Złożone podejmowanie decyzji staje się coraz większym wyzwaniem, ponieważ wysoka doskonałość operacyjna i produktywność, zwłaszcza w organizacjach marketingowych, stają się kluczowymi elementami przewagi konkurencyjnej. Ogólnie rzecz biorąc, firmy i inwestorzy odnoszący największe sukcesy polegają na szybkim i dokładnym podejmowaniu decyzji, począwszy od pielęgnowania leadów po rekrutację i decyzje inwestycyjne.

Badania pokazują, że firmy podejmują do trzech miliardów decyzji rocznie, a niedawne badanie firmy Gartner wykazało, że 65% decyzji jest bardziej złożonych (obejmujących więcej interesariuszy lub więcej wyborów) niż dwa lata temu.

Wiele dzisiejszych firm i obsługujących je marketerów potrzebuje lepszego wglądu, aby wypełnić lukę między ogromnymi ilościami danych a decyzjami biznesowymi. Tylko 24% firm twierdzi, że są „oparte na danych”, podczas gdy inne stoją w obliczu straconych szans, nieefektywności i zwiększonego ryzyka biznesowego. Przeciętna firma S&P traci rocznie 250 milionów dolarów z powodu złych decyzji.

Inteligencja decyzyjna to struktura, która wypełnia lukę między spostrzeżeniami a decyzjami. Umożliwia organizacjom podejmowanie lepszych, spójniejszych i opartych na danych decyzji. Liderzy i zespoły mogą podejmować świadome decyzje na każdym poziomie firmy!

Czym jest inteligencja decyzyjna?

Inteligencja decyzyjna (DI) to rozwijająca się dyscyplina, która łączy dane, analizy, sztuczną inteligencję, automatyzację i doświadczenie w celu podejmowania lepszych decyzji. DI pomaga decydentom kierować się praktycznymi spostrzeżeniami przy użyciu technik optymalizacji, symulacji i analizy decyzji.

W przeciwieństwie do tradycyjnych podejść do podejmowania decyzji, które w dużej mierze opierają się na intuicji i doświadczeniu, DI obejmuje podejście metodyczne, analityczne i oparte na danych.

DI koncentruje się nie tylko na technologii, ale także na tym, jak usprawnia ona ludzkie procesy decyzyjne. Jest to dziedzina multidyscyplinarna, czerpiąca z wiedzy specjalistycznej z różnych dziedzin, w tym informatyki, statystyki, psychologii, ekonomii i biznesu.

Według dr Lorena Pratta, szefa oferty naukowej i współzałożyciela dostawcy oprogramowania DI Quantellia oraz autora książki „LINK: How Decision Intelligence Connects Data, Actions, and Outcomes for a Better World”, kolejną kluczową koncepcją DI jest projektowanie decyzji podobne organizacje projektują domy, budynki i samoloty — najpierw tworząc plan.

Podobnie jak plan, projekt decyzji pomaga dopasować wszystkich zaangażowanych w tę decyzję — w tym interesariuszy — wokół jej uzasadnienia. Odkryła, że ​​traktując decyzje jak problem projektowy, można zastosować wiele najlepszych praktyk projektowych, takich jak ideacja, dokumentacja, renderowanie, udoskonalanie, kontrola jakości i myślenie projektowe.

W 2019 roku Cassie Kozyrkov, pierwsza dyrektor ds. decyzji w Google, ustanowiła nową dyscyplinę inżynierii inteligencji decyzyjnej, aby rozszerzyć naukę o dane o nauki behawioralne, ekonomię i nauki o zarządzaniu, aby skupić się na kolejnej przewadze biznesowej poza danymi.

Inteligentne decyzje są projektowane, symulowane, zautomatyzowane, monitorowane i dostrajane.

Kop głębiej: dlaczego opiera się na danych decyzja -tworzenie jest podstawą udanego CX

Czym inteligencja decyzyjna nie jest

Nauka o decyzjach. Nauka decyzyjna była zwykle kojarzona z jakościową stroną danych. DS to nadrzędny termin, podczas gdy „informacja decyzyjna” to strona operacyjna.

Wywiad strategiczny . Mówiąc ogólnie, inteligencja strategiczna oznacza wykorzystywanie spostrzeżeń BI do kierowania i wspierania strategii. Nazywamy to również analizą rynku, która dostarcza firmom aktualnych trendów w branży i nadaje sens zachowaniom konsumentów, aby nawigować w przyszłości.

Przemyślane decyzje. Nie każdy wynik lub zalecenie jest decyzją, mówi Kozyrkov. W terminologii analizy decyzyjnej decyzja jest podejmowana dopiero po nieodwołalnej alokacji zasobów. Jeśli możesz zmienić zdanie za darmo, żadna decyzja nie została jeszcze podjęta.

