定性分析法

Mar. 17, 2020

               前期談到專案的財務評估,但有些專案的任務與目標有其不容易簡單量化的部分,必須有些不同的方法來評估,屬於定性評估的領域。今天就來談談非財務的評估模式。

        並非每個專案都能夠很清楚的量化,有很多的類型的效益,要量化是有其困難的。儘管在一些轉換以後,收集大量資訊,或許可以做到量化的評估,但所花費的資源、經費與時間,是否值得,都有待自己去衡量。

        在這種情況下,以加權指數來評估專案的決策模型,可能就是一種很不錯的方法。決策模型的做法大致上有幾個步驟,簡單敘述如下:

        1. 先定義出專案的重點項目,是以對客戶而言,客戶認同,願意花錢消費的指標。如數位相機的成本、顏色、造型、重量、解析度、電源續航力與操作性等。如果以汽車來說,如:成本、舒適度、造型、操控性、可靠性及換手性等。

        2. 其次分別給於決定的項目加權分數,總分為100分。(或是10分或是1分,悉聽尊便,只要方便就好。)譬如剛剛選上的汽車的幾個項目,經過市場的一些分析後,大致上可以得到一個方向,給於加權分數。成本15分、舒適性30分、造型10分、操控性15分、可靠性20分及換手性10分。此部分並非天馬行空,要嚴謹一點的話,會做個市場調查,以判斷加權分數的市場性。而且依據產品的市場定位不一樣,也會有所不同。如果是Benz的車子,安全與地位的表徵,會是重點;但如果以BMW的車子來看,操控性或許比其他項目重要,這點必須注意。

        3. 然後針對做出來的各種方案進行評分,譬如一輛汽車的開發案,現在有四款車子的方案等待評估,那就依選好的幾個項目,進行評分。一般評分有5分法與10分法,也是悉聽尊便,沒有特別的強制性。

        4. 接下去把評分直接乘上加權分數,求出每個方案、每個項目的得分,再把每個方案加總,分數最高的,就是代表大家都認為比較傑出的方案。

        當然並非所有的方案選擇都以最高分為準,有時企業有其自己的特別喜好,那就是例外處理了。但原則上不建議如此做,因為如此一來,所有評估的意義都不見了,那不如老闆一句話,說了就算了。此方法有很多的優點,簡述如下:

        1. 可以採用不同的衡量標準,也可以把前面所談的財務評估的東西加進來。

        2. 容易建立,也容易理解,而且時間上與經費面也是挺經濟的。

        3.增加很多管理面,非理性的評估。很多公司都邀請高階主管參與,對於共識的形成有其一定的效益。

        4. 對於很多還不是很清楚的假設性研究等,或是敏感度分析,可以很明確的看出項目間標準的利害關係。

        有優點也必有缺點,簡述如下:

        1. 主觀性很強,如果評估人員對某種口味有特別的喜愛,就可能產生一些判斷上的困擾。

        2. 因為始採取相對性的評估,對於一些從來沒碰過的方案,或是比較不熟悉的方案,評估上就比較不容易。

        3. 無法很清楚的讓評估與目標結合(目標需要量化,但舒適性如何定價等問題)

        4. 各項目間的互動關係無法連結,對於決策判斷上都以獨立項目來看待。

        有這些缺點的存在,所以要採用的時候也必須謹慎為要,在方案選定後,也要做一些驗證的動作,才不致於做出錯誤的決策。主要有以下的一些驗證可行性的方法。

        市場研究:市場研究的主要目的在於更充分的了解潛力,及市場的口味,以確定產品是否真的如自己所預計的前提。同時透過市場研究,也可以掌握到與同性質產品的差異性。

        小量測試:這部份不是一般內部的小量量試,而是市場的局部測試。如花王公司在研究新產品的初期,都會徵求粉絲的參與。譬如洗髮精產品要上市前,都會在研發部門的美容院讓粉絲試用,並聆聽粉絲的意見與看法,作為上市的一個重要參考。

        原型機測試:此部分對一般熟悉新產品開發的人而言,比較不陌生。透過原型機的測試,已確定是否能滿足選擇的一些要件。

        模擬:此部分應該是未來產品開發的一個趨勢。傳統的嘗試錯誤做法(Try and error),不只代價高,時間也不容易掌控,往往等找到合適的參數時,時機已都過去了。而且有很多的技術還不見得可以做到完全的測試,加上破壞性試驗的代價也很高,如果能夠用電腦模擬來驗證,事半功倍。特別是電腦科技一日千里,AI(人工智慧)也漸趨成熟,模擬的條件已可以比擬實機測試的效果,應該多採行。如最近流行的AI DR(人工智慧設計審查),TRIZ的創意開發等等,都是在極度矛盾中找尋最佳參數的作法,應該多推薦。