निर्णय निर्माण मॉडल

सारांश

आप अपनी प्राथमिकताओं को बेहतर तरीके से कैसे संगठित करते हैं ताकि डेटा द्वारा समर्थित मजबूत निर्णय ले सकें? इस ढांचे के साथ, आपको शीर्ष निर्णय निर्माण उपकरणों का उपयोग करना सीखने को मिलेगा जैसे कि निर्णय मैट्रिक्स और परेटो विश्लेषण, फिशबोन और कानो आरेख, आइजेनहावर, क्रिया प्राथमिकता, और त्वरित मैट्रिक्स, OODA लूप, DMAIC मॉडल और देल्फी विधि जिसे आप अपनी आवश्यकतानुसार डाउनलोड और अनुकूलित कर सकते हैं।

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What are some resources for learning more about these decision-making tools?

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There are numerous resources available for learning more about these decision-making tools. You can find detailed guides and tutorials on websites like MindTools, Harvard Business Review, and Project Management Institute. Online courses on platforms like Coursera, Udemy, and LinkedIn Learning also offer comprehensive lessons on these tools. Additionally, books like 'Smart Choices: A Practical Guide to Making Better Decisions' and 'HBR's 10 Must Reads on Making Smart Decisions' provide in-depth insights into these tools.

How can these decision-making tools be used to make long-term decisions?

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These decision-making tools can be used to make long-term decisions by helping to organize and prioritize tasks, identify problems and their causes, and evaluate potential solutions. They can also assist in understanding customer needs, determining the urgency and importance of tasks, and making quick decisions. The DMAIC model can be used for improving existing processes, while the Delphi Method can be used for forecasting and decision making in uncertain situations.

What are some common mistakes to avoid when using these decision-making tools?

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Some common mistakes to avoid when using decision-making tools include not considering all relevant factors, relying too heavily on the tool without using critical thinking, not properly training staff on how to use the tool, and not regularly reviewing and updating the tool to ensure it remains effective and relevant.

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परिणाम

जब आप निर्णय लेते हैं, तो भावनाएं, अहंकार, और पक्षपात अक्सर बाधा बन जाते हैं। इन उपकरणों के साथ, आप अपनी निर्णय प्रक्रिया को अधिक संगठित कर सकते हैं ताकि एक जटिल समस्या का बेहतर विश्लेषण कर सकें या एक ब्रेनस्टॉर्म सत्र को समझने योग्य डेटासेट में बदल सकें। जानें कि कैसे आप एक चार्ट, एक ग्राफ, एक मैट्रिक्स, या एक वजनित तालिका के साथ निर्णय ले सकते हैं और कंपनियों जैसे कि Apple, Ford, Sony और Microsoft निर्णय कैसे लेती हैं। साथ ही, द्वितीय विश्व युद्ध के दौरान जनरल द्वाइट आइजेनहावर का सबसे कठिन निर्णय क्या था और कैसे आप उनके मानसिक मॉडल का उपयोग अपने महत्वपूर्ण निर्णयों के लिए कर सकते हैं।

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How can decision-making models be used in team settings?

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Decision-making models can be used in team settings to organize and streamline the decision process. They can help dissect complex problems and turn brainstorming sessions into digestible datasets. These models can also help reduce the influence of emotions, ego, and bias in decision-making. Companies like Apple, Ford, Sony, and Microsoft use these models for their decision-making processes.

What are some strategies to overcome bias in decision-making?

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Some strategies to overcome bias in decision-making include using tools to organize your decision process, dissecting complex problems, turning brainstorm sessions into digestible datasets, and making decisions that can be backed up with charts, graphs, matrices, or weighted tables. Studying how successful companies like Apple, Ford, Sony, and Microsoft make decisions can also provide valuable insights. Additionally, learning from historical figures like General Dwight Eisenhower and their decision-making processes can be beneficial.

How can decision-making models be integrated into a business strategy?

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Decision-making models can be integrated into a business strategy by using them to guide and structure the decision-making process. This can involve using charts, graphs, matrices, or weighted tables to organize and analyze information, as well as using mental models to guide thinking and decision-making. Companies like Apple, Ford, Sony, and Microsoft use these tools to make informed decisions. By integrating these models into their strategy, businesses can make more objective, data-driven decisions and reduce the influence of emotions, ego, and bias.