Zastosowania inteligencji decyzyjnej

DI dotyczy różnych problemów decyzyjnych, takich jak alokacja zasobów, zarządzanie ryzykiem, planowanie strategiczne i, tak, marketing. Używałem go w opracowywaniu systemów i platform dla złożonych decyzji dotyczących energii, finansów, polityki i marketingu.

Nasza ostatnia platforma startowa wspierała DI dla kadry kierowniczej wchodzącej na rynek, skracając proces decyzyjny z dziewięciu miesięcy do ułamka czasu dzięki większej widoczności, szkoleniom i wpływom.

DI znalazł zastosowanie we wnioskach kredytowych czy wykrywaniu oszustw w usługach finansowych. Jest używany w handlu detalicznym do określania ilości zapasów do zakupu, optymalnych poziomów zapasów lub prognoz cenowych. Według dr Lorena Pratta wykorzystanie inteligencji decyzyjnej może pozytywnie wpłynąć na decyzje oparte na dowodach w kryzysie opieki zdrowotnej.

Inne przypadki użycia obejmują zadowolenie klienta, atrybucję marketingową oraz strategie konkurencyjne i wejścia na rynek. Projekty ram tych decyzji były standardowe dla GTM; wdrożenie wymagało jednak zbudowania platformy korporacyjnej, szkolenia i obsługi danych. Ostatecznie jednak ten czas podejmowania decyzji skrócił się z dziewięciu do jednego do trzech miesięcy. Średni wpływ wyniósł ponad 10 milionów dolarów, w tym firma odzieżowa odkryła nowy strumień przychodów o wartości 90 milionów dolarów obejmujący platformę.

Kop głębiej: automatyzacja decyzje z kontekstem sytuacyjnym w czasie rzeczywistym

Korzyści z inteligencji decyzyjnej

Starszy partner McKinsey, Kate Smaje, twierdzi, że organizacje wykonują teraz w 10 dni to, co kiedyś zajmowało dziesięć miesięcy. Posiadanie DI wspiera stale rosnące tempo decyzji niezbędnych do zachowania konkurencyjności.

Pierwszą korzyścią jest to, że DI pomaga liderom w podejmowaniu złożonych decyzji dzięki bardziej ukierunkowanym i kompleksowym informacjom. Podczas projektowania decyzji można uporządkować informacje międzyorganizacyjne pod kątem określonych celów lub zadań. Posiadanie tego rodzaju widoczności ułatwia poruszanie się po kompromisach między konkurencyjnymi celami. Eliminuje więcej paraliżu analitycznego występującego w większości strategicznych i taktycznych decyzji wysokiego szczebla.

Następnie DI zmniejsza ryzyko i niepewność. Decydenci dysponujący danymi i spostrzeżeniami w czasie rzeczywistym mogą wykorzystać DI do identyfikowania i proaktywnego ograniczania potencjalnych zagrożeń. Dzięki widoczności kompromisów organizacje mogą lepiej stosować plany ryzyka/wynagrodzeń, aby uniknąć kosztownych błędów utrudniających uzyskanie przewagi konkurencyjnej.

Inteligencja decyzyjna zwiększa wydajność i produktywność. Automatyzując określone procesy decyzyjne i dostarczając decydentom dane i spostrzeżenia w czasie rzeczywistym, DI może pomóc usprawnić podejmowanie decyzji i poprawić produktywność. Zmniejszasz opóźnienie decyzji. Procesy te można wbudować lub zaprogramować w systemach, aby zwolnić czas i zasoby w celu zbadania większej liczby opcji lub przydzielenia innych ważnych zadań i inicjatyw.

Wreszcie, organizacje wykorzystujące DI zyskują silniejszą przewagę konkurencyjną dzięki wykorzystaniu danych i technologii poprzez ocenę, a następnie podejmowanie bardziej inteligentnych i szybszych złożonych decyzji, które zazwyczaj hamują dynamikę lub transformację.

Granice i wyzwania inteligencji decyzyjnej

Biorąc pod uwagę dane, sztuczną inteligencję i automatyzację, nie jest zaskakujące, że istnieją pewne wyzwania i ograniczenia, które są również obecne w przypadku DI.

Etyka/uprzedzenia. DI może metodycznie pomóc zredukować uprzedzenia i wzmocnić etyczne decyzje. Jednocześnie, w przypadku każdego zautomatyzowanego systemu opartego na danych, decyzje wykorzystujące DI tworzone przez ludzi nadal ryzykują, że zostaną opracowane w oparciu o stronnicze lub dyskryminujące dane lub algorytmy. Szkolenie uświadamiające, wraz ze wszystkimi innymi działaniami organizacyjnymi opartymi na danych, jest koniecznością.

