10 Vještina donošenja odluka koje bi preduzetnici trebalo da OSVLADE

Jeste li se ikada zapitali, koliko svjesnih odluka donosimo svaki dan?

oko 35,000. 

Broj može izgledati pomalo neodoljiv za prosječnu odraslu osobu koja je odlučna. Međutim, veliki dio toga je trivijalan ili završava bez rezultata. Neki od njih su uobičajeni. Ali neki od njih su prilično osjetljivi. 

Donošenje odluka je praksa koju potiču podaci i emocije. I ne postoji jedno pravilo za sve. Svako ima različite intuicije i perspektive.

Ali da, jedna stvar je zajednička – pozitivan ishod. A to je moguće uz efikasno korištenje ograničenog vremena, novca i resursa. 

Preduzetnici žive i dišu odluke. Ali nisu svi dobri u vještinama donošenja odluka. Možda zvuči užasno, ali 98% preduzeća završi neproduktivno sa svojim praksama donošenja odluka.

A najčešći faktori uključuju pritisak na rokove, osjećaj crijeva, nagađanja, neorganizirano rukovanje podacima i neki stereotipni pristup. 

Ako smatrate da su vaše metode planiranja manje produktivne i više mukotrpne, jednostavno se opustite i pretvarajte se da više liči na putovanje nego na odredište.

Kako biste maksimalno iskoristili svoje poduzetničko putovanje, sada ću vas provesti kroz 10 vještina donošenja odluka.

Ove provjerene metode koje ćete slijediti pomoći će vam da preuzmete proračunate rizike i postanete uspješan planer. 

1. Finansijsko planiranje (Cost-Benefit analiza)

Kako utvrditi da li ste finansijski sposobni prije nego započnete projekat?

Naravno, potreban vam je plan budžeta. 

Za izračunavanje odgovornosti i budućih troškova, analiza troškova i koristi je nesumnjivo neophodna vještina donošenja odluka. 

AJEJ Dupuit (francuski inženjer i ekonomista) je prvi predložio ovu metodu finansijskog planiranja 1844. 

Koristeći finansijske vještine, možete procijeniti troškove, napraviti poređenja, prevazići neizvjesnosti i mjeriti prihode koje bi vaše poslovanje moglo ostvariti. Osim toga, ova metoda vam daje uvid u oportunitetne troškove. 

Dakle, šta je „oportunitetni trošak“? 

To su propuštene ili alternativne prilike na koje biste naišli prilikom donošenja odluka. 

Na primjer, možete odabrati neke zadatke umjesto drugih. I ovo vam može dati pregled onih netaknutih područja koja bi mogla ponuditi bolje finansijske koristi.  

Da biste maksimalno iskoristili svoju analizu troškova i koristi, MS Excel je dobra zadana opcija za izradu predloška.

Osim toga, možete koristiti softver za upravljanje projektima kao što je projectmanager.com koji nudi funkcije specifične za poslovanje koje vam omogućavaju da nadgledate i planirate svoj budžet.

2. Upravljanje preopterećenjem informacijama (dijagrami afiniteta)

Višak svega je loš i prikupljanje podataka nije takav izuzetak. 

Što se tiče donošenja odluka, količina i relevantnost su dva ključna faktora koji bi inače mogli ometati vaš proces planiranja. Imajte na umu da ljudi imaju prilično ograničene kognitivne sposobnosti. 

A nemogućnost razumijevanja velikih verbalnih podataka mogla bi samo dovesti do lošeg kvaliteta odluka. 

Za efikasno upravljanje preopterećenjem informacijama, dijagram afiniteta je jedno od rješenja. To je klasična vještina donošenja odluka koja vam može pomoći da kontrolirate korištenje podataka. 

Japanski antropolog Jiro Kawakita prvi je predložio ovu metodu 1960-ih. Takođe poznat kao KJ metoda, pomaže u organizaciji nereda podataka i unosi jasnoću u donošenje odluka.

Afinitet, sam po sebi, znači stepen bliskosti. A prikupljene informacije su grupisane prema njihovoj relevantnosti. 

Ovo također omogućava ljudima da dizajniraju svoj proces razmišljanja na osnovu unaprijed stvorenih predodžbi.

Dakle, šta je ovoj vještini zaista potrebno?

Olovka, ljepljive bilješke i dobra ideja za razmišljanje. Međutim, ako ne osjećate potrebu za olovkom i papirom, možete koristiti alate za pravljenje šablona. 

