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计划由人做,人是有偏见的

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计划由人做,人是有缺陷的,表现为各种偏见。不管是获取信息、处理信息,还是在输出信息、反馈判断结果的时候,人们都可能有意无意地掺入自己的偏见。这是人的天性,作为管理者,我们得正视并寻求解决方案。这里我们主要想讲三种偏见,以及如何应对。

其一是使用者偏见。当预测的制定者也是预测的使用者时,容易产生偏见。比如销售提需求(做预测),作为销售业绩承诺时,他们会倾向于偏低;市场做预测,如果营销经费是基于预测的话,则容易倾向于偏高;为了能够"超额"完成任务,或者彰显营销措施的"有效性",营销部门就有意调低预测;供应链做预测,但也对库存负责的话,则容易倾向于虚低。作为产品经理的话,她当然不会预测她的产品失败,所以新品预测往往偏高,同样也是因为使用者偏见。

比如有个手机企业,千亿级的营收规模,在全球有业务。他们的需求预测自下而上,来自两条线,一条线跟着产品,一条线跟着战区。战区的是目标导向,需求预测和销售目标交织在一起,战区做预测,战区也用预测,在"使用者偏见"的影响下,预测的准确度低;产品管理更加中立,不会受需求预测的影响,因而更加客观,预测的准确度更高。

我妹妹小时候给大家做饭,她饿的时候就做得多,下顿吃剩饭;她饱的时候就做得少,大家吃不饱。现在我明白了,这是"使用者偏见"在作祟。"医生不自医"跟这有点像:医生不能给自己看病,因为私心杂念会影响对病情的客观评估。解决方案就是找别的医生看病。父子不能教,那就易子而教,也是同样的思路。

放在需求预测上,解决方案就是让预测的制定者和使用者分离。当然我们不可能完全跟使用者分离,因为我们还需要他们的判断。那好,让他们只辅助判断增量的部分,而把存量交给计划人员。这样即便是有使用者偏见,影响的也只是增量部分。而增量部分我们也可通过搜集多方信息来佐证,以尽可能客观。

此外,计划也是需求预测的使用者,如果他们对库存周转、按时交付两大指标负责的话。这可通过调整两个指标的权重,让它们权重差不多,成为一对强相关的矛盾指标来约束计划职能的行为:交付不好,你要挨板子;库存太多,你也要挨板子。或许有人会说,那会让计划里外不是人,还怎么做预测?不是的。人天生就会对付一对矛盾指标,这就如你家小孩一生下来,就有两个"老板":你和你太太的诉求往往不同,一个让往东,一个让往西,但你家小孩总会让你们两个都满意。

其二是近期偏见。人的记忆非常短,决策很容易受最近发生的事情影响。比如给房子买洪水险最多的,就是洪水刚过的那段时间;而买保险最少的呢,正好是发生洪水前的那段时间----连续几年不来洪水,大家好了伤疤忘了痛,都把洪水险取消了。每到发奖金、涨工资那几天,有些员工就非常卖力,他们是在利用你的"近期偏见"呢(那解决方案随手记账,把每个员工在过去半年、一年内做得好的、做得差的随手记下来,作为年终总结的依据)。

放在需求预测上,就是新近发生的事会显著影响销售的判断。比如最近几个电话打得顺利,销售就拔高预测;昨天丢了一个客户或订单,销售就对预测打折;一旦发现总部短缺,每个销售都竞相拔高预测。这都是微观感主导理性判断,让个例代替了普遍性,是近期偏见在作祟。关键元器件短缺期间,大家就疯狂拔高预测、拔高安全库存,给供应商下一年两年的订单,其实也是近期偏见下的非理性行为,解决不了眼下的短缺问题,反而造成最终的过剩问题。