Dostępność danych. Liderzy i kierownicy projektów muszą być świadomi ograniczeń dostępu do danych i ich dostępności. Skuteczność decyzji jest często trudna do znalezienia w mniejszych zbiorach danych. Czasami coś idzie nie tak, ale bardziej zależy to od szczęścia niż danych. W przypadku złożonych i rzadkich decyzji organizacja może potrzebować pomocy w zdefiniowaniu podejścia do pomiaru decyzji. W takich przypadkach ograniczenia technologiczne mogą uniemożliwić rozwiązanie. Organizacje muszą sformalizować takie procesy decyzyjne i mogą korzystać wyłącznie z technologii. Warto również podkreślić, czego może brakować lub zakres tego, co jest możliwe.

Opór. Ważną częścią DI jest zapewnienie większej przejrzystości, spójności i szkolenia w procesie podejmowania decyzji. Tradycyjna kultura decydentów będzie początkowo oporna, ponieważ uzna, że ​​odrzuca ich doświadczenie lub instynkt albo jest sprzeczna z ich konkretnymi programami. Osoby odpowiedzialne za DI muszą informować, w jaki sposób DI przynosi korzyści ich wysiłkom i prowadzi do lepszych wyników dla osób i organizacji.

Liderzy mogą przezwyciężyć te wyzwania i ograniczenia poprzez jasną komunikację i dobrze zdefiniowany zakres jej zastosowania. Każda nowa inicjatywa może rozwijać i wzmacniać kulturę podejmowania decyzji w organizacji.

Wskazówki i czynniki

• Wybierz skoncentrowaną decyzję. Rozpocznij od wdrożenia DI w funkcjach, w których podejmowanie decyzji o krytycznym znaczeniu biznesowym wymaga usprawnienia (np. oparte na danych, oparte na sztucznej inteligencji). Alternatywy obejmują duże złożone decyzje lub takie, które można skalować i przyspieszyć poprzez automatyzację.
  
• Zacznij od wyników. W Twojej organizacji jest zalew danych, ale w celu zaprojektowania modelu decyzyjnego należy gromadzić tylko dane odpowiednie do tego wyniku. Dodaj dodatkowe dane lub przetestuj teorie dodatkowych informacji po rozpoczęciu z wczesnym zestawem.

• Mapuj decyzje. Dokumentuj założenia, myśli, emocje, obawy i obawy związane z twoimi decyzjami. Dokonuj ich przeglądu co kwartał lub co pół roku. Zwiększy to siłę decyzyjną Twojej organizacji.

• Nie automatyzuj wszystkiego. Ludzie, zwłaszcza jeśli chodzi o złożone i wrażliwe decyzje, są niezbędni.

• Władza powinna być do decyzji. Zapewnij uprawnienia do podejmowania decyzji osobom znajdującym się najbliżej punktu wpływu tej decyzji. Własność będzie zachęcać do skutecznego podejmowania decyzji.
  
• Rozwijaj nowe nawyki decyzyjne. Naucz decydentów, aby stosowali systematyczne najlepsze praktyki, takie jak krytyczne myślenie, analiza kompromisów, rozpoznawanie uprzedzeń i słuchanie przeciwnych opinii.

• Uważaj na wąskie kadrowanie. W książce „Decisive” autorstwa Chipa i Dana Heathów autorzy wyjaśniają, że prostym sposobem na usprawnienie podejmowania decyzji jest unikanie ograniczania zakresu ramy. Decyzja rzadko jest tylko „tak” lub „nie”. Zawsze istnieje wiele opcji, więc miej przynajmniej trzy dostępne dla każdej decyzji.

Wniosek

Decydenci często potrzebują więcej informacji, czasu i doświadczenia, aby podejmować złożone decyzje. Badanie przeprowadzone przez Bain wykazało, że wyniki biznesowe wydają się być w 95% skorelowane ze skutecznością decyzji. Systemy inteligencji decyzyjnej poprawiają skuteczność, wyjaśniając i uzasadniając decyzje, ucząc się na podstawie informacji zwrotnych z poprzednich decyzji i porównując wpływ w celu poprawy skuteczności decyzji.

Inteligencja decyzyjna to kluczowe narzędzie, które może pomóc w podejmowaniu lepszych decyzji. Łącząc naukę o danych, sztuczną inteligencję i ludzką wiedzę, DI może pomóc zmniejszyć niepewność i poprawić efektywność. Jednak DI ma swoje wyzwania i ograniczenia. Musisz być świadomy tych zagrożeń i podjąć kroki w celu ich ograniczenia.