10 rozhodovacích dovedností, které by podnikatelé měli ovládat

Přemýšleli jste někdy nad tím, kolik vědomých rozhodnutí denně děláme?

Kolem 35 000.

Číslo se může zdát pro průměrného rozhodujícího dospělého člověka poněkud zdrcující. Velká část z toho je však triviální nebo končí bez výsledku. Některé z nich jsou obvyklé. Ale pár z nich je docela citlivých. 

Rozhodování je proces poháněný daty a emocemi. A neexistuje na něj univerzální pravidlo. Každý má jinou intuici a perspektivu.

Ale ano, jedna věc je společná – pozitivní výsledek. A to je možné při efektivním využití omezeného času, peněz a zdrojů. 

Podnikatelé žijí a dýchají pro rozhodnutí. Ne všichni ale disponují dobrými rozhodovacími dovednostmi. Může to znít hrozně, ale 98 % podniků je ve svých rozhodovacích postupech neproduktivních.

A mezi nejčastější faktory patří tlak na konečný termín, pocit vnitřností, dohady, neorganizované zacházení s daty a určitý stereotypní přístup. 

Pokud vám připadají vaše plánovací metody méně produktivní a více dřiny, jednoduše se uvolněte a předstírejte, že je to spíše cesta než cíl.

Abyste ze své podnikatelské cesty vytěžili maximum, provedu vás 10 dovednostmi pro rozhodování.

Tyto časem prověřené metody, které se chystáte použít, vám pomohou přijmout vypočítavá rizika a stát se úspěšným plánovačem. 

1. Finanční plánování (analýza nákladů a výnosů)

Jak zjistit, zda jste finančně zdatní, než se pustíte do projektu?

Samozřejmě musíte mít připravený rozpočtový plán. 

Pro výpočet odpovědnosti a budoucích výdajů je analýza nákladů a přínosů nepopiratelně nepostradatelnou dovedností při rozhodování. 

Byl to AJEJ Dupuit (francouzský inženýr a ekonom), který jako první navrhl tuto metodu finančního plánování v roce 1844. 

Pomocí finančních dovedností můžete vyhodnocovat výdaje, porovnávat, překonávat nejistoty a měřit příjmy, které by vaše podnikání mohlo generovat. Kromě toho vám tato metoda poskytuje náhled na náklady obětované příležitosti. 

Jaké jsou tedy „náklady příležitosti“? 

Jsou to promarněné nebo alternativní příležitosti, na které byste při rozhodování narazili. 

Můžete například vybrat některé úkoly před jinými. A to vám může poskytnout přehled o těch nedotčených oblastech, které by mohly nabídnout lepší finanční výhody.  

Chcete-li z analýzy nákladů a přínosů vytěžit maximum, je MS Excel dobrou výchozí možností pro vytvoření šablony.

Kromě toho můžete použít software pro řízení projektů, jako je projectmanager.com , který nabízí funkce specifické pro firmy, jež vám umožňují sledovat a plánovat rozpočet.

2. Správa informačního přetížení (diagramy afinity)

Přemíra všeho je špatná a sběr dat není takovou výjimkou. 

Pokud jde o rozhodování, množství a relevance jsou dva klíčové faktory, které mohou jinak bránit vašemu procesu plánování. Pamatujte, že lidé mají poměrně omezené kognitivní schopnosti. 

A neschopnost porozumět obrovským verbálním datům by mohla vést pouze ke špatné kvalitě rozhodování. 

Pro efektivní zvládání informačního zahlcení je jedním z řešení afinitní diagram. Je to klasická rozhodovací dovednost, která vám může pomoci s kontrolou pomocí dat.

Japonský antropolog Džiró Kawakita poprvé navrhl tuto metodu v 60. letech 20. století. Je také známá jako metoda KJ a pomáhá uspořádat datový chaos a vnést jasnost do rozhodování.

Afinita sama o sobě znamená stupeň blízkosti. A shromážděné informace jsou seskupeny podle jejich relevance. 

To také umožňuje lidem navrhnout proces myšlení na základě předem vytvořených představ.

Co tedy tato dovednost skutečně potřebuje?

Pero, lepící papírky a dobrá brainstormingová session. Pokud ale necítíte potřebu pera a papíru, můžete použít nástroje pro tvorbu šablon.

