整理‧撰文/谢明彧

「你觉得这次新推出的商品，可以有多少？」经理在月会上问到。

「还没上市，不知道⋯⋯」负责的小主管一阵迷糊，觉得经理这个问题有点难回答。

「好，那我问你，市面上同类型的商品，ABC多可以卖到多少？」经理追问。

「根据过往通路的回报，一档ABC多大概两万件。我觉得有点难 」小主管答。

「那你觉得『ABC少』可以卖多少？」

「至少我自己一定会去买一件（笑）。就算只动员亲友团，也应该可以卖出200件。」

「好，那我们可以说，新商品ABC少可以卖200件，ABC多可能卖到两万件。不过这个範围还是太大了，以你的砖业评估，比起市场上的同类型商品，我们的产品ABC少大概会有多少？」

「这样比起来的话，我觉得2000件应该是基本盘。」

「如果加上广告、促销、体验、座谈等等行销资源，可以增加到多少？」

「如果能请到名人与举办活动，然后找其他厂商搭配做赠品，应该可以冲到6000件。」

「你这不就是预测了吗！ABC少可卖2000件，努力一点可以到6000件，取中间值，4000件应该是一个合理数字？」

「是的，应该是这样。」

「好，那就以销售量4000为基準，开始规画製作成本、通路费用、行销预算。」经理为今天月会做出结论。

提稿决策品质的基础：快速釐清问题，做出精準预测

这段故事，是城邦出版集团执行长何飞鹏的亲身经历。他说，当主管要求部属「预估」时，其实并不是要对方说出一个像是「这本书会卖出2031本」的ABC答案，只是在做决策时，「一定要能提出一个有逻辑、有道理的推算数字，才不会变成乱猜！」

何飞鹏强调，不管是评估市场、预测、控制成本、拟定行销计画，「没有预测数字，就没办法有效做决策」。也因此，如何从看似没有正确答案的问题中，找出问题的边界、限缩思考範畴，快速做出有所依据的「精準预测」，是经理人必备的数字素养，更是正确决策的基础。

找出推论公式，比算出ABC数字更重要

既然不是要提出ABC无误的答案，为什么多数人碰到「你预估这件新商品会卖多少？」这种问题时，可能连猜都不敢猜，就直接说自己不知道；甚至往往脑筋瞬间一片空白，无从回答起。

原因在于，我们常会陷入「标準答案」的心理陷阱，觉得没凭没据说出的答案一定是「错的」。再加上脑海里对于「如何快速又合理地推算出可能答案」这件事，既没概念、也不懂方法，于是乾脆闭嘴。

对于自己不知道答案，或还没有答案的问题，就真的无法回答了吗？

应用资讯经济学（AIE，applied information economics）发明人道格拉斯‧哈伯德（Douglas Hubbard）在《如何衡量万事万物》一书中指出，「万事万物都是可以衡量的」，就算是那些被大家视为毫无头绪、看不见、摸不着、甚至难以评估的事物，「总是可以用相对简单的方法予以量化」。

哈伯德解释，所谓相对简单的方法，就是可以试着从已经确知的少数事实中，设法找出进一步资讯，进而推估出可能的答案，这也正是精準预测的基本原理。换句话说，不要只在意、害怕「你不知道什么」，转而把焦点放在「我确实知道些什么」，接着再设法透过这些资讯，降低问题的不确定性，约略估计出一个还算可信的数字。

如何估计：芝加哥市内有多少位钢琴调音师？
看看诺贝尔物理奖得主恩里科‧费米（Enrico Fermi）怎么在课堂上带着学生，一步步解答出「芝加哥市内有多少位钢琴调音师」这个问题。又，如果把芝加哥市换成台北市，你会如何回答？

学生们一开始的反应，可能就跟你我一样，都说不知道。费米的做法，就是要学生从已知的资讯着手：当时芝加哥市的人口数、每个家庭平均成员数、需要定期调音的家庭比例、多久需要调音一次、每位调音师一天能调几架钢琴，以及调音师一年大约工作多少天。

根据这些资料，展开了以下算式：
芝加哥调音师人数＝（人口数/每户平均人数）╳平均每年调音次数 （每名调音师每天可调的钢琴架数╳一年的工作天数）

视选择的数值而定，学生们的答案落在20人～200人之间，ABC常落在50人左右。事后拿这个数字与当时职业公会取得的名单对照，答案也真的相去不远。

模糊又无形的问题，也找得出「量化」指标
当然，你也可以透过缜密的市场调查、统计分析，得到精準无误的答案。就像上述故事，学生可以去职业公会要资料，甚至踏遍全芝加哥做普查。

不过，「要做出有效的预估，并不用将『困难的方法』预设为『ABC的方法』。」哈伯德说，多数时候，经理人的时间与资源都有限，只能在充满不确定性的情境下做决策，不可能、也不允许慢慢地研究、调查、找顾问。但透过简单的方法，找出合理的算式，「虽然结果不一定正确，但是对比起一开始常有的『甚至不知道从何猜起』的毫无头绪，这就是个非常大的进展。」

哈伯德将这个过程称之为「釐清连锁」（clarification chain），也就是将一个原本认为难以预估、无形的事物，逐步拆解成为算式，变成为可以衡量的有形数量。而且只要针对算式中的几个变数求证，马上就能修正结果，让答案更趋正确。

或许你又要说，「看到拆解好的算式，我当然就知道要找哪些关键资讯，问题在于我拆不出算式啊！」《分析预测时代》作者艾瑞克‧席格（Eric Siegel）表示，其实拆解没有ABC标準答案，只需清楚知道你「要预测什么」「要做什么用」，就能知道需要掌握哪些变因。

假设开头提到的小主管要推出的是《韩系彩妆教学》，ABC步就是「详细描绘目标读者样貌」，例如「年轻女性」「会化妆」「哈韩」 ，然后列成「台湾总人口x女性比例x18～38岁比例x有买书习惯者比例x有化妆习惯者比例x韩系爱好者比例」，其中总人口、女性比例、年龄比例搜寻就能查到，而会买书、会化妆和哈韩者比率也可以从周边朋友取样简易推算，就能推算潜在买者总数。

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