孫正義解決問題的數值化思考法－凌帠的管理世界

孫正義解決問題的數值化思考法當老闆問你工作成果時，你會怎麼回覆？報告老闆，一切都很順利，或是大致沒有問題，還是遇到了什麼困難。如果這些話你的老闆通通都聽不進去，只會一昧的要求數字、數字，除了數字一切免談，你會做何感想。但是在日本軟銀，卻是無論日常的報告、連絡、商量，如果不根據數字說話，則沒人會理你。這也正是孫正義解決問題的成功之道。

許多人遇到問題的第一個反應，通常就是趕緊思考該採取哪些行動，好來解決眼前的問題。例如，業績連續幾個月下滑，大家就開始思考，是否該採取降價促銷，或是加強廣告宣傳，亦或是提供贈品等等。就是趕緊採取因應措施，以免問題持續擴大，要是能夠直接解決問題，那就更好了。

上述這個問題的處理過程聽起來很熟悉，很多人都是這樣做，看起來似乎也沒有什麼問題。但是你有發現嗎？如果仔細的去想想，又好像那裡有點不大對勁。

許多白領族在遇到問題時，很奇怪的，都是直接想解決的作法，卻從來不先去尋找造成問題的根因是什麼。這不是很奇怪嗎？如果不知道問題造成的原因，又怎能找出適切的方法來對症下藥呢？就像是病急亂投醫一般。如此簡單明白的道理，卻經常意外的遭到忽視，大家只會一頭熱的急著去想各式各樣的解決方案，卻大喇喇的省略許多基本處理事情的步驟。

製造業有QC7大手法，那麼白領族呢？

同樣的狀況，如果改找訓練有素的製造業的人來看，結果就會完全不同。在製造業中，解決問題的方法與步驟早就深植人心，有知名的QC7大手法、8D問題解決法，以及品管圈（台灣稱之為團結圈）等等。在確認遇到的問題後，要先調查現況、蒐集數據，然後應用適當的統計方法來整理分析數據，之後找出主要原因、制定對策，接著檢討對策實施的成果並確認效果，然後按照PDCA的循環持續改善。

在這些作法中，有個很重要的關鍵，就是「數值化」，因為將問題數值化以後才得以衡量，才能夠掌握現狀，才能加以分析，才能設定具體目標，才能找到要達成目標的那條路，也才不會天馬行空盲目的亂試解決方案。

白領族在遇到狀況想要分析原因時，往往缺乏現成的數據，不像機器設備容易取得數據，因此就很自然而然的跳過這些步驟，直接提出解決方案，就會產生無法有效預估執行成果，只能亂槍打鳥，憑感覺做事的現象。例如：年底快到了，業績與目標還有一段距離，大家就想著若不採取行動，那麼年底業績勢必無法達成。行銷單位提出的解決方案是從十一月起降價20%，可是當你問他，為何是20%而不是30%，為何要從十一月才開始，這樣時間夠嗎？行銷單位的答覆通常都是這是根據過去的經驗，但如果發現降價幅度不夠或是時間不足，這時再來做調整就是了。

數值化是工具而非目標

一講到數值化，大家一定馬上就會聯想到KPI。這個許多企業將之奉為管理圭臬卻又經常沒有發生實質效用的管理工具，有時還會產生反效果，但更常見的則是誤以為設定了KPI就以為管理工作已經完成了，績效就會自然發生。

KPI只是目標，KPI要能明確的衡量就必須要先數值化，要數值化首先就要考量這個數字是否能夠容易取得，這個數字是否能合理恰當且有效地反應狀況，如果答案是否定的，那麼不管做再多的數值化、訂定再多的KPI也是沒用。所以許多人其實只是將目標數值化，而不是利用數值化來當作解決問題的工具，才會讓數值化背上了汙名。

我們遇到問題時，往往不知該從何下手，就是因為對現況的掌握度不足，不清楚到底發生了什麼事情。但如果將問題改成數字，即能正確掌握現況，將問題的根本要因明確化，乍看之下完全摸不清頭緒的大混亂狀況，就可以在數值化後看清真面目，就能找出解決方法。所以數值化的一大好處，就是能看清「在達成目標之前該做什麼？」只要進行數值化，就會知道問題在哪裡。

孫正義的數值化工作術

日本軟體銀行總裁孫正義解決問題的方法就是數值化，他非常非常的強調數值化的重要性，對部屬幾乎無時無刻都在耳提面命「什麼事情都是從數字開始思考。」、「思考之前先列出數字，議論之前先了解數字。」、「不能用數字表達的人就別待在這裡了！」由此可見孫正義對數值化的重視。

「問題解決家」三木雄信，曾擔任孫正義總裁辦公室室長，這個與孫正義距離最近的職位。三木雄信以其在軟銀的親身經歷與對孫正義的近身觀察，將孫正義領導軟銀所塑造的「用數字思考，用數字表達」的企業文化，寫成了《孫正義解決問題的數值化思考法》一書，充分揭露了軟銀的成功秘訣。

