Принятие сложных решений становится все более сложной задачей, поскольку высокая эффективность и производительность, особенно в маркетинговых организациях, становятся жизненно важными конкурентными преимуществами. По всем направлениям самые успешные компании и инвесторы зависят от быстрого и точного принятия решений, начиная от выращивания лидов и заканчивая рекрутингом и инвестиционными решениями.

Исследования показывают, что компании ежегодно принимают до трех миллиардов решений, а недавний опрос Gartner показал, что 65% решений являются более сложными (с участием большего числа заинтересованных сторон или выбора), чем два года назад.

Сегодня многие компании и маркетологи, которые их обслуживают, нуждаются в более глубоком понимании, чтобы преодолеть разрыв между огромными объемами данных и бизнес-решениями. Только 24% компаний говорят, что они «управляемы данными», в то время как другие сталкиваются с упущенными возможностями, неэффективностью и повышенными бизнес-рисками. Средняя компания S&P ежегодно теряет 250 миллионов долларов из-за неверных решений.

Аналитика принятия решений — это структура, которая устраняет разрыв между идеями и решениями. Это позволяет организациям принимать более эффективные, последовательные и основанные на данных решения. Лидеры и команды могут принимать обоснованные решения на каждом уровне компании!

Что такое интеллект принятия решений?

Аналитика принятия решений (DI) — это развивающаяся дисциплина, которая объединяет данные, анализ, искусственный интеллект, автоматизацию и опыт для принятия более эффективных решений. DI помогает лицам, принимающим решения, получать полезную информацию, используя методы оптимизации, моделирования и анализа решений.

В отличие от традиционных подходов к принятию решений, которые в значительной степени полагаются на интуицию и опыт, DI включает в себя методические, аналитические подходы и подходы, основанные на данных.

В центре внимания DI находится не только технология, но и то, как она дополняет процессы принятия решений человеком. Это междисциплинарная область, основанная на опыте из различных областей, включая информатику, статистику, психологию, экономику и бизнес.

По словам доктора Лорен Пратт, главного научного сотрудника и соучредителя поставщика программного обеспечения DI Quantellia, а также автора книги «ССЫЛКА: Как интеллектуальные решения соединяют данные, действия и результаты для улучшения мира», еще одна ключевая концепция DI — это разработка решений. Например, организации проектируют дома, здания и самолеты — сначала создавая план.

Подобно плану, дизайн решения помогает согласовать всех, кто участвует в этом решении, включая заинтересованные стороны, вокруг его обоснования. Она обнаружила, что, рассматривая решения как проблему дизайна, вы можете применить многие передовые методы проектирования, такие как создание идей, документация, визуализация, уточнение, контроль качества и дизайн-мышление.

В 2019 году первый директор по принятию решений в Google Кэсси Козырков учредил новую инженерную дисциплину для принятия решений, чтобы дополнить науку о данных наукой о поведении, экономикой и управленческой наукой, чтобы сосредоточиться на следующем бизнес-преимуществе за пределами данных.

Интеллектуальные решения разрабатываются, моделируются, автоматизируются, контролируются и настраиваются.

Копните глубже: почему управление данными решение -мейкинг - основа успешного клиентского опыта

Чем интеллект принятия решений не является

Наука принятия решений. Наука принятия решений обычно ассоциируется с качественной стороной данных. DS — это всеобъемлющий термин, а «аналитика принятия решений» — это операционная сторона.

Стратегическая разведка . В широком смысле стратегическая аналитика означает использование аналитических данных BI для управления и поддержки стратегии. Мы также называем это рыночной аналитикой, которая предоставляет компаниям информацию о текущих отраслевых тенденциях и анализирует поведение потребителей, чтобы ориентироваться в будущем.

Просчитанные решения. По словам Козыркова, не каждый результат или рекомендация является решением. В терминологии анализа решений решение принимается только после безвозвратного распределения ресурсов. Если вы можете изменить свое мнение бесплатно, решение еще не принято.

Приложения аналитики принятия решений

DI применяется к различным проблемам принятия решений, таким как распределение ресурсов, управление рисками, стратегическое планирование и, да, маркетинг. Я использовал его при разработке систем и платформ для принятия сложных решений в области энергетики, финансов, политики и маркетинга.

Наша последняя стартап-платформа поддерживала DI для руководителей, выходящих на рынок, сокращая процесс принятия решений с девяти месяцев до доли времени с большей наглядностью, обучением и влиянием.

DI применялся в кредитных заявках или для обнаружения мошенничества в сфере финансовых услуг. Он использовался в розничной торговле для определения количества закупаемых запасов, оптимального уровня запасов или прогнозов цен. По словам доктора Лорен Пратт, использование аналитики для принятия решений может положительно повлиять на принятие решений, основанных на фактических данных, в кризисной ситуации в области здравоохранения.

Другие варианты использования включают удовлетворенность клиентов, маркетинговую атрибуцию, а также конкурентные стратегии и стратегии выхода на рынок. Конструкции рамок этих решений были стандартными для ГТМ; однако для внедрения потребовалось создание корпоративной платформы, обучение и поддержка данных. Но в итоге время принятия решения сократилось с девяти до одного-трех месяцев. Среднее влияние составило более 10 миллионов долларов, включая компанию по производству одежды, обнаружившую новый поток доходов в размере 90 миллионов долларов, охватывающий платформу.

Копаем глубже: автоматизация решения с ситуационным контекстом в реальном времени

Преимущества интеллектуального принятия решений

Старший партнер McKinsey Кейт Смайе утверждает, что сейчас организации за 10 дней выполняют то, на что раньше уходило десять месяцев. Наличие DI поддерживает постоянно растущий темп принятия решений, необходимых для сохранения конкурентоспособности.

