10 beslútfoarmjende feardichheden Undernimmers moatte MASTER

Oait ôffrege, hoefolle bewuste besluten meitsje wy elke dei?

Rûnom 35,000. 

It oantal kin lykje in bytsje oerweldigjend foar de gemiddelde beslissende folwoeksene. In grut part dêrfan is lykwols triviaal of einiget sûnder resultaat. Guon fan harren binne gewoane. Mar in pear fan harren binne frij gefoelich. 

Beslútfoarming is in praktyk oandreaun troch gegevens en emoasjes. En der is gjin ien-maat-past-alles regel oan it. Elkenien hat ferskillende yntuysjes en perspektiven.

Mar ja, ien ding is mienskiplik - in posityf resultaat. En dat is mooglik mei effisjint gebrûk fan beheinde tiid, jild en middels. 

Undernimmers libje en sykhelje besluten. Mar net allegear binne goed yn beslútfoarmingsfeardigens. It klinkt miskien ferskriklik, mar 98% fan bedriuwen einigje ûnproduktyf mei har beslútfoarmingpraktiken.

En de meast foarkommende faktoaren omfetsje deadlinedruk, gut gefoel, rieden, unorganisearre gegevensbehanneling, en wat stereotypyske oanpak. 

As jo ​​​​jo planningmetoaden minder produktyf fine en mear slûchslimme, ûntspanne dan gewoan en dien as it is mear as in reis dan in bestimming.

Om it measte út jo ûndernimmersreis te meitsjen, sil ik jo no troch 10 feardigens foar beslútfoarming liede.

Dizze tiid-teste metoaden dy't jo op it punt steane te folgjen sille jo helpe om berekkene risiko's te nimmen en in suksesfolle planner te wurden. 

1. Finansjele planning (kosten-batenanalyse)

Hoe kinne jo bepale oft jo finansjeel fit binne foardat jo in projekt ûndernimme?

Fansels moatte jo in budzjetplan yn plak hawwe. 

Om ferantwurding en takomstige útjeften te berekkenjen, is kosten-batenanalyse sûnder mis in ûnmisbere feardigens foar beslútfoarming. 

It wie AJEJ Dupuit (Frânsk yngenieur en ekonoom) dy't dizze metoade foar finansjele planning foar it earst yn 1844 foarstelde. 

Mei help fan finansjele feardigens kinne jo útjeften evaluearje, fergelikingen meitsje, ûnwissichheden oerwinne en de ynkomsten mjitten dy't jo bedriuw koe generearje. Boppedat, dizze metoade jout jo in ynsjoch yn kâns kosten. 

Dus wat is de "kânskosten"? 

It binne de miste as alternative kânsen dy't jo tsjinkomme by it meitsjen fan besluten. 

Jo kinne bygelyks guon taken kieze boppe in oar. En dit kin jo in oersjoch jaan fan dy ûnoantaaste gebieten dy't bettere finansjele foardielen kinne biede.  

Om it measte út jo kosten-batenanalyse te meitsjen, is MS Excel in goede standertopsje om jo sjabloan te bouwen.

Boppedat kinne jo projektbehearsoftware brûke lykas projectmanager.com dat biedt bedriuwsspesifike funksjes wêrmei jo jo budzjet kinne kontrolearje en planne.

2. Ynformaasje oerlêst beheare (affiniteitsdiagrammen)

Oerfloed fan alles is min en gegevenssammeling is gjin sa'n útsûndering. 

Wat beslútfoarming oanbelanget, binne kwantiteit en relevânsje twa wichtige faktoaren dy't jo planningproses oars kinne hinderje. Tink derom dat minsken frij beheind kognitive kapasiteiten hawwe. 

En in ûnfermogen om enoarme verbale gegevens te begripen koe allinich liede ta minne beslútkwaliteit. 

Om effektyf oerlêst fan ynformaasje te behearjen, is it Affinity-diagram ien fan 'e oplossingen. It is in klassike feardigens foar beslútfoarming dy't jo kin helpe jo te kontrolearjen mei it brûken fan gegevens. 

