Почему менеджеры, располагающие всеми необходимыми ресурсами и знаниями, так часто ошибаются, принимая важнейшие решения? Главным образом потому, что неверно выстраивают перспективу. Для управляющего решение — некий выбор, от которого зависит работа организации. На самом деле процесс принятия решения и есть работа.
Достаточно столь простого смещения угла зрения, чтобы понять, что решение — это серьезная рабочая задача, то есть к нему нужно подходить столь же дисциплинированно и добросовестно, как менеджер подходит ко всем другим своим делам. То есть надо понять, что хорошее решение принимаются тогда, когда привлекаются нужные люди, правильные методы и орудия.
Недавно мы вместе с Бруком Мэнвилем опубликовали книгу «Judgment Calls», в которой рассмотрели трудности принятия решения на примере двенадцати реальных кейсов. Мы не занимались разоблачением типичных ошибок, а выбрали двенадцать организаций, сделавших правильный выбор, и постарались понять, как они его сделали.
Чем полезно быстрое принятие решений? #мышлениемиллионера #игорьрыбаков #бизнес #успех #доход
Источник: big-i.ru
ПРИНЯТИЕ РЕШЕНИЙ НА ОСНОВЕ ДАННЫХ: Подробное руководство для бизнеса
Когда вам нужно принять важное решение на работе, может быть трудно решить, в какую сторону идти. Вы можете чувствовать себя более уверенно в своем выборе, если будете следовать своей интуиции, но подходит ли этот выбор для членов вашей команды? Когда вы используете факты для принятия решений, вы можете расслабиться, зная, что ваш выбор основан на данных и предназначен для максимизации бизнес-эффекта.
Независимо от того, идет ли речь о том, чтобы превзойти конкурентов или повысить прибыльность, принятие решений на основе данных является важным компонентом современной корпоративной стратегии. Здесь обсуждаются преимущества принятия решений на основе данных, а также советы по их использованию в работе с примерами.
Что такое принятие решений на основе данных?
Принятие решений на основе данных — это процесс сбора и преобразования данных на основе ключевые показатели эффективности (KPI) в действенные идеи.
На протяжении всего этого процесса вы можете использовать бизнес-аналитика (BI) решения для создания отчетов для быстрого и эффективного сбора больших объемов данных. Эти инструменты упрощают визуализацию данных, делая анализ данных доступным для тех, у кого нет сложных технических знаний.
Что значит быть управляемым данными?
В двух словах, идея управления данными относится к использованию фактов или данных для выявления закономерностей, выводов и идей, которые помогут вам в принятии решений.
Ориентироваться на данные, по сути, означает пытаться выносить суждения без предвзятости или эмоций. В результате вы можете убедиться, что цели и стратегия вашей компании основаны на данных и тенденциях, а не на том, что вам нравится или не нравится.
Пример достижения своей цели в переговорах при изначально неравных условиях
Почему важно использовать данные при принятии решений?
Принятие решений на основе данных важно, поскольку позволяет вам основывать свои выводы на фактах, а не на предубеждениях. Принятие объективных решений — лучший способ оставаться честным и уравновешенным, если вы занимаете руководящую должность.
Данные, которые измеряют ваши бизнес-цели и заполняются в режиме реального времени, являются ключом к принятию наиболее взвешенных решений. С помощью программного обеспечения для создания отчетов вы можете агрегировать данные, необходимые для выявления закономерностей и составления прогнозов.
Некоторые суждения, основанные на данных, которые вы можете сделать, включают:
- Способы увеличения продаж и прибыли
- Как привить хорошие управленческие привычки
- Как улучшить операции
- Способы оптимизации работы команды
Хотя не каждое решение будет подкреплено данными, многие из наиболее важных из них будут.
