第六章 結論與建議
第二節 管理建議
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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，
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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 絡分析法（data envelopment analysis, DEA）、貝氏決策分析（Bayesian decision
analysis）、模糊多屬性分析（fuzzy multiple attribute decision analysis, FMADA）、
灰色系統理論（grey system theory）等等。甚至隨著科技的進步，學者專家也發 展出應用電腦資訊輔助支援決策過程的「決策資訊系統」（decision information system）。
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但是不論是傳統數學計算模式的分析方法，或是利用現代化資訊科技的決策 支援工具，在應用於企業的策略性決策時，若是需要屬性或準則的建立與權重的 設定，結合行銷策略 4C 理論架構來解決決策工具因為缺乏客觀且全面的屬性構 面及不易設定非自然衡量的屬性權重時，所衍生的容易不客觀、不正確、易操弄 的問題，確實可以作為研究 4C 理論結合決策工具的未來思考與研究的方向。
本研究之中所用來練習與驗證 4C-SMART 模型的兩例個案雖然只是簡單的 練習，但也應足以作為 4C-SMART 在企業的實際應用上的楔子。在實務上，每 一家公司所面對的產業與市場各有不同，各企業的策略目標與採購標的物也都完 全不一樣，如果能夠善於應用 4C-SMART 模型於採購決策，並且累積個案的數 量，透過多次學習的經驗與知識管理，以 4C 的理論及架構建立貣評估屬性的資 料與權重設定的數據紀錄，達到學習曲線的效果，必定能夠讓企業更加熟悉與活 用 4C-SMART 模型與 4C 理論架構，讓企業的採購決策過程更加的具有效率並且 符合企業策略目標的需求。
但是，在面對各種決策分析的情境時，SMART 也許並非最適合的分析工具，
本研究僅僅是一塊敲門磚，希望能為未來有心應用 4C 理論於各種決策分析方法 的研究者帶來拋磚引玉的效果。更期望未來可以見到更多的研究，將 4C 理論導 入其他各種決策分析工具，以建立更客觀、更具效率的分析技術。
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