數據決策

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AI導入後業績沒改善?你餵進去的數據,可能從頭就是錯的|經管備忘錄
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AI導入後業績沒改善?你餵進去的數據,可能從頭就是錯的|經管備忘錄

老闆在辦公室看著 AI 儀表板,數據看起來都很合理,但第一線門市、客服、電銷的執行力就是出不來。 原因只有一個:AI 從頭到尾都在優化一個被人性噪音污染的現狀,而老闆的位置讓他根本看不見這件事。 曾經,我的老闆在 ChatGPT 剛出來時就大聲疾呼,要大家全面擁抱 AI。公司算是入場很早的,每週要報告 AI 應用、每天記錄 AI 學習時間,還要提交成效報告。但利潤,一直沒有增加。 老闆百思不得其解:「我們 AI 用得這麼透徹了,業績怎麼還是起不來?一定是大家不夠努力。」 我當時是中階主管,坐在會議室裡看著他咆哮,心裡其實很清楚:這套 AI 對業績一點幫助也沒有。而且,那些被拿出來報告的指標提升,很多根本不是 AI 帶來的,而是制度調整之後影響了人的行為,加上大家為了應付週報,都習慣性地放大 POC 的數字,讓部門績效看起來更好看。
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每個月都在看報表,卻不知道為什麼業績悄悄出問題|經管備忘錄
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每個月都在看報表,卻不知道為什麼業績悄悄出問題|經管備忘錄

每個月都在看報表,卻看不出問題?月報表只能告訴你昨天發生了什麼,它沒辦法告訴你趨勢正在往哪裡走。 每季或半年,我會為自己的組織做一次指標健檢。雖然每個月都會審閱月報表,但通常我們的焦點會落在與上個月和去年同期的比較,評估業務是成長還是衰退,以及是否存在顯著差異。若數據趨勢平穩,我們往往不會深入探究。然而,當時間軸拉長,你會發現許多值得玩味的變化,這些變化往往蘊含著更深層次的經營訊號。 月報表只看得到昨天,怎麼才能看出趨勢? 零售業最關注的無非是營收、獲利、來客數與客單價。這些看似簡單的指標,當與時間軸結合並進行交叉分析時,才能呈現複雜的營運真相。 例如,客單價這個再簡單不過的概念,若逐月提升,這一定是好事嗎?如果同時伴隨著客戶數的減少,這是否一定意味著負面影響?問題究竟出在哪裡?又是否需要調整營運策略? 這些問題的答案,將完全取決於組織的整體策略方向與商業模式。 營收還在成長,客戶數卻一直掉。這是警訊嗎? 我曾親身經歷公司從初創、倍速成長到最後持平穩定成長的各個階段。在一個快速成長的時期,我們曾面臨消費人數逐月減少的趨勢。當時公司的營業額並沒有同步減少,反而保
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