回答Yes对我来说是我一生中最重要的非小说类书籍,我们已经在这里讨论过几次了。丹尼尔·卡尼曼(Daniel Kahneman)是一位行为心理学家,曾因指出人们的行为没有逻辑而获得诺贝尔经济学奖,这在某种程度上打乱了经济学家使用的理论模型。
他谈到了启动、锚定等概念,以及我们对风险有些不合逻辑(但可以理解)的态度。但书中的另一章讨论了一个与我们的商业生活在许多方面非常相关的问题,从我们如何激励员工到我们如何与供应商签约管理。
卡纳曼讲述了他与以色列军方一名空军教官交谈的故事。他告诉卡纳曼,在他看来,“大棒”比“胡萝卜”管用得多。因此,如果一个学员飞行不顺,而教练给了他或她一次很好的谈话(或更糟),那么这个学生下次往往表现得更好。然而,这位教练说,在人们表现出色后表扬他们似乎并没有什么作用——他们下次往往表现得更差。
卡内曼说,他花了一段时间才弄清楚发生了什么,并提出了合乎逻辑的解释。我们在生活中所做的很多事情都受到平均水平或趋势水平的一些自然变化的影响。所以也许我可以在40分钟内跑完10公里(我希望如此),但在好的情况下可能是38分钟,在糟糕的情况下可能是43分钟。如果我训练得足够努力,可能会有一个提高的趋势,但变化将会保持。
想想看。如果我跑了38分钟,你表扬了我,那么下一次可能还是会在40分钟左右。看来你的表扬没起作用。如果我做了43分钟,你对我大喊大叫,那就好了!下次我做40。但这与“胡萝卜还是大棒”无关——这是统计学家所说的“均值回归”。
想想员工的表现。苏在团队会议上做了一个非常糟糕的报告。当然,一个好的经理可能会问是否一切都好——但可能只是休息日,下次就好了。更重要的是寻找趋势,因此,如果考虑到变化,性能下降,那么这是显著的。
对于供应商来说也是一样。外包服务提供商在客户服务指标上有一个糟糕的月。如果你踢他们,下个月情况可能会有所改善,但这与你踢他们无关。但如果你不踢他们,下个月情况可能也会改善,因为我们看到回归均值开始发挥作用。
同样,不要因为一个月的好而兴奋,而是要寻找趋势。不要太注意任何单一的观察措施,好或坏。传达的信息要一致,无论如何都要寻找持续的改进和明确的趋势(好或坏),但不要因为一个坏的结果而过分赞扬或过于严厉地批评。
谢谢彼得提醒我书中最有趣的一章。
另一个买家经常无法理解的因素是小数字谬误,这通常与回归密切相关,尤其是在监控SLA性能方面。我们通常会设定目标,例如98%的准时/准确交付,每低于目标1%(甚至0.1%)就会申请服务积分。这听起来很棒,如果供应商每个月都要交付数百或数千次的话,这种方法也很有效。然而,如果供应商只每天发货(每周5次),那么一个月内的一次故障将立即使性能下降到95%,并可能触发大量赔偿,即使这是一年内的第一次故障。
即使像“星期一至星期五工作时间的系统可用性为99.8%”这样的目标也需要仔细考虑——这可能意味着一个月的停机时间不超过20分钟。