Первое преимущество заключается в том, что DI помогает руководителям в принятии сложных решений благодаря более целенаправленной и полной информации. При разработке решений вы можете структурировать межорганизационную информацию в соответствии с конкретными целями или задачами. Такая видимость облегчает нахождение компромиссов между конкурирующими целями. Это устраняет большую часть паралича анализа, характерного для большинства стратегических и тактических решений высокого уровня.

Далее, DI снижает риск и неопределенность. Лица, принимающие решения, с данными и идеями в режиме реального времени могут использовать DI для выявления и упреждающего снижения потенциальных рисков. Благодаря прозрачности компромиссов организации могут лучше применять планы риска/вознаграждения, чтобы избежать дорогостоящих ошибок, препятствующих конкурентному преимуществу.

Decision Intelligence повышает эффективность и производительность. Автоматизируя определенные процессы принятия решений и предоставляя лицам, принимающим решения, данные и информацию в режиме реального времени, DI может помочь упростить процесс принятия решений и повысить производительность. Вы сокращаете задержку принятия решения. Эти процессы могут быть встроены или запрограммированы в системы, чтобы высвободить время и ресурсы для изучения дополнительных вариантов или распределения на другие важные задачи и инициативы.

Наконец, организации, использующие DI, получают более мощное конкурентное преимущество, используя данные и технологии, оценивая, а затем действуя на основе более разумных и быстрых сложных решений, которые обычно наносят ущерб импульсу или трансформации.

Ограничения и проблемы принятия решений

С данными, искусственным интеллектом и автоматизацией неудивительно, что есть некоторые проблемы и ограничения, которые также присутствуют в DI.

Этика/предвзятость. DI может методично помочь уменьшить предвзятость и усилить этические решения. В то же время в любой автоматизированной системе, управляемой данными, решения, использующие DI, созданные людьми, по-прежнему рискуют быть принятыми на основе предвзятых или дискриминационных данных или алгоритмов. Обучение осведомленности, наряду со всеми другими организационными усилиями, основанными на данных, является обязательным.

Доступность данных. Лидеры и менеджеры проектов должны знать об ограничениях доступа и доступности данных. Эффективность решений часто сложно найти на небольших наборах данных. Иногда что-то идет не так, но это больше зависит от удачи, чем от данных. Для сложных и нечастых решений организации может потребоваться помощь в определении подхода к оценке решений. В таких случаях технологические ограничения могут помешать решению. Организации должны формализовать такие процессы принятия решений и могут использовать только технологии. Кроме того, стоит выделить то, чего может не хватать, или объем возможного.

Сопротивление. Важной частью DI является обеспечение большей прозрачности, последовательности и обучения процессу принятия решений. Традиционная культура лиц, принимающих решения, поначалу будет сопротивляться, поскольку ей кажется, что она игнорирует их опыт или инстинкты или идет вразрез с их конкретными программами. Лица, отвечающие за усилия по внедрению цифровых технологий, должны сообщать о том, как внедрение цифровых технологий приносит пользу их усилиям и приводит к лучшим результатам для отдельных лиц и организаций.

Лидеры могут преодолеть эти проблемы и ограничения благодаря четкому общению и четко определенной сфере его применения. Каждая новая инициатива может расти и повышать культуру принятия решений в организации.

Советы и факторы

• Выберите целенаправленное решение. Начните с реализации DI в тех функциях, где требуется улучшение процесса принятия важных бизнес-решений (например, на основе данных или искусственного интеллекта). Альтернативы включают большие сложные решения или решения, которые можно масштабировать и ускорить за счет автоматизации.
  
• Начните с результатов. В вашей организации поток данных, но вы должны собирать только те данные, которые соответствуют этому результату, чтобы разработать модель принятия решений. Добавьте дополнительные данные или проверьте теории дополнительной информации, как только вы начнете с вашего раннего набора.

• Наметьте решения. Документируйте предположения, мысли, эмоции, опасения и страхи, связанные с вашими решениями. Пересматривайте их ежеквартально или раз в полгода. Это увеличит силу принятия решений в вашей организации.

• Не автоматизируйте все. Люди необходимы, особенно когда речь идет о сложных и деликатных решениях.

• Полномочия должны быть на решение. Предоставьте полномочия для принятия решений людям, наиболее близким к точке воздействия этого решения. Собственность будет стимулировать эффективное принятие решений.
  
• Выработайте новые привычки принятия решений. Научите лиц, принимающих решения, применять систематические передовые методы, такие как критическое мышление, анализ компромиссов, признание предвзятости и прислушивание к противоположным точкам зрения.

• Остерегайтесь узкого кадрирования. В книге Чипа и Дэна Хитов «Решительный» авторы объясняют, что самый простой способ улучшить процесс принятия решений — это не ограничивать масштаб фрейма. Решение редко бывает просто «да» или «нет». Всегда есть несколько вариантов, поэтому для любого решения имейте по крайней мере три варианта.

Заключение

Лицам, принимающим решения, часто требуется больше информации, времени и опыта для принятия сложных решений. Исследование, проведенное Bain, показало, что эффективность бизнеса на 95 % коррелирует с эффективностью принимаемых решений. Системы принятия решений повышают эффективность, объясняя и обосновывая решения, извлекая уроки из отзывов о прошлых решениях и сравнивая влияние для повышения эффективности решений.

Аналитика принятия решений — это важнейший инструмент, который может помочь вам принимать лучшие решения. Сочетая науку о данных, ИИ и человеческий опыт, DI может помочь снизить неопределенность и повысить эффективность. Однако DI имеет свои проблемы и ограничения. Вы должны знать об этих рисках и принимать меры для их снижения.