職場 別再說「我猜應該是」！5種偏誤，正在消耗老闆對你的信任 行銷副理林佳被老闆問到：「為什麼這2個月業績這麼爛？」她的第一反應是：「我猜應該是市場需求下降、競品廣告加大、官網動線不好。」 這些答案看似合理，卻沒有任何數據支撐。老闆的回應是：「我問的不是你覺得，我要的是你能證明的。」這正是職場裡最常見的場景：面對壓力與挑戰時，我們習慣用直覺快速找答案。但這些「我猜應該是」往往不見得是事實，而是主觀偏誤的產物。最可怕的不是錯誤，是有時候這些「我猜應該是」可能會對，讓我們覺得這樣就可以，進而不斷強化鞏固各種思考偏誤。 「我猜應該是」背後藏著5種思考偏誤 人類的思維天生帶著各種偏誤。當我們在職場上說出「我猜應該是⋯⋯」時，通常受到以下5種常見偏誤影響： 1.可得性偏誤（Availability Bias） 我們最容易回想起來的事件，會被誤認為是最重要的原因。林佳立刻想到「競品廣告多」，因為她最近每天滑社群都看到對手廣告。可見性高，卻不代表那就是關鍵因子。最可怕的是，現在平台的演算法和AI、Martech等數位科技更會帶著我們加深可得性偏誤。 2.確認偏誤（Confirmation Bias） 我們傾向挑選支持自己想法的資訊，忽略反例。如果林佳原本就覺得「官網改版可能有問題」，那麼她看到任何下滑數字時，都會立刻連結到「一定是改版害的」。 3.過度自信偏誤（Overconfidence Bias） 當主管拋問題時，快速回答能顯得自己掌握全局。但這份「自信」常常只是直覺與經驗的堆疊，卻缺乏驗證。「我猜」給了當下安全感，卻掩蓋了思考不足。 4.事後聰明偏誤（Hindsight Bias） 當問題發生後，人們常會回頭找一些「看似理所當然的原因」來解釋，覺得「早就知道會這樣」。這會讓回覆聽起來有理，但其實沒有真正預測力。例如活動報名出席人數少是因為連假期間、林佳的案例當中說大家花錢保守，都是一種看似理所當然，看似有理但事後諸葛。 5.代表性偏誤（Representativeness Bias） 因為某現象「看起來像」某種典型，就直覺認定兩者有相同成因。例如：「聯名＝聲量高＝會帶動銷售」或「廣告多＝一定搶走我們流量」。相似不保證因果，更不等於適用於你的情境。 業績下滑，真的是景氣不好嗎？一次會議揭開真正原因 我曾經輔導過一家保養品相關產業，這幾年保養品產業競爭日益激烈，面對的不只是台灣如雨後春筍般的品牌，更有日韓相關的產品瓜分台灣市場。所以在每個禮拜跟著客戶開業績會議時，我最常遇到的場景是：客戶的團隊開會時，執行長問業績漲跌或數字變化的原因，主管們很快就丟出「答案」。 業績不好？一定是廣告預算太低。 通路實銷不好？因為我們的售價不夠漂亮、陳列不夠。 客戶投訴增加？客服訓練不夠。 這些「直覺答案」都有部分合理性，但如果我們不盤點情境、不檢視數據，很容易就停在錯誤的起點。 有一次會議上，電商同仁說「最近網站業績掉很多，是因為今年大環境景氣不好」。我要求團隊拉出數據盤點，才發現問題出在購物車功能異常，很多顧客訂單都停在放入購物車環節無法結帳，這才是真正造成銷售掉的原因。 如果只停留在「景氣不好」，後續策略就會完全錯誤，更何況景氣環境完全是我們不可控的，專注在可控的，並且盡力讓不可控變為可控，才是重點。 快速丟出的直覺答案，不但不能解決問題，還會誤導團隊，把有限的資源花在錯的地方。 避免落入「我猜」陷阱，先問自己3個問題 所以，我常用幾個問題提醒學員，幫助他們察覺自己是不是陷入「我猜」的陷阱： 你的答案，是基於事實數據，還是基於你「覺得」？ 有什麼具體的證據或觀察呢？ 除了這個假設，還有其他可能原因嗎？ 只要停下來問這幾題，就能避免讓自己陷入主觀偏誤。 就像林佳之所以被老闆挑戰，不是因為她的答案荒謬，而是因為她的答案缺乏驗證。她陷入了典型的「可得性偏誤」與「代表性偏誤」：看到競品廣告多，就以為是原因；為了在老闆面前展現掌握度，快速丟出一堆「我猜」。 如果她能多想一步，先盤點情境、調出關鍵數據、再解讀背後的邏輯，她的答案就會是「我能證明」，而不是「我猜應該是」。 猜猜我前述所說輔導的保養品公司，在大環境的確不那麼好的狀況下，我們透過每一次確切盤點情境、用關鍵數據驗證和分析，業績和獲利表現如何？我們在該年度的業績成長121%，而獲利更是止損了500多萬。 直覺可以是起點，但不能是結論 「我猜」不是錯，但不能停在「我猜」。直覺可以是起點，但必須經過數據驗證與多角度盤點，才能變成可行的策略。 在職場裡，最讓人失去信任的，不是回答錯，而是永遠只用「我猜」、「我覺得」在交差。相反地，能夠意識到自己的偏誤，停下來、情境盤點、關鍵數據確定、解讀分析，才是專業判斷的開始。情關解，人生就有解。 2分鐘測驗：你是用數據判斷，還是用「我猜」交差？ 請花2分鐘，直覺回答下列5題。 1.老闆問：「為什麼這兩個月業績很爛？」你會先說： A.最近景氣差。B.競品廣告打很兇。C.先比對新客、老客、客單價的數據，確認哪個指標掉最多。 2.同事說：「這專案卡住了。」你會： A.我猜應該是他們進度落後。B.可能是跨部門沒配合好。C.先盤點整個流程，找出卡點在哪：需求不清？資源不足？還是責任分工不明？ 3.客戶抱怨：「最近服務體驗很差。」你會： A.應該是客服人員態度不好。B.大概是等待時間太長。C.先蒐集投訴紀錄，看主要集中在哪個環節：客服回應？流程速度？產品交付？ 4.團隊開會時，有人說：「大家都覺得這次活動沒效果。」你會： A.可能是宣傳不到位。B.也許是時機不對。C.拿出數據，檢視報名率、轉換率、滿意度，確認「沒效果」指的到底是哪個指標。 5.主管問：「為什麼專案報表一再延誤？」你會： A.我猜應該是資訊收集太慢。B.可能是人手不足。C.檢查整個流程：是資料來源分散？責任不清？還是缺少跨部門協作機制？ 選C的次數越多，代表你越能避免主觀偏誤，從結構與數據切入問題，而不是停在「我猜應該是」的直覺反應。 ＊本文摘自商周出版《從直覺到數據》 {DS_BOX_41184} 責任編輯：徐惠琬核稿編輯：陳芊吟 ... 2026.05.28
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