决策，指决定的策略或办法。是人们为各种事件出主意、做决定的过程。

　　它是一个复杂的思维操作过程，是信息搜集、加工，最后作出判断、得出结论的过程。

　　一般决策过程包括：

　　①问题识别，即认清事件的全过程，确立问题所在，提出决策目标。

　　②问题诊断，即研究一般原则，分析和拟定各种可能采取的行动方案，预测可能发生的问题并提出对策。

　　③行动选择，即从各种方案中筛选出最优方案，并建立相应的反馈系统。

　　下面依次介绍：

　　决策树、德尔菲法、KT法、麦穗理论、基于数据决策。

　　1. 决策树：分析事件的决策节点

　　母亲给你介绍对象，你问“多大了”，这就启动了“相亲决策树”的第1个决策节点。

　　这节点有两条分支：①大于30岁，不见；②30岁以下，可以。

　　然后你才会接着问“帅不帅”，再问“收入高不高”、“上不上进”。

　　你通过四个决策节点“年龄、长相、收入、上进”，选出“30岁以下，收入中等但很上进的帅小伙”，这就是决策树。

　　实际应用时会变成概率树：在决策树的基础上，增加了对条件发生概率的预测和对结果收益的评估，然后加权平均得到一个“期望值”，用这个期望值，作为决策依据。

　　概率树应用：

　　“他脾气好不好”、“他未来会有钱吗”，怎么决定见不见？假设满分10分，最低-10分，在80%好脾气、30%会有钱的概率下：

　　①脾气好、未来有钱，10分，概率24%，收益24%*10分=2.4分。

　　②脾气好、未来没钱，3分，56%，1.68分。

　　③脾气差、未来没钱，-10分，14%，-1.4分。

　　④脾气差、未来有钱，-5分，6%，-0.3分。

　　总收益：2.4+1.68-1.4-0.3=2.38分，不去见无得失收益为0，所以选择去见。

　　2. 德尔菲法：70年前发明的高科技——人脑云计算

　　就是“把专家的独立观点不断收敛”的预测方法。

　　预测某本书销量，德尔菲法四步骤：

　　一，邀请专家。

　　请20个相关领域专家，并准备同品类/同风格的书、渠道数据、作者背景等资料，作为专家们预测的依据。

　　二，独立预测。

　　每个专家独立预测最低、最高和最可能销售量。

　　三，统计回归。

　　收集意见，匿名返还给各位专家，让他们重新考虑。

　　然后再收集，再返还，如此三四次（收敛），大部分专家不再修改即可。

　　四，分析结果。

　　各专家预测最低销量平均是26万册，最高平均60万册，最可能平均46万册。

　　按25%、25%、50%概率加权平均得：44万册。

　　注意：

　　①必须避免专家们面对面的集体讨论，而是由专家单独提出意见。

　　②专家不一定是咨询公司，也可以是第一线的管理人员，甚至是客户。

　　3. KT法：把决策的艺术，变成一门技术

　　同一公司三个地方团队，两个团队拒签合伙人协议。

　　KT法决策步骤：

　　一，状况分析。

　　问题是，应该产生的结果（团队积极性被激励），和实际的结果（拒签合伙人协议）之间的差异。

　　二，问题分析。

　　可用3W1E法（What对象、When、Where、Extent程度），对问题做‘是/而不是’的描述：

　　①是乙地和丙地的团队负责人，而不是甲地的；

　　②是在公布合伙人计划之后，而不是之前；

　　③是乙地、丙地，而不是甲地；

　　④是2/3的地方拒签，而不是另外的1/3。

　　猜想原因，并对照3W1E这四条，看哪个原因最有可能，如为啥公布合伙人计划之前没问题，之后就有问题了？那合伙人制度有问题？一看发现：

　　①公司从项目各地收入中抽15%，公司毫无风险，根本没打算和员工合伙。

　　②扣了15%后，甲地尚有利润，乙丙两地就没得了。

　　③销售不在合伙人制度中，可能会签回一些垃圾项目。

　　三，决策分析。

　　用目标分类法设定调整的“必须目标”，如同样努力的前提下，员工收入不能减少。

　　"希望目标"，如在公司利润不减的前提下，如能做大蛋糕，员工最多可得三倍奖金。

　　在此基础上：

　　①取消合伙人制度，沿用旧制。

　　②取消公司15%的预留。

　　③设定“鸡尾酒式的合伙人制度”，常规利润，用奖金制；超额利润，用分成制。

　　四，潜在问题分析。

　　未解决销售签垃圾项目的问题，调整：销售一半的奖金的基数是销售额，另一半的基数是最终利润。

　　4. 麦穗理论：如何选择人生中最大的那只麦穗？

　　苏格拉底带着学生们来到一片麦田前，说：你们走进麦田一直往前不要回头，途中摘下一支最大的麦穗（只能摘一支）。

　　①甲很快就摘，结果发现后面有更多更大的。

　　②乙总提醒自己后面还有更好的，最终一个也没摘。

　　③丙把麦田分三段，走第一段时只观察并把麦穗分为大中小，第二段还是只观察，验证之前的判断，第三段他摘下了第一支遇到的“大”麦穗。

　　《指导生活的算法》作者说，分两段就行，第一段的37%用于确定“最基本的满意标准”，第二段的63%，选择满足这个标准的第一个方案。

　　“37%理论”应用：

　　你想在1个月内买房子。先用37%的时间（11天）看房，确定“最基本的满意标准”，第12天后遇见第一个满足的就下手。

　　5. 基于数据决策：决策，就是与这个世界的博弈

　　如果你能知道这个世界的底牌，就更有可能赢得比赛。这个世界的底牌，就是信息。更准确地说，是信息地载体：数据。

　　基于数据决策的方法：

　　一，对显性数据的统计。

　　关于自身运营的显性数据，可以建立IT系统。

　　关于行业趋势的显性数据，可以购买统计报告。

　　二，对隐性数据的调查。

　　用户不知道自己要什么，可以用“焦点小组”：看用户怎么做，而不是看他怎么说。

　　对全体数据的分析。信息匮乏就增加数据，信息泛滥就减少数据。利用大数据帮助决策：

　　①开车交保费，保险公司可以运用行驶数据来差异化定价。

　　②酒店与支付宝合作：芝麻信用分750分以上，不用交押金了。

　　下期介绍“管理工具”。

　　欢迎“知与知”，一起看清这世界，知行合一。