Шаги для принятия правильных решений на основе данных
Эти шаги могут помочь вам определить «кто, что, где, когда и почему» данных для вас, ваших коллег и организации. Но имейте в виду, что цикл визуального анализа не является линейным. Один вопрос часто приводит к другому, что может потребовать от вас вернуться к одному из этих шагов или перейти к другому, что в конечном итоге приведет к полезным открытиям.
Шаг № 1: Определите свои бизнес-цели:
На этом этапе потребуется знание исполнительных и последующих целей вашей организации. Это может быть как узкое, например, увеличение продаж и трафика веб-сайта, так и более широкое, например, повышение узнаваемости бренда. Это поможет вам позже в процессе выбора ключевых показателей эффективности (KPI) и метрик, влияющих на решения, основанные на данных, а также поможет вам определить, какие данные изучать и какие вопросы задавать, чтобы ваш анализ поддерживал ключевые бизнес-цели.
Например, если маркетинговые усилия направлены на увеличение посещаемости веб-сайта, KPI может быть связан с количеством полученных контактов, чтобы продажи могли сопровождать потенциальных клиентов.
Шаг № 2. Запросите у бизнес-групп важные источники данных:
Для понимания краткосрочных и долгосрочных целей крайне важно получить информацию от сотрудников по всей организации. Эти входные данные влияют на вопросы, которые люди задают в своем анализе, а также на то, как вы расставляете приоритеты проверенных источников данных.
Значимый вклад всей организации поможет определить направление развертывания вашей аналитики и ее будущее состояние, включая роли, обязанности, архитектуру и процессы, а также показатели успеха для анализа прогресса.
Шаг №3: Соберите и подготовьте необходимые данные:
Получение качественных и надежных данных может быть затруднено, если данные вашей компании разбросаны по нескольким источникам. После того как вы определили объем источников данных вашей организации, вы можете начать подготовку данных.
Начните с подготовки высокоэффективных и несложных источников данных. Выберите источники данных с наибольшим количеством людей, чтобы оказать немедленное влияние. Начните с этих ресурсов, чтобы создать высокоэффективную информационную панель.
Шаг № 4: Просмотрите и изучите данные:
Визуализация данных имеет решающее значение для принятия решений на основе данных. Визуально представляя свои мысли, у вас будет больше возможностей влиять на решения высшего руководства и других сотрудников.
Визуализация данных с ее различными визуальными функциями, такими как диаграммы, графики и карты, — это простой способ наблюдения и анализа тенденций, выбросов и закономерностей в данных. Существует множество популярных типов визуализации для успешного отображения информации, в том числе гистограмма для сравнения, карта для пространственных данных, линейная диаграмма для временных данных, точечная диаграмма для сравнения двух показателей и многое другое.
Шаг № 5: Получите информацию:
Находить идеи и выражать их в полезной и увлекательной форме — вот что влечет за собой критическое мышление с данными. Визуальная аналитика — это простой способ задавать вопросы о ваших данных и отвечать на них. Определите возможности и опасности, которые влияют на успех или решение проблем.
Чтобы делать выводы, важные для здоровья банка, JPMorgan Chase внедрил современное аналитическое решение. JPMC получает всестороннее представление о пути клиента, анализируя деловые отношения (т. е. продукты, маркетинг и точки соприкосновения с услугами) с данными о клиентах. Например, отдел маркетинговых операций проводит оценки, влияющие на решения по дизайну веб-сайта, рекламных материалов и таких продуктов, как мобильное приложение Chase.
Шаг № 6. Действуйте и делитесь своими выводами:
Как только вы обнаружили озарение, вы должны действовать в соответствии с ним или поделиться им с другими для сотрудничества. Совместное использование информационных панелей — один из способов добиться этого. Использование информативного текста и интерактивной графики для выделения важных идей может повлиять на решения вашей аудитории и помочь им совершать более осознанные действия в своей повседневной работе.
