【從理論到實操】情景分析在戰略決策中的應用

在《解決問題的能力，決定你的收入》中，我們談到，當解決問題時，要先將問題做分類，再選出重要的課題領域進行研究，思考解決策略（建議多個）、比較不同解決策略的優缺點（可行性），最後實施選中的策略。But ——  往往很多企業，在選擇策略的過程中，不會去考慮每項策略執行時的環境，只考慮到這個策略本身是否能解決問題，以及相比於其他的解決策略來說，有沒更多的優勢。So —— 為了「提升解決問題的質量」，我們需要學習"情景分析"的方法。因為在執行策略時，問題所處的環境會大大影響策略的實施結果。而「情景分析」可以從環境變化的觀點，全面、有系統地去評價所有的解決方案。換句話說，「情景分析」將環境變化的不確定性帶入解決問題的過程當中，能夠提升我們解決問題時做決策的質量。基於這樣的需求背景，我們需要針對「情景分析」進行專項學習。一個有意思的現象是，國外一些大型公司在對一些大項目進行風險預測和識別時都會採用情景分析法 。但是情景分析法在我國的具體應用卻不多見，大膽猜測，可能是因為它的操作過程比較複雜，對項目主持者的技術要求也很高（它的理論框架，建立在很多學科的基礎之上）。不用怕，至少氣勢上不能認慫（看不懂先收藏了再說）。我們先按照這樣的結構進行學習，後面有了新的發現再進行補充：接著上面說的，我們在選擇決策方案（多選一）的這個過程中，光憑設想的「理想結果」來評估策略、選擇策略，It is dangerous。無論企業制定了多麼嚴密的解決策略，也有可能因為具體實施時，環境發生了變化，而產生不好的結果。這種會發生的變化，就是風險。在有風險的環境裡，如果只靠設想的「理想結果」來評判決策的好壞，很可能會忽視風險。所以做判斷時，要能夠充分考慮、理解這項策略背後的風險，這樣才稱得上是好的決策過程，好的過程才能提高好結果的出現概率。小結一下，在思考如何解決問題時，一定要考慮環境的不確定性。那麼情景分析的作用，我認為主要體現在以下三個方面：任何企業如果想活著、進而變強大 ，必須要儘可能做到「知己、知彼、知環境」。情景分析法就是企業從自身角度出發 ，通過綜合分析整個行業環境甚至社會環境 ，評估和分析自身以及競爭對手的核心競爭力 ，進而制訂相應決策 。由於每一次對環境的描述都最終會產生一個相應的決策 ，因此情景分析主要是用在分析環境和形成決策兩個方面 。由於情景分析法重點考慮的是將來的變化 ，因此能夠幫助企業很好地處理未來的不確定性因素。尤其是在戰略預警方面 ，能夠很好地提高企業或組織的戰略適應能力 。同時 ，企業持續去做情景分析還可以為企業情報部門（或者叫戰略部門，或者叫商業分析部門，whatever）提供大量的市場數據 ，而這些數據又可以對企業提供多方面的幫助 ，例如可以幫助企業發現自身的機會、威脅、優勢和劣勢等等。企業的核心是人，而人的思想是關鍵。情景分析法不僅僅是屬於高層管理人員的戰略工具 ，它還需要企業各個層級的人都要參與其中， 這樣就能激發每個人的責任感和成就感，提高團隊的總體能力。企業通過情景分析法預測出未來可能出現的情景，決策人員以此為基礎進行決策 ，確定未來的發展方向。決策的實施需要資源的支持，企業的資源也就相應地實現了重新配置 。情景分析法，又稱前景描述法或腳本法，是在推測的基礎上，對可能的未來情景加以描述，同時將一些有關聯的單獨預測集形成一個總體的綜合預測。它是一項提供環境全景描述的方案 ，並隨時監測影響因素的變化，對方案做相應調整 ，最終為決策服務 。許多世界著名的跨國公司, 如荷蘭皇家殼牌集團（Royal Dutch Shell），簡稱Shell、德國的BASF 公司、奔馳公司、波音公司等在制定戰略規劃時都使用情景分析的方法。一些國家政府也採用了該方法，比如南非白人政府對「種族隔離制度」的和平變革，就是利用情景分析的方法推導了各種可能的結果之後做出的選擇 。 在這裡，一定要說一說被奉為經典的殼牌石油公司Shell的案例。對於Shell，我印象最深的就是印在F1賽車和賽車手身上的廣告贊助（傳聞贊助費每年3億美元，我的天）。

