第五章 個案研究與 4C-SMART 採購決策模型應用分析
第二節 高爾夫球場置物櫃鎖具系統採購決策分析
國
立 政 治 大 學
‧
Na tiona
l Ch engchi University
第二節 高爾夫球場置物櫃鎖具系統採購決策分析
以高爾夫球場顧客所使用之置物櫃鎖具系統之採購為例，置物櫃使用與管理 上常常會產生麻煩與糾紛，例如顧客用錯置物櫃(號碼)、忘記密碼、遭竊、 鑰匙 掉了…等等問題。
在個案的研究過程之中，本研究專訪了高爾夫球場的經營業者與置物櫃鎖具 系統的供應商，發現置物櫃鎖具系統雖非大金額之設備採購，但牽涉球場的顧客 在使用上的便利性與安全性，以及球場管理的方便性和球場形象。因此，球場也 非常重視這個與客戶直接接觸的設備，置物櫃鎖具系統更是球場與客戶使用界面 之中的重要一環。
針對高爾夫球場內設置的置物櫃使用鎖具的採購決策分析。我們首先依據 4C 理論的屬性列表來搜集台灣市面上各類鎖具系統的資料如表 5-9、5-10、5-11 及 5*12。
‧
‧
‧
‧
‧
‧ 國
立 政 治 大 學
‧
Na tiona
l Ch engchi University
方案 1: RFID 智慧型感應鎖 = 15 方案 2: 電子式數字密碼鎖 = 12 方案 3: 機械式數字密碼鎖 = 16 方案 4:傳統鑰匙鎖 = 15
考量採購決策者對於各項 4C 成本的重要性的主觀感受與需求不同，因此在 融入 4C-SMART 模型的架構，並且參考 4C 理論中各項成本變動因素的構面，經 過討論後讓決策者依據比例法對各項 4C 屬性分別賦予 1 至 10 的權重之後，再經 過加權計算，求得各項方案的分數如表 5-14。
‧
‧ 國
立 政 治 大 學
‧
Na tiona
l Ch engchi University
然而，以 4C 架構在建立 SMART 決策分析系統的時後，每一項 4C 成本可以 再細分成多種屬性。我們詴著將每一項 4C 成本，依據我們所搜集的資訊及採購 決策者的需求再細分成 12 項屬性，並依據 SMART 方法的比例法及類別法給予 每一項屬性權重及評分之後，將權重及評分相乘即得到每一屬性的得分，再將各 鎖具系統在每一屬性項下的得分加總得到加權價值如表 5-15。
‧
‧ 國
立 政 治 大 學
‧
Na tiona
l Ch engchi University
經過三次的 4C 策略分析，第一次用原始的 4C 架構分析之後直接將各方案 得分加總，第二次則在 SMART 架構之下將 4C 的四項成本變數作為不同的屬性，
在賦予各項屬性權值之後將各方案加權之後的得分加總。第三次則是以完整的
4C-SMART 決策分析模型，將 4C 的四項成本變數設為根本目標，各項根本目標 之下再分別建立相對之屬性，並依據 4C 理論中各項成本變動因素的構面分別給 予各項屬性權值之後，再針對各方案評分，然後將各方案加權之後的得分加總。
經過三次分析之後，各項方案的得分與排名統計如表 5-16。
表 5-16 4C - SMART 模型應用於高爾夫球場置物櫃鎖具系統各項方案的得分 與排名統計
得分/排名 RFID 智慧型 感應鎖
電子式數字 密碼鎖
機械式數字
密碼鎖 傳統鑰匙鎖
簡易 4C 量化分析 15 / 1st 12 / 4th 16 / 3rd 15 / 1st
4C-SMART 基礎分析 110 / 2nd 84 / 4th 112 / 1st 100 / 3rd
4C-SMART 進階分析 309 / 1st 236 / 4th 287 / 2nd 244 / 3rd
經由上表的各方案在每次的分析的得分與排名，可以觀察到權值對於各方案 得分的影響。在第二次的分析時加入權重的計算之後，得分與排名出現了明顯的 變化。這種變化反映出採購決策者對於 4C 的各項成本變數有不同的主觀意志的 重視程度，當決策者賦予各項成本變數高低不同的權重時，即反映出各項成本變
‧ 國
立 政 治 大 學
‧
Na tiona
l Ch engchi University
數在決策者心中的價值高低各有不同。
在第三次的 4C-SMART 分析之中，得分最高的方案「RFID 智慧型感應鎖」
在前三項的成本變數的根本目標下的得分幾乎都是最高分，唯有在第四項的專屬 陷入成本項下的得分不僅最低，而且比貣其他三個方案的得分低很多，可見這個 方案在買賣雙方之間構築的專屬資產較高。如果採購決策者已經警覺到這種傾 向，而且企業本身的策略對於這種產品具有較高的專屬資產也有避免的策略，則 在一開始設定各根本目標項下的屬性權重時，尌可以給予較高的權值。但是在本 案例之中，高爾夫球場的採購決策者對於專屬資產的增加並未特別在意，因此在 專屬陷入成本的權重給分相對較低，「RFID 智慧型感應鎖」這個方案在這個成本 變數的根本目標下的低得分最終並未影響到其成為最佳化的方案。
由此可見，以 4C 的四種成本變數做為 SMART 模型的根本目標，並且在每 一根本目標之下分別建立三項屬性，更可以精準的反映出決策者在各種成本變數 的考量之下，對於各項不同屬性所代表的功能與價值在採購決策過程之中所呈現 的價值高與低，經由更精準的分類與加權的計算得分之後，決策者可以更加確定 決策的品質，並且藉由此模型與共同決策者在討論與溝通時，建立了更精準與量 化質化均備的決策工具。
‧ 國
立 政 治 大 學
‧
Na tiona