Japanske antropolooch Jiro Kawakita stelde dizze metoade foar it earst yn 'e jierren '1960 foar. Ek bekend as de KJ-metoade, helpt it om de gegevensrommel te organisearjen en dúdlikens te bringen yn beslútfoarming.

Affiniteit, op himsels, betsjut de graad fan tichtby. En de sammele ynformaasje wurdt groepearre neffens har relevânsje. 

Hjirmei kinne minsken ek har tinkproses ûntwerpe op basis fan foaropstelde ideeën.

Dus wat hat dizze feardigens echt nedich?

In pinne, plaknotysjes, en in goede brainstorming sesje. As jo ​​​​lykwols de needsaak foar pinne en papier net fiele, kinne jo ark foar sjabloanbouwer brûke. 

Bygelyks, in super header affiniteitsdiagram foar minsklike boarnen makke mei Lucid.app is identyk oan de tradisjonele metoade.

Affiniteitsdiagrammen binne allegear oer it organisearjen fan oerweldig komplekse en grutte ynformaasje dy't op ien of oare manier besibbe is. 

It proses is net kompleet sûnder konsensus te bouwen ûnder it team. 

It haadidee is om elke gegevens te groepearjen ûnder aparte kopteksten en relatearre konteksten. Jo beslútfoarming mei it Affinity-diagram kin lykwols ek wat feroaringen oan 'e yndieling befetsje. 

Bygelyks, de folgjende Affinity diagram foar klant oan board analysearret de reis fan earste ynset oant behâld yn in lineêre stream (ynstee fan sortearjen ûnder de kopteksten).

3. Undersykje meardere útkomsten (beslútbeam)

D'r binne altyd ûnwissichheden dy't jo plan fan aksje oerskaadje. Mar as jo potinsjele meardere útkomsten sjogge, moatte jo ferskate kursussen fan aksje yn kaart bringe.

Om dat te dwaan, komme jo feardichheden yn it opstellen fan in effektive struktuer fan pas. En dy struktuer is in beslútbeam. It makket it mooglik om te mjitten de kâns fan in ferskaat oan mooglikheden ta in bepaalde graad fan súkses.

Beammen mei meardere antwurden - it konsept dat yn 1986 foar it earst demonstrearre waard troch John Ross Quinlan.

In beslútbeam helpt jo de beleanningen en risiko's te begripen fan elke mooglike beslút dy't jo kinne nimme. It beam-like model hat trije knopen dy't elk de kursussen fan aksje fertsjintwurdigje.

• De earste is de rootknoop dy't him rjochtet op jo grutte besluten.
• Nei it earste knooppunt binne d'r tûken (pylklinen) dy't de meardere paden fertsjintwurdigje. Se lizze opsjes út wêrfan jo wierskynlik kieze.
• Fierder wreidzje se út nei de blêdknoppen dy't ferskate mooglike útkomsten foar elke kar fertsjintwurdigje.

Foar in gemak jo beslútfoarming proses, kinne jo gebrûk meitsje fan de Smartdraw tool en syn funksjes lykas hjirûnder presintearre:

In beslútbeam kin jo helpe as:

• Jo begripe it model mei in hege kâns faktor fan jo útkomsten.
• Jo begripe it model, mar binne ûnwis oer jo útkomsten.
• Jo begripe it model, mar kinne jo resultaten net útfine.
• Jo begripe it model net, mar kinne wat wis wêze oer jo útkomsten.
• Jo begripe it model net noch kinne jo jo útkomsten útfine.

4. Beslút mei help fan mentale fluchtoets (heuristyske metoade)

Hoe soe jo beslút wêze as dat as in snap oardiel komt? 

Yn 't algemien driuwt it earste stikje ynformaasje dy't it detaillearre diel dêrfan negeart, ús rappe besluten. Troch dit te dwaan, besparje wy tiid of sette wy ússels gewoan yn gefaar. 

Dizze ynfloedrike soarte fan beslútfoarming wurdt algemien de heuristyske metoade neamd. 