Примеры принятия решений на основе данных
При принятии важных бизнес-решений крупнейшие и наиболее успешные современные компании используют данные в своих интересах. Рассмотрим эти примеры историй успеха этих известных компаний, чтобы лучше понять, как ваша организация может использовать аналитику данных в процессе принятия решений.
№1. Развитие лидерства в Google
Google уделяет большое внимание «человеческой аналитике». Google собрал данные из более чем 10,000 XNUMX обзоров производительности и связал их с показатели удержания сотрудников в рамках одной из своих известных программ HR-аналитики Project Oxygen. Они использовали данные для выявления общих привычек высокоэффективных менеджеров и разработали программы обучения, чтобы помочь им приобрести эти навыки. Их действия увеличили средний балл благосклонности менеджеров с 83 до 88 процентов.
№ 2. Выбор недвижимости Starbucks
После закрытия сотен магазинов Starbucks в 2008 году тогдашний генеральный директор Говард Шульц пообещал, что фирма применит более аналитический подход к определению мест будущих магазинов.
Starbucks теперь сотрудничает с фирмой, занимающейся аналитикой местоположения, чтобы определить потенциальные местоположения магазинов на основе таких данных, как демографические данные и тенденции трафика. Прежде чем принимать решения, организация также получает отзывы от своих региональных команд. Прежде чем делать новые инвестиции, Starbucks анализирует эти данные, чтобы оценить вероятность успеха в конкретной области.
№3. Увеличение продаж на Амазон
Amazon использует данные, чтобы определить, какие продукты рекомендовать покупателям на основе предыдущих покупок и моделей поискового поведения. Вместо того, чтобы просто рекомендовать продукт, механизм рекомендаций Amazon основан на анализе данных и машинном обучении. По данным McKinsey, 35% потребительских покупок Amazon в 2017 году можно было отследить по алгоритму рекомендаций компании.
Преимущества принятия решений на основе данных
№1. Вы сделаете более уверенный выбор
Как только вы начнете собирать и оценивать данные, вам, скорее всего, станет легче принимать уверенные решения практически по любым бизнес-трудностям, планируете ли вы запустить или прекратить выпуск продукта, изменить свое маркетинговое сообщение, выйти на новый рынок или сделать что-то еще. полностью.
Данные выполняют множество функций. С одной стороны, он служит для сравнения того, что доступно в настоящее время, позволяя вам лучше понять влияние любых решений, которые вы принимаете, на вашу организацию.
Кроме того, данные логичны и осязаемы, в отличие от интуиции и интуиции. Удалив субъективные элементы из своих бизнес-решений, вы повысите доверие к себе и к своей компании. Эта уверенность позволяет вашей организации полностью придерживаться определенного видения или плана, не опасаясь принять неправильное решение.
То, что решение основано на данных, не гарантирует, что оно всегда будет правильным. Хотя данные могут отражать определенную закономерность или предсказывать определенный результат, любое решение, основанное на данных, будет неверным, если процедура сбора или интерпретации данных ошибочна. Вот почему следует регулярно анализировать и пересматривать влияние каждого решения компании.
№ 2. Вы будете более активны
Когда вы впервые внедряете процесс принятия решений, основанный на данных, он, скорее всего, будет реакционным. Данные рассказывают историю, и вы и ваша компания должны реагировать на нее.
Хотя это полезно само по себе, это не единственная роль, которую данные и анализ могут играть в вашем бизнесе. Имея достаточную практику и подходящие типы и объемы данных, вы можете использовать их для более активной работы, например, для выявления возможностей для бизнеса раньше ваших конкурентов или обнаружения угроз до того, как они станут слишком серьезными.
№3. Возможна экономия средств
Существует множество причин, по которым компания может решить инвестировать в инициативу по работе с большими данными и стремиться стать более ориентированной на данные в своих процессах. Согласно недавнему исследованию руководителей из списка Fortune 1,000, проведенному NewVantage Partners для Harvard Business Review, показатели успешности различных проектов различаются.
