根本的により良い意思決定を行うためのシンプルなツール

重大な決断を下したことがありますか? はいの場合、「正しい」決定を下す前にしばらく熟考しましたか? それでも、最善の行動方針について確信が持てませんでしたか?

このような場合、決定木が必要になることがあります。 友人とのチャットや賛否両論のリストよりもフォーマルです。

ここでは、決定木を作成し、リスク対報酬を分析する方法を紹介します。 また、他のマーケティング担当者が意思決定ツリーを使用してより優れた意思決定者になる方法を確認できるように、いくつかの例も見ていきます。

目次

決定木とは

決定木分析

決定木を作成する方法

Excel で決定木を作成する方法

ディシジョン ツリーの例

マーケティングに関して言えば、意思決定は特にリスクを感じることがあります。 私の同僚は、新製品にとても執着していて、その欠点について一切言及したくないとはどういうことですか? マーケティング チームがオフィスの拡大を気にしないが、それが戦略に長期的にどのように影響するかを考慮していない場合はどうなりますか?

デシジョン ツリーの視覚的要素は、単に話しただけの場合よりも多くの潜在的なアクションと結果を含めるのに役立ち、予期しない結果のリスクを軽減します。

さらに、ダイアグラムを使用すると、細かい詳細を含めて段階的な計画を作成できるため、パスを選択すると、従うために既にレイアウトされています.

デシジョン ツリーには、ルート ノード、デシジョン ノード、リーフ ノード、およびそれらを接続するブランチの 4 つの要素が含まれます。

• ルート ノードは、ツリーの開始点です。 それはあなたが取り組んでいる大きな問題または決定です。
• 名前が示すように、決定ノードはツリー内の決定を表します。 それらは、主な問題を「解決」するための可能な手段です。
• リード ノードは、決定の可能な結果を​​表します。 たとえば、昼食をどこで食べるかを決定している場合、潜在的な決定ノードはマクドナルドでハンバーガーを食べることです。 対応するリーフ ノードは次のようになります。
• 分岐は、決定木の各要素を結ぶ矢印です。 分岐に従って、各決定のリスクと報酬を理解してください。

次に、ツリー内の決定を読み取って分析する方法を調べてみましょう。

決定木分析【例】

新しいキャンペーンを宣伝する場所を決定しているとします。

1. Facebookで、有料広告を使用する、または
2. インスタグラムで、インフルエンサーのスポンサーシップを利用。

簡単にするために、両方のオプションが理想的な人口統計にアピールし、ブランドにとって意味があると仮定します。

以下は、広告キャンペーンのために作成する予備決定木です。

ご覧のとおり、最終的な目標を最上位に置きたいと考えています。この場合、広告キャンペーンを決定する必要があります。

次に、実行可能な各アクション (葉) に矢印 (枝) を描画する必要があります。

この例では、Facebook の有料広告または Instagram のスポンサーシップの 2 つの最初のアクションしかありません。 ただし、目的によっては、ツリーに複数の代替オプションが含まれる場合があります。

次に、コストを比較するために枝と葉を描きます。 これが最終ステップである場合、決定は明らかです。Instagram は 10 ドル安いので、それを選択する可能性があります。

ただし、これは最終ステップではありません。 成功と失敗のオッズを把握する必要があります。 目的の複雑さに応じて、業界内の既存のデータ、または会社の以前のプロジェクトからのデータ、チームの能力、予算、時間要件、および予測される結果を調べることができます。 また、成功に影響を与える可能性のある外部の状況を考慮することもできます。

リスク対報酬の評価

広告キャンペーンの例では、Facebook と Instagram の成功または失敗の確率は 50% です。 Facebook で成功した場合、ROI は約 1,000 ドルになります。 失敗すると、200 ドルを失うリスクがあります。

一方、Instagram の ROI は 900 ドルです。 失敗すると、50 ドルを失うリスクがあります。

リスク対報酬を評価するには、両方の手段の期待値を調べる必要があります。 期待値を求める方法は次のとおりです。

• 予想される成功率 (50%) に潜在的な収益額 (Facebook の場合は 1000 ドル) を掛けます。 それは 500です。
• 次に、予想される失敗の可能性 (50%) に、失われた金額 (Facebook の場合は -200 ドル) を掛けます。 それは -100です。
• これらの 2 つの数値を合計します。 この式を使用すると、Facebook の期待値は400であるのに対し、Instagram の期待値は425であることがわかります。

この予測情報があれば、より適切で自信のある決定を下すことができるはずです。この場合、Instagram の方が適しているようです。 Facebook の方が ROI が高くても、Instagram の方が期待値が高く、損失が少なくなるリスクがあります。

決定木を作成する方法

次の手順を使用して決定木を作成できます。 覚えておいてください:ツリーが完成したら、各決定の分析を開始して、最善の行動方針を見つけることができます。

1. 主なアイデアまたは質問を定義します。

最初のステップは、ルート ノードを特定することです。 これは、探求したい主な問題、質問、またはアイデアです。 フローチャートの一番上にルート ノードを記述します。

2. 潜在的な決定と結果を追加します。

次に、潜在的な決定を追加してツリーを拡張します。 これらの決定をブランチでルート ノードに接続します。 ここから、各決定の明白で潜在的な結果を書きます。

3. 終点に達するまで展開します。

ツリーの各決定を肉付けすることを忘れないでください。 それぞれの意思決定は、最終的には終点に達し、すべての結果が確実に表面化するようにする必要があります。 つまり、驚きの余地はありません。

4. リスクと報酬を計算します。

では、数値を計算する時が来ました。

最も効果的な決定木には、定量データが組み込まれています。 これにより、各決定の期待値を計算できます。 最も一般的なデータは通貨です。

5. 結果を評価します。

最後のステップは結果の評価です。 このステップでは、引き受けるリスクの量に基づいて、どの決定が最も理想的かを判断します。 最も価値の高い決定が最善の行動ではない場合があることを忘れないでください。 なんで？ 高い報酬が得られますが、高いレベルのリスクも伴う可能性があります。

予算、タイムライン、およびその他の要因に基づいて最良の結果を決定するのは、あなたとあなたのチーム次第です。

広告キャンペーンの例には、リスク対報酬の指標として使用する定性的な数値がありましたが、意思決定ツリーはより主観的である可能性があります。

たとえば、小規模なスタートアップを大企業と合併するかどうかを決定しているとします。 この場合、数学が含まれる可能性がありますが、意思決定ツリーには、次のようなより定量的な質問も含まれる可能性があります。 はい・いいえ。 顧客は合併の恩恵を受けますか? はい・いいえ。

この点を明確にするために、さまざまな決定木の例を見てみましょう。

ディシジョン ツリーの例

次の例は、無料のフローチャート メーカーである SmartDraw のものです。

例 1: プロジェクト開発

認定プロジェクト マネージャーになるブログの別の例を次に示します。

例 2: オフィスの成長

Statistics How To の例を次に示します。

例 3: 新製品の開発

他の例を確認したり、ソフトウェアを使用して独自の意思決定ツリーを作成したりするには、次のリソースを確認してください。

あなたに戻って

デシジョン ツリーの最大のメリットの 1 つは、その柔軟性です。 たどる可能性のあるさまざまなパスを視覚化することで、これまで考えていなかった一連の行動を見つけたり、パスを統合して結果を最適化することにしたりできます。