Werom yn 'e jierren '70 en '80, hawwe twa opmerklike psychologen, Daniel Kahneman en Amos Tversky, ûndersyk dien nei minsklik beslútgedrach. De stúdzje yllustrearret de oanpak dy't in persoan nimt op basis fan syn / har persoanlike ûnderfining om in probleem op te lossen. 

Fierder foege yn 2008 ûndersyk útfierd troch Shah en Oppenheimer mear gewicht ta oan de heuristyske metoade. Se wiisden op dat de flugge beslútfoarming feardigens helpt om ynspanningen te ferminderjen troch te fokusjen op bepaalde oanwizings en minder noch relevante opsjes te ûndersiikjen. 

Bygelyks, hoe te witten oft jo immen kinne fertrouwe of hokker rjochting te nimmen om te reizgjen. 

Yn sokke gefallen hoege wy net echt tiid te besteegjen oan it analysearjen fan elk stikje ynformaasje om dy persoan of in plak. It komt allegear del op jo ûnderfiningen, yntuysje, en foaropstelde ideeën. 

Yn in oar eksimplaar sette heuristyk in patroan op in manier dat klanten fiele dat de djoere items bettere kwaliteit hawwe dan de goedkeapere. 

Mar yn in protte oare gefallen kin heuristyk foaroardielende besluten meitsje. Krekt om't guon oardielen jo ûnderfiningen favorisearre hawwe, betsjuttet dat net dat it wer soe wurkje. Dit soe romte iepenje foar flaters. 

Dêrom moatte jo de heuristyske metoade allinich brûke yn krekte easket situaasjes.

5. Fisuele presintaasje (ynfloeddiagram) 

Gegevens kinne it bêste wurde presintearre yn fisuele foarm dy't it begryplik en makliker makket om ynsjoch te krijen. As gegevens yn har abstrakte foarm binne, kinne jo ûnôfhinklike fariabelen relatearje en ferbiningen tusken har folgje sûnder gedoe.  

An ynfloed diagram is ien fan de bêste effektive byldzjende strategy ark dat fertsjinnet syn plak yn jo beslútfoarming proses. De term waard foar it earst brûkt yn 1973 troch ûndersikers Dr. James Matheson en Prof. Ronald Howard. 

Om te wurkjen mei it Influence-diagram, moat elkenien yn it team bewust wêze fan elke poadium dêr't se oan wurkje. As jo ​​elk proses útlizze yn it diagram, sjogge jo in dúdlik byld fan har wikseljende ferbiningen en gefolgen by elke stap yn it proses. 

Lykas in flowchart brûkt it Influence-diagram ferskate notaasjes en slepe-en-drop-funksjes dy't it maklik meitsje om de gegevens te organisearjen:

• Rjochthoeke: Beslút
• Ovaal: Kâns / Unwissichheid
• Dûbele ovale: deterministysk
• Hexagon: wearde of doelstelling
• Rûne rjochthoeke: Funksje
• Fêste/stippele rigels: Ynfloed

No, hoe ferlykber/ferskillend Ynfloeddiagram en beslútbeam binne?

Hoewol se beide wurde fertsjintwurdige troch in streamdiagram, is d'r in subtyl ferskil. 

De beslútbeam leveret wiidweidige en kontekstuele kennis mei in set fan inoar ferbûn karren en útkomsten. Wylst it ynfloeddiagram mear rjochte is op 'e fisuele foarstelling fan ynputs, karren en doelen.

It ynfloeddiagram presintearret himsels as in praktysk helpmiddel foar it gearfetten fan de kaaigebieten. 

Tink derom dat fisuele strategyen lykas dit net moatte wurde brûkt foardat mear komplekse beslútmetoaden lykas in beslútbeam. Fisualisaasjemetoaden besteane om de puinhoop fan gegevens te ferminderjen yn aksjebere stappen en in dúdlik byld fan 'e doelen te presintearjen.

6. Beoardieling fan komplekse en meardere alternativen (analyse fan meardere kritearia)

De saaklike problemen binne oer it generaal ûnferwachte en kompleks. Mar hoe mear komplisearre se binne, hoe mear se romte meitsje foar alternativen. 