Согласно опросу, одной из самых эффективных инициатив является использование данных для снижения затрат. Более 49% организаций, запустивших проекты по сокращению расходов, окупили свои инвестиции. Другие инициативы дали менее последовательные результаты.
«Большие данные уже используются для повышения операционной эффективности», — сказал Рэнди Бин, генеральный директор и управляющий партнер консалтинговой фирмы NewVantage Partners, когда были объявлены результаты опроса. «И способность принимать обоснованные решения на основе самой свежей информации быстро становится нормой».
Как стать более ориентированным на данные
Если вы хотите стать более ориентированным на данные в своем бизнес-подходе, есть различные меры, которые вы можете предпринять, чтобы добиться этого. Вот несколько примеров того, как вы можете подходить к своим повседневным обязанностям с аналитическим складом ума.
№1. Ищите закономерности в неожиданных местах.
По своей сути анализ данных — это попытка обнаружить закономерность внутри нескольких наборов данных или между ними. Из этих закономерностей и взаимосвязей можно сделать выводы и выводы.
Принятие сознательного решения быть более аналитическим — как в личной, так и в профессиональной жизни — это первый шаг к тому, чтобы стать более ориентированным на данные. Хотя это может показаться простым, это требует практики.
Ищите закономерности в данных вокруг вас, где бы вы ни находились — в офисе, изучая финансовые счета, в очереди в продуктовом магазине или в поезде. Как только вы определили закономерности, потренируйтесь экстраполировать результаты и делать выводы о том, почему они возникают. Это простое упражнение может помочь вам научиться больше ориентироваться на данные в других аспектах своей жизни.
№ 2. Свяжите каждое решение с данными
Столкнувшись с решением, будь то деловым или личным по своему характеру, избегайте зависимости от интуиции или прошлого поведения при определении курса действий. Вместо этого предпримите намеренное усилие, чтобы занять аналитическую позицию.
Определите, какие у вас есть данные, которые можно использовать для обоснования вашего решения. Если данных нет, изучите, как вы можете собрать их самостоятельно. Как только вы получите данные, оцените их и примените любые идеи к своему решению. Цель, как и в случае с упражнением по выявлению закономерностей, состоит в том, чтобы получить достаточно практики, чтобы анализ стал естественной частью вашего процесса принятия решений.
№3. Показать значимость данных
Визуализация данных является важным компонентом процесса анализа данных. Таблицу чисел почти невозможно интерпретировать. Вы сможете быстро обнаруживать тенденции и делать выводы о данных, если создадите привлекательные визуализации в виде диаграмм и графиков.
Ознакомьтесь с распространенными подходами и инструментами визуализации данных и поэкспериментируйте с любыми доступными данными. Это может быть так же просто, как построить график, отображающий ваши ежемесячные привычки расходов, а затем сделать выводы из него. Затем вы можете использовать эти результаты для создания индивидуального бюджета на следующий месяц. После выполнения этого задания вы успешно примете решение, основанное на данных.
№ 4. Подумайте о продолжении учебы
Если вам неудобно учиться самостоятельно включать данные в процесс принятия решений, существует множество доступных вариантов обучения, которые помогут вам развить навыки работы с данными, необходимые для достижения успеха.
Какое решение наиболее целесообразно для вас, будет определяться вашими личными и профессиональными целями. Например, те, кто планирует существенный карьерный рост, могут выбрать получение степени магистра с упором на аналитику данных или науку о данных. Тем не менее, для всех остальных достаточно пройти онлайн-курс по бизнес-аналитике или науке о данных, чтобы заложить основу для успеха.
Заключение
Хотя принятие решений на основе данных имеет множество преимуществ, важно понимать, что вам не нужно идти ва-банк, чтобы добиться этого. Вы можете стать более ориентированным на данные и преуспеть в своей организации, начав с малого, сравнивая свою производительность, документируя все и корректируя по ходу дела.
