Alat Sederhana untuk Membuat Keputusan Lebih Baik Secara Radikal

Pernahkah Anda membuat keputusan berisiko tinggi? Jika ya, apakah Anda merenungkan selama beberapa waktu sebelum mengambil keputusan yang “benar” — dan meskipun demikian, masih merasa tidak yakin tentang tindakan terbaik?

Dalam kasus seperti itu, Anda mungkin memerlukan pohon keputusan. Ini lebih formal daripada mengobrol dengan teman atau daftar pro dan kontra.

Di sini, kami akan menunjukkan cara membuat pohon keputusan dan menganalisis risiko versus imbalan. Kami juga akan melihat beberapa contoh sehingga Anda dapat melihat bagaimana pemasar lain menggunakan pohon keputusan untuk menjadi pembuat keputusan yang lebih baik.

Daftar isi

Apa itu pohon keputusan?

Analisis Pohon Keputusan

Cara Membuat Pohon Keputusan

Cara Membuat Pohon Keputusan di Excel

Contoh Pohon Keputusan

Dalam hal pemasaran, pengambilan keputusan bisa terasa sangat berisiko. Apa rekan saya begitu melekat pada produk baru, dia tidak mau menyebutkan kekurangannya? Bagaimana jika tim pemasaran saya tidak keberatan dengan pertumbuhan kantor, tetapi mereka belum mempertimbangkan bagaimana hal itu akan mempengaruhi strategi kami dalam jangka panjang?

Elemen visual dari pohon keputusan membantu Anda memasukkan lebih banyak tindakan dan hasil potensial daripada yang mungkin Anda lakukan jika Anda hanya membicarakannya, mengurangi risiko konsekuensi yang tidak terduga.

Plus, diagram memungkinkan Anda untuk memasukkan detail yang lebih kecil dan membuat rencana langkah demi langkah, jadi setelah Anda memilih jalur Anda, itu sudah ditata untuk Anda ikuti.

Sebuah pohon keputusan berisi empat elemen: simpul akar, simpul keputusan, simpul daun, dan cabang yang menghubungkan mereka bersama-sama.

• Node akar adalah tempat pohon dimulai. Ini adalah masalah atau keputusan besar yang Anda tangani.
• Seperti namanya, simpul keputusan mewakili keputusan di pohon Anda. Mereka adalah jalan yang mungkin untuk "memecahkan" masalah utama Anda.
• Node utama mewakili kemungkinan hasil dari suatu keputusan. Misalnya, jika Anda memutuskan tempat makan untuk makan siang, simpul keputusan potensial adalah makan hamburger di McDonald's. Node daun yang sesuai dapat berupa: Menghemat uang dengan membelanjakan kurang dari $5 .
• Cabang adalah panah yang menghubungkan setiap elemen dalam pohon keputusan. Ikuti cabang untuk memahami risiko dan manfaat dari setiap keputusan.

Sekarang mari kita jelajahi cara membaca dan menganalisis keputusan di pohon.

Analisis Pohon Keputusan [Contoh]

Misalnya Anda memutuskan tempat untuk mengiklankan kampanye baru Anda:

1. Di Facebook, menggunakan iklan berbayar, atau
2. Di Instagram, menggunakan sponsor influencer.

Demi kesederhanaan, kami akan menganggap kedua opsi menarik bagi demografi ideal Anda dan masuk akal untuk merek Anda.

Berikut adalah pohon keputusan awal yang akan Anda buat untuk kampanye iklan Anda:

Seperti yang Anda lihat, Anda ingin menempatkan tujuan akhir Anda di atas — dalam hal ini, Kampanye Periklanan adalah keputusan yang perlu Anda buat.

Selanjutnya, Anda harus menggambar panah (cabang Anda) ke setiap tindakan potensial yang dapat Anda ambil (daun Anda).

Sebagai contoh kami, Anda hanya memiliki dua tindakan awal yang harus dilakukan: Iklan Berbayar Facebook, atau Sponsor Instagram. Namun, pohon Anda mungkin menyertakan beberapa opsi alternatif tergantung pada tujuannya.

Sekarang, Anda ingin menggambar cabang dan daun untuk membandingkan biaya. Jika ini adalah langkah terakhir, keputusannya akan jelas: Instagram berharga $10 lebih murah, jadi Anda mungkin akan memilih itu.

Namun, itu bukan langkah terakhir. Anda perlu mencari tahu peluang untuk sukses versus gagal. Bergantung pada kompleksitas tujuan Anda, Anda dapat memeriksa data yang ada di industri atau dari proyek sebelumnya di perusahaan Anda, kemampuan tim Anda, anggaran, persyaratan waktu, dan hasil yang diprediksi. Anda mungkin juga mempertimbangkan keadaan eksternal yang dapat memengaruhi kesuksesan.

Mengevaluasi Risiko Versus Hadiah

Dalam contoh Kampanye Periklanan, ada peluang 50% untuk berhasil atau gagal untuk Facebook dan Instagram. Jika Anda berhasil dengan Facebook, ROI Anda sekitar $1.000. Jika Anda gagal, Anda berisiko kehilangan $200.

