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【MBA微课堂】管理决策过程的八个步骤

clarke13小时前MBA微课堂22

中国经济管理大学

【MBA微课堂】

管理决策过程的八个步骤

决　策

学习目标

2.1　描述决策过程的八个步骤。

2.2　解释管理者作出决策的五种观点。

2.3　决策类型和决策风格。

2.4　描述偏见和错误如何影响决策。

2.5　识别有效的决策技术。

本章概要

2.1　决策过程

决策即在两个及以上备选方案中的选择。决策过程包括明确问题、明确决策标准、为标准分配权重、开发备选方案、分析备选方案、选择备选方案、执行备选方案以及评估决策效果八个步骤（见图表2-1）。

2.1.1　第一步：明确问题

作为管理者应该明确了解以下三个关于“问题”的特征：

1.必须意识到问题的存在。明确问题是真实存在的。

2.必须在压力下采取行动。一个问题的发生必然会给管理者带来压力，管理者要在外来的压力下作出行动，否则存在的问题将被延迟解决。

3.必须有一定的权威及资源去处理问题。当管理者意识到问题的存在并且想要采取行动去解决时，如果管理者没有一定的渠道及资源，他将无法快速有效地处理问题。

2.1.2　第二步：明确决策标准

决策标准是指决策过程中应该遵循的准则。

2.1.3　第三步：为标准分配权重

如果相关标准不是同等重要的，那么决策者必须对不同标准给予不同的权重，以决定其在决策中的优先级。（图表2-2 显示了阿曼达购买新电脑时的决策权重分配情况。）

2.1.4　第四步：开发备选方案

决策者需要列出解决问题的切实可行的方案。

2.1.5　第五步：分析备选方案

通过利用步骤二和步骤三中的标准，决策者可以对每一个备选方案进行评估。图表2-3显示了阿曼达在对每个备选方案做过研究后给予它们的估值。图表2-4显示了包含权重的备选方案情况。

2.1.6　第六步：选择备选方案

这一步是在识别和评估后的方案中选出一个最佳方案。如果使用了权重分数，决策者可以快速地找出得分最高的那个方案。

2.1.7　第七步：执行备选方案

决策者要执行决策，即将决策传达给受影响的人，并得到他们的承诺。

2.1.8　第八步：评估决策效果

最后，评估所作出的决策是否合理地解决了问题。

2.2　管理者决策

在学习第2章时，学生应该知道管理者是决策者，以及管理者是如何在组织中作出决策的。图表2-5显示了管理者是如何在四种管理职能的范畴下作出决策的。在本节中，学生将学习如何作出决策、现实生活中管理者面临的问题和决策类型、管理者进行决策的条件以及决策风格。

2.2.1　理性

管理决策被假定为是理性的，即在规定的约束内作出一致的并且价值最大化的选择。如果一个管理者可以做到完全理性，那么他的决策将完全合乎逻辑和客观事实。

1.理性的决策是指管理者在作决策时以组织的利益最大化为出发点，而不是为了自己的利益。

2.如果管理者面临一个简单的问题：（1）目标清楚，了解所有可能的备选方案；（2）时间压力极小，发现和评估替代品的成本较低；（3）企业文化支持创新和风险承担；（4）结果是具体的并且可以衡量，那么在这种情况下，理性假设可以得到满足。

2.2.2　有限理性

尽管想要做到完全理性存在一定的困难，管理者还是希望在作出决策时是理性的。由于完全理性模型是不现实的，管理者倾向于在有限理性的假设下进行决策，然而这种理性会受到个人处理信息能力的限制。

1.在有限理性条件下，管理者作出令人满意的决定，他们接受“足够好”的策略。

2.管理者的决策可能受到组织的文化、内部政策、权力考虑以及被称为承诺升级现象的强烈影响。承诺升级是指不断加强对一个决策的承诺，尽管有证据表明这个决策可能是错误的。

