數據科學有助談判成功（湛家揚博士）
我們在工作及日常生活都有「講數」的經驗。「講數」其實就是談判，做好談判需要精明的策略及熟練的技巧。我曾討論過，人際技能在人工智能（AI）時代的重要性，其中一個關鍵技能是談判。我們總是認為，談判是一門藝術。
事實上，數據科學在談判中非常重要。數據提供了支持論點及決策的客觀證據，減少對主觀意見的依賴。透明和準確的數據展示，建立了談判雙方的信任，達成互利的協議。
在當今數據驅動的世界，利用數據獲得優勢，已成為成功談判的基石。數據驅動的決策，增強了談判的準確性和可信度，提供競爭優勢，並促進知情、透明和有效的決策制定，讓我分享一些數據分析的例子：
1.星巴克地點分析：使用數據確定新門店的最佳位置，幫助星巴克談判租賃及房地產交易，提供成功和盈利潛力的證據。通過分析顧客流量、人口統計和市場競爭情況，星巴克能夠做出明智的選址決策，提高門店的成功率。
2.美國運通欺詐檢測：使用數據檢測及防止欺詐行為，幫助公司與商戶和合作夥伴談判，確保交易安全並減少風險，提升了商戶對合作的信任度。通過分析交易模式和異常行為，美國運通能夠及時識別和阻止潛在的欺詐活動。
3.谷歌廣告拍賣：廣告商可以透過數據，談判更好的廣告位置和價格，提供用戶行為及廣告效果洞察，確保投資回報最大化。通過分析用戶點擊率、轉化率和競爭對手的出價，谷歌能夠提供最優化的廣告展示方案。
要明智地使用數據談判，以下有5個建議可以供參考，有助大家在談判中更加自信及成功！
1.可靠的數據來源：關鍵的數據類型，包括歷史數據、實時數據和預測分析。至於可靠的來源，包括市場調查報告、客戶反饋、行業基準和公司業績數據。
2.確定關鍵指標：關注相關指標，例如成本效益分析、績效指標和競爭基準，以確保談判討論高效。
3.數據可視化：使用清晰簡潔的視覺效果，例如圖表、儀表板，有效傳達關鍵點。
4.道德考量：確保數據私隱及公平使用，並透明地共享數據。使用第三方驗證的數據支持論點，增加可信度和可靠性。
5.持續改進：談判後分析策略，透過持續的反饋，提升未來談判的策略及成果。
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