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工具篇03 决策工具

面对复杂的商业世界,我们用战略工具看清了形势,看到了对手,也看清了自己,用博弈工具了解了出招的套路,那具体我们应该怎么做呢?面对具体的事情,我们该如何做出决策?是否有现成的决策工具可以选呢?答案自然是有。

01 麦穗理论

在人的一生中,需要决策的事情特别多,我们无时不刻都在做着选择,但归根结底,最重要的决策非选择人生伴侣的决策莫属。怎么去找到理想的人生目标呢?2500年前,就曾有三个学生问西方哲学奠基者苏格拉底这个问题,苏格拉底没有直接回答,而是直接将他们带到了一片麦地面前,说:“请你们走进麦田,一直往前不要回头,途中摘到一支最大的麦穗,只能摘一支。”

第一个学生看见第一支又大又漂亮的就摘下来了,结果发现后面还有更大更漂亮的,然后懊悔不已。第二个学生一直觉得后面有更好的,结果空手而归,错过了全世界。第三个学生用1/3的时间观察分类,1/3的时间验证结果,最后1/3的时间摘取碰到的最大类的第一支,结果满意而归。

这第三种方案其实就是我们的最佳选择。大数据对于个人来说仍然是遥不可及的东西,所以个人的决策基本都是不完全信息决策,在这样的条件下,我们是不可能做出最优选择的,换句话说,以最优决策为目标是不现实的,我们只能选择现在条件下的最满意方案。

一切决策都是折中,只是当下可选的最佳行动方案。牢记这条法则。、

回到选择人生伴侣的这件事上,我们首先要做的是什么呢?不是去相亲,而是要与各种不同类型的人交往,确定满意的择偶标准。或者就算是去相亲,也应该是以确定标准为目标。具体如果以20岁开始考虑这件事,30岁之前完成的话,10年的时间至少要用3.33年的时间去与不同的异性去交往并分类,然后用3.33年的时间去验证,最后3.33年的时间选择碰到的第一个首选分类中的第一个并不再寻找最优方案。再简单一点就是37%的时间去确定择偶标准并验证,63%的时间去选择碰到的第一个优类对象。

02 决策树

确定了择偶标准,就可以抱着这些标准去做相亲的决策了。怎么做呢?用什么工具?嗯,决策树。

首先,满30了没有?满了就算了,不考虑。没满?那长得如何,帅不帅?啊,还可以啊,那收入情况如何?也可以,那有没有上进心呢?会不会坐吃山空?也不会啊,那脾气怎么样?就见过几次,还好吧,80%的概率应该是好的。那以后会不会很有钱呢?这么年轻,收入已经不错,又有上进心,以后80%的概率应该是会很有钱的吧。那就去。

03 德尔菲法

假如相亲取得了成功,两个人走到了一起,面对共同的事情时,两个人商量,每个人都有自己的判断与理由,然后都说出来,双方都不断修正完善决策理由并终收敛达成一致结果。这种方法如果推广到更大更复杂的事情,特别是面对不确定的商业问题,就可以优化成德尔菲法,即先找不同领域的专家,各专家独立预测,然后分别告知其他人的预测结果,接着继续预测以至收敛成统一意见,或者达成最高高低以及最可能的结果并用主观概率法加总得出预测结果,也是个很有用的工具。

04 KT法

可是,预测终归是预测,肯定会出现结果不及预期的情况。怎么面对这样的事情呢?怎么去分析问题并推动进步呢?别慌,有KT法。按套路,一步一步来,问题便会迎刃而解。

先确定发生的是什么问题,期望或预测的结果是什么,实际结果又是什么。

然后再细看发生问题的对象是谁,在什么时间发生的,在哪里发生的,发生的程度如何。再假设问题的原因并用3w1e来逐一验证各种假设是否站得住脚,借以分析出问题所在。

接下来针对问题提出解决方案,并用必须目标和期望目标去检验,以得出当前条件下的最满意方案。

选出方案之后可能还需要做潜在问题分析,优化方案。

05 边际成本与边际收益

现实生活中,哪怕是伴侣,哪怕是通过择偶标准选择出来的伴侣,也会有磨合期,也会有冲突,各种吵架,甚至闹到分居离婚的地步。面对这种情况,怎么决策?是转身离婚,还是将就? 这个时候,恒量边际成本与边际收益将会非常的有指导意义。

具体做法就是:转身离婚再找一个需要放弃50,再投入100,最后获取到100,总收益为-50;而将就呢?可能只需要再投入50,就能获得100,实际收益是+50。显然如果到了这一步,最好的选择是将就。这样头脑是不是更清楚了呢?

06 基于数据的决策

德尔菲法、麦穗理论讲得都是信息匮乏时的决策。比如,不知道麦田里最大的麦穗在哪,只好把麦田分为三段,前1/3观察,中1/3验证,后1/3选择。但如果知道最大的麦穗在哪,决策方法可能会完全不一样。

决策,是与这个世界的博弈。如果知道这个世界的底牌,就更有可能赢得比赛。这个世界的底牌,就是信息。更准确地说,是信息的载体--数据。

掌握数据,基于数据决策,有三种方法:

方法一:对显性数据的统计。通过IT系统了解自身运营数据,购买统计报告,可以了解行业趋势的显性数据。

方法二:对隐性数据的调查。可以通过调查,因为用户可能自己也不了解自己想要什么,因此需要用焦点小组观察他们的真实反应。

方法三:对所有数据的分析。和大数据机构合作,拿到历史信用数据,可以获得决策支持。

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