【OKR 實戰手冊】(五)蒐集有用證據，提高企劃說服力！
好點子需要具說服力才有用，這次要談的就是我們需要哪些證據、邏輯來增加說服力，以及如何決定哪些證據要優先蒐集。
為什麼要寫這篇文章 ?為了證明我們的想法是可行、有效的，往往需要蒐集許多證據。蒐集證據的辦法百百種，我們可以用過往經驗、過往案例、做實驗、尋找間接或二手的證據。但我們往往會花過多時間，蒐集許多無法證明想法有效的證據，因而浪費資源、錯過機會，這次要分享的是，哪些證據是有效的，我們應該優先蒐集怎樣的證據。讀完這篇你會知道 ?．應該優先蒐集怎樣的證據 ?
．別誤以為相關 = 因果，他們的說服力是不同的。
．統計上的證據可以怎麼描述 ?
前一回我們提到了「如何建立故事」，下一步則是思考為了讓故事具有說服力，該蒐集、提出哪些證據。
蒐集證據，是一個長期的過程（這在之後會詳述），為了不要浪費時間做無意義的事，我們需要把握幾個原則：
- 針對最有影響力的假設－有了這個後最容易說服人﹑最高效益…
- 用最少的成本－時間、效率、資源…
- 獲得可信度最高的證據－不確定性﹑正確機率…
以下就讓我們分別來介紹吧！
優先蒐集可信度低的事情，來創造高影響力
在蒐集證據時，優先性是需要思考的，通常在相同影響力﹑資源有限的情況下，我們更應該先驗證更可信度低的假設。
例如，職涯丼在粉專上的貼文就有經過類似的思考。
我們認為貼文的「題材」、「形式」、「標題」對於文章的點擊率都具有關鍵性的影響。如果依照這個思維來做貼文的話，我們會花很多時間在這三件事上。
但在過往的經驗中，我們並沒有太多證據可以說明「形式」對點擊率的影響如何，也就是「形式影響力大的可信度低」。
因此，我們開始使用同樣題材、標題，但「替換形式」來包裝內容。(AB Test)後來發現，形式的影響性遠比我們預期的還要小。
就在此時，我們確立了一個新假設「形式不太會影響點擊率」，因此在提高點擊率的故事線中，「形式」就被排除了。
接下來的貼文策略就開始進行條整，我們選擇用最擅長、簡便的形式製作內容，花更多時間來慎選題材、標題來提高點擊率。
這就是驗證可信度低，創造影響力的一種方式。
為什麼優先順序是這樣？
會選擇可信度低的優先驗證，其實是一個機率與期望報酬的問題。
如果有一個提案要通過，需要影響性分數達15分（可以把影響性分數想成：投資報酬率、營收、毛利率...），而影響性分數＝A＋B 的影響力。
我們可以想像一個情況，A、B在故事中的影響性都可能達到 10分，但A的可信度是50%、B則是10%。以期望值來說:
- A 影響性=10分 × 50 % = 5 分
- B 影響性=10分 × 20 % = 2 分
如果我們有些資源、能力可以驗證其中一個提案，讓它的可信度達到100%，我們會驗證哪個呢 ?
很明顯的，為了達到15分，驗證 A 有機會讓A提高 5 分 （5→10)，總分達12，驗證B則可以提高8分（2→10），總分達15，只有在達到 15 分後，這個提案才有可能成立的話，那在資源有限時，我們當然應該投資在B選項。
你會發現隨著證據越多，期望分數都可能變高、變低，但我們最後的目的，都是解決陌生問題、達到原本無法達到的願景，就如有人說「瞄準月亮，至少能射到老鷹」，其實就是用同一種態度在完成願景：
「去做能擴大影響力的事情，不要過度保守，只想著剛剛好的結果」
不然，原本就已經很難解決﹑看不到未來的事情，我們還堅持保守選項，可能更難達到目標。
不要因為好奇，去蒐集沒有影響力的證據
影響力，除了前幾篇提到的 槓桿、可操作空間，其實還有一個需要考量的面向就是：無關、相關、因果性。
無關資訊
所謂無關，就是不管有沒有這個資訊，都不會影響你的行動判斷。如果你的組織成員常常想到問題，就想找答案，最有可能花很多時間在無關資訊上。
例如，我們都會被主管詢問各式問題，而他們有時只是出於好奇，問一些無關目標的資訊，例如問
- 我們讀者大概幾歲 ?