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उपकरण की विशेषताएं

निर्णय मैट्रिक्स विश्लेषण

तो आपके पास एक कठिन निर्णय है जिसमें कई प्रतिस्पर्धी कारक हैं। आप अंतरात्मा की सहायता के बिना सही कॉल कैसे करते हैं?

पिछले 20 वर्षों में, Sony का Playstation और Microsoft का Xbox हर नई पीढ़ी के लिए शीर्ष बिक्री वाले गेम कंसोल के लिए गर्दन से गर्दन रहे हैं।लेकिन दोनों कंपनियों ने इस साल ऐसे निर्णय लिए जिन्हें उन्हें वापस लेना पड़ा: एक्सबॉक्स ने खुद को बढ़ाने का निर्णय लिया और गेमर्स को वही मूल्य चार्ज किया जो वे इसकी एक्सबॉक्स लाइव गोल्ड सेवा के लिए पूरे वर्ष का भुगतान करेंगे, अब वे केवल छह महीने प्राप्त करेंगे। प्लेस्टेशन ने भी तब फैंस को नाराज किया जब उसने पुराने प्लेस्टेशन नेटवर्क स्टोर्स को बंद करने का निर्णय लिया, अंततः निर्णय वापस लेने का निर्णय करते हुए।

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How could these decisions impact the perception of these brands among gamers?

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These decisions could negatively impact the perception of these brands among gamers. Gamers may view these actions as a disregard for their interests and loyalty, which could lead to a loss of trust and potentially a decrease in brand loyalty. This could ultimately affect the brands' sales and reputation in the gaming community.

What are some potential alternatives to the decisions made by Sony and Microsoft?

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Potential alternatives to the decisions made by Sony and Microsoft could include maintaining the original pricing structure for Xbox Live Gold service, instead of raising the cost. For Playstation, an alternative could be to keep the legacy Playstation network stores operational, or perhaps offer a transition plan for users to migrate to new platforms. These alternatives could potentially avoid upsetting their user base.

How do these decisions reflect the competitive nature of the gaming industry?

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These decisions reflect the competitive nature of the gaming industry as they show how companies like Sony and Microsoft are constantly trying to find ways to increase revenue and maintain their market share. However, they also highlight the power of the consumer in this industry. When these companies made decisions that were not well-received by their customers, they faced backlash and were forced to reconsider. This shows that in the gaming industry, companies must carefully balance their business strategies with the needs and wants of their customers.

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ब्रांड इक्विटी में आपको अधिक लागत देने वाले ऐसे निर्णय से बचने के लिए, अपने निर्णय विकल्पों के प्रति विश्लेषणात्मक दृष्टिकोण का उपयोग करने के लिए निर्णय मैट्रिक्स विश्लेषण का उपयोग करें। (स्लाइड 3)

बाएं ओर एक सरल निर्णय मैट्रिक्स निर्णय लेने के मानदंडों को एक संभावित समाधान के लिए प्रत्येक स्कोर के साथ सूचीबद्ध करता है। दाएं ओर एक वजनित मैट्रिक्स आपको उनके महत्व के स्तर के आधार पर विभिन्न मानदंडों को मूल्यांकन करने देता है।

उदाहरण के लिए, यदि लागत सेवा के मुकाबले उत्तम नहीं है या उलटा हो, तो प्रत्येक को आवश्यकतानुसार कम या अधिक वजनित किया जा सकता है। यदि लागत एक निर्णय पर उच्च स्कोर करती है लेकिन बाकी मानदंड कम वजनित है, तो यह पूरे स्कोर को नीचे ले जाएगा, जो सबसे महत्वपूर्ण होने पर एक अलग निर्णय की ओर ले जा सकता है।

एक बार जब ये सभी वजनित स्कोर जोड़ दिए जाते हैं, तो आप एक ग्राफ दृश्यीकरण का उपयोग करके देख सकते हैं कि वे सभी कैसे स्टैक करते हैं।(स्लाइड 4)

परेटो विश्लेषण

तो आप जानते हैं कि कैसे सूचनापूर्ण निर्णय लिया जाता है। लेकिन आप कैसे तय करेंगे कि कौन सा निर्णय आपकी कंपनी पर सबसे अधिक प्रभाव डालेगा?

