作者｜檀林

本文摘自《小数决策》

*小数决策，[美] 克里斯托弗·弗兰克（Christopher Frank）等著 车品觉 译

[美] 克里斯托弗·弗兰克（Christopher Frank），保罗·马尼奥内（Paul Magnone），奥代德·内策尔（Oded Netzer）著

出版时间：2024年11月

出版方：湛庐文化/浙江教育出版社

在这个被大数据、人工智能和算法统治的时代，我们似乎已经习惯了用海量数据来支撑每一个决策。然而，阿里巴巴前副总裁车品觉老师翻译的这本书却带来了一个耳目一新的观点：其实，我们并不需要那么多数据，关键是要学会如何更智慧地使用有限的信息。

《小数决策》一书有 3 位作者：克里斯托弗·弗兰克，美国运通的高级副总裁，负责全球广告和品牌管理，擅长将数据分析与直觉判断相结合，提升品牌价值和客户体验；保罗·马尼奥内，ThoughtSpot 的战略和创新副总裁，拥有丰富的技术和商业战略经验，专注于通过数据驱动的洞察力推动企业增长和创新；奥代德·内策尔，哥伦比亚大学商学院的营销学教授，研究领域包括大数据分析和消费者行为，致力于将复杂的数据转化为可操作的商业洞察。

这 3 位作者结合了他们在商业、技术和学术领域的丰富经验，共同探讨了如何在数据驱动的世界中平衡直觉和信息，以做出更明智的决策。他们的多元背景使得《小数决策》既有理论深度，又有实际操作上的指导，非常适合希望提升决策能力的读者。而本书的译者车品觉先生，被认为是中国大数据领域的先驱之一，对推动中国大数据技术的发展和应用做出了重要贡献。我曾读过他写的《决战大数据》，他的经验和见解为许多企业和研究者提供了宝贵的参考。

我一口气读完这本书，收获颇丰。在这里，我简要总结本书的内容供各位读者参考。

本书的核心理念是“定量直觉”（Quantitative Intuition）。乍一听，这个词似乎有些矛盾。定量分析强调精确的数字，而直觉则依赖于经验和感觉。但正是这种看似矛盾的结合，使得本书的方法论独特且实用。

作者将“定量直觉”定义为在信息不完整的情况下做出自信决策的能力。它包括 3 个关键步骤：精确提问、背景分析和信息综合。通过这 3 个步骤，决策者可以在海量数据中找到真正重要的信息，并将其与自身的经验和判断相结合，做出更好的决策。马云曾说过：“我们不缺数据，我们缺的是洞察力。”这正是“定量直觉”的精髓所在。阿里巴巴在发展过程中，并非单纯依赖大数据分析，而是善于从有限的信息中洞察商机。

本书强调，定量直觉不仅是一种方法，更应该成为一种组织文化。作者在书中提供了一些建议，指导我们组建多元化的决策团队、培养团队成员的数据素养等。

在“定量直觉”的 3 个步骤中，精确提问是基础。书中介绍了 IWIK 方法，这是一种帮助界定核心问题的简单而有效的工具。想象一下，你正在考虑是否要在全国范围内推广一款新产品。传统的做法可能是直接进入数据分析阶段，研究市场规模、竞争态势等。但 IWIK 方法会让你先问自己：“为了做出这个决策，我希望自己知道些什么？”这个简单的问题可以帮你快速聚焦到真正重要的信息上，避免在无关数据中浪费时间。

书中还介绍了亚马逊的 PR/FAQ 方法，即要求团队在开发新产品之前，先写一份假设产品已经成功推出的“新闻稿”。这种“未来回溯”的方法，迫使团队思考产品的核心价值和潜在挑战，而不是陷入技术细节。

我也曾给一些国内的创新企业建议过类似的方法。我辅导过的一个互联网企业在开发新产品时，常常会在内部论坛上发起讨论，让员工扮演用户的角色，提出他们最关心的问题。这种方法不仅帮助企业更好地定义产品，也培养了员工的“用户思维”。

本书强调，优秀的决策者应该成为严谨的数据审问者。这并不意味着你需要成为数据科学家，而是要学会问正确的问题。例如：数据的来源是什么？我们是否遗漏了重要的数据？这些数据在历史和竞争环境中意味着什么？