- 他們大學讀的科系是什麼 ?
- 現在有多少粉絲 ?
一個管理階層的人，如果沒有策略規劃就亂問問題，常會搞死很多人。
例如，當我們現在設定的目標，是不分年齡、不分科系的讀者，並且我們公司還在草創期，應該關注互動率而不是粉絲人數，那上面三個問題其實對組織一點幫助都沒有。
．
再舉個例子，A產品研究報告，包含了客戶的
- 地理空間：居住地點、氣候環境、交通方式⋯
- 人口統計：社會階層、家庭人口⋯
- 心理個性：人格特質、生活型態、思想開放／保守…
- 行為表現：忠誠度、行為習慣⋯
看似完整的報告，請問是無關資訊嗎？
很可能是的。這個報告完全沒有目的性，它唯一的目的在於報告這些資訊，但並沒有任何想做到的事情。
如果你的產品，是自動販賣機的礦泉水，客戶的交通方式會影響你如何生產你的水嗎？ 不會的。
但換個情境也許就不一樣了，例如，你是礦泉水通路的管理者，就會需要知道礦泉水應該擺在哪些地方，因此，客戶的交通方式是重要考量。
．
回過頭來說，每份報告、蒐集資訊，我們要想的不是要報告什麼，而是如果有什麼資料，會怎麼改變我們的行動、考量，這個行動與考量，又會怎麼樣影響目標。
所以下一次，當主管問你時，最好的回應方法可能是「如果知道答案後，我們採取怎樣的行動呢？」 、「有這個答案之後，對於目標有什麼幫助嗎？」如果主管回答不出來，很可能這問題、資料證據真的就毫無意義。
「相關」與「因果」
再來則是相關、因果。
所謂相關，在統計上指的是A和B之間，存在著某種規律關係。如果這個規律越明確，越常發生，代表他們兩件事情越相關，反過來則是越不相關。
「相關性」，是最容易讓我們誤以為搜到有意義資料的原因。
例如，過往資料顯示「有提供優惠的時候，使用率通常比較高」，就表示「優惠」和「使用率」存在著相關性。但我們會誤以為這就代表「提供優惠，能增加使用率」。
但前兩句描述的，一個是相關，一個是因果
- 相關：「有提供優惠的時候，使用率通常比較高」
- 因果：「提供優惠，能增加使用率」
而為什麼相關不等於因果呢 ？ 就讓我們看看下面這個例子
某A公司，通常使用率越高，就會賺越多錢，因此行銷預算也會多增加，行銷人員通常會因此推出優惠方案。
以上述情境來說，並不是發了優惠後使用率提高，而是使用率提高，有錢後才發優惠。所以，這裡的因果關係其實是「使用率提升會增加提供優惠量」。
因此，如果我們從相關性推理到因果時，就必須非常小心。
．
在商業上，我們經常在蒐集的數據是「因果關係」的證據，主要是為了確保我們做了某些事情(因)，必定能產生某種效果(果)，這樣才能擴大規模、產生效益、不浪費資源。
而所謂因果關係包含幾個重點
- 因要「先」發生，果在之「後」發生
- 因沒有發生，果不會發生
- 因發生後，果一定發生
如果A、B兩件事情，越常按照這三個條件發生，就可以認為這兩者的因果關係越強烈，也就是因果關係的可信度越高。
可信度，究竟是什麼呢 ？
我們先簡整理一下前面提到的一些概念。
所謂「一件事情很有影響力」就是指「這件事情最能幫我們達到目標」。
這個幫助，通常會是有因果關係的、槓桿度高、可操作空間大的。而在說服主管的提案中，就是找到這件事情，並證明它們滿足上述條件。
所謂的可信度，指的是我多願意相信我們的影響力。為了表達這件事情，可以借用統計機率來描述。
這個描述包含了三個概念：預測值、信賴區間、信心水準。
