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。


	◎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）