企业战略决策新方法
郑悦／文
如今这个多变时代，CEO和他的团队在做出决策之前必须问自己是否有足够的理由这么做。
对于企业管理者而言，在如何做出企业主要决策时，需要使用可以让人明了替代性方案的工具。基于数十年研究和商学院教学经验，INSEAD战略学教授Phanish Puranam和伦敦大学学院（UCL）战略和企业学副教授Bart Vanneste合著了《企业战略：用于分析和决策的工具》一书，这本书与理论相比更关注决策过程。作者们关注的是那些决定多业务公司的生存或止步的重大决策，这些决策包括保持或剥离业务、无序或有序增长、并购或联盟、由总部进行指导或评估的控制。
“在大多数情况下，企业的战略决策者们是由专业顾问来引导如何对特定行业、合并目标或合作伙伴等企业至关重要的增长计划进行思考的。这情形有点像魔术师要你挑出他想要你挑出的牌。CEO及其团队，这些被人们称为企业战略决策者，必须知道如何探查哪些没有选择的方向。”在今天的市场竞争中，企业能够活下来的唯一方法就是制订正确的战略。本期高端访谈邀请本书作者之一INSEAD教授Phanish Puranam分享企业如何在多变时代借助工具做出战略决策。
Phanish Puranam是INSEAD商学院战略学教授，他也是INSEAD罗兰贝格战略与组织设计讲席教授以及INSEAD博士课程学术主任。INSEAD是全球规模最大的研究生商学院之一，在欧洲(法国)、亚洲(新加坡)和阿布扎比设有三个校区，商学教育和研究跨越全球
Q：您提到公司的战略决策者在做出决策时，应当仔细探求那些还未选择的道路和方向。在这一过程中，他们需要借助询问正确的问题来指出可以避免犯错的真正原因。那么在您看来哪些是正确的问题呢？A：理解四种不同类型的协同效应方法，可以帮助企业的战略决策者衡量和落实企业战略。对多业务公司而言，一项被公认的优势在于多业务之间能够产生的联系。否则，公司管理层的决策过程和共同基金管理者将没有什么本质不同。
多年来，我在课堂上为高级经理人和CEO传授企业战略知识，但我意识到作为学者，我们所传授的的知识其实很少能帮助他们有效解决实际问题。我们所倡导的“追求协同”，也往往成为无意义的口号。
有鉴于此，我和我的合著者开发了一套计算协同效应的方法，我们称之为“价值链几何公式”（Algebra of Value Chains）。我们研究的前提很简单：要实现协同效应，就必须改变隐藏在不同业务价值链之间的各种资源的关系。这就牵涉到揭示不同业务之间的相似与差异，以及资源修正的程度。综合以上想法，我们提出了四种协同效应的类型。
整合（Consolidation）：也许这是四种方法中最直观的，通过削减冗余而产生价值。
组合（Combination）：集中使用资源从而得到议价能力。
定制（Customisation）：将两种独特价值链嫁接在一起，比如智能手机厂商和软件企业一起开发手持硬件。
链接（Connection）：捆绑效应，借助品牌合作、捆绑销售或交叉营销寻找新市场。
Q：那么，企业管理者要如何使用这四种协同效应的模型呢？A：管理者要能使用工具去识别，他们在既有的合作关系中寻找新的交易和挖掘新市场机会时，对应的是哪种类型的协同效应。比如弄清一种业务在其价值链资源中是否和其它企业类似或大相径庭。
采用“4C”计算方法将有助于管理者做出有效预算。比如，整合和定制的协同效应初期将花费更多，因为这两种效应的实施意味着更大程度的资源修正。最重要的是，“4C”计算方法将更容易为投资者、管理者和客户解释价值的来源。
Q：您怎样看待应用大数据做决策？这是否改变了一家公司既有的管理方式？是否会出现文化冲突？A：毫无疑问地，判断和直觉有时会大大影响决策。然而，根据我们的研究，在大部分领域人们需要花费很多年的经验才能建立起自己的事业，但并不是所有人都能得到经验的传承。我们容易夸大判断的价值，因为我们只能看到那些凭直觉成功的，而那些凭直觉做决策而失败的往往不会再出现在人们的视线中。
现在大数据可以让决策从直觉判断变成可靠的过程——几乎是一种工程学的方法。决策变得更透明和更谨慎，计算过程的力量可以让我们看到自己本不具有的模式。管理者们也不用再等到他们五十多岁，才能做出高质量的直觉判断。这都是大数据带给人们的期望。
我也来谈谈陷阱，首先，即使大部分组织都使用数据做分析，但这些组织里也存在着很多矛盾。数据整合和标准化所花费的费用，使得大部分公司在从大数据中获益之前先要付出成本。其次，也是很重要的一点：管理者需要理解大数据分析师试图告诉他们的复杂统计学内容，不管他们是不是相信这些分析师。这才是真正的危险：大数据＋大统计＋不理解情境和前因后果＝大灾难！
基于这些原因，我认为公司总部应当是公司大数据能力的天然监护人。他们应促使数据标准化，承担数据整合带来的费用并开发有效应用大数据分析的技能。