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【从理论到实操】情景分析在战略决策中的应用




咳咳,回到正题。Shell绝对有资格堪称是情景分析理论和实操上的先驱,在我查阅到的所有资料中,几乎都会提到这家公司。
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第二次世界大战之后,全世界经历了1973年和1978年两次石油危机。
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1972 年,也就是在第一次石油危机爆发之前,Shell公司的规划人员Pierre Wark便已通过情景分析,分析了中东局势,预料到中东原石油生产国有可能实施石油禁运,可能会爆发石油危机。
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因此,相较于其他石油公司,因为提前准备,Shell受到的伤害是比较轻的。
简单说,情景分析就是预想几种未来最可能发生的故事,每一个故事便是由各种风险不同的表现形式结合在一起形成的,这故事就是环境的未来蓝图。
情景分析时,要对环境做风险分析,把风险写进脚本中去,一般会写三到四个脚本。脚本太少,说明风险分析不全面;脚本太多,反而会有反效果。
从脚本数量的观点来看,传统的环境预测分析则是单一脚本分析。由于潜藏着个人的主观原因,因此比较难察觉环境变化,再加上不愿面对真相的心理作用,会在环境发生变化时应对不及。
举例来看什么是单一脚本会造成的危险。杜撰一个案例:天猫收购了考拉,将天猫国际与考拉海购合并时,天猫只运用单一的环境脚本描绘了过于美好的结果——从此跨境的天下是我的了!后来,情况与预测相反,国家出台了跨境关税政策,市场需求突然就萎缩了,最后天猫损失惨重。
#文章的草稿是在官宣前就写好的,想想还是就这样吧,不另编案例了,大家理解就好。
在这种传统的环境预测分析中,专家负责预测,决策者依据预测来做决策。也就是说,公司高层会将专家预测当做脚本,来下命令。如果没有专家的话,可能会购买外部专家的报告。
比如我任职过的一家公司,据闻其战略部门每年都会购买分析报告(如消费者需求预测的分析报告),交给公司高层做决策。这对于决策者而言,这么做的确可以回避掉一定的责任,因为如果业绩不好,就可以拿“这份报告是shit(价值100万的shit了解一下)”来作借口,一般甩锅都能成功,然后明年再继续购买。




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提出规划的前提假设
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定义时间轴和决策空间
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回顾历史
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确定普通和相矛盾的假设
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为结构变量决定连接到多样性的指示
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为填充决策空间而构建情景草案
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为所有的竞争者草拟策略
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将策略映射到情景
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使替代的策略有效
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选择或者适应最好的策略
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情景准备
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情景域分析
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情景预测
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情景发展
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情景传递
除此之外, 现在大多数国际组织和公司更常用的是斯坦福研究院(Stanford Research Institute, SRI)拟定的6 项步骤:
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明确决策焦点
明确所要决策的内容项目, 以凝聚情景发展的焦点。所谓决策焦点, 是指为达成企业使命在经营领域所必须做的决策。焦点应当具备两个特点:重要性和不确定性。管理者的注意力必须集中在有限的几个最重要的问题上, 而且既然情景分析法是一门预测未来动荡环境的重要技术 , 焦点问题必须难以预测,带有一定的不确定性,它们会产生不同的结果。如果问题十分重要但结果是能够确定的 , 则不能作为焦点。
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识别关键因素
确认所有影响决策成功的关键因素, 即直接影响决策的外在环境因素 , 如市场需求 、企业生产能力和政府管制力量等。
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分析外在驱动力量
确认重要的外在驱动力量 , 包括政治 、 经济、社会、技术各层面 , 以决定关键决策因素的未来状态。某种驱动因素如人口、文化价值不能改变, 但至少应将它们识别出来。