इटली के अर्थशास्त्री विल्फ्रेडो परेटो द्वारा शब्दांशित, परेटो सिद्धांत कहता है कि कई घटनाओं के लिए, 80% प्रभाव 20% कारणों से आते हैं। इसका मतलब है कि घटनाओं की अल्पसंख्यक घटनाएं अधिकांश परिणामों का नेतृत्व करती हैं। उदाहरण के लिए, 2018 में, सभी EV बिक्री का 93% केवल 12 मॉडलों से आया, जिनमें से टेस्ला मॉडल 3 ने अपने अगले सबसे करीबी प्रतिस्पर्धी की तुलना में 4x अधिक इकाइयां बेचीं। टेस्ला ने केवल उद्योग का विद्युतीकरण नेतृत्व किया, बल्कि अपने साथियों के व्यापार मॉडलों में बदलाव किया। इलेक्ट्रिक होने के अलावा, फोर्ड ने इस साल शुरुआत में घोषणा की कि वह स्थायी रूप से डीलरशिप लॉट्स पर वाहनों की रेंज को कम करेगा और बिल्ड-टू-ऑर्डर मॉडल में संक्रमण करेगा। फोर्ड परेटो सिद्धांत को दिल से ले रहा है और प्रमोशन पर कम खर्च करेगा, निर्माण लागत और जटिलता को कम करेगा, और मॉडलों में अधिक निवेश करेगा जिन्हें खरीदार वास्तव में चाहते हैं।

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परेटो विश्लेषण एक सरल निर्णय लेने की तकनीक है जो प्रतिस्पर्धी समस्याओं का मूल्यांकन करती है और उनके प्रभाव को मापती है। इस मामले में, 80-20% का नियम निर्णय लेने में बदला जा सकता है क्योंकि यह आपको देखने के लिए मजबूर करता है कि क्या क्या कारण है और उन कारणों का प्रभाव क्या है।

एक तालिका या सर्वेक्षण प्रारूप में, आप एक श्रृंखला की समस्याओं की पहचान कर सकते हैं जो एक विशेष परिणाम के लिए योगदान करती हैं।फिर आप समस्याओं को उनकी आवृत्ति, पूरे के प्रतिशत और प्रभाव के स्तर के आधार पर स्कोर करते हैं। एक ग्राफ दृश्यीकरण, में समस्याओं को समूह में एकत्र करें ताकि देखा जा सके कि कौन सी समस्या का समाधान करना सबसे प्रभावशाली होगा। निर्णय लिया। (स्लाइड 6)

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फिशबोन आरेख

अपने परेटो विश्लेषण के दौरान, आपको यह महत्वपूर्ण हो सकता है कि आप जो समस्या पहचानते हैं, उनके मूल कारण की पहचान करें।

उदाहरण के लिए, लेखांकन कंपनी ग्रांट थॉर्टन से एक नई रिपोर्ट ने यूके में लगभग एक मिलियन नौकरी की रिक्तियों की पहचान की। इन नौकरियों का आधा खाद्य और पेय पदार्थ क्षेत्र में था, उद्योग जो आमतौर पर यूरोपीय संघ से आने वाले प्रवासी श्रमिकों पर निर्भर रहते हैं। यह श्रमिक संकट ने आपूर्ति श्रृंखला संकट पैदा किया है जहां सरकार महामारी को दोषी ठहराती है और व्यापार ब्रेक्सिट को दोषी मानते हैं, जिसने ब्रिटिश श्रम बाजार में कई छिद्र छोड़ दिए थे जिन्हें भरने के लिए श्रमिक नहीं थे। तो इनमें से कौन मूल कारण है?