As teamlieder moat in ûndernimmer elk syn eachpunt wolkom hjitte en meardere beslútstrategyen produsearje. 

Multiple Criteria Decision Analysis (MCDA) is ien fan dy effektive metoaden dy't kollektive ideeën fan minsken bringe. De metoade lit se tinke, freegje, neikomme, beslute, opnij tinke en úteinlik beslute. 

Fan saken foar saaklik gebrûk oant regearingsplanning, en sels húshâldlike applikaasjes, hat MCDA in cruciale rol by it finen fan mienskiplike karren foar de oplossing. 

Prate oer it beslútfoarmingsproses, Decerns MCDA is in effisjint ark dat alle fragen lykas neamd kin behannelje, sawol persoanlik as profesjoneel.

It wie yn 'e midden fan' e jierren '1960 doe't prof. Bernard Roy en syn kollega's de MCDA-metoade ûntwikkele om oanbefellings te meitsjen foar elk bedriuwsprobleem. 

Sûnt dy tiid hat MCDA in effisjint helpmiddel foar beslútfoarming west foar elke groepdiskusje of brainstorming sesje. It kin nuttich wêze foar it selektearjen fan nije projekten / ynvestearrings, shortlisting fan sollisitanten, beurzenapplikaasjes, en in protte ûndernimmende taken. 

Njonken bedriuw kin it libbens rêde.

Koartlyn yn Nij-Seelân ûntwikkele in groep saakkundigen en ferpleechpersoniel in MCDA-ark foar it prioritearjen fan Covid-19-ynfekteare pasjinten. It beslútark holp har ferskate medyske aspekten fan pasjinten út te finen en prioriteit te jaan oan dyjingen dy't urgent ICU-opnames nedich wiene. 

7. Prioritearring en gearwurking (analytysk hiërargyproses)

Sis, jo wolle keapje ien fan de selektearre telefoans fan jo kar. Ien past maklik ûnder jo budzjet en kin oan al jo basisbehoeften foldwaan. Wylst in oare telefoan is fol mei in premium priiskaartsje. 

Hoe sille jo beslute? 

Jo kinne foar- en neidielen opskriuwe of ôfhingje fan jo darmynstinkten. Jo kinne kontakt opnimme mei jo tech-savvy freonen. 

Mar oangeande it prioritearjen fan taken mei hege ynset, is Analytic Hierarchy Process (AHP) wat wy nedich binne. Om jo bedriuwsdoelen te berikken, is it prioritearjen fan projekten yn oarder nedich, sadat de prestaasjes net kompromitteare. 

Foar saaklike lieders kin it analysearjen fan komplekse projekten mei hantlieding analytyske metoaden lykwols útdaagjend wêze en gefoelich foar flaters.

Dêrom, se moatte in tawijd ark foar AHP dat makket gebrûk fan 'e ûnderlizzende wiskunde dy't nedich is yn pearwize fergelikingen, gearwurkjende stimming, stabiliteitsanalyse, en in protte oare metriken.

Neffens in rapport, oer 45% fan brêgen yn de FS nedich reparaasje.

Troch ûnfoldwaande ûnderhâldsfûnsen wie it lykwols net mooglik om elke brêge te reparearjen. Dêrom brûkten saakkundigen de AHP-metoade om in beoardielingssysteem te ûntwikkeljen dat beslútfoarming koe ferminderje en helpe by it identifisearjen fan ûnder-risiko brêgen dy't direkte oandacht nedich binne. 

It wie yn de jierren '1970 doe't prof. Thomas L. Saaty in beslútmetoade ûntwikkele dy't as helpmiddel tsjinje koe foar it organisearjen fan komplekse besluten. 

Doe waarden problemen mjitten op basis fan de brainstorming sesje en de skynbere behoeften. 

Tsjintwurdich binne d'r in protte applikaasjes dy't wiskundige en psychologyske analyse omfetsje. 