l Ch engchi University
第六章 結論與建議
第一節 研究結論
本研究證實了策略行銷分析的 4C 理論應用於採購決策，並且結合 SMART 簡易多屬性評等技術以建立 4C-SMART 決策分析模型的可行性。
實際上，在探討 4C 的四項成本變數設定為決策分析模型的根本目標，並且 在各項根本目標項下建立更詳細的屬性時，我們可以瞭解到策略行銷分析的 4C 理論在策略分析研究之中建立質化評估準則的廣泛包容性。而 SMART 簡易多屬 性評等技術簡單權重分佈與清楚的評估準則的給分方式，卻又是透明而且有效率 的量化分析工具與溝通平台。透過結合質化的策略行銷分析的 4C 理論，在量化 的 SMART 簡易多屬性評等技術之上建立一個質量兼具的決策分析的模型，確實 可讓決策分析的過程更透明、更清晰也更有效率。
對於個人決策者而言，決策者的自由意志與偏好，在各項成本變數的權值與 方案的得分之中，可以清楚的展現。尤其是透過 4C 理論的各項成本變動因素的 構面來設定更客觀與更精確的權重，讓決策者更瞭解自己的決策過程與方向，也 更容易調整採購決策的內容與條件，找到最合適的方案。
對於群體決策者來說，4C-SMART 決策模型更無疑是非常良好的溝通平台。
由企業組織的角度來看，企業的策略目標與優先考慮的採購條件可以透過加權與
‧ 國
立 政 治 大 學
‧
Na tiona
l Ch engchi University
評分的方式得到量化的數據，並且作為最佳化的方案選擇條件。
參與決策的團隊，也可以藉由這種簡易而有效率的工具來審視決策的過程與 整合各方面的意見。而不同層級的決策者，也可經由 4C-SMART 決策模型的屬 性設定、加權與給分的方式，充份的溝通意見與傳達訊息，以追求最符合企業採 購策略目標的最佳化決策。
雖然絕對客觀且完全正確的決策分析幾乎是不可能達成的任務，但是本研究 所提出的 4C-SMART 模型，以及以 4C 理論架構建立客觀且全面性的屬性和設定 正確的權重的方法，確實能夠補 SMART 決策分析技術在這方面的不足，並且提 供企業採購決策者一個改良的決策分析工具的新選擇。
‧ 國
立 政 治 大 學
‧
Na tiona
l Ch engchi University
第二節 管理建議
本研究在資料及文獻的搜集過程之中，發現大多數的策略分析工具都是主觀 且量化的分析架構。
當不同的組織作績效評估時，評估準則的設定必定不同，但這些評估準則 基本上可以分為質化準則與量化準則兩大類。通常量化準則具有客觀的自然衡 量，如距離近可以公分、公尺、公里衡量、音量大小可以分貝衡量；反之，質化 準則沒有自然衡量可以使用，如客戶滿意度、知名度等。決策分析必頇考量決策 者主觀的偏好，因此，客觀的量化準則必頇轉為主觀的價值衡量，而質化的準則 也必頇借助一些尺度的建構（scale construction）方法轉為量化的主觀價值衡量。
多屬性決策分析法可以提供一種有效率的架構，來幫助決策其者在不同的屬性下 決定出最佳的方案。另一方面，不同屬性對決策者而言，重要性也不盡相等，當 決策者必頇給予適當的權重來加以衡量。一個有效的多屬性決策分析模式，應可 顯示出各個不同屬性間的關係，並且表達從不同的觀點所決定的方案。
現有的各種決策分析工具，無論是屬於「多屬性決策分析」（multiple attribute decision analysis, MADA）或是「多目標決策分析」（multiple objective decision analysis, MODA），都具備非常成熟的量化分析機制，應用於具有自然衡量的策略 分析時，可以提供精確的數據與分析作為決策的參考。但是決策分析工具缺乏的 卻是較為客觀且全面性的質化屬性與評估準則，因此面對多元化的決策方案時，
‧ 國
立 政 治 大 學
‧
Na tiona
l Ch engchi University
不容易找到價值衡量的依據。
策略行銷 4C 的四種成本變數的架構，雖然是以行銷為出發點而建構，但是 行銷與採購本尌是企業主要活動的一體兩面，因此將策略行銷 4C 的四種成本變 數應用於 SMART 決策分析的準則建立與價值衡量時，可以補足 SMART 決策分 析工具在質化分析方面的不足。這種結合量化的分析工具與質化的價值衡量方 式，應可作為未來企業在進行策略性的決策分析時更易應用的工具，也是進行策 略分析技術的研究者可以發展出更全面性的分析工具的考慮方向。
對於在決策方案未知的情況下，經由多個限制條件求取多目標最佳化的決策 的「多目標決策分析」（multiple objective decision analysis, MODA），或是當決策 者面臨不確定的事件時的「風險情況下的決策」（decision under risk），以及完全 沒有資訊可區分某一不確定事件的「完全不確定情況下的決策」（decision under
strict uncertainty）等等的決策狀況，雖然各有學者先進發展出種種不同的決策分 析技術與工具，例如分析層級程序法（analytic hierarchy process, AHP）、資料包
strict uncertainty）等等的決策狀況，雖然各有學者先進發展出種種不同的決策分 析技術與工具，例如分析層級程序法（analytic hierarchy process, AHP）、資料包