Na primjer, dijagram afiniteta super zaglavlja za ljudske resurse kreiran pomoću Lucid.app identična je tradicionalnoj metodi.

Dijagrami afiniteta se odnose na organiziranje izuzetno složenih i velikih informacija koje su povezane na ovaj ili onaj način. 

Proces je nepotpun bez izgradnje konsenzusa među timom. 

Glavna ideja je grupirati svaki podatak pod zasebnim zaglavljima i povezanim kontekstima. Međutim, vaše donošenje odluka sa dijagramom afiniteta može uključivati ​​i neke promjene u izgledu. 

Na primjer, sljedeći dijagram afiniteta za ukrcavanje kupaca analizira putovanje od početnog angažmana do zadržavanja u linearnom toku (umjesto sortiranja ispod zaglavlja).

3. Istraživanje višestrukih ishoda (Stablo odlučivanja)

Uvijek postoje neizvjesnosti koje zasjenjuju vaš plan akcije. Ali kada vidite potencijalne višestruke ishode, morate zacrtati nekoliko pravaca djelovanja.

Da biste to učinili, vaše vještine u postavljanju efikasne strukture dobro će doći. A ta struktura je stablo odlučivanja. Omogućava vam da izmjerite vjerovatnoću niza mogućnosti do određenog stepena uspjeha.

Drveće s više odgovora – koncept koji je 1986. godine prvi demonstrirao John Ross Quinlan.

Stablo odluka vam pomaže da shvatite nagrade i rizike svake moguće odluke koju možete donijeti. Model nalik stablu ima tri čvora svaki koji predstavlja pravce djelovanja.

• Prvi je Root čvor koji se fokusira na vaše velike odluke.
• Nakon prvog čvora, postoje grane (linije strelica) koje predstavljaju više puta. Predlažu opcije od kojih ćete vjerovatno birati.
• Nadalje, oni se protežu na lisne čvorove koji predstavljaju nekoliko mogućih ishoda za svaki izbor.

Da biste olakšali proces donošenja odluka, možete koristiti Smartdraw alat i njegove karakteristike prikazane u nastavku:

Stablo odlučivanja može vam pomoći kada:

• Razumijete model sa visokim faktorom vjerovatnoće vaših ishoda.
• Razumijete model, ali niste sigurni u svoje rezultate.
• Razumijete model, ali ne možete shvatiti svoje rezultate.
• Ne razumijete model, ali možete biti donekle sigurni u svoje ishode.
• Niti razumijete model niti možete shvatiti svoje rezultate.

4. Odluka koristeći mentalnu prečicu (heuristička metoda)

Kakva bi bila vaša odluka kada to ispadne kao hitna presuda? 

Općenito, prvi dio informacija zanemarujući njihov detaljan dio pokreće naše brze odluke. Na taj način ili štedimo vrijeme ili se samo izlažemo riziku. 

Ova utjecajna vrsta donošenja odluka općenito se naziva heuristički metod. 

Još 70-ih i 80-ih godina dva istaknuta psihologa, Daniel Kahneman i Amos Tversky, istraživali su ponašanje ljudi u odlučivanju. Studija ilustruje pristup koji osoba koristi na osnovu svog ličnog iskustva da reši problem. 

Nadalje, 2008. godine, istraživanje koje su proveli Shah i Oppenheimer dodalo je veću težinu heurističkoj metodi. Oni su istakli da vještina brzog donošenja odluka pomaže u smanjenju napora fokusiranjem na određene znakove i ispitivanjem manjeg broja, ali relevantnih opcija. 

Na primjer, kako znati možete li vjerovati nekome ili kojim smjerom da putujete. 

U takvim slučajevima, zapravo ne moramo trošiti vrijeme na analizu svake informacije o toj osobi ili mjestu. Sve se svodi na vaša iskustva, intuiciju i unaprijed stvorene predodžbe. 

U drugom slučaju, heuristika postavlja obrazac na način da kupci osjećaju da skupovi artikli imaju bolji kvalitet od onih jeftinijih. 

Ali u mnogim drugim slučajevima, heuristika može stvoriti pristrasne odluke. Samo zato što su neke prosudbe pogodovale vašim iskustvima, to ne znači da će to ponovo funkcionirati. Ovo bi otvorilo prostor za greške. 

Stoga heuristički metod treba koristiti samo u precizno zahtjevnim situacijama.

5. Vizuelna prezentacija (dijagram utjecaja) 

Podaci se najbolje mogu prikazati u vizuelnom obliku što ih čini razumljivim i lakšim za dobijanje uvida. Kada su podaci u svom apstraktnom obliku, možete povezati nezavisne varijable i pratiti veze između njih bez ikakvih problema.  