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मूल कारणों की पहचान करने के लिए, आप फिशबोन डायग्राम, का उपयोग कर सकते हैं, जिसे मूल कारण और प्रभाव आरेख भी कहा जाता है। एक फिशबोन डायग्राम समस्या विवरण के साथ शुरू होता है जो दाएं लिखा जाता है, या मछली के सिर पर। फिर, योगदानकर्ता कारण मछली की हड्डियों में जोड़े जाते हैं, जिनमें से छोटी हड्डियां बड़ी समस्याओं से शाखा बनाती हैं जो अतिरिक्त संदर्भ जोड़ती हैं या समस्या में योगदान करती हैं।(स्लाइड 8)

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एक बार जब सभी योगदानकर्ता तत्वों की सूची तैयार हो जाती है, तो इस मूल कारण खोज विश्लेषण का उपयोग परिणामों को संकलित करने और उन्हें उनके सापेक्ष महत्व के अनुसार वजन देने के लिए किया जा सकता है, जैसे कि परेटो जैसा दूसरा निर्णय निर्माण उपकरण।

यूके की श्रमिक संकट के मामले में, ग्रांट थॉर्नटन के अनुसंधान ने पाया कि महामारी की शुरुआत से लेकर 1.3 मिलियन विदेशी मूल के श्रमिक यूके छोड़ चुके थे। जबकि महामारी मूल कारण थी, सरकार की वर्तमान पोस्ट-ब्रेक्सिट आप्रवासन नीतियाँ विदेशी श्रमिकों को लघु-अवधि वीजा प्रदान करने में पर्याप्त नहीं कर पाईं, जिससे समस्या का समाधान हो सकता था, और अब सबकुछ सुपरमार्केट से लेकर मांस प्रसंस्करणकर्ताओं तक, किसानों और ट्रक चालकों तक कीमत चुका रहे हैं।

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कानो आरेख

आपके पास मूल कारण और एक निर्णय का प्रभाव है। लेकिन जब आप उत्पाद में कौन सी सुविधाएं शामिल करने के बारे में निर्णय लेना चाहते हैं, तो?

इस साल, एप्पल ने आईफोन 13 के साथ कुछ काफी प्रभावशाली वीडियो सुविधाएं लॉन्च कीं, जिनमें एक नया लो-लाइट सेंसर और AI-पावर्ड रैक फोकस सुविधा शामिल हैं। जबकि दोनों निश्चित रूप से विशेषज्ञ क्षेत्र की बात करते हैं, एप्पल ने एक बड़े ग्राहक क्षेत्र को ध्यान में रखा था: सृजनात्मक अर्थव्यवस्था। एप्पल ने संभावना है कि इन नई सुविधाओं के साथ सृजनात्मक अर्थव्यवस्था को आकर्षित करने का निर्णय लिया और प्रतिस्पर्धी ब्रांडों से बाजार हिस्सेदारी ली।जबसे TikTok ने घोषणा की है कि उसके पास 1 बिलियन मासिक सक्रिय उपयोगकर्ता हैं, तब से Apple अपने iPhone 13 को उन सभी संभावित निर्माताओं के लिए सर्वोत्तम सृजनात्मक उपकरण के रूप में स्थापित करना चाहता है।

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अपने अगले उत्पाद लॉन्च के लिए किस उत्पाद विशेषताओं पर ध्यान केंद्रित करना है, इसका निर्णय लेने में आपकी सहायता के लिए आप Kano Diagram का उपयोग कर सकते हैं। संभावित उपयोगकर्ताओं को महत्वपूर्ण प्रश्नों के साथ सर्वेक्षण करें जो संभावित विशेषताओं पर अंतर्दृष्टि उत्पन्न करते हैं। प्रतिक्रियादाताओं से उत्तर देने का अनुरोध करें कि वे एक विशेषता को पसंद करेंगे, उम्मीद करेंगे, सहन करेंगे, नापसंद करेंगे, या उस पर तटस्थ रहेंगे। प्रत्येक के लिए उत्तरों की संख्या के साथ प्रतिक्रियाओं की एक सारणी बनाएं। (स्लाइड 10)

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फिर, इन प्रतिक्रियाओं को एक सारणी में संग्रहित करें जिसे आप Kano आरेख पर प्लॉट कर सकते हैं। उच्च कार्यक्षमता और उच्च उपयोगकर्ता संतोष के साथ विशेषताएं आपकी मुख्य विशेषताएं होनी चाहिए जिनपर ध्यान केंद्रित करना है। (स्लाइड 12)

Eisenhower matrix

इतनी सारी अत्यावश्यक प्राथमिकताएं जो आपसे निर्णय लेने की मांग कर रही हैं, आप कैसे तय करेंगे कि किन निर्णयों को प्राथमिकता देनी है?

