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两位实战商业大佬,为你披露决策之道!
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2023.04.07 上海

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盛雄的第57篇原创文章 

标签:学习感悟

最近被很多决策问题困扰。

感觉这个世界雾蒙蒙的,让人难以判断。

无论是职业选择、伴侣选择还是创业选择,你可能都会遇到重大的决策问题。

在这些影响人生的关键环节中,选择确实比努力更重要。

我翻了很多决策相关的书,去除掉太复杂不易使用的,对剩下比较好的做了整理,这些方法来自两位实战商业大佬,一位是美国的创业者,20多岁就赚到了百万美金,一位是中国的创业者,30多岁就拿到了过亿融资,相信他们用过的方法肯定会对你有所帮助。

01 最坏情况分析

每天早上起床,从早餐吃什么到穿什么衣服,我们无时无刻不面临着选择。

解决这种选择有两种方式,一是依赖习惯减少选择,一种是简单想一下这样做的后果,判断这件事是否可以做。

举个例子,我到一个新地方时,会先尝试不同的早餐店,之后每天就重复买自己最喜欢的那个口味的早餐,比如我在同一家店吃了3年的包子,甚至口味都是一样的,以至于每天走到店门口,老板都不用问我,直接把两个包子和一杯豆浆装好给我,不需要做决策。

而最坏情况分析的方法,是要做一件事之前先想一下可能会产生哪些后果,各种后果产生的概率,考虑是否能够接受。

比如喝了酒之后驾车。

发生车祸轻伤的概率可能是5%。

发生车祸残疾的概率可能是1%。

发生车祸死亡的概率可能是0.5%。

最后再考虑一下这种情况是否可以接受,不论死亡还是伤残,后果都很严重。

因此酒后驾车这件事不能做,在做一件事之前,头脑中简单地想一下后果,就可以快速的做判断了。

02 加权平均决策矩阵

日常的很多决策可以用上面的方法来简单判断,但是针对人生的重要问题,这个判断方法就太初级了。

因为重大决策需要考虑不同的因素,而不同的因素又有不同的权重,这时用加权平均决策矩阵表来评估就会很方便。

操作主要有三步:

1、列出决策时需考虑的所有因素及备选项。

2、给各个因素打一个权重分,并给各个备选方案中的各个因素打一个实际评估分

3、用权重分与实际分相乘,得到各备选方案的最终得分,将备选项中各个因素的最终得分相加,得到各备选项最终所有因素得分,选择得分最高的那个备选项即可。

举个例子,你现在要离开家乡,选择定居的城市,目前可选范围有上海和深圳。

1、列出考虑定居地时所有考虑的因素,包括天气、学校、生活成本、商业氛围、税收、治安等。

2、给所有因素打一个权重,比如重点考虑小孩教育问题,给学校打了10分的权重,给备选方案打一个实际得分,比如上海的高校多一些,得8分,深圳的高校少一些,得5分。

3、用权重分与实际分相乘,得到各备选方案的最终得分,比如学校这个因素,权重10分,乘以上海的8分,最终得分80分,其余因素做类似计算,最终得到上海的总分数为219分,深圳的总分数为216分,最后选择定居上海。

通过这种加权平均矩阵,就可以方便地综合考虑各个因素的影响,最后做出理性的决策了。

03 SWOT分析

上面两种决策方法,都适用于对决策的影响因素比较了解的情况,但是如果一时没有思路,也可以用SWOT来做决策。

这个工具可以快速地帮助我们把考虑因素找出来,特别适合做一个新项目时使用。

SWOT是指优势、劣势、机会、风险,很多文章中会列4个框,然后让你把自己的优势劣势机会风险写上,帮助分析

但是这实际上只是第一步,没有办法指引行动,真正重要的是结合SWOT的分析,来确定下一步的行动方向。

举个例子,你现在需要推动一个新媒体的项目,第一步就是写出你对做的这个新媒体项目有什么优势劣势,目前的环境有什么机会或威胁。

做完这一步后,就需要制定战略,或者说做决策了,可以用机会风险与优势劣势分别结合,形成不同的战略,最后选择其中最喜欢的一种就可以啦。

比如结合人工智能技术的出现带来的机会,将数字人和AIGC(人工智能生成内容)技术与自身优势(熟悉新媒体运营流程和有产品)结合,就得到了机会优势组合。

具体战略为:根据对新媒体运营流程的理解,利用人工智能AIGC提升工作效率,并借助有产品的优势,引入数字人技术,利用电商的数字人技术来做直播,提升销量。

这样就快速完成了决策的过程,避免决策时考虑因素不足的困境。

最后的话

读书本身没有价值,价值是读书之后的思考、思考之后的选择,以及选择之后的行动

在这当中,最重要的是如何理清从思考到选择,从选择到行动的过程。

也就是决策过程,在日常生活中,如果能灵活运用这三种决策方法,最坏情况分析、加权平均决策矩阵、SWOT分析,将帮助我们做出更好的决策。

有具体的方向时使用最坏情况分析或加权平均决策矩阵,没有思路时用SWOT分析开拓思路,这样可以帮助我们做出更优质的决策。

希望能与你一起,做出更优决策,成为更好的自己。

阅读本身并没有用,阅读之后的思考,思考之后的行动才有用

—— 民间俗语

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