An dijagram uticaja je jedan od najboljih efikasnih alata vizualne strategije koji zaslužuje svoje mjesto u vašem procesu donošenja odluka. Pojam su prvi upotrijebili istraživači dr. James Matheson i prof. Ronald Howard 1973. godine. 

Da biste radili sa dijagramom utjecaja, svi u timu bi trebali biti svjesni svake faze na kojoj će raditi. Kada svaki proces izložite u dijagram, vidite jasnu sliku njihovih različitih veza i posljedica u svakom koraku u procesu. 

Poput dijagrama toka, dijagram utjecaja koristi različite notacije i funkcije povlačenja i ispuštanja koje olakšavaju organiziranje podataka:

• Pravougaonik: Odluka
• Oval: šansa/neizvesnost
• Dvostruki oval: deterministički
• Heksagon: vrijednost ili cilj
• Zaobljeni pravougaonik: Funkcija
• Pune/isprekidane linije: Utjecaj

Sada, koliko su slični/različiti dijagram utjecaja i stablo odlučivanja?

Iako su oba predstavljena dijagramom toka, postoji suptilna razlika. 

Stablo odlučivanja pruža sveobuhvatno i kontekstualno znanje sa skupom međusobno povezanih izbora i ishoda. Dok je dijagram uticaja više fokusiran na vizuelni prikaz inputa, izbora i ciljeva.

Dijagram uticaja se predstavlja kao praktičan alat za sumiranje ključnih oblasti. 

Imajte na umu da se vizualne strategije poput ove ne bi trebale koristiti prije složenijih metoda odlučivanja kao što je stablo odlučivanja. Postoje metode vizualizacije kako bi se zbrka podataka smanjila u korake koji se mogu primijeniti i da bi se predstavila jasna slika ciljeva.

6. Procjena složenih i višestrukih alternativa (analiza odlučivanja po više kriterija)

Poslovni problemi su generalno nepredviđeni i složeni. Ali što su zamršeniji, to više stvaraju prostora za alternative. 

Kao vođa tima, preduzetnik treba da prihvati svačiju tačku gledišta i proizvede višestruke strategije odlučivanja. 

Analiza odlučivanja po više kriterijuma (MCDA) je jedna od onih efikasnih metoda koje donose kolektivne ideje ljudi. Metoda im omogućava da razmišljaju, ispituju, povinuju se, odlučuju, preispituju i na kraju odluče. 

Od slučajeva poslovne upotrebe do vladinog planiranja, pa čak i aplikacija u domaćinstvu, MCDA ima ključnu ulogu u pronalaženju zajedničkih izbora za rješenje. 

Govoreći o procesu donošenja odluka, Decerns MCDA je efikasan alat koji može da obradi sve navedene upite, kako lične tako i profesionalne.

Bilo je to sredinom 1960-ih kada su prof. Bernard Roy i njegove kolege razvili MCDA metodu za kreiranje preporuka za bilo koji poslovni problem. 

Od tada, MCDA je efikasan alat za podršku odlučivanju za bilo koju grupnu diskusiju ili sesiju brainstorminga. Može biti korisno za odabir novih projekata/investicija, uži izbor kandidata za posao, prijave za stipendije i mnoge poduzetničke zadatke. 

Osim posla, može spasiti živote.

Nedavno je na Novom Zelandu grupa stručnjaka i medicinskog osoblja razvila MCDA alat za određivanje prioriteta pacijenata zaraženih Covid-19. Alat za donošenje odluka pomogao im je da shvate nekoliko medicinskih aspekata pacijenata i daju prioritet onima kojima su bili potrebni hitni prijemi na intenzivnu terapiju. 

7. Određivanje prioriteta i saradnja (proces analitičke hijerarhije)

Recimo, želite da kupite jedan od odabranih telefona po vašem izboru. Jedan se lako uklapa u vaš budžet i može ispuniti sve vaše osnovne potrebe. Dok je drugi telefon opremljen funkcijama sa premium cijenom. 

Kako ćeš odlučiti? 

Možete navesti prednosti i nedostatke ili ovisiti o vašim instinktima. Možda se obratite svojim prijateljima koji su upućeni u tehnologiju. 

Ali u pogledu davanja prioriteta zadacima sa visokim ulozima, proces analitičke hijerarhije (AHP) je ono što nam treba. Da biste postigli svoje poslovne ciljeve, potrebno je odrediti prioritete projekata kako ne bi došlo do ugrožavanja performansi. 

