有一次,我在旧金山参加高科技预测与计划峰会。一个赞助商在展台上放一大瓶巧克力豆,瓶子是透明的,让与会人员竞猜。那么大的一个瓶子,几百只巧克力豆,光看一眼,谁能猜得准呢?但令人吃惊的是,几十个与会者猜下来,平均值跟真实值的误差竟然连1%都不到。
这个游戏有多种版本,我在美国的好几个活动都见到过,里面放的东西可能不同,数量不同,参与者也不同,但结果都一样:大家看上去都是在瞎猜,但平均值都惊人地接近真实值。
后来,我在培训中多次重复这个游戏,不过把巧克力改为糖(巧克力容易融化,不好带)。如图1是在上海的一次,有101位职业人参与竞猜。我让他们看着装满糖的瓶子,然后扫描二维码,填入各自猜的值。我还让一位学员现场清点,确认瓶子里实际装了多少颗糖,以示我没有作假。
按照学员填写答案的先后次序,我们求出累计答案的平均值。比如横坐标是5,纵坐标是196,意味着前5个人的平均值是196,与实际值218的误差是-10%;横坐标是30,纵坐标是211,意味着前30个人的平均值为211,与实际值218的误差是-3%。
看得出,刚开始时,人数比较少,平均值的误差相对比较大;5个人以后,平均值的误差已经降到10%以下;随着人数的增加,误差进一步降低,最后101个人的平均值准确度为92%。
图1:瓶子里有多少颗糖
在过去几年里,这个游戏在上海、深圳、杭州、西安、青岛、东莞等多地重复,每次竞猜的人数在24到145人之间,有的是公开课,有的是公司内训。这里我汇总了连续26次的结果。如图2,最准确的能达到99.5%,超过一半的准确度超过90%,近九成的准确度超过80%。
我接触过很多企业,发现即便是成熟产品,70%的预测准确度也似乎是个门槛,很少有企业能够突破。80%、90%的准确度就更不用奢谈了。规格、型号(SKU)层面的预测呢,准确度动不动就只有百分之二三十。老产品如此,那充满不确定性的新产品就更不用说了。
图2:26次游戏竞猜的结果汇总
那么大的一只瓶子,那么多的糖,就那么远远地看上几眼,信息是如此不对称,不确定性是那么高,大家却能猜得这么准确,你不得不佩服集体的智慧和概率世界的奇妙:有的人猜得少,就有人猜得多;很多人猜得少,那就来一个猜得很多的抵消。
在概率论上,这背后的原理叫"大数定律",即样本数量越大,平均值会越接近真实值。
这样的例子比比皆是。比如身高,上辈人个头儿矮点,下辈人一般会高点;老子比较弱,经常受欺负的,儿子往往强,变成欺负人的人----老子英雄儿好汉往往不靠谱,王侯将相宁有种乎却是真的。这都是大数定律在起作用。
三代必出纨绔。三个臭皮匠,胜过一个诸葛亮。智慧在民间。公司里的小道消息远远比你想象的要准----大家都在八卦的,基本上都是真的。上学的时候,大家都在说谁跟谁好上了,基本上都是一说一个准。这都是大数定律和群众智慧的表现。
再讲个我老东家的故事。
以前老东家年度营收二三十亿美元的时候,主打产品只有一类。那么大的上市企业,产品如此单一,万一升级换代跟不上,这公司也就完了。华尔街的大股东们坐卧不安,就逼着老东家开发新产品。但每每开发到一定阶段,人人都知道这产品会失败。为什么?中午吃饭的时候,餐厅里人人都在说这产品会失败。毫无例外,那些新产品都失败了。
要知道,很多问题尽管看上去摸不着头脑,但大家或多或少总是有些经验,知道某一方面的知识、细节。这些细节知识整合起来,准确度就很高。放在专家预测上,有的人高估,有的人低估,多人预测降低了偏差,往往比单个人拍脑袋更准确。这就是德尔菲法的底层逻辑。
对于德尔菲法,详细做法可参考我的《需求预测和库存计划:一个实践者的角度》。
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