书中提到了一个经典案例：第二次世界大战时期，美军工程师在检查从战场返回的飞机时，发现机翼和机身受损最严重，因此建议加强这些部位的装甲。但统计学家亚伯拉罕·沃尔德（Abraham Wald）指出，他们忽视了一个关键事实：这些是幸存下来的飞机。真正需要加强装甲的是那些没有返回的飞机最容易被击中的部位，如驾驶舱和发动机。这个案例生动地说明了，如果不考虑数据的背景和可能存在的偏差，即使看似合理的结论也可能完全错误。

我曾在帮助某快消品公司分析他们的销售数据时发现，他们的产品在三、四线城市的销量远低于一、二线城市。该公司最初得出结论，认为应该加大在三、四线城市的营销投入。但经过深入调研后，他们发现真正的原因是产品定位和包装设计更符合一、二线城市消费者的喜好。因此，仅仅看数据是不够的，还需要深入理解数据背后的原因。

在这个数据泛滥的时代，我们常常被各种数据淹没，仿佛每一个决策都需要海量的信息支持。然而，本书告诉我们，有时候“少即是多”。关键在于如何智慧地使用有限的数据，做出明智的决策。

本书提到，“大致正确”好过“精确错误”。作者介绍了费米估计法，这是一种快速估算的方法，可以帮助决策者在没有精确数据的情况下做出合理判断。

比如，如果你想估算中国某二线城市共享单车的市场规模，虽然可能没有准确的数据，但通过一系列合理的假设和粗略计算（如城市人口、骑行人群比例、平均每天使用次数、单次骑行价格等），你可以得到一个大致的数量级。这种方法不仅能帮你快速做出判断，还能培养你对数字的直觉。

书中提到，数据只是工具，洞察才是目标。我们需要学会从数据中提取有价值的信息，而不是被数据所淹没。就像在一片沙漠中寻找绿洲，我们需要敏锐的眼光和智慧的判断。

华为创始人任正非也非常强调这种“数字感”的重要性。他曾说过：“没有数字感，就没有科学管理。”华为要求员工在汇报工作时不能仅仅说“增长很快”或“效果很好”，而是要给出具体的数字或百分比。这种做法培养了员工的数字直觉，也为公司的决策提供了更可靠的依据。

书中还深入探讨了决策中的常见陷阱，如过度自信和证实性偏差。以可口可乐公司 1985 年推出新配方的失败决策为例。当时，可口可乐进行了大量的盲品测试，结果显示新配方更受欢迎。但他们忽视了一个关键因素：品牌认同感。消费者不仅仅是在品尝一种饮料，他们还在消费一种文化符号。这个案例生动地说明了，即使有大量数据支持，如果忽视了关键的背景因素，决策仍可能走向失败。

此前，某知名国产手机品牌曾根据市场调研数据，认为消费者最在意的是手机的性能和价格。因此，他们推出了一款性能强劲、价格适中的新机型。然而，这款手机的销量却不尽如人意。深入调查后发现，除了性能和价格，中国消费者还非常看重手机的外观设计和品牌调性。这个案例说明，仅仅依赖某些维度的数据，而忽视消费者行为的整体性，可能导致决策失误。

在这个数据驱动的时代，我们常常误以为只要有足够的数据，就能做出完美的决策。然而，本书揭示了真正的挑战并非数据的缺乏，而是缺少正确使用数据的判断力。

本书为我们提供了一个全新的视角，帮助我们在数据的海洋中找到真正重要的信息，并将其与人类的智慧和经验相结合。它教会我们如何在数据和直觉之间找到平衡，在不确定性中做出更明智、更自信的决策。

对于中国的管理者和决策者来说，这本书的洞见尤为宝贵。在中国快速变化的商业环境中，我们常常面临信息不完整、时间紧迫的决策场景。“定量直觉”的方法论可以帮助我们在这种环境下做出更好的决策。

同时，这本书也启发我们思考：在人工智能和大数据日益普及的今天，人类的判断力和洞察力将扮演什么样的角色？也许，正如书中所言，未来最成功的决策者，将是那些能够巧妙结合数据分析和人类智慧的人：他们既尊重数据，又不被数据束缚；既相信科技，又不忽视人性。

最后，我想引用中国古语“大智若愚”来概括本书的核心思想。在这个崇尚“大数据”的时代，懂得如何明智地使用“小数据”，反而可能是一种更高级的智慧。这种智慧，不在于掌握多少数据，而在于能否透过纷繁复杂的数字表象，洞察事物的本质。这正是本书带给我们的最有价值的启示。