三種類型的智慧KPI(Smart KPIs)
在 2023 年 9 月,麻省理工學院史隆管理評論(MIT Sloan Management Review)網站上刊登了一份研究報告。這份報告由由麻省理工學院史隆管理學院和波士頓諮詢集團(BCG)針對全球3,043名經理所進行的調查,以及對17位高階主管進行深入訪談。研究結果指出,透過AI的協助,能讓傳統的關鍵績效指標(KPI)工具,昇華成智慧KPI(Smart KPIs)體系。
報告中提到,智慧KPI(Smart KPIs)主要分為三類:智慧描述性KPI(Smart Descriptive KPIs)、智慧預測性KPI(Smart Predictive KPIs)、以及智慧指示性KPI(Smart Prescriptive KPIs)。
這三種KPI與資料科學中的三類分析方法相對應:描述性分析(Descriptive Analytics)、預測性分析(Predictive Analytics)和指示性分析(Prescriptive Analytics)。以下,我們先以筆者在《行銷資料科學》一書中所述,簡單介紹這三種分析方法,然後再探討該研究提出的三類智慧KPI。如圖1所示。
(一)資料科學三種分析方式
1. 描述性分析
描述性分析,又被稱為「敘述性分析」,旨在解釋已經發生的事件。這種方法使用敘述性統計來描述企業所蒐集到的各種資料,例如消費者市場調查問卷、公司銷售資料庫中的銷售數據,以及透過網路爬蟲獲取的競爭情報等。這樣的分析方法有助於企業對過去事件的狀況進行全面了解。
2. 預測性分析
預測性分析不僅能夠告訴我們事件為何會發生,還能夠評估這樣的趨勢是否會持續發展。透過建立預測模型,我們可以了解未來可能發生的事件。舉例來說,某企業可能希望透過分析官方網站的行銷漏斗,找出影響轉換率的因素,並基於這些因素建立預測模型,以提高轉換率。
3. 指示性分析
指示性分析建立在預測性分析的基礎上,旨在指導企業如何執行,以取得更好的效果。例如,零售商可以運用資料科學技術,根據發展出的預測模型,為在店內結帳的顧客提供最適合他們需求的商品折價券,進而提高折價券行銷方案的有效性。這樣的方法能夠引導企業採取明智的策略,以達到更高的績效。
(二)三種類型的智慧 KPI
1.智慧描述性 KPI
智慧描述性KPI集合了歷史和當前數據,提供已發生或正在發生的資訊。這些KPI能深入了解績效差距及其根本原因,進而更好地制定KPI或深化對KPI之間關係的理解。
2.智慧預測性KPI
智慧預測性KPI透過可靠的領先指標預測未來績效,鼓勵企業提前行動,以降低風險或把握機會。舉例來說,該研究指出,通用電氣正在運用AI模型,探索預測未來訂單的機會。並引用通用電氣高階主管所言:「利用領先指標可以在策略與策略實施之間,建立更快、更緊密的聯繫。」
3.智慧指示性KPI
指示性KPI透過AI推薦提高績效。這類KPI不僅揭示績效差距,還能提出改善措施。例如,該研究提到世界第五大製藥廠賽諾菲(Sanofi)的智慧KPI,能根據供應鏈績效,提出調整銷售KPI的建議,以協調營運和銷售策略。
最後,為了做好數據驅動決策,企業需要更即時、更有效的KPI來協助。這三類智慧KPI,能協助企業領導者與高階主管,透過AI來優化KPI體系。
作者:羅凱揚(台科大兼任助理教授)、黃揚博(政大企管碩士、識商創辦人)
資料來源:https://sloanreview.mit.edu/article/strategic-alignment-with-ai-and-smart-kpis/