咳咳，回到正題。Shell絕對有資格堪稱是情景分析理論和實操上的先驅，在我查閱到的所有資料中，幾乎都會提到這家公司。

第二次世界大戰之後，全世界經歷了1973年和1978年兩次石油危機。

1972 年，也就是在第一次石油危機爆發之前，Shell公司的規劃人員Pierre Wark便已通過情景分析，分析了中東局勢，預料到中東原石油生產國有可能實施石油禁運，可能會爆發石油危機。

因此，相較於其他石油公司，因為提前準備，Shell受到的傷害是比較輕的。

簡單說，情景分析就是預想幾種未來最可能發生的故事，每一個故事便是由各種風險不同的表現形式結合在一起形成的，這故事就是環境的未來藍圖。

情景分析時，要對環境做風險分析，把風險寫進腳本中去，一般會寫三到四個腳本。腳本太少，說明風險分析不全面；腳本太多，反而會有反效果。

從腳本數量的觀點來看，傳統的環境預測分析則是單一腳本分析。由於潛藏著個人的主觀原因，因此比較難察覺環境變化，再加上不願面對真相的心理作用，會在環境發生變化時應對不及。

舉例來看什麼是單一腳本會造成的危險。杜撰一個案例：天貓收購了考拉，將天貓國際與考拉海購合併時，天貓只運用單一的環境腳本描繪了過於美好的結果——從此跨境的天下是我的了！後來，情況與預測相反，國家出臺了跨境關稅政策，市場需求突然就萎縮了，最後天貓損失慘重。

#文章的草稿是在官宣前就寫好的，想想還是就這樣吧，不另編案例了，大家理解就好。

在這種傳統的環境預測分析中，專家負責預測，決策者依據預測來做決策。也就是說，公司高層會將專家預測當做腳本，來下命令。如果沒有專家的話，可能會購買外部專家的報告。

比如我任職過的一家公司，據聞其戰略部門每年都會購買分析報告（如消費者需求預測的分析報告），交給公司高層做決策。這對於決策者而言，這麼做的確可以迴避掉一定的責任，因為如果業績不好，就可以拿「這份報告是shit（價值100萬的shit了解一下）」來作藉口，一般甩鍋都能成功，然後明年再繼續購買。

情景分析是一種分析方法，更多的側重於技術的發展與創新，在理論方面相對薄弱，到目前為止，沒有形成相對系統的體系，各種觀點也多有不同之處。不過，經過幾十年的發展， 情景分析在借鑑多個學科理論的基礎上，也逐步形成了基本的理論架構。情景分析基礎理論主要是指能支持情景分析方法，使它具有科學性、合理性的理論，主要包括：情景的概念，包括內涵、特點、優劣勢分析基礎；情景類型學理論；情景思考理論（如心智模式、認知圖、系統思考）等。在對情景與情景分析的認知方面，出現有大量理論研究成果，Kahn 提出的有名關於情景的口號是「思考不可思考的」(Thinking aboutthe unthinkable)。

很多學者及管理者對情景分析理論的研究，主要圍繞情景規劃展開。Michael 是第一位挑戰傳統單行規劃概念的人，在他的專著《學習規劃與規劃學習》(LearningtoPlanandPlanning to Learn)中 ，Michael 提出了三條挑戰傳統規劃的概念:承認不確定性 (Admission of uncertainty)、 包容錯誤 (Error-embracing)、 以及深度自我思考 (Deep self-understanding)。