Статьи по теме
- Принятие решений и маркетинг на основе данных
- Использование возможностей мобильных приложений для роста бизнеса
- Управленческие отчеты: руководство по управленческой отчетности
- STARBUCKS CUSTOMER SERVICE: Объяснение лучших практик. (+ Бесплатные советы)
- Директор по стратегии: организационная структура, описание работы и зарплата
Источник: businessyield.com
Техники принятия эффективных решений для бизнеса
Предлагаемые техники принятия решений предназначены прежде всего для того, чтобы помочь вам максимально облегчить процесс выработки наиболее выгодного для вас решения.
Рассмотрим шесть техник выработки решений: «дерево решений», «наименьшее зло», «всё по максимуму» и метод Лапласа, сценарий «наихудшего случая», «система нокаута», техники воображения и «буриданов осел».
Ни один из этих методов не претендует на универсальность применения в любой жизненной ситуации.
Скорее верно обратное: если какой-то метод не подошел вам для решения конкретной практической ситуации, то просто измените его или выберите другой. Далее мы подробно рассматриваем шесть методов принятия решений: «дерево решений», «наименьшее зло», «всё по максимуму» и метод Лапласа, сценарий «наихудшего случая», «система нокаута», техники воображения и «Буриданов осел».
1. «Дерево решений»
Многие решения даются нам легче, если мы можем изобразить их графически. Подходящим вспомогательным средством для того, чтобы выстроить многоступенчатый процесс решения, является так называемое «дерево решений»:
Оно делает комплексные, многоступенчатые решения абсолютно «прозрачными».
Все связи становятся более явными, а процессы — более четко структурированными.
«Дерево решений» также помогает вам впоследствии распознавать ошибочные оценки и исправлять их.
Как нужно действовать?
Вы начинаете с постановки вопроса или формулировки проблемы, которую записываете в самом верху листа. От этого «отправного пункта» отходят две (или более) «ветви», которые обозначают возможные решения вашего вопроса.
На последующих уровнях располагаются соподчиненные элементы: решения, события (состояния), последствия. Для большей ясности этим элементам присваиваются три различных символа:
- квадрат — для решений;
- круг — для событий (состояний);
- треугольник — для последствий.
От этих элементов могут ответвляться следующие решения, состояния или последствия. И так до того уровня, который вы избрали предварительным результатом вашего решения (уровень последствий). На каждом уровне содержатся элементы только одного типа, т. е. только решения, или только состояния, или только последствия.
Весьма распространена трехслойная модель: за исходным вопросом следует первый слой с возможными решениями, одно из которых вы должны выбрать. Второй слой вводит в игру события, которые могут произойти после того, как решение будет принято. Третий слой содержит последствия в каждом соответствующем случае. «Дерево решений» позволяет вам представить различные возможные решения вместе с их последствиями. Вы также получаете представление о том, какова вероятность тех или иных последствий.
Какова вероятность последствий?
Не все последствия имеют одинаковую вероятность. Чем более различается степень вероятности, тем более серьезное значение нужно придавать этому обстоятельству. Без информации о вероятности последствий не может быть найдено правильное решение.
Именно поэтому каждому состоянию должно быть присвоено соответствующее вероятностное значение. Естественно, вы должны заранее знать эти значения или иметь возможность точно рассчитать их. Как правило, значения всех состояний, связанных с определенным решением, составляют в сумме 1. Если два состояния одинаково вероятны, каждое из них имеет значение 0,5.
Пример. Вероятность того, что после вакцинации у вас поднимется температура, составляет 25 %. Из этого следует, что состояние «температура» имеет вероятностное значение 0,25, в то время как состояние «нет температуры» — значение 0,75. Риск инфицирования составляет для вас 3 % (вероятностное значение — 0,03), а вероятность того, что вы не будете инфицированы, таким образом, составляет 97 % (вероятностное значение — 0,97).
