作者┃黄意钧

 

这几年开始教系统思考，常会遇到有同学期待分享一些系统思考如何帮助企业解决问题的案例， 而且还希望不要是小企业而是知名大企业。然而，通常很少会有客户愿意把自己的案例直接揭露出来，知名企业会更困难一点。

幸运的是，最近我注意到一位前辈把他案例分享出来，而他在这个案例当中服务的正好是一家知名的企业。经过进一步了解之后，我发现事实上这位前辈曾经在不同场合分享这个案例，所以相关的资料实际上是散落在各处。为了让大家可以比较完整地认识这个案例，我特别把这些散落的资料整理起来分享给大家。

这个案例发生在1980年代后期至1990年代前期，而这家知名企业是Mastercard。如果平常有用信用卡消费，相信对Mastercard一定不陌生。在1980年代，Mastercard是美国市占率第二的信用卡。这个“市占率第二”可以从两个维度来看，一个是发卡数量，另一个是持卡人消费金额，而Mastercard当时有注意到它们在这两个维度的市占率都在下滑。面对这个情况，Mastercard内部陷入相互指责，同时也在提出各种方法希望去扭转市占率下滑的局面。然而，虽然用了很多方法，却还是徒劳无功，而且Mastercard开始担心，如果市占率一旦低于25%，这个下滑的趋势可能就会加速，因为这样一来发卡银行就可能会把营销资源投入到市占第一的VISA上，让Mastercard与VISA的差距越来越远。另外，当时美国信用卡市场也有一些后起之秀，所以Mastercard事实上是面临着“与第一名的差距越来越大”以及“后有追兵”的双重压力。

在1992年，Mastercard邀请一个顾问团队来协助挽救市占率。这个顾问团队里不仅有系统思考的专家，也有消费金融领域的专家，再加上来自Mastercard的高层领导一起解这个难题。

 

 

项目第一阶段

 

这个项目分为三个阶段。第一階段的主要工作有五項，分別是：

1. 绘制行为趋势图：去了解跟Mastercard市占率下滑相关的趋势，绘制成行为趋势图(Behavior-Over-Time Diagram)，借此了解这个问题的发展趋势，并且让客户预想这个问题未来可能会如何发展。图一是顾问团队所绘制的其中一张行为趋势图，呈现了Mastercard在信用卡消费金额的份额变化。由于这个项目是发生在1992年，所以图中虚线的左半边代表过往的趋势，右半边代表客户对于趋势未来发展的担忧(实线)与期待(虚线)。

 

 

2. 绘制系统图：顾问团队访谈了多位信用卡市场里的利益相关人，把他们的观点收集起来并且会制成系统图，借此了解不同观点的相互关联，并且整合出议题的全貌。图二是当时顾问团队所画系统图的简化版，图中的粗体英文字标示出系统图的不同区块(例如发卡银行(Member Banks)、商家(Merchants))，其他英文字代表在这个系统中运作的变数，而箭号则代表了变数之间的影响关系。

 

 

3. 辨识系统基模：在系统思考领域，有些很经典的结构会在不同的系统里面一再出现，对于这种经典结构就叫“系统基模”(Systems Archetypes)。通过辨识复杂问题当中的系统基模，就可以帮助我们认识复杂问题当中的关键系统动态。在这个案例当中，顾问团队在把系统图绘制完成之后，就试着从中辨识潜在的系统基模。
4. 思考推演：也就是“mental simulation”，这是以系统图为基础，去推演复杂问题会发生的原因，并且思考各个切入点可能会有的影响。

 

在这个阶段顾问团队有几个重要发现：

1. 过往Mastercard为了挽救下滑的市占率使用的政策，其实是有冲突的。例如，过往Mastercard曾经采取的一条策略，是邀请商家提供优惠给使用Mastercard的消费者，借此鼓励消费者多用Mastercard来消费。从图三中我们可以看到，这条策略的目的是要提升“持卡人用Mastercard消费”(以图三中“红色的上升箭号”呈现)，借此提升“发卡银行对于Mastercard的营销力度”，然后再回过头让更多持卡人愿意用Mastercard消费，借此形成一个良性循环。Mastercard采取的另一条策略，是鼓励发卡银行降低每月的偿还最低金额，借此吸引更多人申请持有Mastercard的信用卡。但是我们可以在图中发现，这条策略和前一条策略是有冲突的，因为每月缴款金额降低，就意味着持卡人可用的额度会下降，进而让消费金额减少(以图三中“绿色的下降箭号”呈现)。也就是说，两条策略对于“持卡人用Mastercard消费”的效果是有抵触的！