राष्ट्रपति के रूप में, Dwight Eisenhower उन युद्धों के लिए जाने जाते थे जिन्हें उन्होंने नहीं लड़ा। लेकिन 30 मई 1944 को, तब Allied Forces के Supreme Commander, Eisenhower को सबसे बड़ा निर्णय लेना पड़ा।नॉर्मंडी में उतरने से ठोड़ा कम एक सप्ताह पहले, ब्रिटिश एयर चीफ मार्शल सर ट्रैफ़र्ड ली-मैलोरी उनके पास एक विश्लेषण के साथ आए कि उन्हें मिशन को रद्द कर देना चाहिए क्योंकि ग्लाइडर सेनाओं के घावों की संख्या 90% तक हो सकती है। 18,000 पुरुषों में से केवल 5,00 बच जाएंगे - एक ऐसी लागत जो इतनी अधिक होगी कि मिशन वे ज़मीन पर पहुंचने से पहले ही विफल हो जाएगा। लेकिन आईक के शब्दों में, "समुद्र तट पर उतरने की सफलता शायद ही पंक्तियों के पीछे पैराट्रूपर्स की सफलता पर निर्भर कर सकती है।" तो उन्होंने निर्णय कैसे सुलझाया?

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आईकहॉवर के बाद स्थापित, आईकहॉवर मैट्रिक्स एक निर्णय लेने का मैट्रिक्स है जो कार्यों को तुरंत करने की आवश्यकता, अनुसूचित, सौंपे जाने या हटाए जाने के लिए अलग करता है। आईकहॉवर की अपनी निर्णय लेने की प्रक्रिया का पालन करते हुए, आप तत्परता से कार्यों को अत्यावश्यक या महत्वपूर्ण होने के आधार पर व्यवस्थित कर सकते हैं। ड्वाइट ने यह केवल इसलिए किया था ताकि केवल महत्वपूर्ण और अत्यावश्यक मामले उसकी डेस्क पर आएं। यदि आप अपने कार्यों को अत्यावश्यक और महत्वपूर्ण में विभाजित करते हैं, तो आप तत्परता से देख सकते हैं कि किन कार्यों पर अधिक विचार करना है और किन्हें अधिक सोचने के बारे में और किन्हें जल्दी से संभालना है बिना बहुत समय खर्च किए। (स्लाइड 13)

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जैसा कि आईकहॉवर ने कहा था: "मेरे पास दो प्रकार की समस्याएं हैं: अत्यावश्यक और महत्वपूर्ण। अत्यावश्यक महत्वपूर्ण नहीं होते, और महत्वपूर्ण कभी भी अत्यावश्यक नहीं होते।"

अतिरिक्त उपकरण

अपनी प्रोडक्टिविटी को बढ़ाने के लिए अधिक उपकरणों के लिए, इस प्रस्तुति को डाउनलोड करें। आपको हर प्रकार की प्रोडक्टिविटी की योजना बनाने में मदद करने के लिए अधिक विभिन्नता और दृश्यीकरण मिलेंगे, जिसमें दैनिक, साप्ताहिक, और मासिक दृश्य शामिल हैं।

तो आखिरकार आईक ने क्या फैसला किया? उन्होंने अगले कुछ दिनों में हमले की प्रक्रिया की समीक्षा करी। जब फैसला करने का समय आया, तो उन्होंने अपने पुरुषों को D-Day में भेजने की लागत का मूल्यांकन किया, बिना जर्मनों को सहायता लाने से रोकने के लिए वह सब कुछ करने के बिना, और वह उस लागत को भी स्वीकार नहीं कर सकते थे। इसलिए उन्होंने आदेश को बरकरार रखा। और, जैसा कि उन्होंने बाद में छात्र पत्रकारों के समूह को बताया, "एयरबोर्न ने अपना काम किया। और, मैं खुशी से कह सकता हूं, उपद्रव केवल 8% थे।

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अधिक निर्णय निर्माण मॉडल के लिए जैसे कि क्रिया प्राथमिकता मैट्रिक्स, OODA लूप, RAPID मैट्रिक्स, DMAIC या देल्फी विधि जिसे आप अपने डेटा के साथ डाउनलोड और अनुकूलित कर सकते हैं, आप इस ढांचे को डाउनलोड करके आनंद ले सकते हैं।