При сложных решениях вам приходится сталкиваться с гораздо большим количеством ступеней-состояний. Если происходит случай А (а не В), то может произойти как случай С, так и случай D, из чего вытекают различные последствия. Но с какой вероятностью? Здесь действует правило умножения. Вы должны умножить вероятностные значения случая А на вероятностные значения случая С или, соответственно, случая D.
Пример. Вероятность того, что после вакцинации вы будете инфицированы и у вас поднимется температура, составляет 0,75 % (0,25 х 0,03 = 0,0075). Вероятность же того, что после вакцинации у вас не поднимется температура и вы не будете инфицированы, составляет 72,75 % (0,75 х 0,97 = 0,7275).
Проблема, однако, состоит в том, что в большинстве случаев вероятностное значение вам неизвестно. Тогда вам нужно произвести оценку. И подобная оценка значений не только может быть неточной или произвольной, но имеет также опасную тенденцию усиливаться и фальсифицировать результат. Можно лишь посоветовать очень осторожно обращаться с подобными оценками.
В конце каждого «дерева решений» выстраиваются в виде кроны (или, скорее, корней) последствия каждого решения. Этот список поможет вам найти правильное решение. Просмотрите каждое последствие в отдельности и проверьте, какие из них наиболее близко подводят вас к осуществлению цели. Какова вероятность этих последствий?
В идеальном случае все последствия можно оценить по одному критерию, например сколько денег вы получите. в таком случае вы можете сравнить различные альтернативы, например: если вы выберете альтернативу А, то выиграете 10 тыс. евро при условии, что произойдет событие X. Если же произойдет событие Y, то вы потеряете 3 тыс. евро.
Чем более различны по содержанию предполагаемые последствия, тем менее выразительным получается «дерево решений».
Пример. Г-н Якоб хочет решить, стоит ли ему купить собаку. В конце его «дерева решений» возникают следующие последствия: «Я не смогу больше свободно путешествовать», «2,5 тыс. евро», «Каждый день ходить гулять в парк» и «Никакой защиты от грабителей». Теперь г-н Якоб не знает, на что ему решиться.
Для анализа последствий вам необходимо нечто вроде общего знаменателя, а именно ваши критерии оценки, т. е. ваши цели. Если у вас не одна цель, то и «деревьев решений» должно быть несколько.
«Дерево решений» показывает вам, какие последствия могут иметь ваши решения и определенные события. Для этого вам нужно все максимально упростить. Вы можете внести в «дерево решений» лишь небольшое количество событий. Кроме того, все должно быть ясно и четко систематизировано, а это не всегда возможно. В «дереве решений» нет места для промежуточных аспектов.
Единственный смысл «дерева решений» состоит в том, что вы получаете более наглядную картину проблемы и ваши мысли, хотите вы этого или нет, структурируются.
Какую альтернативу вы предпочтете, зависит от ваших пристрастий. Чтобы выбрать подходящую, целесообразно выстроить все последствия в иерархическом порядке: что вам нравится больше, а что совсем не желательно? Возможно, вы даже сможете оценить их по десятибалльной шкале (0 — нежелательно, 10 — превосходно).
2. «Наименьшее зло», «всё по максимуму» и Лаплас
Чтобы выбрать подходящее решение, вы можете обратиться к трем классическим правилам, которые относятся к принятию решений в условиях неопределенности (а также при отсутствии точного вероятностного значения).
Согласно правилу «наименьшего зла» необходимо выбрать тот вариант, который при возникновении наиболее нежелательного последствия приводит к наивысшему результату. Таким образом вы обезопасите себя.
Следуя правилу «всё по максимуму», вы должны выбрать ту альтернативу, которая приведет к наилучшему результату в наиболее благоприятном случае. Это правило для оптимистов.