Například diagram afinity superzáhlaví pro lidské zdroje vytvořený pomocí Lucid.app je identický s tradiční metodou.

Afinitní diagramy jsou všechny o uspořádání ohromně složitých a rozsáhlých informací, které spolu tak či onak souvisí. 

Bez dosažení konsensu mezi týmem je proces neúplný. 

Hlavní myšlenkou je seskupit všechna data do samostatných záhlaví a souvisejících kontextů. Vaše rozhodování s afinitním diagramem však může zahrnovat i některé změny v rozvržení. 

Například následující diagram afinity pro onboarding zákazníků analyzuje cestu od počátečního zapojení k udržení zákazníka v lineárním toku (namísto řazení podle záhlaví).

3. Zkoumání více výsledků (strom rozhodnutí)

Vždy existují nejistoty, které zastiňují váš akční plán. Ale když vidíte potenciální vícenásobné výsledky, musíte zmapovat několik postupů.

K tomu se hodí vaše dovednosti při navrhování efektivní struktury. A tou strukturou je rozhodovací strom. Umožňuje měřit pravděpodobnost řady možností s určitým stupněm úspěchu.

Stromy s více odpověďmi – koncept, který poprvé předvedl v roce 1986 John Ross Quinlan.

Rozhodovací strom vám pomůže porozumět odměnám a rizikům každého možného rozhodnutí, které byste mohli udělat. Stromový model má tři uzly, z nichž každý představuje průběh akce.

• Prvním z nich je kořenový uzel, který se zaměřuje na vaše velká rozhodnutí.
• Po prvním uzlu následují větve (čáry šipek), které představují více cest. Nabízejí možnosti, ze kterých si pravděpodobně vyberete.
• Kromě toho se rozšiřují na listové uzly, které představují několik možných výsledků pro každou volbu.

Pro usnadnění procesu rozhodování můžete použít nástroj SmartDraw a jeho funkce, které jsou uvedeny níže:

Rozhodovací strom vám může pomoci, když:

• Rozumíte modelu s vysokou pravděpodobností faktoru vašich výsledků.
• Rozumíte modelu, ale nejste si jisti svými výsledky.
• Rozumíte modelu, ale nemůžete přijít na své výsledky.
• Nerozumíte modelu, ale můžete si být svými výsledky jistý.
• Ani nerozumíte modelu, ani nedokážete odhadnout své výsledky.

4. Rozhodování pomocí mentální zkratky (heuristická metoda)

Jaké by bylo vaše rozhodnutí, až to vyjde jako bleskový rozsudek? 

Obecně platí, že první část informace ignorující její podrobnou část řídí naše rychlá rozhodnutí. Tím buď ušetříme čas, nebo se vystavíme riziku. 

Tento vlivný druh rozhodování se obecně nazývá heuristická metoda. 

V 70. a 80. letech dva významní psychologové, Daniel Kahneman a Amos Tversky, prováděli výzkum lidského rozhodovacího chování. Studie ilustruje přístup, který člověk při řešení problému zaujímá na základě své osobní zkušenosti. 

Dále, v roce 2008, výzkum vedený Shahem a Oppenheimerem přidal větší váhu heuristické metodě. Poukázali na to, že schopnost rychlého rozhodování pomáhá snižovat úsilí tím, že se zaměří na konkrétní vodítka a zkoumá méně, ale relevantních možností. 

Například, jak zjistit, zda někomu můžete věřit nebo jakým směrem se vydat. 

V takových případech opravdu nepotřebujeme trávit čas analyzováním každé informace o dané osobě nebo místě. Vše se scvrkává na vaše zkušenosti, intuici a předpojaté představy. 

V jiném případě heuristika nastavila vzorec tak, že zákazníci mají pocit, že drahé položky mají lepší kvalitu než ty levnější. 

Ale v mnoha jiných případech může heuristika vytvářet neobjektivní rozhodnutí. To, že některé soudy upřednostnily vaše zkušenosti, neznamená, že by to znovu fungovalo. Tím by se otevřel prostor pro chyby. 

Proto byste měli metodu heuristiky používat pouze v přesně náročných situacích.

5. Vizuální prezentace (diagram vlivu) 

Data lze nejlépe prezentovat ve vizuální podobě, která je srozumitelnější a usnadňuje získávání informací. Pokud jsou data v abstraktní podobě, můžete bez problémů propojit nezávislé proměnné a sledovat souvislosti mezi nimi.

