要做的還不止於此。你此刻的工作，是要創造一個可以說服領導階層的論述：你的直覺值得信賴；你已盡可能蒐集了一切數據；你先前的決策也都頗為正確；你了解決策者的恐懼且已針對他們的擔憂做了處置並降低了風險；你也真正了解你的顧客和他們的需求。而且最重要的是，你提議的事會對公司生意帶來正面影響。如果你這個故事說得夠好，能夠讓大家和你一起攜手踏上這趟旅程，那他們就會追隨你的願景，就算沒有紮實的數據替你撐腰，也是如此。
世界上沒有什麼事是百分之百確定的，就算是完全透過數據取得成果的科學研究，也充滿各種但書—我們沒有做這種取樣、可能存在這種變項、我們必須進行後續追蹤等等等。答案未必是最終答案，我們永遠都有可能是錯的。
所以你不可能等到完美的數據，因為這根本就不存在。你需要的就只是朝未知踏出第一步，結合你擁有的所有資訊，並盡力猜測接下來會發生什麼事。人生就是這樣，我們做的多數決定都有數據輔助，但並不是完全由數據驅策的。
如同才華洋溢、充滿同理心、見解獨到又無私的Google硬體設計部門副總艾薇．羅斯（Ivy Ross）所說：「並不是數據或直覺二選一，而是數據和直覺同時考慮。」
你兩者都需要，也兩者都會運用。而有時候數據就只能帶你走這麼遠，在這些時刻，你能做的就只是往前一躍。不過不要往下看就是了。
作者介紹：東尼．傅戴爾（Tony Fadell）
出身矽谷最傳奇新創公司General Magic，擁有超過30年的矽谷生涯，參與過iPod﹑iPhone的開發，親自發明了Nest學習智慧型恆溫器，生涯共研發超過300項專利。目前領導投資及顧問公司Future Shape，主要事業為培育「可以改變世界的下一代新創公司」。
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