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Cómo usar la inteligencia de decisiones para resolver desafíos comerciales complejos

La toma de decisiones complejas se está volviendo cada vez más desafiante a medida que la excelencia operativa y la productividad sólidas, particularmente en las organizaciones de marketing, se convierten en ventajas competitivas clave.

La investigación muestra que las empresas lo están compensando tres mil millones de decisiones al año y una encuesta reciente de Gartner así lo informó 65% de las decisiones son más complejos (con más participantes o decisiones) que hace dos años.

Hoy en día, muchas empresas y los especialistas en marketing que las atienden requieren mejores conocimientos para cerrar la brecha entre grandes cantidades de datos y decisiones comerciales. 24% de las empresas dicen que están "basados ​​en datos", mientras que otros enfrentan oportunidades perdidas, ineficiencias y mayores riesgos comerciales. $ 250 millones anuales debido a una mala toma de decisiones.

Decision Intelligence es un marco que cierra la brecha entre los conocimientos y las decisiones. Empodera a las organizaciones para tomar decisiones mejores, consistentes y basadas en datos. ¡Los gerentes y los equipos pueden tomar decisiones informadas en todos los niveles de la empresa!

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¿Qué es la inteligencia de decisión?

Decision Intelligence (DI) es una disciplina en evolución que combina datos, análisis, IA, automatización y experiencia para tomar mejores decisiones. DI ayuda a los tomadores de decisiones con información procesable utilizando técnicas de optimización, simulación y análisis de decisiones.

A diferencia de los enfoques tradicionales de toma de decisiones que dependen en gran medida de la intuición y la experiencia, DI abarca enfoques metódicos, analíticos y basados ​​en datos.

El enfoque de DI no es solo la tecnología, sino también cómo aumenta los procesos humanos de toma de decisiones. Es un campo multidisciplinario que se basa en la experiencia de varios campos, que incluyen informática, estadística, psicología, economía y administración de empresas.

según el dr. Loren Pratt, directora científica y cofundadora del proveedor de software DI Quantellia y autora de "Cómo Decision Intelligence conecta datos, acciones y resultados para un mundo mejor’, otro concepto clave de DI es el diseño de decisiones sobre cómo las organizaciones diseñan casas, edificios y aviones, creando primero un diseño.

Al igual que un borrador, un borrador de decisión ayuda a alinear a todos los involucrados en esa decisión, incluidas las partes interesadas, con su fundamento. Renderizado, Refinamiento, Garantía de Calidad y Design Thinking.

En 2019, la primera directora de decisiones de Google, Cassie Kozyrkov, creó una nueva Disciplina de Ingeniería de Inteligencia de Decisiones Complemente la ciencia de datos con la ciencia del comportamiento, la economía y la ciencia de la gestión para centrarse en la próxima ventaja comercial más allá de los datos.

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Las decisiones inteligentes se diseñan, simulan, automatizan, monitorean y coordinan.

Profundice más: por qué la toma de decisiones basada en datos es la base de una CX exitosa

Qué no es la inteligencia de decisiones

Ciencia de decisiones. La ciencia de decisiones se asocia comúnmente con el lado cualitativo de los datos, DS es el término general, "inteligencia de decisiones" es el lado operativo.

Inteligencia EstratégicaEn general, inteligencia estratégica significa utilizar conocimientos de BI para impulsar y respaldar estrategias. También lo llamamos inteligencia de mercado, que proporciona a las empresas las tendencias actuales de la industria y da sentido al comportamiento del consumidor para guiar un curso de acción futuro.

Decisiones calculadas. No todos los resultados o recomendaciones son una decisión, dice Kozyrkov. En la terminología del análisis de decisiones, una decisión se toma solo después de que se haya realizado una asignación irrevocable de recursos. Si puede cambiar de opinión de forma gratuita, aún no se ha tomado una decisión.

Aplicaciones de la inteligencia de decisiones

DI se aplica a varios problemas de decisión, como la asignación de recursos, la gestión de riesgos, la planificación estratégica y, sí, el marketing. Lo he usado en el desarrollo de sistemas y plataformas para decisiones complejas de energía, finanzas, políticas y marketing.

Nuestra última plataforma de inicio impulsó DI para líderes de comercialización, reduciendo el proceso de toma de decisiones de nueve meses a una fracción del tiempo con mayor visibilidad, educación e impacto.

DI se ha utilizado en solicitudes de préstamos o para la detección de fraudes en servicios financieros. Se ha utilizado en el comercio minorista para determinar cuánto inventario comprar, niveles óptimos de existencias o pronósticos de precios. según el dr. Loren Pratt, el uso de la inteligencia para la toma de decisiones puede tener decisiones basadas en un impacto positivo en una crisis de salud.

Otros casos de uso incluyen la satisfacción del cliente, la atribución de marketing y las estrategias competitivas y de lanzamiento al mercado. Los borradores del marco para estas decisiones eran estándar para GTM, pero la implementación requería crear una plataforma empresarial, capacitación y soporte de datos. El tiempo de decisión se redujo de nueve a uno a tres meses El impacto promedio fue de más de $ 10 millones, incluida una empresa aparente que descubrió una nueva fuente de ingresos de $ 90 millones aprovechando la plataforma.

Profundice: automatice las decisiones con contexto situacional en tiempo real

Beneficios de la inteligencia de decisiones

La socia sénior de McKinsey, Kate Smaje, explica que las organizaciones ahora están hacer en 10 dias lo que antes tomaba 10 meses.DI admite la velocidad cada vez mayor de la toma de decisiones requerida para seguir siendo competitivo.