孫正義的數值化工作術，簡單講就是，用數值掌握在現實中發生的狀況後加以分析，探究問題所在及根本原因，並思考解決對策，進而執行，接著再用數值掌握、分析執行後的結果。一邊迅速進行這個循環，一邊用超高速解決問題。

這看起來有沒有覺得很熟悉，是不是跟品管解決問題的手法大同小異。只是品管有QC7大手法，而孫正義則有數據分析七大道具，而且重點也不相同。

數值化工作術的七大重點

重點一，不是靠別人給，而是靠自己找。就是從被動轉變成主動的數值化。為了解決自己的問題，就非得量測真正必要的數字，而這只有親身參與的自己才會知道。根據工作中許多小小的發現或是微微的異樣感，努力思考有沒有能為這些現象佐證的數字，才能找到真正有用的數據。

重點二，不是了解情況，而是思考解決方法。在軟銀，是不允許單純的結果報告的，而是要說明接下來要怎麼做。所以，數值化不是為了回顧過去，獲得滿足感，也不是為了把誰搞成壞人，而是為了打造未來。因此單純只有統計分析的數字是沒有意義的，只可惜大多公司都只看數字的結果，卻很少有進一步的行動。

重點三，數值化的第一步是「分類」。「數之前，先分類」這是數值化工作術的鐵則，但是該如何分類卻是很棘手的問題。分類的原則為何？該分多細？如何判斷都是分類一開始的問題。一般除了依照種類或類型分類外，還可以將過程分類，這是大家常忽略的。並且，即使一開始只是粗略的分類也無妨，剛開始時經常搞不清楚狀況，就在搞不清楚狀況下先動手，開始進行分類作業，之後就會看出標準了。

重點四，看見問題後，分類，再計算。進行大略的分類後，看見問題所在，就再分類得更細，用數字計算。不管是多大的問題，只要將起點和終點之間分解成幾個小區域，進行計算，就能發現瓶頸了。

重點五，重點是「用數字表達」現實問題。表達的重點是將數據「結構化」轉變為資訊與知識。總而言之，就是「模式化」，將現實中模模糊糊的現象轉換成算式，進行結構化。過去要蒐集資料困難度高，變項也不多，只能轉換成簡單的算式，但現在則可以透過大數據的人工智慧，直接建立有效的模型。

重點六，數值化後，PDCA會持續高速循環。這是非常重要的一點。不要怕失敗，唯有儘早的執行計畫，才能知道現實與計畫的落差，才能儘早獲得真實的數據，導出更精確的改善方法來修正計畫，然後再高速的運作這個循環，這才是找出解決問題的正確答案的唯一捷徑。所謂高速，在軟銀而言，不是每月一次、每週一次、或是每天一次，而是「即時」。

重點七，繼續確認數字，察覺環境變化。數字的分類方式和算式，會因時間經過而遠離現狀。只要每天確認數字，就可能會發現過去幾乎一致的預測值和實測值間，突然出現誤差，這時就可能是環境發生了變化。若能鎖定誤差的要因，就能搶先其他公司一步，解決問題。

數據分析七大道具

一、過程分析：目的是要解決效率不彰，找出具體策略。方法是找出在工作起點到終點之間，哪裡出了問題，並想出具體改善策略的手法，就是效果超群的過程分析。

二、散布圖及簡單迴歸分析：回歸分析可說是孫正義最重視的分析手法，解決所有因果關係。

三、複迴歸分析：多變數的迴歸分析，目的是要算出各要素的因果關係，提供預測模型。如今可以大數據的分析模型取代之。

四、柏拉圖分析：找出該優先解決的問題。此亦為QC7大手法之一。

五、T字帳：管理「進」與「出」的數字。就跟會計的T字帳一樣，將進來的數字和出去的數字整理成乍看之下可以馬上理解的狀態，管理現在留在手上的數據。

六、差異分析：找出計畫和實績差異的原因，其中兩大因素為價格差異與數量差異。

七、終身價值分析：讓終身價值最大化。取得顧客的投入成本，不應只看單次交易的可能獲利，而是要看這個客戶終身可能帶來的獲利（如後續的維護收入）。如此便可投入更大的成本以取得競爭優勢。

對數字的敏感度

孫正義常會對數值的定義產生質疑，例如：「這個解約率的分母和分子是怎麼定義出來的？」深究每個數值時，常會發現許多問題，因此對於數值的定義要清楚，才不會蒐集錯誤的數字，做出錯誤的分析而不自知，因而造成誤判。

有些數字是代表某時間點，有些則代表某段期間，這也常造成誤解。平均值代表的意義還要參考離散程度，百分比的比較，也需參考基期大小，要了解許多數字的本質，才能避免誤用。