作為預測方法中的一種，情景分析法的主要目的是應對不確定的未來，有效識別關鍵不確定性是情景分析的關鍵步驟。因此，不確定性理論、預測理論是情景分析的重要基礎理論。

在過去的幾十年裡 ，情景分析方法迅速由殼牌擴展到其他組織和機構，並發展出許多情景分析方法。在研究具體情景分析方法步驟的同時，也出現一些有關方法論的理論。如，Peter Schwartz 在其著作 「願景的藝術 」(The Art of the Long View)中 ，第一次完整地歸納了情景分析方法。情景分析法沒有一個確定的過程，但卻有一些經常採用的步驟，主要包括:明確決策焦點;識別關鍵因素;驅動力分析; 按重要性及不確定性把驅動力排序;構建情景邏輯;充實情景內容;戰略含義分析;選擇主要指標和標準;情景內容反饋;討論戰略選擇;形成執行規劃;傳播情景內容。情景分析法的每個步驟都需要相關學科或方法論理論的支持，主要有：情景軸理論、情景描述 (腳本方法)、SPEET 方法、SWOT 方法、利益相關者理論、專家評價理論(德爾菲法等)、敏感性分析理論、風險理論、概率理論、模型理論、模擬與仿真理論等。情景分析主要適用於戰略管理、政策分析、風險評價、決策管理、可持續評價等領域，在應用過程中，也需要相關理論的支持，如戰略管理理論、決策理論、政策理論、可持續評價理論等。事實上，情景分析方法大量借鑑了這些相關應用領域的理論，並把有關理論及方法整合到自身理論與方法體系中。最早研究情景和戰略之間聯繫的是殼牌石油的規劃團隊成員 vanderHeijden 及其同事 。Vander Heijden在戰略選擇中引進了 「風洞」(Wind-tunnelling)的概念，「風洞」本身是航空學的概念，Heijden 建議管理者在執行戰略選擇之前一定要測試它們，以減少決策風險。

把情景分析法與可持續發展結合起來， 日益成為當前一些國際組織的研究方法。其中，Backcasting(回溯)方法應用最為廣泛。加拿大學者J.Robinson 在 1982 年明確提出了Backcasting 方法 。Backcasting 對於可持續發展的研究十分有用。通過其可以提出兩個重要的問題，即我們希望社會朝什麼方向發展? 我們是如何實現它的? 既是作為一個理想未來的願景起點，同時，也去發現實現這種願景的可能路徑。

情景分析法的價值在於它能使企業對一個事件做好準備 , 並採取積極的行動 :將負面因素最小化 , 正面因素最大化 。情景分析法也提供了思想上的模擬，能保證企業按希望的方向行動。情景分析法主要通過對最可能對企業的經營環境產生影響的各種因素可能發生的變化進行定性分析, 然後構想可能出現的多種可能, 並通過嚴密的分析和篩選將這些可能減少到最少的幾種 , 並由此制定相應的對策。

提出規劃的前提假設

定義時間軸和決策空間

回顧歷史

確定普通和相矛盾的假設

為結構變量決定連接到多樣性的指示

為填充決策空間而構建情景草案

為所有的競爭者草擬策略

將策略映射到情景

使替代的策略有效

選擇或者適應最好的策略

情景準備

情景域分析

情景預測 

情景發展

情景傳遞 

除此之外, 現在大多數國際組織和公司更常用的是斯坦福研究院(Stanford Research Institute, SRI)擬定的6 項步驟: 

明確決策焦點

明確所要決策的內容項目, 以凝聚情景發展的焦點。所謂決策焦點, 是指為達成企業使命在經營領域所必須做的決策。焦點應當具備兩個特點:重要性和不確定性。管理者的注意力必須集中在有限的幾個最重要的問題上, 而且既然情景分析法是一門預測未來動蕩環境的重要技術 , 焦點問題必須難以預測,帶有一定的不確定性,它們會產生不同的結果。如果問題十分重要但結果是能夠確定的 , 則不能作為焦點。

識別關鍵因素

確認所有影響決策成功的關鍵因素, 即直接影響決策的外在環境因素 , 如市場需求 、企業生產能力和政府管制力量等。

分析外在驅動力量

確認重要的外在驅動力量 , 包括政治 、 經濟、社會、技術各層面 , 以決定關鍵決策因素的未來狀態。某種驅動因素如人口、文化價值不能改變, 但至少應將它們識別出來。

選擇不確定的軸向

將驅動力量以衝擊水平程度與不確定程度按高、中、低加以歸類。在屬於高衝擊水平、高不確定的驅動力量群組中, 選出二到三個相關構面, 稱之為不確定軸面, 以作為情景內容的主體構架, 進而發展出情景邏輯。 

