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知識

B2B銷售的倖存者偏差

2026-02-25

作者

甘夫子

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二戰期間，盟軍急著替轟炸機補強裝甲，看著返航飛機上滿滿的彈孔，所有人得出一個再明顯不過的結論。但一位統計學家卻說：「如果照這個做，你會害死更多飛行員。」這個當頭棒喝，不只扭轉了軍方的作為，更戳破了我們生活與商業決策中，最常見、也最致命的盲點。

二戰期間盟軍的轟炸機

甘夫子這次跟您們聊聊一個經典的真實事件。1940年代，歐洲戰場與大西洋航線上的轟炸行動頻繁，盟軍面臨高昂的飛機與機組人員損失。軍方在後方的重要任務之一，是根據返航飛機的受損情況，迅速判斷應在哪些部位加強裝甲，以降低未來的損失。這是一項關乎資源分配與生存率提升的緊迫工程。

工程師們在機棚內把返航飛機一架架排開，逐一把彈孔位置標記到圖表上。初步結論十分直觀：「彈孔最多的區域是機翼，顯然最需要加固。」這種以可見損傷為依據的做法，在當時看來合乎常理，也符合軍方在短時間內做出決策的需求。

就在軍方準備依此方案行動時，哥倫比亞大學統計研究小組(Statistical Research Group, SRG)在1943年為美國國家防務研究委員會(National Defense Research Committee, NDRC)撰寫的一系列備忘錄，提出了不同的觀點。其中一位成員，亞伯拉罕·沃德 Abraham Wald↗，這位來自中歐、在美國從事統計與計量經濟研究的學者，當時受政府徵召參與戰時統計分析工作。沃德檢視了返航飛機的彈孔分布統計圖表後，指出一個關鍵問題：「現有資料只包含能夠返航的飛機樣本，那些在關鍵部位中彈而未能返航的飛機並未出現在資料中。」

這個觀點為會議帶來了戲劇性的轉折。軍方與工程師原本已經準備在機翼加固，但沃德的分析提示，彈孔稀少的區域(例如引擎與駕駛艙)可能正是致命的薄弱點，因為一旦這些部位被擊中，飛機往往無法返航，自然也不會成為樣本。面對這種「看得見的倖存者」與「看不見的失蹤者」之間的差異，決策者被迫重新評估樣本代表性，以及風險配置背後的邏輯。這一改變後來被視為統計學在實務決策中的經典應用案例：「倖存者偏差Survivorship Bias↗」

經典的倖存者偏差生活實例

接著，甘夫子邀請大夥一起想想：在生活中，我們是否也曾看過或遇過類似的「倖存者偏差」？我先拋磚引玉，舉三個例子：

輟學創業有成：聽說比爾·蓋茲(Bill Gates)↗、馬克·祖克柏(Mark Zuckerberg)↗、史蒂夫·賈伯斯(Steve Jobs)↗大學輟學後創業成功，於是有人認為「輟學」是通往成功的捷徑。然而，這正是典型的倖存者偏差，我們只關注到這幾位輟學後成為億萬富翁的成功者；現實中，卻有無數輟學創業卻以失敗告終的人，他們的名字從未出現在報章雜誌上。
基金績效斐然：某投信公司宣稱旗下基金在過去十年的平均報酬率優於大盤。然而，仔細想想：這家公司是否也同時管理著許多表現不佳的基金，只是在這十年間已被清算或合併？如果計算平均值時只納入目前仍然「存活」的基金，自然會比包含已失敗基金在內的真實歷史績效來得亮眼許多。
用戶滿意調查：某家 App 公司針對現有使用者進行調查，發現滿意度高達 90%，因此決定維持現有功能不變。然而，是否有一些對功能不滿的用戶早已停用或刪除 App？如果調查只聽到「留下來的人」的聲音，而忽略那些因痛點而流失的用戶，產品可能會在不自覺中逐漸失去市場競爭力。

當我們只看見留下來的成功者、存活者或滿意者時，往往會對整體情況產生過度樂觀的判斷。真正關鍵的問題其實是：那些「沒有留下來」的人，發生了什麼事？

解構B2B銷售的兩大倖存者偏差

在進入產業案例前，甘夫子想跟大家先拆解一下，B2B銷售的兩大倖存者偏差是怎麼形成的：

倖存客戶偏差：這是「樣本的錯誤」。在產業界，我們可能習慣於分析「老客戶為什麼續約？」、「老客戶還想要什麼功能？」，因為這些數據最容易取得。但這些老客戶之所以是「倖存者」，不只是因為他們認同我們的方案，有沒有可能也是因為他們已習慣了我們的缺點。而新客銷售的真正致命傷，可能是藏在那些「看過你的產品卻轉身離開」，甚至是「選擇買競爭對手產品」的潛在客戶心裡。
倖存職能偏差：這是「視角的錯誤」。在B2B長長的決策鏈中，我們常常習慣於跟「最聊得來」或「最常對接」的產品使用者深切討論。但卻沒發現採購、研發、資訊或總經理等的「隱形成員」手裡也握著決定是否簽字的操縱桿，而他們看解決方案的角度，有時候跟使用者的需求是截然不同的。