Za poslovne lidere, međutim, analiza složenih projekata korištenjem ručnih analitičkih metoda može biti izazovna i sklona greškama.

Stoga im je potrebno a namjenski alat za AHP koji koristi osnovnu matematiku potrebnu za poređenje u parovima, zajedničko glasanje, analizu stabilnosti i mnoge druge metrike.

Prema izvještaju, oko 45% mostova u SAD-u je bilo potrebno popraviti.

Međutim, zbog nedovoljnih sredstava za održavanje nije bilo moguće popraviti svaki most. Stoga su stručnjaci koristili AHP metodu da razviju sistem ocjenjivanja koji bi mogao smanjiti pristrasnost u odlučivanju i pomoći u identifikaciji podrizičnih mostova kojima je potrebna hitna pažnja. 

Bilo je to 1970-ih kada je prof. Thomas L. Saaty razvio metodu odlučivanja koja bi mogla poslužiti kao alat za organiziranje složenih odluka. 

Tada su se problemi mjerili na osnovu brainstorminga i očiglednih potreba. 

Danas postoji mnogo aplikacija koje uključuju matematičku i psihološku analizu. 

A za poslovne lidere, AHP je jedan od najboljih alata za bodovanje ili rangiranje različitih opcija koje najbolje odgovaraju njihovim problemskim potrebama.

8. Planiranje ponašanja za kupce/tržište (analiza diskretnog izbora)

Kako možete saznati šta će vaši kupci najviše cijeniti u vezi s vašim proizvodom?

Zbog konkurentnog tržišta i tržišta opterećenog karakteristikama, za preduzeća je težak zadatak da shvate aspekte mjesta svojih kupaca. 

The aspekt ponašanja kupaca je osjetljiva tema. Međutim, mnogim poduzetnicima nedostaje potpuno razumijevanje i kockaju se s tonama novca u kampanjama. 

Oni zaista moraju promijeniti način na koji donose odluke.

I što se tiče efikasnog planiranja ponašanja. Analiza diskretnog izbora može vam pomoći da donesete ciljane odluke.

Mnogi istraživački radovi Moshea Ben-Akive i Stevena R. Lermana uveli su metodu još 70-ih i 80-ih godina. Zahvaljujući njihovom doprinosu, danas imamo softver koji može olakšati proces donošenja odluka kao što su Stata i SAS/MDC.

Sada da vidimo primjer.

Recimo da imate auto kompaniju. Vaši konkurenti su nedavno počeli da nude atraktivne prodajne pakete. Međutim, vaša prodaja opada. 

Baš kao što radi većina automobilskih kompanija, vi biste bili skloni da donosite odluke koristeći tradicionalnu metodu. Ovdje upoznajete svoje kupce s nekim potencijalnim prodajnim poslovima i pitate ih kolika je vjerovatnoća da će ih kupiti.

Ali evo problema!

Trebali biste pitati samo o ograničenom broju prodajnih ponuda prije nego što vam ponestane ideja i budžeta. Dakle, mora postojati bolji način. 

Sada razmislite o karakteristikama koje mogu potaknuti njihovo donošenje odluka. Ovdje je ključ simulirati stotine potencijalnih prodajnih ponuda iz njegovih brojnih komponenti. 

Razmotrite ponudu: Model 3 za 17,000 dolara uz 80% zamjenske vrijednosti. 30% učešća uz kredit na 18 mjeseci i 5% kamata. 

Softver na kojem radite kombinuje ove ponude i stvara različite ponude koje su predstavljene jedna pored druge u anketi potencijalnih kupaca od kojih se traži da izaberu ono što im se najviše sviđa.

Zatim se prikazuje novi set potpuno drugačijih ponuda i od potrošača se ponovo traži da ih procijene i odaberu u skladu s tim. 

Od svakog ispitanika se traži da napravi izbor 10 do 15 puta, procjenjujući 30-50 nasumično kreiranih ponuda. 

Kada imate dovoljno velike uzorke, softver prikuplja informacije o hiljadama izbora i mjeri željene postavke. 

Zatim, proizvodi rezultate preferencija za svaku karakteristiku proizvoda gdje je ocjena različita za svakog kupca. 

Ovi podaci se mogu koristiti za određivanje najoptimalnije kombinacije karakteristika koja se primjenjuje na statističku formulu i omogućava izračunavanje preferencija, udjela ili udjela potrošača koji preferiraju određenu prodajnu ponudu u odnosu na drugu. 