發展情景邏輯

選定二到三個情景,這些情景包括所有的焦點。針對各個情景進行各細節的描繪, 並對情景本身賦予血肉,把故事梗概完善為劇本。情景的數量不宜過多,實踐證明,管 理者所能應對的情景最大數目是三個。 

分析情景的內容

可以通過角色試演的方法來檢驗情景的一致性 , 這些角色包括本企業、競爭對手、政府等。通過這一步驟, 管理者可以根據自己的觀點進行辯論並達成一致意見, 更重要的是管理者可以看到未來環境裡各角色可能做出的反應, 最後認定各情景在管理決策上的涵義 。 

以上幾個版本的情景分析具體步驟表面看起來有很多不同 , 但究其實質 , 可以發現它們都有一個顯著的共同點 , 就是對情景關鍵因素的分析，並一致認為這一步驟是否完善將導致對最後各個情景預測的可信性與準確性。

因此, 企業在進行戰略情景分析時, 不管具體採用哪套標準 , 都應該加大對情景關鍵因素分析的比重 , 詳細分析這一步驟在整個情景分析中的重要作用。這對企業成功地使用情景分析方法得出正確的結論有很大的意義。需強調的是該流程常常需要重複多次才能完成。

下面是梳理出我認為重要且必要的步驟，適合用於國內的公司：

一、主題的確定（對象、焦點問題及關鍵決策）

明確情景分析的目的和主要任務 ，包括涉及的時間範圍、具體對象、區域等等。例如「國內未來五年社交電商的發展狀況」，那麼「國內」就是區域 ，「未來五年 」就是時間範圍 ，「社交電商 」是具體對象 。

主題的確定是一個專業性很強的工作 ，並不是由高層管理人員直接提出，而是商業分析（工作內容涵蓋競爭情報的團隊）相關人員經過具體調研，同時結合企業的自身狀況、發展目標，最終提出有實際價值的分析主題 。

同時，要考慮到設定主題的特點及所涉及的部門 ，來確定情景分析項目組 。這個項目組不僅要包括商業分析（負責競爭情報的專業人員 ），還要包括不同層級的管理人員 。在選擇項目組成員的過程中，要注意選擇那些具有前瞻性、能跳出框架以外進行創新性思考工作的人。

二、核心要素識別（環境因素）

影響因素是指影響未來企業發展的因素 ，可以說是造成未來情景變化的主要原因。影響因素狀態的改變決定著未來的發展趨勢和方向。要利用情景分析法對未來的情景進行預測和描述，必須先確定該主題的影響因素。

例如，針對上面的「國內未來五年社交電商的發展狀況」的問題 ，假設主要影響因素有:

政策支持

微信生態

宏觀消費

競爭程度

品類升級

用戶體驗等等

這一步必須要了解企業所處的環境是由哪些風險因素所構成的，如果不清楚，可以用常用的分析工具3C或五力來進行分析。也可以根據企業的具體目標進行具體問題具體分析。
很多企業的目標都是追求利潤，所以可以把簡單版的損益表（不知道損益表請自行百度，或者學習財務類知識，推薦肖星的《一本書讀懂財報》）當做參照項目，來進一步地分析。不僅可以掌握產業結構，還能篩選出許多風險因素。

然而，要將影響因素一一列舉出是不可能的，而且從不同角度分析它們的影響力度也不同。所以在大量搜集情報的同時，還需要大規模的調研和分析工作 ，提交出最初的影響因素列表。主要影響因素集中在那些未來不確定性強 、影響程度大的因素。

完成初步的影響因素列表後，利用頭腦風暴法讓所有參與的企業人員和專家人士各抒己見 ，對影響因素進行選擇，也可提出自己認為重要的其他影響因素。最後，對討論內容進行匯總 ，選擇出（企業所在領域的）影響課題的十個左右的因素作為主要影響因素。

假設有 10個主要影響因素，每個因素都有最積極、最消極的兩種狀態，那麼它可以產生1024（二的十次方）種可能的方案。如果對這麼多的方案逐一進行模擬，不僅浪費人力物力 ，同時有可能造成避重就輕，把握不住重點。所以在實際的操作中，要進一步將主要影響因素提煉壓縮至五個以下 ，通常情況下，利用「德爾菲法」（也叫專家調查法）徵求領域專家的觀點，對主要影響因素進行重要性排序，選擇出公認的最重要的五個以下的因素（ 一般鎖定兩個彼此獨立、互不影響的風險因素），即關鍵影響因素。