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El primer beneficio es que DI ayuda a los ejecutivos a guiar decisiones complejas con información más enfocada y completa. A medida que redacta las decisiones, puede estructurar la información de toda la organización hacia metas u objetivos específicos. Elimina más de la parálisis del análisis inherente a la mayoría de las decisiones estratégicas y tácticas de alto nivel.

Luego, DI reduce el riesgo y la incertidumbre. Los tomadores de decisiones con información y datos en tiempo real pueden usar DI para identificar y mitigar de manera proactiva los riesgos potenciales. Con transparencia en las compensaciones, las organizaciones pueden aplicar mejor los planes de riesgo/recompensa para evitar errores costosos que obstaculicen una ventaja competitiva.

Decision Intelligence aumenta la eficiencia y la productividad. Al automatizar ciertos procesos de toma de decisiones y proporcionar a los tomadores de decisiones datos e información en tiempo real, DI puede ayudar a agilizar la toma de decisiones y mejorar la productividad. Reduce el tiempo de latencia de decisión y los recursos para explorar más opciones o reasignar otras tareas e iniciativas importantes.

Finalmente, las organizaciones que adoptan DI obtienen una mayor ventaja competitiva al aprovechar los datos y la tecnología al evaluar y luego actuar en decisiones complejas más inteligentes y rápidas que generalmente paralizan el impulso o la transformación.

Límites y desafíos de la inteligencia para la toma de decisiones

Dados los datos, la IA y la automatización involucrados, no sorprende que también existan algunos desafíos y limitaciones con DI.

Ética/Sesgo. Metodológicamente, la DI puede ayudar a reducir los prejuicios y reforzar las decisiones éticas. Al mismo tiempo, con cualquier sistema automatizado y basado en datos, existe el riesgo de que las decisiones que utilizan DI hechas por humanos se desarrollen en base a datos o algoritmos sesgados o discriminatorios. Otros esfuerzos organizacionales basados ​​en datos son imprescindibles.

Disponibilidad de datos. Los ejecutivos y gerentes de proyectos deben ser conscientes de las limitaciones de acceso y disponibilidad de datos. La eficacia de las decisiones está en a menudo difícil de encontrar en conjuntos de datos más pequeños. A veces las cosas salen mal, pero se debe más a la suerte que a las fechas. Para decisiones complejas y poco frecuentes, una organización puede ayudar a definir un enfoque para medir las decisiones. En tales casos, las limitaciones tecnológicas pueden impedir una solución. Las organizaciones necesitan formalizar tales procesos de toma de decisiones y solo pueden usar tecnología. También vale la pena resaltar lo que podría faltar o el alcance de lo que hay.

Resistencia. Una parte clave de DI es garantizar una mayor transparencia, coherencia y capacitación en el proceso de toma de decisiones.La cultura tradicional de los tomadores de decisiones se resistirá al principio, sintiendo que están rechazando su experiencia o instinto, o que van en contra de sus agendas específicas. Los responsables de los esfuerzos de DI deben comunicar cómo DI beneficia sus esfuerzos y conduce a mejores resultados para las personas y las organizaciones.

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Los líderes pueden superar estos desafíos y limitaciones a través de una comunicación clara y un alcance bien definido.Cada nueva iniciativa puede crecer y mejorar la cultura de toma de decisiones de una organización.

Consejos y factores

  • Toma una decisión enfocada. Comience a implementar DI en funciones en las que se deba mejorar la toma de decisiones críticas para el negocio (p. ej., basadas en datos, impulsadas por IA). Las alternativas son decisiones grandes y complejas o aquellas que se pueden escalar y acelerar a través de la automatización.
  • Comience con resultados. Hay una avalancha de datos en su organización, pero debe recopilar solo datos relevantes para ese resultado para diseñar un modelo de decisión. Una vez que haya comenzado su oración inicial, agregue datos adicionales o pruebe teorías sobre información adicional.
  • decisiones del mapa. Documente suposiciones, pensamientos, emociones, preocupaciones y temores involucrados en sus decisiones. Revíselos trimestral o semestralmente. Esto fortalecerá el poder de decisión de su empresa.
  • No automatices todo. Los seres humanos son necesarios, especialmente cuando se trata de decisiones complejas y delicadas.
  • La autoridad debe ser la decisión. Otorgar el poder de tomar decisiones a aquellos más cercanos al punto de efecto de esa decisión.
  • Desarrollar nuevos hábitos de toma de decisiones. Enseñar a los tomadores de decisiones a aplicar las mejores prácticas sistemáticas, como B. Pensamiento crítico, análisis de compensaciones, reconocimiento de sesgos y escucha de opiniones opuestas.
  • Preste atención a los marcos estrechos. En el libro "Decisivo"De Chip y Dan Heath, los autores explican que una forma sencilla de mejorar la toma de decisiones es no limitar el alcance del alcance. Una decisión rara vez es solo un 'sí' o un 'no'. Por lo tanto, siempre hay múltiples opciones para cada Decisión tiene al menos tres disponibles.

Los tomadores de decisiones a menudo necesitan más información, tiempo y experiencia para tomar decisiones complejas, encontró un estudio de Bain parece estar 95% correlacionado con la efectividad de la decisiónLos sistemas de inteligencia de decisiones mejoran la eficiencia explicando y justificando las decisiones, aprendiendo de los comentarios de decisiones anteriores y comparando los impactos para mejorar la eficacia de las decisiones.

La inteligencia de decisiones es una herramienta crucial que puede ayudarlo a tomar mejores decisiones. Al combinar la ciencia de datos, la IA y la experiencia humana, la DI puede ayudar a reducir la incertidumbre y mejorar la eficacia. Sin embargo, DI tiene sus desafíos y limitaciones. Debe ser consciente de estos riesgos y tomar medidas para mitigarlos.

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Las opiniones expresadas en este artículo son las del autor invitado y no necesariamente las de Aprendermarketing.

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