Diagram vlivu je jedním z nejúčinnějších nástrojů vizuální strategie, který si zaslouží své místo ve vašem rozhodovacím procesu. Termín poprvé použili v roce 1973 výzkumníci Dr. James Matheson a profesor Ronald Howard.

Pro práci s diagramem vlivu by si každý v týmu měl být vědom každé fáze, na které bude pracovat. Když každý proces rozložíte do diagramu, uvidíte jasný obrázek jejich různých souvislostí a důsledků v každém kroku procesu. 

Podobně jako vývojový diagram používá diagram vlivu různé zápisy a funkce přetažení, což usnadňuje organizaci dat:

• Obdélník: Rozhodnutí
• Ovál: náhoda/nejistota
• Dvojitý ovál: Deterministický
• Hexagon: Hodnota nebo Cíl
• Zaoblený obdélník: Funkce
• Plné/ tečkované čáry: vliv

Nyní, jak podobné/různé jsou diagram vlivu a rozhodovací strom?

Ačkoli jsou oba znázorněny vývojovým diagramem, existuje jemný rozdíl. 

Rozhodovací strom poskytuje komplexní a kontextové znalosti se sadou vzájemně propojených voleb a výsledků. Diagram vlivu se naopak více zaměřuje na vizuální znázornění vstupů, voleb a cílů.

Diagram vlivu se prezentuje jako praktický nástroj pro shrnutí klíčových oblastí. 

Všimněte si, že vizuální strategie, jako je tato, by se neměly používat před složitějšími rozhodovacími metodami, jako je rozhodovací strom. Existují metody vizualizace, které redukují nepořádek dat na proveditelné kroky a poskytují jasný obraz o cílech.

6. Posouzení komplexních a vícenásobných alternativ (rozhodovací analýza podle více kritérií)

Obchodní problémy jsou obecně neočekávané a složité. Ale čím jsou spletitější, tím více vytvářejí prostor pro alternativy. 

Jako vedoucí týmu musí podnikatel uvítat pohled každého a vytvořit více strategií rozhodování. 

Multiple Criteria Decision Analysis (MCDA) je jednou z těch účinných metod, které přinášejí kolektivní nápady lidí. Metoda jim umožňuje přemýšlet, ptát se, vyhovět, rozhodovat se, znovu přemýšlet a nakonec se rozhodnout. 

Od případů obchodního použití až po vládní plánování a dokonce i domácí aplikace má MCDA klíčovou roli při hledání společných možností řešení. 

Pokud jde o rozhodovací proces, Decerns MCDA je efektivní nástroj, který dokáže zpracovat všechny zmíněné dotazy, ať už osobní nebo profesní.

Bylo to v polovině 1960. let, kdy prof. Bernard Roy a jeho kolegové vyvinuli metodu MCDA k vytvoření doporučení pro jakýkoli obchodní problém. 

Od té doby se MCDA stala efektivním nástrojem pro podporu rozhodování v jakékoli skupinové diskusi nebo brainstormingu. Může být užitečná pro výběr nových projektů/investic, sestavování užšího výběru uchazečů o zaměstnání, žádostí o stipendia a mnoha podnikatelských úkolů.

Kromě podnikání může zachraňovat životy.

Nedávno na Novém Zélandu skupina odborníků a ošetřovatelského personálu vyvinula nástroj MCDA pro prioritizaci pacientů nakažených Covid-19. Tento rozhodovací nástroj jim pomohl zjistit několik zdravotních aspektů pacientů a upřednostnit ty, kteří potřebovali urgentní přijetí na JIP.

7. Stanovení priorit a spolupráce (proces analytické hierarchie)

Řekněme, že si chcete koupit jeden z vybraných telefonů dle vašeho výběru. Jeden se snadno vejde do vašeho rozpočtu a splní všechny vaše základní potřeby. Zatímco jiný telefon je nabitý funkcemi za prémiovou cenu.

jak se rozhodneš? 

Můžete vyjmenovat klady a zápory nebo se můžete spolehnout na své instinkty. Můžete oslovit své technicky zdatné přátele. 

Ale pokud jde o upřednostňování úkolů s vysokými sázkami, potřebujeme proces analytické hierarchie (AHP). Chcete-li dosáhnout svých obchodních cílů, je nutné upřednostňovat projekty v pořadí, aby nedošlo ke snížení výkonu. 