三、腳本的描述與篩選

將兩種關鍵影響因素的兩種狀態進行組合，形成多個初步的未來情景描述腳本。

由於企業在選擇腳本去規劃相應的戰略時，往往從其發生概率以及戰略重要性兩個角度出發考慮，所以將各種腳本按照「發生概率」和「戰略重要性 」橫縱坐標進行歸類，如下圖所示，通常分為A、B、C、D 四 個 區 域。

A區域內腳本擁有相對較高的發生概率和較弱的戰略重要性，適合於追求穩定發展的企業；

B區域中腳本與A區域的腳本相比，在戰略重要性上明顯增強，如果預測準確，該區域中的腳本往往不僅是眾多企業制定戰略的重點依據，也是企業創造競爭優勢的有力武器；

C區域中的腳本因其低發生概率和弱戰略重要性通常是被忽略的對象，但有時也能給企業帶來出其不意的效果；

D區域中的腳本與B區域的腳本都擁有非常強的戰略重要性，但由於低發生概率的影響，該區域中的腳本不如B區域中的方案受青睞。

考慮到資源的稀缺性，企業不可能對每個腳本都給予同樣的重視 ，我們要對腳本作進一步的處理，也就是進行篩選。

腳本篩選是一個非常關鍵的步驟，一時疏忽就可能導致錯誤的決策。因此 ，這一步就需要信息專家、經濟專家、管理專家等與該領域相關的專家一起對產生的所有腳本進行評估 ，從腳本的戰略重要性和發生概率兩方面 ，結合企業自身的以及所處行業特點 ，進一步壓縮腳本數量 ，重點集中在五個以內的描述腳本 ，然後將這五個腳本帶入下一步的模擬。

進行篩選時，儘量選擇戰略重要性高同時發生概率高的腳本 ，即圖中所示 B區域。當然由於關鍵因素都是不確定性很強的因素，因此這裡指發生概率高低是相對而非絕對的。但發生概率高同時戰略重要性強的情景腳本通常不多。

實際操作中，企業進行選擇時會將決策重心向左下方傾斜移動，即下圖所示的灰色區域。此外，不同行業甚至不同企業之間細微的差別，都決定了企業在進行腳本選擇時的不同傾向。比如也有一些企業傾向於選擇戰略重要性高，發生概率相對低的腳本 ，即D區域。

四、模擬演習

邀請公司的管理人員進入描述的情景中，面對情景中出現的狀況或問題做出對應策略。換言之，就是模擬未來。 

首先將每個情景腳本用形象的手法詳細描繪出來，列舉出該情景之下可能出現的問題，儘可能讓人讀起來有身臨其境的感覺。公司各個層次的管理人員按照最終確定的重點描述腳本的數量進行分組，每組進行隔離模擬。他們必須完全拋開日常的工作和其他事務，設想自己就處在該描述腳本的真實環境中，要對所列舉的可能出現的問題討論並做出相應的決策 ，在逐一為問題制訂了相應的策略之後，他們還必須討論出該情景下的戰略。工作人員要將管理人員在模擬中的反應作為反饋信息收回。管理人員要真正投入，工作人員要如實記錄反饋信息，記錄時不能加入自身主觀意見 。

五、制定戰略

分析每組隔離模擬時的記錄信息以及該情景之下制訂的戰略 ，確定每個情景中涉及的戰略的真實性和準確性。在肯定了每個情景中的戰略之後 ，所有管理人員要合成一個總的戰略。合成總體戰略是在分組進行模擬並肯定了每個單一戰略後進行的綜合分析。

主要是通過所有參與的管理人員集中討論而得出。基於每個情景之下的戰略匯總 ，找出將來決策的重心 ，最終制訂出公司未來的戰略規劃和政策。

例如 ，在幾個情景之下管理人員做出的相同決策，就是將來的決策重心之一 。另外要考慮的就是每個方案的戰略重要性和發生的概率。戰略重要性大的情景中管理人員的決策也是今後決策的重點。