Instagram, di sisi lain, memiliki ROI $900. Jika Anda gagal, Anda berisiko kehilangan $50.

Untuk mengevaluasi risiko versus imbalan, Anda perlu mengetahui Nilai yang Diharapkan untuk kedua jalan. Inilah cara Anda mengetahui Nilai yang Diharapkan:

• Ambil prediksi keberhasilan Anda (50%) dan kalikan dengan jumlah potensi uang yang diperoleh ($1000 untuk Facebook). Itu 500 .
• Kemudian, ambil peluang kegagalan yang Anda prediksi (50%) dan kalikan dengan jumlah uang yang hilang (-$200 untuk Facebook). Itu -100 .
• Tambahkan dua angka itu bersama-sama. Dengan menggunakan rumus ini, Anda akan melihat Nilai Harapan Facebook adalah 400 , sedangkan Nilai Harapan Instagram adalah 425 .

Dengan informasi prediktif ini, Anda seharusnya dapat membuat keputusan yang lebih baik dan lebih percaya diri — dalam hal ini, sepertinya Instagram adalah pilihan yang lebih baik. Meskipun Facebook memiliki ROI yang lebih tinggi, Instagram memiliki Nilai yang Diharapkan lebih tinggi, dan Anda berisiko kehilangan lebih sedikit uang.

Cara Membuat Pohon Keputusan

Anda dapat membuat pohon keputusan menggunakan langkah-langkah berikut. Ingat: setelah Anda menyelesaikan pohon Anda, Anda dapat mulai menganalisis setiap keputusan untuk menemukan tindakan terbaik.

1. Tentukan ide atau pertanyaan utama Anda.

Langkah pertama adalah mengidentifikasi simpul akar Anda. Ini adalah masalah utama, pertanyaan, atau ide yang ingin Anda jelajahi. Tulis simpul akar Anda di bagian atas diagram alur Anda.

2. Tambahkan keputusan dan hasil potensial.

Selanjutnya, perluas pohon Anda dengan menambahkan keputusan potensial. Hubungkan keputusan ini ke simpul akar dengan cabang. Dari sini, tulis hasil yang jelas dan potensial dari setiap keputusan.

3. Perluas sampai Anda mencapai titik akhir.

Ingatlah untuk menyempurnakan setiap keputusan di pohon Anda. Setiap keputusan pada akhirnya harus mencapai titik akhir, memastikan semua hasil muncul ke permukaan. Dengan kata lain, tidak ada ruang untuk kejutan.

4. Hitung risiko dan imbalan.

Sekarang saatnya untuk menghitung angka.

Pohon keputusan yang paling efektif menggabungkan data kuantitatif. Ini memungkinkan Anda untuk menghitung nilai yang diharapkan dari setiap keputusan. Data yang paling umum adalah moneter.

5. Evaluasi hasil.

Langkah terakhir adalah mengevaluasi hasil. Pada langkah ini, Anda menentukan keputusan mana yang paling ideal berdasarkan jumlah risiko yang bersedia Anda ambil. Ingat, keputusan dengan nilai tertinggi mungkin bukan tindakan terbaik. Mengapa? Meskipun datang dengan imbalan yang tinggi, itu juga dapat membawa tingkat risiko yang tinggi.

Terserah Anda — dan tim Anda — untuk menentukan hasil terbaik berdasarkan anggaran, jadwal, dan faktor lainnya.

Sementara contoh Kampanye Periklanan memiliki angka kualitatif untuk digunakan sebagai indikator risiko versus imbalan, pohon keputusan Anda mungkin lebih subjektif.

Misalnya, mungkin Anda memutuskan apakah startup kecil Anda harus bergabung dengan perusahaan yang lebih besar. Dalam hal ini, mungkin ada matematika yang terlibat, tetapi pohon keputusan Anda mungkin juga mencakup lebih banyak pertanyaan kuantitatif, seperti: Apakah perusahaan ini mewakili nilai merek kami? Ya Tidak. Apakah pelanggan kami mendapat manfaat dari penggabungan? Ya Tidak.

Untuk memperjelas poin ini, mari kita lihat beberapa contoh pohon keputusan yang beragam.

Contoh Pohon Keputusan

Contoh berikut adalah dari SmartDraw, pembuat diagram alur gratis:

Contoh Satu: Pengembangan Proyek

Berikut contoh lain dari blog Menjadi Manajer Proyek Bersertifikat:

Contoh 2: Pertumbuhan Kantor

Berikut ini contoh dari Statistics How To:

Contoh 3: Mengembangkan Produk Baru

Untuk melihat lebih banyak contoh atau menggunakan perangkat lunak untuk membangun pohon keputusan Anda sendiri, lihat beberapa sumber daya berikut:

Kembali kepada Anda

Ingat, salah satu keuntungan terbaik dari pohon keputusan adalah fleksibilitasnya. Dengan memvisualisasikan jalur berbeda yang mungkin Anda ambil, Anda mungkin menemukan tindakan yang belum pernah Anda pertimbangkan sebelumnya, atau memutuskan untuk menggabungkan jalur untuk mengoptimalkan hasil Anda.