Pro vedoucí firmy však může být analýza složitých projektů pomocí manuálních analytických metod náročná a náchylná k chybám.

Proto potřebují specializovaný nástroj pro AHP , který využívá základní matematiku potřebnou pro párové porovnávání, kolaborativní hlasování, analýzu stability a mnoho dalších metrik.

Podle zprávy potřebovalo opravu přibližně 45 % mostů v USA.

Kvůli nedostatku prostředků na údržbu však nebylo možné opravit každý jednotlivý most. Odborníci proto použili metodu AHP k vývoji systému hodnocení, který by mohl snížit zkreslení rozhodování a pomoci identifikovat mosty pod rizikem, které vyžadují okamžitou pozornost. 

Bylo to v 1970. letech, kdy profesor Thomas L. Saaty vyvinul rozhodovací metodu, která by mohla sloužit jako nástroj pro organizaci složitých rozhodnutí. 

Tehdy se problémy měřily na základě brainstormingu a zjevných potřeb. 

Dnes existuje mnoho aplikací, které zahrnují matematickou a psychologickou analýzu. 

A pro obchodní lídry je AHP jedním z nejlepších nástrojů pro hodnocení nebo hodnocení různých možností, které nejlépe vyhovují jejich problémovým potřebám.

8. Plánování chování pro zákazníky/trh (analýza diskrétní volby)

Jak můžete zjistit, co vaši zákazníci na vašem produktu ocení nejvíce?

Vzhledem ke konkurenčnímu a funkcemi nabitému trhu je pro podniky náročným úkolem zjistit aspekty místa jejich zákazníka. 

Behaviorální aspekt zákazníků je citlivé téma. Mnoho podnikatelů mu však plně nerozumí a v kampaních sází s tunami peněz.

Opravdu potřebují změnit způsob, jakým se rozhodují.

A pokud jde o efektivní plánování chování. Analýza diskrétní volby vám může pomoci činit cílená rozhodnutí.

Mnoho výzkumných prací Moshe Ben-Akiva a Stevena R. Lermana zavedlo metodu zpět v 70. a 80. letech. Díky jejich přispění dnes máme software, který může usnadnit rozhodovací proces, jako je Stata a SAS/MDC.

Nyní se podívejme na příklad.

Řekněme, že máte automobilku. Vaši konkurenti nedávno začali nabízet atraktivní prodejní balíčky. Vaše tržby však klesají. 

Stejně jako většina automobilových společností byste měli tendenci rozhodovat se tradiční metodou. Zde představíte svým zákazníkům některé potenciální prodejní nabídky a zeptáte se jich, s jakou pravděpodobností by je koupili.

Ale tady je problém!

Než vám dojdou nápady a rozpočet, měli byste se zeptat pouze na omezený počet prodejních nabídek. Takže musí existovat lepší způsob. 

Nyní se zamyslete nad funkcemi, které mohou ovlivnit jejich rozhodování. Klíčem je zde simulovat stovky potenciálních prodejních nabídek z mnoha komponent. 

Zvažte nabídku: Model 3 za 17,000 80 $ s 30% protihodnotou. 18% akontace s půjčkou na 5 měsíců a XNUMX% úrok. 

Software, na kterém pracujete, kombinuje tyto nabídky a vytváří různé nabídky, které jsou prezentovány vedle sebe v průzkumu mezi potenciálními zákazníky, kteří jsou požádáni, aby si vybrali tu, která je nejvíce osloví.

Poté se zobrazí nová sada zcela odlišných nabídek a spotřebitelé jsou znovu požádáni, aby je ohodnotili a podle toho vybrali. 

Každý respondent průzkumu je požádán, aby si vybral 10 až 15krát, přičemž vyhodnotí 30-50 náhodně vytvořených nabídek. 

Když máte dostatečně velké vzorky, software shromažďuje informace o tisících možností a měří preference. 

A pak vytváří skóre preferencí pro každou funkci produktu, kde je skóre pro každého zákazníka jiné. 

Tato data lze použít k určení nejoptimálnější kombinace funkcí, která se aplikuje na statistický vzorec a umožňuje vypočítat preference, podíly nebo podíly spotřebitelů, kteří preferují konkrétní prodejní dohodu před jinou. 