9. Kritičko razmišljanje ili dizajnersko razmišljanje (mapiranje uma)

Zašto bi nekome bilo potrebno dizajnersko razmišljanje? 

Ljudi mogu biti dobri mislioci, ali većina njih nisu dobri implementatori.  

Generalno, dok razmišljaju o novom projektu, profesionalci koriste vrlo linearan način razumijevanja mapa puta. Posljedično, ideja se ne odražava na organiziran način i stvara prostor za sumnje i smetnje.

Stoga svaki poduzetnik mora razumjeti obrazac razmišljanja. 

Dizajnersko razmišljanje je nelinearan proces u kojem se bavite više pretpostavki i teorija na osnovu vaših trenutnih resursa i situacije. 

Ideja mnogima nije bila dobro poznata sve do 1970-ih kada je engleski pisac Tony Buzan predstavio Mapiranje uma tehnika. 

To je kreativna tehnika za dizajniranje razgranatog rasporeda koji je analogan neuronima. Danas je mapiranje uma vrijedan alat za planiranje ili prikupljanje informacija u poslovanju, obrazovanju i istraživanju. A jedan od efikasnih alata koji preporučujem za dizajnersko razmišljanje je online softver za dijagrame -EdrawMax .

Pogledajmo primjer. Mapa ovdje ilustruje procjenu prodaje sa pet ključnih komponenti – potencijalni klijenti, omjer konverzije, prosječna prodaja, broj transakcija i marža. Nadalje, oni se protežu na podkomponente koje prenose nekoliko koraka koji se mogu primijeniti.

Također ćete otkriti da je svaka podkomponenta rangirana po redoslijedu za dodjelu prioriteta. I kako idete dalje, možete dalje kreirati grane i podgrane za ove podkomponente za rafiniranu procjenu.

10. Modeliranje kombinacija i odnosa (linearno programiranje)

Sigurno je da će se preduzeće susresti s mnogo izazova ako potpadne pod konkurentsku nišu: od ispunjavanja promjenjivih zahtjeva do smanjenja vremena isporuke kupaca.

Jedan od glavnih razloga je neefikasna upotreba ograničenih resursa i strategija.

A najbolji način da se to postigne je korištenje kombinacije koja određuje broj mogućih rasporeda tih resursa na uredan način. 

Kombinacija ovo dvoje je matematička tehnika koja vam može pomoći da pronađete najbolje rješenje za svaku pretrpanu situaciju.

A kada govorim o kombinaciji, mislim na linearno programiranje. 

Kako linearno programiranje radi na stvaranju odnosa između varijabli, postaje lakše donositi proračunate odluke. 

Povezivanjem optimalnih tačaka možete sistemizovati svoje usluge, upravljati rizikom i automatizacijom. 

Jednostavnim riječima, to je kao da pronađete najkraći put do odredišta dok vozite s minimalnim preprekama na putu. 

Na primjer, servisu hrane je dodijeljena kućna dostava na 5 adresa – A, B, C, D i E. Kako bi bili sigurni da je dostava hrane brza, treba voditi računa o udaljenosti i vremenu. 

Osim toga, trebali bi upravljati i nesigurnim scenarijima poput ograničenog goriva, gustog saobraćaja ili neočekivanih skretanja i zadržati posao neoštećenim. 

U takvom scenariju možete ručno pronaći najoptimalniji put za odlaganje paketa hrane na svaku rezerviranu adresu. 

Međutim, u prekompliciranim situacijama kao što su proizvodni pogoni, gradilišta, itd... preduzetnicima je nemoguće pratiti i strukturirati podatke koristeći standardne kompjuterske aplikacije. 

Stoga, alati za linearno programiranje kao što su LINGO razvijeni su koji koriste matematičko modeliranje za kreiranje resursa i vremenski prihvatljivih rješenja.

zaključak

Deset vještina donošenja odluka — to je sve što vam treba. Nadamo se da vam je ovaj vodič dao neke uvide u to koje metode primijeniti za određene probleme poduzeća.

Dakle, prije nego što ovo završim, ostavljam vam nekoliko konačnih savjeta o etičkom donošenju odluka korisnih u svakoj situaciji:

• Nikada nemojte previše razmišljati i skupljati
• Izbjegavajte pretjerano samopouzdanje
• Nastavite usavršavati i optimizirati svoje planiranje
• Osjećajte se ohrabrenim da istražite iskustva konkurenata kao mjerila

Sretno donošenje odluka!