六、早期預警系統的建立

建立早期預警系統在情景分析法中起著非常重要的作用 ，通過掃描主要影響因素、監測環境 、發現環境中的細微變化、以及早發現威脅和機會 ，並對情景分析法中主要影響因素進行及時調整，進而調整方案，為以後的情景分析提供了一個很好的基礎。 

早期預警系統的核心是 :  信息搜集子系統 、指標預警子系統和因素預警子系統 。

信息搜集可以通過第三方利用定題服務的方式獲得 ，也可以利用計算機軟體，如網絡蜘蛛，自動搜索相關信息，是預警實現的基礎 。

指標因素綜合預警是預警系統發展的一個趨勢 ，針對監測主要影響因素中可以量化的因素 ，如收入水平。

因素預警監測其他無法量化的因素，如競爭程度 、政策支持等。

預警系統監測的對象有時不容易識別 ，在設計預警系統時還要考慮那些隱性的特徵。例如，競爭程度的變化通常用「愈發激烈」、「有所減弱」來形容。因素預警可以只監測某重要因素是否出現 ，若出現則發出警報。

指標預警相對複雜，需對搜集到的原始信息進行規範量化，對各指標設置不同級別警報的閾值範圍，以「收入水平 」為 例 ，將人均收入水平作為指標，設當前人均收入水平為 A，監測到的人均收入水平為 B，當:

不同行業、不同企業在設置具體因素和具體數值時都有所不同，要根據具體情況具體分析 。任何一個好的預警系統不是一蹴而就 ，而是經過不斷調整，逐步完善。情景分析法前期對主要影響因素和情景方案的分析為預警系統的不斷完善打下了良好的基礎。

1、資金密集、產品/技術開發的前導期長、戰略調整所需投入大、風險高的產業，如製造業、安防、硬體、石油、鋼鐵等產業。

像上面提到的著名的皇家殼牌石油公司，以注重戰略規划著稱，其關鍵之一就是運用情景分析法 。該公司70年代成功地預測了因 OPEC 的出現而導致原油價格上漲 和80年代由於OPEC 石油供應配額協議的破裂而導致原油價格的下跌。此後 ，該公司一舉成為全球第二大石油公司。2、不確定因素太多，無法進行唯一準確預測的情況，如製藥業、金融業，以及相關的股市等。情景分析對企業制定戰略決策雖然是一種非常有效的方法 , 但這並不意味著它完美無瑕。情景分析導致的錯誤究其原因有兩大類。一、研究人員在情景分析過程中常出現的失誤（只要充分注意就可以避免）1、構建性錯誤(Construction errors)

僅僅構建了一種或兩種情景

各種結束狀態過分相似 

策略和邏輯沒有仔細地分開

受先入為主觀念的影響

不允許其他人批評我的決策

過快地發展起情景的所有細節

2、訪問錯誤(Assessment errors)3、組織錯誤 (Organizationalerrors) 

直到情景大部分或者全部建立以後，才把關鍵決定製定者包括在內

採用那些只反映了很少多樣性的條件

抵制或禁止組織外在個體的參與

不包括那些對確定競爭者知之甚少的個體(不管這些個體是處於組織內還是組織外)

在情景構建和分析中拒絕使用外部專家

設定不切實際的截止日期或者裡程碑，導致情景結果變得搖搖欲墜

目前許多企業不使用情景分析法作為長期預測的工具。造成這種現狀的主要原因是情景分析法過程本身過於複雜。情景分析法在一定程度上依賴於管理者的直覺，而缺乏程序化模式，操作起來比較困難。而且環境中一些極其重要的變化往往逐漸演變，不易察覺 。情景分析法作為長期預測的工具，短期內效果不明顯。運用情景分析法進行預測一般需要高層管理者投入大量寶貴的時間, 而且使用者常常經過幾年時間才能對情景分析法有深入的理解和信任。這也是曾經使用過情景分析法的企業最終放棄的原因 。一些企業的高層管理者相信自己和外部專家知道所有問題的答案。他們往往根據企業的過去經歷來判斷將面對的未來, 認為未來與過去之間是連續的而不是跳躍式的發展。企業的規劃部門使用傳統的程序化的模式進行預測。在這樣的企業中，情景分析法是很難獲得成功的 。

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