9. Kritické myšlení nebo designové myšlení (myšlenkové mapy)

Proč by někdo potřeboval designové myšlení? 

Lidé mohou být dobří myslitelé, ale ne většina z nich jsou dobří implementátoři.  

Obecně platí, že při brainstormingu nového projektu profesionálové používají velmi lineární způsob chápání plánů. V důsledku toho se myšlenka neodráží organizovaným způsobem a vytváří prostor pro pochybnosti a rozptýlení.

Každý podnikatel proto musí pochopit vzorec myšlení. 

Design thinking je nelineární proces, kde se zabýváte více předpoklady a teoriemi založenými na vašich aktuálních zdrojích a situaci. 

Tato myšlenka nebyla mnohým dobře známá až do 70. let 20. století, kdy anglický autor Tony Buzan představil techniku ​​myšlenkového mapování.

Je to kreativní technika pro navrhování rozvětveného rozvržení, která je analogická neuronům. Dnes je myšlenkové mapování cenným nástrojem pro plánování nebo shromažďování informací v podnikání, vzdělávání a výzkumu. A jedním z efektivních nástrojů, které doporučuji pro designové myšlení, je online software pro tvorbu diagramů - EdrawMax.

Podívejme se na příklad. Mapa zde ilustruje hodnocení prodeje s pěti hlavními komponentami – potenciální zákazníci, konverzní poměr, průměrné prodeje, počet transakcí a marže. Kromě toho se rozšiřují na dílčí součásti, které zprostředkovávají několik akcí, které lze provést.

Zjistíte také, že každá dílčí komponenta je řazena v pořadí podle priority. A jak budete pokračovat, můžete dále vytvářet větve a dílčí větve k těmto dílčím komponentám pro zpřesněné posouzení.

10. Modelování kombinací a vztahů (lineární programování)

Je jisté, že podnik bude čelit mnoha výzvám, pokud spadá do konkurenčního výklenku: od splnění měnících se požadavků až po zkrácení dodací lhůty zákazníků.

Jedním z hlavních důvodů je neefektivní využívání omezených zdrojů a strategií.

A nejlepším způsobem, jak toho dosáhnout, je použít kombinaci, která určuje počet možných uspořádání těchto zdrojů uspořádaným způsobem. 

Kombinace těchto dvou je matematická technika, která vám může pomoci najít to nejlepší řešení pro jakoukoli nepřehlednou situaci.

A když mluvím o kombinaci, mám na mysli lineární programování. 

Protože lineární programování vytváří vztah mezi proměnnými, je snazší dělat vypočítaná rozhodnutí. 

Propojením optimálních bodů můžete systematizovat své služby, řídit rizika a automatizovat. 

Jednoduše řečeno, je to jako najít nejkratší cestu k cíli za jízdy s minimálními překážkami v cestě. 

Například stravovacím službám je přiděleno doručení domů na 5 adres – A, B, C, D a E. Aby bylo zajištěno rychlé doručení jídla, měli by brát v úvahu vzdálenost a čas. 

Kromě toho by také měli zvládat nejisté scénáře, jako je omezené množství paliva, hustý provoz nebo neočekávané zatáčky, a udržet podnik bez újmy. 

V takovém scénáři můžete ručně zjistit nejoptimálnější trasu pro odevzdání potravinových balíčků na každé rezervované adrese. 

V příliš komplikovaných situacích, jako jsou výrobní závody, staveniště atd., je však pro podnikatele nemožné sledovat a strukturovat data pomocí standardních počítačových aplikací. 

Proto se vyvíjejí nástroje lineárního programování, jako je LINGO , které využívají matematické modelování k vytváření řešení šetrných k zdrojům a času.

Závěr

Deset rozhodovacích dovedností – to je vše, co potřebujete. Doufejme, že vám tato příručka poskytla určitý přehled o tom, jaké metody použít pro konkrétní podnikové problémy.

Než to tedy zakončím, zanechám vám několik závěrečných tipů pro etické rozhodování, které jsou užitečné v každé situaci:

• Nikdy nepřemýšlejte a nesbírejte
• Vyhněte se přílišnému sebevědomí
• Neustále zdokonalujte a optimalizujte své plánování
• Nechte se povzbudit, abyste prozkoumali zkušenosti konkurence jako měřítka

Šťastné rozhodování!