準備好用大數據管理變革了嗎？

[轉載自哈佛商業評論雜誌網]麥克．塔辛曼 Michael L. Tushman , 安娜．卡恩 Anna Kahn , 瑪麗．伊麗莎白．波瑞 Mary Elizabeth Porray , 安迪．賓斯 Andy Binns

企業領導人可以立刻做五件事，來作好準備。

資料科學將逐漸成為變革管理可實際運用的工具，雖然這天可能尚未真正到來，但組織現在就該做好準備。現在就未雨綢繆，收集適當類型的資料，並投資建立分析能力的企業，在未來十年裡，會處於最有利的位置進行變革。

打造預測模型的關鍵，是要知道自己想預測什麼，以及收集預測所需要的各種不同大量資料集。雖然變革管理的預測模型仍有很長的一段路要走，但組織可採用適當的工具，取得正確的資料，以便走向正確的道路。我們建議組織採行以下五個步驟。

開始使用數位參與工具

新一代的員工即時意見工具，已開始取代舊式的員工意見調查；這些新工具可提供的資訊，絕不只是員工每一年的想法是什麼。這些工具和變革管理有明顯的關聯，而且能幫忙回答以下這類問題：各個地點對變革的接受程度都相同嗎？是否有一些經理人傳達訊息給員工的能力，優於其他經理人？

我們正和一家大型的觀光旅遊公司合作，引進一套員工即時回饋意見系統。這讓我們有機會針對公司內特定的群體，實驗不同的變革策略。即時回饋意見，讓我們能迅速知道員工對溝通或參與的不同做法的接受程度如何，如此就可以在數日內讓我們的行動最佳化，而不是像傳統方法那樣需要數個星期。然後，我們把這些資料輸入預測模型，讓我們精確地知道，有哪些行動可以加速特定員工團體採取新的實務、流程或行為。市面上可以買到的工具，像是文化智商調查，透過智慧型手機應用程式，每天或每週抽樣員工群體，以產生即時見解。Waggl.com更進一步，促成公司與員工針對變革工作持續對話，讓變革經理人把這類談話的主題，緊扣現在正在推行的行動方案的進展。這些工具對變革計畫已產生巨大衝擊，但隨著我們學習建立變革的預測模型，它們創造的資料流會變得更重要。現在建置這類工具，有助於確保資料驅動的變革計畫在未來能夠成功。

運用社群媒體分析工具，了解利害關係人的情緒

變革經理人也可以在企業之外，尋求有關變革計畫影響力的見解。例如，顧客、通路伙伴、供應商和投資人，都是變革計畫的重要利害關係人。他們也比員工更可能在社群媒體上，評論公司正在進行的變革，進而針對他們對變革的反應，提供一些可能很重要的見解。安永（EY，本文部分作者任職的公司）開發出名為SMAART的社群媒體分析工具，能了解消費者和影響力人士群體內的情緒。例如，在一個製藥公司的專案中，我們得以區分可帶動對客戶品牌正面情緒和負面情緒的資訊來源。我們現在開始應用這些技術，來了解變革行動的外部影響，而這是一個簡單的躍進動作，可以在企業內部擴大應用。文本語言分析的進步，讓我們現在得以掌握人們詞彙選擇裡蘊含的行為線索；就連冠詞和代名詞的使用，都能顯示人們的感受。把這些工具應用到匿名公司郵件，或waggl.com之類談話工具裡的對話，可針對推行變革的準備程度，以及員工對不同變革行動方案的反應，提供新鮮的見解。而分析內部溝通所取得的見解，若再結合外部的社群媒體資料，效果會更強大。

取得當前變革專案的參考資料

組織似乎常常很執著於衡量營運績效的微小變化，取得銷售、庫存週轉率和生產效率的資料。然而在變革方面，除了要知道哪些專案達到目標之外，幾乎沒有組織逐一追蹤各個專案的表現。雖然專案各自都有獨特之處，但在流程改善、系統變更、併購和結構重組專案之間，也有很多相似之處。企業有機會取得以下各項資訊：參與的團隊、參與變革的人數、施行的時間、採用的戰術等。建立這類的參考資料集，可能不會有立即的益處，但隨著整體資料集擴大，會更容易建構組織變革的正確預測模型。

使用資料來為變革職務挑選人員

企業數十年來都使用資料驅動的方法，為資深職務挑選候選人。目前有部分企業，例如零售業者，正使用預測分析法來雇用第一線員工。在籌組團隊時應用這些工具，既能改善專案績效，也能幫忙建立新的資料集。如果每個變革領導人和團隊成員在專案進行之前，都先做過心理測驗和評估，那麼你在尋找造就成功變革專案的因果模型時，這些資料就是可納入模型的變數。這甚至還可以延伸運用到較不正式的角色，如「變革倡導人」，好讓組織了解這些角色所需的成功特質，藉此優化選擇。按照這些原則，加州新創企業LEDR科技公司率先運用一些技巧，來預測團隊績效。它整合各個資料來源，用來幫助團隊預測團隊動態方面可能面臨的挑戰，以便事先防範。

建立儀表板

我們想像每個組織都有自己專屬的管理儀表板（dashboard），這個儀表板是和公司領導團隊合作開發出來的，反映本身的優先任務、競爭位置和未來計畫。以這種方式，儀表板可提供一些見解給組織正在進行的特定轉型投資。構成這些指標的大部分資料，現在都已經可以取得，但沒有人收集。改變邏輯公司（Change Logic）的一位客戶建立了一個儀表板，以確認不可或缺人才的招募和流失情況。這個儀表板雖然不如我們預期看到的一些模型那麼精細複雜，但它正在教導高階主管團隊，如何運用資料，作為人事決定的參考。

打造這類工具需要時間。我們認為，各組織現在就該開始建立儀表板，並盡可能自動化。今日，變革儀表板很容易受到多種因素影響，像是版本控制問題、人為疏失和內部政治。儀表板自動化可讓它變得更透明、客觀。

隨著組織收集更多資料，建立更正確的模型，變革經理人能自信地使用它們，來制定能讓組織達成目標的策略。應納入哪些利害關係人？同樣擁有這些特質的群體適用哪種方法？具備這些特徵的計畫，伴隨什麼樣的風險？加速實現商業利益的技術是什麼，它們的相對成本又是什麼？特定類型投資的原因和後果是什麼，例如，培養領導力、大型團體活動和層層溝通（communications cascade）？這些問題都會透過資料來解答，並成為量身訂做的轉型計畫的參考。

制定這些類型的指標，不會很快，也不容易。這不是一次性安裝，而是要投入多年努力去收集資料、建立模型和改進儀表板。建立可供使用的可靠資料集，需要時間。資料品質的問題無所不在；各處也都需要有共同的資料語言，讓組織知道正在衡量本身打算衡量的指標。在其他領域，這一直都是困擾資料分析的問題；變革管理沒有什麼道理會不同。

雖然需要時間，但我們終究能了解各項因素之間的因果關係，並可靠地預測變革計畫中的單一行動或措施，會如何改變特定指標的表現。這會讓變革投資從一種基於信念的行為，轉變為以資料為基礎的判斷。變革管理原本是以專案為基礎的一套做法，不容易說明為何應進行足夠的投資，運用資料科學之後，就可以轉變為針對商業成果與如何達成那些成果，提供一些建議。這最終會促使眾所周知的變革計畫指標「失敗率」下降。在這個過程中，最後我們有可能解開這個大謎題：為什麼這麼多轉型行動都失敗了。

（劉純佑譯）

文章來源：https://www.hbrtaiwan.com/article_content_AR0007621.html