Критерий Лапласа представляет собой общую оценку всех событий, которые могут иметь хоть какое-то отношение к той или иной альтернативе. Таким образом, например, общая сумма выигрыша в случае А, когда вы выигрываете 10 тыс. евро, и в случае В, когда вы проигрываете 5 тыс. евро, составит 5 тыс. евро. В другом же варианте, если бы вы могли выиграть 10 тыс., но при этом проиграть уже 8 тыс., общая сумма составила бы только 2 тыс. евро. Следовательно, вам нужно было бы выбрать первый вариант.
Нельзя рекомендовать следовать в каждом конкретном случае определенной схеме. Скорее, наоборот, вы должны взвесить значения возможных последствий и на основании этого на свой страх и риск принять решение.
Пример. При решении А вероятность того, что вы выиграете 10 тыс. евро, составляет 40 %, а того, что проиграете 2 тыс. евро, — 60 %. При решении В вероятность выигрыша в 2 тыс. евро составляет 60 %, а проигрыша в 1 тыс. евро — 40 %. На что решиться? Математически здесь все совершенно ясно: решение А предпочтительнее.
Вы достигнете общего результата в 2,8 тыс. евро (0,4 х 10 тыс. евро + 0,6 х (-2 тыс. евро)), в то время как при решении В получается только 800 евро (0,6 х 2 тыс. евро + 0,4 х (-1 тыс. евро)). Однако многие выберут вариант В. Почему? Для вас гораздо важнее меньше проиграть, чем больше выиграть, хотя с точки зрения математики этот вариант ошибочен.
3. «Система нокаута»
Этот метод может быть использован лишь тогда, когда вам приходится выбирать из огромного количества похожих вариантов. Независимо от того, выбираете ли вы книгу или страховку на случай болезни, «система нокаута» поможет вам сэкономить много времени и сил.
Первое, что вам нужно, — это четкие «критерии нокаута». При поиске кандидата на определенную должность они могут быть следующими: возраст, внешность, разговорчивость, знания. Вы вынимаете несколько заявок из общей стопки и проверяете возраст кандидата. Если соискатель слишком стар или слишком молод, вам больше не надо тратить на него время и вы переходите к следующему.
Продолжайте оценку по всем критериям. Если какое-то из требований не выполняется, отказывайтесь от кандидата. Выберите тот вариант, который будет соответствовать всем требованиям.
Успех поиска решения зависит от того, насколько рационально систематизированы «отфильтровываемые» возможности. Для этого необходимо решить, в какой последовательности выстроить «фильтры» — критерии.
Разумную последовательность можно выстроить исходя из затрат, которых потребует проверка. Чем большие предполагаются издержки, тем позже вы должны приступить к проверке.
Последовательность можно также выстроить исходя из значимости отдельных критериев. Наиболее важные критерии при этом должны быть вначале.
Такие общие критерии, как возраст и пол, должны всегда быть на первом месте.
И, наконец, последовательность может зависеть от особенностей объекта.
Результат применения «системы нокаута» зависит, с одной стороны, от строгости ваших критериев, а с другой — от числа возможных вариантов решения. Возможно, вдруг обнаружится, что ваши критерии чересчур строги и ни один из предложенных вариантов решения не соответствует им. В таком случае стоит пойти на компромисс.
Если какой-либо из вариантов отвечает большему количеству критериев, чем другие, вам следует остановиться на нем. Исключите его только в том случае, когда подберете более подходящий.
4. «Буриданов осел»
Средневековый схоласт Иоганн Буридан пересказал нам знаменитую притчу об осле, который никак не мог сделать выбор между двумя одинаковыми копнами сена и поэтому умер с голоду.
С нами тоже часто случается нечто подобное. Если ни один из вариантов не имеет очевидного преимущества, то мы оказываемся не в состоянии принять решение. Мы всегда стремимся к ясности. Ситуации, в которых ее нет, ставят нас в тупик. Единственное, что нам может при этом помочь, — «его величество случай».