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选择不确定的轴向
将驱动力量以冲击水平程度与不确定程度按高、中、低加以归类。在属于高冲击水平、高不确定的驱动力量群组中, 选出二到三个相关构面, 称之为不确定轴面, 以作为情景内容的主体构架, 进而发展出情景逻辑。
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发展情景逻辑
选定二到三个情景,这些情景包括所有的焦点。针对各个情景进行各细节的描绘, 并对情景本身赋予血肉,把故事梗概完善为剧本。情景的数量不宜过多,实践证明,管 理者所能应对的情景最大数目是三个。
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分析情景的内容
可以通过角色试演的方法来检验情景的一致性 , 这些角色包括本企业、竞争对手、政府等。通过这一步骤, 管理者可以根据自己的观点进行辩论并达成一致意见, 更重要的是管理者可以看到未来环境里各角色可能做出的反应, 最后认定各情景在管理决策上的涵义 。
以上几个版本的情景分析具体步骤表面看起来有很多不同 , 但究其实质 , 可以发现它们都有一个显著的共同点 , 就是对情景关键因素的分析,并一致认为这一步骤是否完善将导致对最后各个情景预测的可信性与准确性。
因此, 企业在进行战略情景分析时, 不管具体采用哪套标准 , 都应该加大对情景关键因素分析的比重 , 详细分析这一步骤在整个情景分析中的重要作用。这对企业成功地使用情景分析方法得出正确的结论有很大的意义。需强调的是该流程常常需要重复多次才能完成。
下面是梳理出我认为重要且必要的步骤,适合用于国内的公司:
一、主题的确定(对象、焦点问题及关键决策)
明确情景分析的目的和主要任务 ,包括涉及的时间范围、具体对象、区域等等。例如“国内未来五年社交电商的发展状况”,那么“国内”就是区域 ,“未来五年 ”就是时间范围 ,“社交电商 ”是具体对象 。
主题的确定是一个专业性很强的工作 ,并不是由高层管理人员直接提出,而是商业分析(工作内容涵盖竞争情报的团队)相关人员经过具体调研,同时结合企业的自身状况、发展目标,最终提出有实际价值的分析主题 。
同时,要考虑到设定主题的特点及所涉及的部门 ,来确定情景分析项目组 。这个项目组不仅要包括商业分析(负责竞争情报的专业人员 ),还要包括不同层级的管理人员 。在选择项目组成员的过程中,要注意选择那些具有前瞻性、能跳出框架以外进行创新性思考工作的人。
二、核心要素识别(环境因素)
影响因素是指影响未来企业发展的因素 ,可以说是造成未来情景变化的主要原因。影响因素状态的改变决定着未来的发展趋势和方向。要利用情景分析法对未来的情景进行预测和描述,必须先确定该主题的影响因素。
例如,针对上面的“国内未来五年社交电商的发展状况”的问题 ,假设主要影响因素有:
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政策支持
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微信生态
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宏观消费
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竞争程度
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品类升级
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用户体验等等
然而,要将影响因素一一列举出是不可能的,而且从不同角度分析它们的影响力度也不同。所以在大量搜集情报的同时,还需要大规模的调研和分析工作 ,提交出最初的影响因素列表。主要影响因素集中在那些未来不确定性强 、影响程度大的因素。
完成初步的影响因素列表后,利用头脑风暴法让所有参与的企业人员和专家人士各抒己见 ,对影响因素进行选择,也可提出自己认为重要的其他影响因素。最后,对讨论内容进行汇总 ,选择出(企业所在领域的)影响课题的十个左右的因素作为主要影响因素。
三、脚本的描述与筛选
将两种关键影响因素的两种状态进行组合,形成多个初步的未来情景描述脚本。
由于企业在选择脚本去规划相应的战略时,往往从其发生概率以及战略重要性两个角度出发考虑,所以将各种脚本按照“发生概率”和“战略重要性 ”横纵坐标进行归类,如下图所示,通常分为A、B、C、D 四 个 区 域。
A区域内脚本拥有相对较高的发生概率和较弱的战略重要性,适合于追求稳定发展的企业;
B区域中脚本与A区域的脚本相比,在战略重要性上明显增强,如果预测准确,该区域中的脚本往往不仅是众多企业制定战略的重点依据,也是企业创造竞争优势的有力武器;
C区域中的脚本因其低发生概率和弱战略重要性通常是被忽略的对象,但有时也能给企业带来出其不意的效果;
D区域中的脚本与B区域的脚本都拥有非常强的战略重要性,但由于低发生概率的影响,该区域中的脚本不如B区域中的方案受青睐。
考虑到资源的稀缺性,企业不可能对每个脚本都给予同样的重视 ,我们要对脚本作进一步的处理,也就是进行筛选。
脚本筛选是一个非常关键的步骤,一时疏忽就可能导致错误的决策。因此 ,这一步就需要信息专家、经济专家、管理专家等与该领域相关的专家一起对产生的所有脚本进行评估 ,从脚本的战略重要性和发生概率两方面 ,结合企业自身的以及所处行业特点 ,进一步压缩脚本数量 ,重点集中在五个以内的描述脚本 ,然后将这五个脚本带入下一步的模拟。
进行筛选时,尽量选择战略重要性高同时发生概率高的脚本 ,即图中所示 B区域。当然由于关键因素都是不确定性很强的因素,因此这里指发生概率高低是相对而非绝对的。但发生概率高同时战略重要性强的情景脚本通常不多。