En foar saaklike lieders is AHP ien fan 'e bêste ark om ferskate opsjes te skoaren of te rangearjen dy't it bêste passe by har probleembehoeften.

8. Gedrachsplanning foar klanten / merk (Discrete Choice Analysis)

Hoe kinne jo witte wat jo klanten it measte sille wurdearje oer jo produkt?

Fanwegen de konkurrearjende en funksje-laden merk is it in opkommende taak foar bedriuwen om de aspekten fan it plak fan har klant út te finen. 

De gedrachsaspekt fan klanten is in gefoelich ûnderwerp. In protte ûndernimmers misse lykwols folslein begryp en spielje mei tonnen jild yn kampanjes. 

Se moatte echt feroarje de manier wêrop se besluten nimme.

En oangeande effektive gedrachsplanning. Discrete Choice Analysis kin jo helpe om rjochte besluten te nimmen.

In protte ûndersykswurken fan Moshe Ben-Akiva en Steven R. Lerman yntrodusearren de metoade werom yn 'e jierren '70 en '80. Mei tank oan har bydrage hawwe wy hjoed software dy't it beslútfoarmingsproses lykas Stata en SAS / MDC kin makliker meitsje.

Litte wy no in foarbyld sjen.

Sis dat jo in auto bedriuw. Jo konkurrinten binne koartlyn begon mei it oanbieden fan oantreklike ferkeappakketten. Jo ferkeap binne lykwols nei ûnderen west. 

Krekt as wat de measte autobedriuwen dogge, soene jo oanstriid om besluten te nimmen mei de tradisjonele metoade. Hjir yntrodusearje jo jo klanten oan wat potinsjele ferkeapdealen en freegje se hoe wierskynlik it soe wêze dat se se keapje.

Mar hjir is in probleem!

Jo moatte allinich freegje oer in beheind oantal ferkeapdealen foardat jo gjin ideeën en budzjet hawwe. Der moat dus in bettere manier komme. 

Tink no oer de funksjes dy't har beslútfoarming kinne driuwe. De kaai hjir is om hûnderten potinsjele ferkeapoffers te simulearjen fan har protte komponinten. 

Beskôgje in oanbod: Model 3 foar $ 17,000 mei in 80% ynruilwearde. 30% delbetaling mei 18 moanne liening, en 5% rinte. 

De software wêrmei jo wurkje kombineart dizze oanbiedingen en makket ferskate oanbiedingen dy't njonken inoar wurde presintearre yn in enkête troch potinsjele klanten dy't frege wurde om te kiezen wat har it meast oansprekt.

Dan wurdt in nije set fan folslein oare oanbiedingen toand en konsuminten wurde wer frege om se te evaluearjen en dêrop te kiezen. 

Eltse enkête respondint wurdt frege om in kar 10 oan 15 kear, evaluearje 30-50 willekeurich oanmakke oanbiedingen. 

As jo ​​grut genôch samples hawwe, sammelt de software ynformaasje oer tûzenen karren en mjit de foarkar. 

En dan produseart it foarkarscores foar elke produktfunksje wêr't de skoare foar elke klant oars is. 

Dizze gegevens kinne brûkt wurde om de meast optimale kombinaasje fan funksjes te bepalen dy't tapast wurdt op in statistyske formule en makket it mooglik om foarkar, oandielen of oandielen te berekkenjen fan konsuminten dy't in spesifike ferkeapdeal leaver hawwe oer in oar. 

9. Kritysk tinken as ûntwerptinken (mindmapping)

Wêrom soe immen nedich ûntwerp tinken? 

Minsken kinne goede tinkers wêze, mar net de measten fan harren binne goede ympleminters.  

Yn 't algemien brûke professionals by it brainstoarmjen fan in nij projekt in heul lineêre manier om de roadmaps te begripen. Dêrtroch reflektearret it idee net op in organisearre manier en skept romte foar twifels en ôfliedingen.

Elke ûndernimmer moat dêrom it tinkpatroan begripe. 