例如我們有一個客戶滿意度調查，包含可信度的描述會是這樣的。
「本次客戶滿意度調查，是以電話隨機抽樣的，我們成功訪問1068位客戶，滿意度是5成，在 95%的信心水準下，抽樣誤差為正負 3.0 百分點。」
- 【預測值】滿意度是5成
指的是，在受訪的1068位客戶中，有 50 %的人表示滿意，因此我們猜測全體客戶也會有 50% 表示滿意。 - 【信賴區間】抽樣誤差為正負 3.0 百分點
指的是，如果全體客戶的滿意度是 X %，那麼這次的評估認為，X 會在 50%±3% 這個區間中， - 【信心水準】95%的信心水準
如果我們用一樣的方式訪談100次，每次都會得到一個信賴區間，那麼這麼多的信賴區間中，約有 95次的區間，會涵蓋到真正的滿意度 X %
※補充說明統計概念雖然精確，但實務上因為並非人人都理解統計學，在報告時需要經過轉換才容易讓人理解。但我認為這個概念卻十分重要，例如常見錯誤，就是用平均數來表達統計結果，例如平均來說5成滿意，但如果信賴區間高達30個百分點，就代表我們的結果可能會落在 20%~80%，落在極度不滿意~非常滿意之間，那原本的5成，直接把這個概念忽略了。
不是越準越好、越多越好！
在蒐集數據的時候，必須時時刻刻評估一件事情，就是要花多大的力氣來蒐集證據。有些證據容易取得，但所有證據都要花時間、成本。
例如，客戶是全台客戶，需要受訪對象需要1000人才能成為有效問卷，但在實務上，每個提案的價值可能會不同，為了避免蒐集證據的成本過高，我們必須在精準度、成本之間做選擇。但這就得仰賴商業直覺、消費者洞察了。
．
在新產品、新方案中，常見的做法是調查歷史數據、間接的證據、創造模擬新產品的環境、打造MVP進行小規模測試…等，來降低蒐集成本。
而上述這些方法，其實都是在幫助我們增加故事的完整性、可信度，隨著測試規模擴的擴大、測試環境接近真實，可信度就會持續提高，直到我們願意接受這個提案，甚至到把這個假設所需要的環境都建出來，並獲得客戶、市場的反饋，才算是真正完成可信度的驗證。
調適性與故事線的關係是 ？
在制定策略時我們有提到，即便定好了策略，很多事情都還是模糊的、會變的，因此我們需要蒐集更多的證據、持續調整，提供上層的管理層來進行優化與改變策略。
這篇文章中也提到了，建構一個提案、故事線都也需要蒐集證據，同時還需要考慮到成本、準確性、實務上的工作進程等等。
這兩件事情都共同顯示著資訊的「動態性」，這個動態可能是「模糊→清楚」、「可信度低→高」、「故事不完整→完整」的一個過程。
換句話說，「驗證假設、定訂策略、寫出故事線、製作提案」直到目標達成以前，都沒有所謂的已完成。反而是「根據事實、市場變化、客戶回饋」不斷進行調整，這就是我們曾提到的OKR策略裡的「調適性」，以及它如何影響我們做事的方方面面。
當我們知道要優先針對蒐集哪些證據後，下一步，就是要將故事發展完整，讓這個提案變成主管、公司可接受、甚至執行的方案了。
下一回，我們會開始介紹長出故事線的動態過程，以及專案管理的思維。
※重點回顧1. 針對最有影響力的假設，用最少的成本，獲得可信度最高的證據。
2. 我們很常蒐集無關資料，或是誤以為相關=因果，但在商業上，通常著重在因果性的證據
3. 優先蒐集可信度低、影響力高的證據。
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