实际操作中,企业进行选择时会将决策重心向左下方倾斜移动,即下图所示的灰色区域。此外,不同行业甚至不同企业之间细微的差别,都决定了企业在进行脚本选择时的不同倾向。比如也有一些企业倾向于选择战略重要性高,发生概率相对低的脚本 ,即D区域。
四、模拟演习
邀请公司的管理人员进入描述的情景中,面对情景中出现的状况或问题做出对应策略。换言之,就是模拟未来。
五、制定战略
分析每组隔离模拟时的记录信息以及该情景之下制订的战略 ,确定每个情景中涉及的战略的真实性和准确性。在肯定了每个情景中的战略之后 ,所有管理人员要合成一个总的战略。合成总体战略是在分组进行模拟并肯定了每个单一战略后进行的综合分析。
主要是通过所有参与的管理人员集中讨论而得出。基于每个情景之下的战略汇总 ,找出将来决策的重心 ,最终制订出公司未来的战略规划和政策。
例如 ,在几个情景之下管理人员做出的相同决策,就是将来的决策重心之一 。另外要考虑的就是每个方案的战略重要性和发生的概率。战略重要性大的情景中管理人员的决策也是今后决策的重点。
六、早期预警系统的建立
建立早期预警系统在情景分析法中起着非常重要的作用 ,通过扫描主要影响因素、监测环境 、发现环境中的细微变化、以及早发现威胁和机会 ,并对情景分析法中主要影响因素进行及时调整,进而调整方案,为以后的情景分析提供了一个很好的基础。
早期预警系统的核心是 : 信息搜集子系统 、指标预警子系统和因素预警子系统 。
信息搜集可以通过第三方利用定题服务的方式获得 ,也可以利用计算机软件,如网络蜘蛛,自动搜索相关信息,是预警实现的基础 。
指标因素综合预警是预警系统发展的一个趋势 ,针对监测主要影响因素中可以量化的因素 ,如收入水平。
因素预警监测其他无法量化的因素,如竞争程度 、政策支持等。
预警系统监测的对象有时不容易识别 ,在设计预警系统时还要考虑那些隐性的特征。例如,竞争程度的变化通常用“愈发激烈”、“有所减弱”来形容。因素预警可以只监测某重要因素是否出现 ,若出现则发出警报。
指标预警相对复杂,需对搜集到的原始信息进行规范量化,对各指标设置不同级别警报的阈值范围,以 “收入水平 ”为 例 ,将人均收入水平作为指标,设当前人均收入水平为 A,监测到的人均收入水平为 B,当:
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97%A≤B<103%A 系统不报警
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95%A≤B<97%A或103%A≤B<105%A 系统发出中级报警
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90%A≤B<95%A或105%A≤B<10%A 系统发出高级报警


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仅仅构建了一种或两种情景
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各种结束状态过分相似
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策略和逻辑没有仔细地分开
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受先入为主观念的影响
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不允许其他人批评我的决策
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过快地发展起情景的所有细节
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只是肤浅地检测一个决策内部的一致性
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对一个决策是否有逻辑支持没有投入足够的精力去验证
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没有应用反逻辑方法去检测一个决策的有效性
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没有意识到竞争者情景如何成为确认和评估一个组织当前和潜在策略的方法
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在顾客、通路 、技术和竞争动力学方面, 没有把竞争者情景看成一种理解当前和新出现的变化的方法
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直到情景大部分或者全部建立以后,才把关键决定制定者包括在内
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采用那些只反映了很少多样性的条件
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抵制或禁止组织外在个体的参与
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不包括那些对确定竞争者知之甚少的个体(不管这些个体是处于组织内还是组织外)
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在情景构建和分析中拒绝使用外部专家
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设定不切实际的截止日期或者里程碑,导致情景结果变得摇摇欲坠
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这是一项难度较大的技术,也缺乏国内公司的已知案例。不如点一下“在看”,寻找项目经验者一起讨论吧~
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