Вы не можете выбрать между решениями А и В? Оба вполне оправданны: какое из решений было лучшим, вы сможете узнать лишь впоследствии. Просто бросьте монетку: если выпадет «орел» — выберете решение А, «решка» — решение В.
Теперь вы получили результат, однако у вас еще есть возможность вернуться к отвергнутому решению. Не делайте этого. За вас все решила монетка. Успех этого способа состоит в том, что он вносит хоть какую-то ясность, благодаря чему вы наконец делаете выбор.
Возможно, вы вдруг почувствуете, что решение с помощью монетки не совсем то, что вам нужно. Тогда ничего не предпринимайте. Если же вы считаете, что решение подходящее, то должны принять его.
5. Сценарий «наихудшего случая»
Сценарий «наихудшего случая» помогает в тех ситуациях, когда нужно принять решение в условиях неопределенности или оно связано с большим риском. В принципе, речь идет о некоем варианте описанного выше «дерева решений». Вы исходите из ситуации, решение которой вам нужно найти. Основные влияния, участники, «ценности», о которых идет речь, — вы должны прежде всего все это перечислить.
Затем вы намечаете все ваши возможные действия, мысленно проигрываете каждый вариант и обдумываете, каковы могут быть последствия в «наихудшем случае».
Что позволяет сделать сценарий «наихудшего случая»?
Вы лучше учитываете возможные риски, можете их взвесить и, главное, подумать об ответных мерах. Опасность же заключается в том, что сосредоточенность на «наихудшем случае» наводит нас на пессимистические мысли, вызывает стремление занять оборону и избежать риска.
Возможности этого метода ограничены, потому что мы вряд ли в состоянии предвидеть «наихудший случай» в каждой отдельной ситуации. Кроме того, сценарий «наихудшего случая» может вызвать у нас необоснованную самоуверенность. Мы не сомневаемся, что все предусмотрели, и если вдруг что-то получается не так, становимся абсолютно беспомощными.
С помощью сценария «наихудшего случая» вы хотите выяснить, какие варианты решения будут иметь наименее угрожающие последствия. Вы продумываете, с какими трудностями и опасностями можете столкнуться, а затем определяете возможные способы защиты. Для этого вы должны учесть различные факторы. Чтобы произвести соответствующие оценки, ответьте на нижеследующие вопросы:
- Какова вероятность осуществления сценария «наихудшего случая»?
- Какие ответные меры можно принять, чтобы предотвратить осуществление сценария «наихудшего случая» или
- смягчить его последствия?
- Когда, самое позднее, должны быть приняты ответные меры?
- Какие расходы необходимо предусмотреть?
- Какие последствия могут иметь ответные меры?
В основе сценария «наихудшего случая» лежит убеждение, что вы решаете гораздо лучше, если мысленно отделяете себя от «наихудшего случая». Однако действительно ли это так? Можно сделать несколько замечаний:
Мы не способны предвидеть действительно «наихудший случай». Мы не ожидаем «худшего». Это лежит в основе нашего способа мышления и дает нам возможность действовать.
Настоящий «наихудший случай» едва ли произойдет на самом деле. По крайней мере, едва ли это будет именно так, как «запланировано». Вероятность того, что «все пойдет не так», слишком велика. Что-то, возможно, и получится, но в остальном все будет не так, как мы рассчитывали. Мы можем лишь строить более или менее убедительные гипотезы, вот и все.
Самые спелые фрукты всегда висят выше остальных, поэтому каждый, кто пытается их достать, подвергает себя большому риску. В этом-то и состоит вся прелесть. Жизнь при постоянном уклонении от риска, напротив, довольно пресна. Выдающийся успех великих предпринимателей нередко основан на рискованных решениях.
Тем не менее сценарий «наихудшего случая» имеет определенное значение. Он препятствует принятию слишком опрометчивых решений и заставляет нас при решении наших проблем осознавать свою ответственность. Для наиболее рискованных решений сценарий «наихудшего случая» совершенно необходим.
6. Техники воображения