近期偏见可通过长期的、历史的角度来纠正。比如要意识到时间长了,一定会有周期性,我们要慎始如终,不要被眼前发生的所左右。这些都是波浪式前进,螺旋式上升的一部分。这就如美国的股市:如果光看2020年3月的四次熔断,标普指数500下跌三分之一,你跳楼的心估计都有了;但如果看看过去30年、50年,保准你又吃得香睡得着了(如图 1)。我亲身经历了2001年、2008年和2020年的三次大幅崩盘,一次都比另一次严重,但每次都能很快恢复过来:这些崩盘更多的是由惶恐引起,而惶恐的根源正是近期偏见。一旦过了,人们的信心又会回来。

图 1:近期偏见需要长远视角来纠正

数据来源:Google Finance。

透过现象看本质,探究深层次的影响因子,也是纠正近期偏见的一大方式。这就如股票投资要看基本面一样,如果我们深究需求背后的驱动因素,就可能降低短期"杂音"的影响。有经验的计划人员熟知这点:他们跟需求端沟通的时候,更注重探听数字背后的故事;他们知道销售有活在当下的倾向(其实就是近期偏见),就把以前销售的判断记录在案,与实际对比,帮助销售更好地从过往历史中学习。

其三是可得性偏见。人们习惯于基于所知做决策,而我们的所知是有限的,信息不对称。这就如美国人的一个笑话:听说有人失业了,就觉得经济不景气;看到邻居失业了,就觉得经济衰退了;现在轮到自己失业了,经济就陷入了大萧条----经济还是那个经济,不过是现在自己失业了。说起吸烟有害健康,人们就想到自己的邻居张老头每天一包烟,都活了九十几岁;提起空难,人们总是充满恐惧,殊不知死于车祸的概率大多了,无非是新闻中不报道罢了。

2020年新冠疫情最严重期间,美国每天有近30万人感染,但在我所在的城市,9万居民中只有3人因为新冠住院。如果只看到这3个人的话,你八成会认为新冠没什么;正因为很多人持这种看法,美国的疫情才发展到不可收拾的地步,死亡人数远超二战。这背后,都能看到可得性偏见的影子。

放在需求预测上,我们经常征求需求端的判断,但销售、市场、产品等职能知道自己知道的,不知道自己不知道的,又没精力、没兴趣去探究自己不知道的,往往是基于片面信息,没法给出全面、可靠的判断。如果逼着销售要预测的话,或者滚动预测的截止期限马上要到了,销售就看到什么给什么,胡乱添个数字。你知道,你得面对可得性偏见了。

可得性偏见解决方案是让信息变对称,给大家完整的信息,比如一方面是把系统中已有的需求历史信息整合起来,分发给大家;另一方面就是多个专家的意见和依据整合起来,反馈给大家。计划处于更好的位置来做这些。在提供信息的时候,要保持中立,不要有倾向,促进发散思维。

有经验的管理者会征集多人的意见,也是在避免可得性偏差。组建不同背景的团队,持开放性心理,不先入为主等,佐以更长期、更全面的需求历史数据,都是应对可得性偏见的有效举措。

可得性偏见和近期偏见常常并肩出现:最近发生的往往就是最可得。比如,上次因为短缺被客户痛斥,没完成销售任务的经历,就都反映到下期的预测里了。这不,预测就这样虚高了。

除了上述三类偏见外,我们的决策还受很多别的偏见影响,比如目标影响判断,再比如有选择地吸收自己喜欢的信息("选择偏见"),先入为主的"锚定偏见",对自己的能力、判断过于乐观的"过度自信偏见"(专家尤其容易犯这错误,岂不闻"打死的拳棒手,淹死的会水的")。至于销售、市场人员整体上乐观,容易高估,却是不争的事实----这是职业病。

或许有人会问,个人偏见能否由团队决策来避免?答案是否定的:大家坐在一起讨论问题时,随大流的群体盲思是更糟糕的偏见;集体决策也容易让我们更冒险,因为责任更难落实到人。

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此日记由 刘宝红 发表于 2024-09-29 04:25September 29, 2024 4:25 AM

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