Untwerptinken is in net-lineêr proses wêr't jo omgean mei mear oannames en teoryen basearre op jo hjoeddeistige boarnen en situaasje. 

It idee wie net goed bekend foar in protte oant om de jierren 1970 doe't Ingelske skriuwer Tony Buzan yntrodusearre de Mind Mapping technyk. 

It is in kreative technyk foar it ûntwerpen fan in fertakke yndieling dy't analoog is oan neuroanen. Tsjintwurdich is mindmapping in weardefol ark foar it plannen of sammeljen fan ynformaasje yn bedriuw, ûnderwiis en ûndersyk. En ien fan de effisjinte ark dat ik riede foar design tinken is in online diagram software -EdrawMax.

Litte wy nei in foarbyld sjen. De kaart hjir yllustrearret de ferkeapbeoardieling mei fiif kearnkomponinten - Leads, Conversion ratio, Gemiddelde ferkeap, Oantal transaksjes, en Marge. Fierder wreidzje se út nei subkomponinten dy't ferskate aksjebere stappen oerbringe.

Jo sille ek fine dat elke subkomponint wurdt rangearre yn in folchoarder om prioriteit te jaan. En as jo fierdergean, kinne jo fierder meitsje tûken en subtûken oan dizze subkomponinten foar in ferfine beoardieling.

10. Kombinaasje- en relaasjemodellering (lineêre programmearring)

It is wis dat in bedriuw in protte útdagings tsjinkomt as it falt ûnder in kompetitive niche: fan libjen oant de feroarjende easken oant it ferminderjen fan de levertiid fan 'e klanten.

Ien fan 'e wichtichste redenen is it net effisjint gebrûk fan beheinde boarnen en strategyen.

En de bêste manier om dit te berikken is troch de kombinaasje te brûken dy't it oantal mooglike arranzjeminten fan dy middels op in oarderlike manier bepaalt. 

It kombinearjen fan dizze twa is in wiskundige technyk dy't jo kin helpe jo de bêste oplossing te finen foar elke rommelige situaasje.

En as ik praat oer kombinaasje, bedoel ik lineêre programmearring. 

As lineêre programmearring wurket om in relaasje te meitsjen tusken de fariabelen, wurdt it makliker om berekkene besluten te meitsjen. 

Troch de optimale punten te ferbinen, kinne jo jo tsjinsten systemisearje, risiko beheare en automatisearring. 

Yn ienfâldige wurden, it is as it finen fan de koartste rûte nei jo bestimming by it riden mei minimale obstakels yn jo wei. 

Bygelyks, iten tsjinst wurdt tawiisd thús levering oan 5 adressen - A, B, C, D, en E. Om derfoar te soargjen dat it iten levering is fluch, se moatte hâlden rekken fan ôfstân en tiid. 

Boppedat moatte se ek ûnwisse senario's beheare, lykas beheinde brânstof, swier ferkear, of ûnferwachte bochten en it bedriuw sûnder skea hâlde. 

Yn sa'n senario kinne jo de meast optimale rûte manuell útfine om itenpakketten op elk boekt adres ôf te litten. 

Yn te yngewikkelde situaasjes lykas fabrikaazjeplanten, bouplakken, ensfh. 

Dêrom, lineêre programmearring ark lykas LINGO wurde ûntwikkele dy't gebrûk meitsje fan wiskundige modellering om in boarne en tiidfreonlike oplossingen te meitsjen.

Konklúzje

Tsien feardigens foar beslútfoarming - dat is alles wat jo nedich binne. Hooplik joech dizze hantlieding jo wat ynsjoch yn hokker metoaden jo moatte oanfreegje foar bepaalde ûndernimmingsproblemen.

Dus foardat ik dit ynpakke, lit ik jo in pear lêste tips oer etyske beslútfoarming nuttich yn elke situaasje:

• Nea oertinke en tefolle sammelje
• Foarkom oermoed
• Bliuw jo planning ferfine en optimalisearje
• Fiel jo oanmoedige om de ûnderfiningen fan konkurrint te ferkennen as benchmarks

Lokkige beslútfoarming!