三種類型的智慧KPIs

在2023年9月，麻省理工學院史隆管理評論（MIT Sloan Management Review）網站上刊登了一份研究報告。這份報告由由麻省理工學院史隆管理學院和波士頓諮詢集團（BCG）針對全球3,043名經理所進行的調查，以及對17位高階主管進行深入訪談。研究結果指出，透過AI的協助，能讓傳統的關鍵績效指標（KPI）工具，昇華成智慧KPI（Smart KPIs）體系。

報告中提到，智慧KPI（Smart KPIs）主要分為三類：智慧描述性KPI（Smart Descriptive KPIs）、智慧預測性KPI（Smart Predictive KPIs）、以及智慧指示性KPI（Smart Prescriptive KPIs）。

這三種KPI與資料科學中的三類分析方法相對應：描述性分析（Descriptive Analytics）、預測性分析（Predictive Analytics）和指示性分析（Prescriptive Analytics）。以下，我們先以筆者在《行銷資料科學》一書中所述，簡單介紹這三種分析方法，然後再探討該研究提出的三類智慧KPI。

圖1 智慧KPI體系

（一）資料科學三種分析方式

1.描述性分析

描述性分析，又被稱為「敘述性分析」，旨在解釋已經發生的事件。這種方法使用敘述性統計來描述企業所蒐集到的各種資料，例如消費者市場調查問卷、公司銷售資料庫中的銷售數據，以及透過網路爬蟲獲取的競爭情報等。這樣的分析方法有助於企業對過去事件的狀況進行全面了解。

2.預測性分析

預測性分析不僅能夠告訴我們事件為何會發生，還能夠評估這樣的趨勢是否會持續發展。透過建立預測模型，我們可以了解未來可能發生的事件。舉例來說，某企業可能希望透過分析官方網站的行銷漏斗，找出影響轉換率的因素，並基於這些因素建立預測模型，以提高轉換率。

3.指示性分析

指示性分析建立在預測性分析的基礎上，旨在指導企業如何執行，以取得更好的效果。例如，零售商可以運用資料科學技術，根據發展出的預測模型，為在店內結帳的顧客提供最適合他們需求的商品折價券，進而提高折價券行銷方案的有效性。這樣的方法能夠引導企業採取明智的策略，以達到更高的績效。

（二）三種類型的智慧KPI

1.智慧描述性KPI

智慧描述性KPI集合了歷史和當前數據，提供已發生或正在發生的資訊。這些KPI能深入了解績效差距及其根本原因，進而更好地制定KPI或深化對KPI之間關係的理解。

2.智慧預測性KPI

智慧預測性KPI透過可靠的領先指標預測未來績效，鼓勵企業提前行動，以降低風險或把握機會。舉例來說，該研究指出，通用電氣正在運用AI模型，探索預測未來訂單的機會。並引用通用電氣高階主管所言：「利用領先指標可以在策略與策略實施之間，建立更快、更緊密的聯繫。」

3.智慧指示性KPI

指示性KPI透過AI推薦提高績效。這類KPI不僅揭示績效差距，還能提出改善措施。例如，該研究提到世界第五大製藥廠賽諾菲（Sanofi）的智慧KPI，能根據供應鏈績效，提出調整銷售KPI的建議，以協調營運和銷售策略。

最後，為了做好數據驅動決策，企業需要更即時、更有效的KPI來協助。這三類智慧KPI，能協助企業領導者與高階主管，透過AI來優化KPI體系。

羅凱揚（台科大兼任助理教授）、黃揚博（政大企管碩士、識商創辦人）

資料來源：Kiron, D., Schrage, M., Candelon, F., Khodabandeh, S., & Chu, M. (2023). Strategic Alignment With AI and Smart KPIs. MIT Sloan Management Review, 65(1), 1-6.

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