2.2.3　直觉

管理者也经常使用他们的直觉。直觉决策是一个根据经验、感受和积累的判断力来作出决策的潜意识过程。图表2-6描述了直觉的五个不同方面。

1.在直觉的基础上作出决策与理性分析并不矛盾；两者是互补的。

2.虽然直觉决策并不会取代理性的决策过程，但它在管理决策中发挥着重要的作用。

2.2.4　循证管理

循证管理（EBMgt）的前提是，任何决策过程都可能通过利用相关和可靠的证据来改善。循证管理是指系统地使用可获得的最佳证据来改进管理实践。

1.循证管理的四个基本要素如下：

（1）决策者的专业知识和判断；

（2）已被决策者评估过的外部证据；

（3）相关的意见、偏好和价值观；

（4）相关的组织（内部）因素，如背景、情境和组织成员。

2.这些要素在不同决策中的影响力是不同的。

3.对于管理者来说，在作决策时，关键是要认识和理解哪些要素是最重要的，并对这些要素加以强调。

2.2.5　众包

众包指的是借助互联网的方式，向组织的传统决策者以外的人员网络征求意见。

1.众包可以帮助管理者从消费者、供应商或其他群体中收集好的想法，以帮助他们作出决策。

2.众包受到集体经验和想法的推动，通过从传统意义上的管理层级之外的来源获得不同的信息输入，从而帮助管理者作出更明智的决策。

2.3　决策类型

2.3.1　结构化问题和程序化决策

结构化问题是直接的、常见的和容易识别的问题。在处理结构化问题时，管理者可以使用程序化决策，这是可以通过例行方法处理的重复性决策。管理者依赖于三种类型的程序决策。

1.程序是管理者应对结构化问题的一系列连续步骤。

2.规则是告诉管理者能做什么和不能做什么的明确声明。

3.政策是决策的指南。

2.3.2　非结构化问题和非程序化决策

非结构化问题是新的、不常见的、信息模糊或不完整的问题。这些问题最好由非程序化决策来处理。非程序化决策是独特的、非重复的、涉及量身定制的解决方案。

2.3.3　两种决策类型的对比

图表2-7描述了程序化与非程序化决策的差异。

1.在组织高层，管理者经常处理困难的非结构化问题。这些问题相对模糊，出现频率较低，因此在尝试解决这些问题和挑战时需要作出非程序化决策。

2.低层级管理者使用程序化决策来处理日常决策。他们面临的问题清晰明了，出现频率高，因此更多采用结构化决策方式。

2.4　决策风格

对决策风格的研究已经确定了四种不同的个人决策方式，分别为指示式、分析式、概念式和行为式。这一模型的基础是认识到人们在两个维度上有所不同。其中一个维度是个人的思维方式，另一个维度描述了个体对模糊性的容忍度。如图2-8所示。

1.指示式决策对模糊性的容忍度很低，并寻求理性。这类人追求有效性和逻辑性，但他们关注效率，导致决策依靠的信息很少，可选的替代方案也很少。指示式决策速度较快，主要关注短期变动。

2.分析式决策相比于指示式决策，其对模糊性有更高的容忍度。这意味着当决策中涉及不确定性时，分析式决策比指示式决策更令人舒心。分析式决策的管理者被描述为有能力适应或处理新情况的谨慎的决策者。

3.使用概念式决策的人往往视野开阔，考虑许多选择方案。他们的关注点十分长远，且非常擅长找到创造性地解决问题的方法。

4.行为式决策是最后一种决策方式，其特点是决策者与他人进行良好合作。他们关心同事和为他们工作的人获得的成就，并接受他人的建议。他们大多依赖会议进行交流。这种类型的决策者试图避免冲突，并期望能够被他人接受。

虽然这四种决策风格各有不同，但大多数管理者都有不止一个类别的特征。因此最好从管理者的主导风格和他的备选风格来考虑。

2.5　决策偏见和错误

当管理者制定决策时，他们不只采用自己的独有的方式，也可能采用经验法则或称启发法来简化决策的制定。图表2-11列举了常见的决策错误和偏见。

1.当决策者倾向于高估自己对情况的了解程度，或对他们自身和他们的表现持有不切实际的乐观态度时，他们就表现出了过度自信偏见。

2.即时满足偏见是指决策者追求即时的回报，避免即时的损失。

3.锚定效应是指决策者专注于最初的信息作为第一个观点，一旦设立，很难根据后续的信息进行充分调整。

4.当决策者根据他们存在偏见的认知，选择性地组织和理解事件时，就出现选择性知觉偏见。

5.当决策者寻求信息以重申他们过去的选择，并且不考虑与过去判断相矛盾的信息，这就是确认偏见。

6.框架效应偏见是指决策者在情况中选择了一些角度而忽视了另一些。

7.当决策者倾向于记住他们记忆中最近和最鲜活的事件时，可获得性偏见就产生了。

8.当决策者基于某一事件与其他事件的相似程度评估该事件的可能性时，这就是代表性偏见。

9.随机偏见描述了决策者试图从随机事件中创造出意义的行为。

10.当决策者忘记现有的选择无法纠正过去时，沉没成本错误就产生了。他们在评估选择时，错误地关注了过去的时间、金钱和精力成本，而不是未来可能的结果。

11.迅速地因成功获得好评，并将失败归咎于外部因素的决策者展现了自利偏见。

12.事后聪明偏见是决策者在已经知晓结果后，错误地相信他们本可以正确预测到结果的倾向。

2.6　改进决策的前沿方法

在过去的20年里，管理者获取信息的能力发生了巨大的变化。这一变化的主要推动力是技术。

2.6.1　设计思维

设计思维要求人们像一位设计师一样思考意味着你要思考一件物品或者一项流程应该如何被重新设计。越来越多的组织开始意识到设计思维能够带来的好处。

尽管很多管理者并不专门参与产品或工序的设计决策，但他们仍然要对出现的工作问题作出决策，设计思维可以帮助他们拓宽视野，通过观察和调查技巧获得洞察力，而不是简单地依靠理性分析。

2.6.2大数据与人工智能

大数据是指庞大而复杂的数据集。这些数据集由大量信息组成，传统的数据处理软件无法处理它们。

人工智能越来越方便机器学习和深度学习。前者是一种自动建立分析模型的数据分析方法。它是人工智能的一个分支，基于系统可以从数据中学习，识别模式，并在很少或没有人工帮助的情况下作出决策。后者是是机器学习的一个子集。它使用算法来创建模拟人类大脑功能的分层人工神经网络。模仿人脑，节点像网络一样连接在一起。这使得机器能够以非线性方式处理数据。