 

 

2. 持卡人的用卡习惯也会有影响。当一个人有多张信用卡，通常不会平均使用到每一张，而是会倾向只使用少数某一两张信用卡。也就是说，如果某一张卡用的越多，未来就会越习惯去使用它，并且让这张信用卡的消费金额更高，相较于其他信用卡，它的消费金额的比例会变得更高，进而形成不断强化的循环。在图四中我们可以看到，这样的使用习惯会形成两个不断强化的循环，其中一个是“越常使用的信用卡，未来就会更常使用”的“良性循环”，而另一个则是“越少使用的信用卡，未来就会更少用”的“恶性循环”，两个循环共同构成了“富者愈富”的结构。

 

 

3. 发卡银行的偏好也有影响。发卡银行有不同的品牌信用卡可以推，但营销资源是共用的，这时候发卡银行就得决定如何分配资源。顾问团队发现，如果某一品牌的信用卡市占率越高的话，发卡银行就会倾向于把较多的营销资源用来去推销这张“比较好卖”的信用卡。在图五中我们可以发现，发卡银行对于不同信用卡的偏好，也会构成“富者愈富”的结构。

 

 

 

项目第二阶段

 

第二阶段的工作包括：

1. 建构初版量化模型：放入方程式与量化资料，以建构量化模型，让模型可以“动起来”。如此一来，顾问团队就可以在一个模拟的环境下，对系统做各种实验，例如去评估某个策略的实施对系统可能造成的影响。
2. 执行初步分析：顾问团队对系统进行一系列的敏感度测试(Sensitivity Test)，也就是调整不同参数，并且看看这样的调整对整体系统的行为有什么影响。

 

通过建构量化模型以及执行敏感度测试，顾问团队发现，过去MasterCard所使用的策略，大部分都是聚焦于提升信用卡的发行量，然而这些策略的施力点都无法有效引发改变。模拟结果显示，更有效的作法是让持卡人更常使用MasterCard消费，然后才会通过发卡银行“富者愈富”的结构(图五)提升信用卡的发行量。

 

 

项目第三阶段

 

在最后一个阶段，顾问团队的工作包括：

1. 建构详细的量化模型：以初版量化模型为基础，扩充模型的结构，并且输入更多数据，使其变得更完整。
2. 执行进阶分析：包括对于不同的策略选项进行成本效益分析。
3. 规划策略与行动：根据分析所得的结果，规划相应的策略与行动，借此在能够有效引发改变的下手处施力。
4. 利益相关人沟通：将项目的产出与公司内的重要关系人沟通，以争取他们的支持。

 

由于有了非常详细的量化模型，就可以根据各种不同情境去做模拟。例如顾问团队发现，如果一切照旧，不做任何改变，Mastercard的发行量其实还是会持续增加(图六，当中的Client就是Mastercard，而Competitor 1是VISA)，但是消费金额占比却会下滑(图七)。

 

 

 

此外，顾问团队也对整个模型做了更全面的敏感度测试，进而研究系统的哪些地方可能会是较能够有效引发改变的高杠杆点(High Leverage)(图八)。

 

 

以敏感度测试的分析结果为基础，顾问团队和客户讨论有哪些策略能够在高杠杆点施力，结果发现有一条策略竟然可以在四个杠杆点下手——联名卡！

虽然现在联名卡已经很普及，当时却是一项创举。顾问团队发现，联名卡可以通过在四个杠杆点施力，来提升Mastercard的市占率，包括提升消费者的平均持卡时间、提升消费者对于营销活动的回应率、提升消费者所获得的加值服务，以及提升发卡银行对于Mastercard的偏好。通过模型模拟，顾问团队发现联名卡策略不仅可以让发卡数量成长得更快(图九)，也能够增加Mastercard的消费金额占比(图十)。

 

 

 

事实上，过往Mastercard内部并不是没有思考过联名卡的可能性，但是他们担心，如果他们和大企业合作发行联名卡，有可能会让大企业更有机会熟悉信用卡的业务，进而有机会进入信用卡的市场，并且分食信用卡业务的丰厚利润。然而，顾问团队也发现，只要在推动联名卡策略的同时，也搭配相应的配套措施，就能够降低这个可能性。

后来在顾问团队的说明与说服下，Mastercard的高层终于愿意接受这个策略，后来也花时间布局，真的推出了联名卡，让他们的市占率提升了四分之一！

 

 

学习要点总结

 

从这个案例，我们可以总结以下学习：

1. 暫時擱置既有想法：面对复杂问题，真正有效的解方往往不是我们习惯的解方，就像是在Mastercard的案例中，原本大家發想的策略不僅無法有效提升市占率，甚至不同策略之間還有矛盾。因此在這樣的情況下，我們会需要把既有的想法暂时搁置，以探索更多可能性
2. 将复杂问题可视化：當我們討論複雜問題時，每個人往往會帶著自己的觀點，並且由於這些觀點僅存在於我們的頭腦中，我們可能無意中將它們與自我形象過於緊密地捆綁在一起。這可能導致一種錯覺，即「如果我的觀點被否定，就意味著我個人失敗了」，這容易讓討論陷入相互競爭的模式。然而，如果我們能將這些觀點視覺化，例如在Mastercard的案例中通過系統圖將它們整合，我們可以達到以下幾個效果：首先，人們可以清晰地理解彼此的觀點。其次，視覺化的過程有助於每個人拉開與自己觀點的距離，減少因觀點之爭而引發的個人情緒反應，從而促進更好的討論和合作。當然，除了系統圖之外，還有其他可視化工具，如思維導圖、魚骨圖等，這些方法都能幫助我們更好地分析和解決複雜問題，促進有效協作。
3. 了解系统中的利益关系人的思考与行为模式：如果我們想要改變一個系統，而這個系統涉及多個不同的關係人時，我們必須深入了解這些關係人是如何思考和決策的。也就是說，我們需要了解他們的思考方式和行為模式，才能夠知道我們要怎麼做能夠引發他們行為的改變。在Mastercard的案例中，顧問團隊進行了大量的利益相關者訪談，包括發卡銀行、商家和消費者，從而獲得了這些關係人的觀點和動機，並將這些信息整合到系統圖當中。這使得他們未來在推動改變時，能夠更好地思考如何影響這些關係人，並且更能預想他們可能會有的反應。
4. 改变複雜系统需要从多处下手：在試圖改變一個系統時，單靠一個行動往往是不夠的，通常需要從多個方面同時著手。我們常常希望能找到一個簡單而有效的「銀色子彈」（Silver Bullet），來解決所有問題，但現實是，複雜系統的變革通常需要多種策略的配合。以MasterCard的案例為例，為了挽救市占率，他們並沒有只在一個槓桿點施力，而是通過推行聯名卡策略同時對四個槓桿點施力，此外他們還採取了相應的配套措施，以降低副作用發生的可能性。
5. 系统思考對於解決複雜問題的幫助：在Mastercard這個案例中，我們看到系統思考可以幫助我們整合不同利益相關人的觀點，並且呈現它們之間的相互關聯性。此外，系統圖能夠支持我們更深入地思考問題發生的原因，以及從何處著手解決問題。進一步地，如果我們能夠將系統圖轉化為量化的模型，則可以在模擬環境中對系統更全面的分析，並且進行政策模擬實驗，幫助我們預測不同策略在現實中可能產生的影響。這不僅能幫助我們更準確地找出問題發生的原因，還能識別出最佳的干預點，以實現更有效的系統變革。
6. 持续地感知与回应：在面對複雜問題時，我們有時可能會誤以為，只要找到某個解決方案，就可以從此高枕無憂。然而，現實中的複雜系統是動態且隨時間變化的，即便我們找到了一個當下有效的策略，系統內的其他成員也可能做出相應的調整，來應對我們的行動。因此，我們不能期待某個策略可以永久解決問題，而是需要持續觀察系統的變化，並且根據新的情況不斷調整我們的策略。以Mastercard為例，當他們推出聯名卡策略以提升市場佔有率時，這確實為他們帶來了顯著的優勢。然而，隨著時間的推移，其他信用卡公司也採用了類似的策略，導致MasterCard的競爭優勢逐漸減弱。這顯示在動態系統中，任何策略的成功都是暫時的，必須持續感知系統的變化並做出回應，才能保持長期的競爭力。

 

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參考資料

• 系统动力学学会 System Dynamics Society:

  https://systemdynamics.org/mastercard/

• Lyneis, J. M. (1999). System dynamics for business strategy: a phased approach. System Dynamics Review: The Journal of the System Dynamics Society, 15(1), 37-70.