Как выбрать правильное решение? Дерево альтернатив как удобный инструмент стратегического планирования

Рассмотрим типовую ситуацию принятия стратегического решения в ситуации неопределённости и рисков.

Предположим, что некоторая консалтинговая компания рассматривает возможность расширения своей деятельности за счёт оказания нового вида услуг по регистрации предприятий. Руководитель стоит перед выбором: осуществить поглощение небольшой компании, специализирующейся в этой сфере, или открыть новый отдел по регистрации компаний. Можно предположить, что в первом случае ожидаемая выручка будет больше, чем во втором, так как компания, давно присутствующая на рынке данного вида услуг, будет работать эффективнее.

Тем не менее существует вероятность того, что сделка поглощения окажется неэффективной, так как могут смениться ключевые сотрудники, корпоративные культуры компаний могут оказаться несовместимы, не исключена возможность возникновения корпоративных конфликтов и прочее. Если сбудется негативный сценарий развития событий, то сделка может обернуться убытками.

В случае же с открытием нового отдела эти риски сведены к минимуму. Но и ожидаемый экономический эффект будет существенно ниже. Как же поступить? В этой статье мы попробуем дать Вам удобный инструмент принятия подобных стратегических решений.

В настоящее время существуют методики интеллектуального анализа данных (data mining), которые позволяют всесторонне исследовать проблему и альтернативные пути её решения с применением математического аппарата. В числе таких методик наиболее популярны анализ чувствительности по ключевым параметрам проектов (NPV, IRR, срок окупаемости и пр.), экспертные оценки, метод Монте-Карло (имитационное моделирование рисков проекта) и деревья решений.

Последний метод анализа информации для принятия управленческих решений в условиях неопределённости и риска – дерево решений, или альтернатив, – наиболее прост, эффективен и универсален с позиции руководителей бизнеса и линейных менеджеров. В данной статье речь пойдёт именно о нём.

Дерево решений – это графический метод анализа информации, который отображает процесс принятия управленческих решений в виде набора последовательных альтернативных действий и состояний среды, комбинации которых, при заданных вероятностях, приводят к достижению поставленных перед руководителем целей.

Этот метод, как правило, применяется, когда есть возможность осуществления определённого набора последовательных действий, существует неопределённость относительно будущего развития ситуации и каждое последующее действие зависит от результатов совершения предыдущих действий. Перейдём к более подробному рассмотрению метода и в первую очередь опишем алгоритм его применения.

Алгоритм построения дерева решений

В 2011 году в Департаменте маркетинга и развития сервиса компании «Что делать Консалт» был намечен проект по поисковой оптимизации сайта, который включал в себя оптимизацию ключевых слов на сайте и повышение индекса цитирования. Комплекс этих процедур должен был повысить позицию сайта в основных поисковых системах Yandex и Google.

На примере этой ситуации мы попытаемся показать Вам, как можно применить рассматриваемый метод интеллектуального анализа данных. Построение дерева решений будет проходить в шесть необходимых последовательных этапов. Кроме этого мы добавим два шага, которые позволяют получить дополнительную, но не необходимую информацию для принятия стратегических решений.

1. Формулирование задачи

В первую очередь необходимо сформулировать цель, для достижения которой будут осуществляться алгоритмы последовательных действий. Параллельно необходимо обозначить то, как будет оцениваться эффект от реализаций стратегии достижения этой цели. Как правило, при построении дерева решений получаемые выгоды оцениваются в денежных единицах. Реже используются производственные показатели, такие как объём продаж, количество привлечённых Клиентов и пр.

Затем следует отбросить незначимые и малозначимые факторы, относящиеся к решаемой проблеме. Этот шаг необходим, так как именно он позволяет свести задачу к форме, поддающейся анализу.

На этом же этапе в соответствии с поставленной целью должны быть определены основные действия и множество событий, которые могут наступить с определённой вероятностью. Также руководителю необходимо установить последовательность совершения этих действий и наступления событий.

Так этот шаг выглядит на примере внедрения поисковой оптимизации.

SEO-оптимизацию стоит проводить в два этапа. Первый этап заключается в первичной настройке ключевых слов на сайте и проведении комплекса мероприятий по продвижению сайта через сторонние ресурсы. Второй этап предполагает поддержание достигнутых позиций в поисковых системах и улучшение полученных результатов.

Вопрос состоит в том, чьими силами осуществлять каждый этап: силами внешних специалистов по проведению подобных мероприятий или за счёт обучения своих сотрудников. Каждый этап предполагается начинать в начале года. Для простоты будем предполагать, что финансовый результат будет получен в конце каждого года. Срок проекта – два года.

Неопределённость состоит в том, увеличится ли активность потенциальных пользователей услуг в Интернете или останется на прежнем уровне.

2. Построение дерева решений

Дерево решений рисуется слева направо. Существуют общепринятые условные обозначения: точки принятия решений обозначаются прямоугольниками и называются цифрами, возможные исходы – овалами или прямоугольниками с закруглёнными углами и называются латинскими буквами, ветви решений – пунктирными стрелками или линиями, а ветви вероятных исходов обозначаются сплошными стрелками.

При построении дерева мы рекомендуем максимально сузить спектр возможных решений и вероятных исходов их реализации. Для этого постарайтесь выделить только самые значимые факторы, влияющие на результат применения стратегий. В числе стратегий также постарайтесь выделить, на Ваш взгляд, только самые эффективные из них.

Для решения нашей задачи может быть построено такое дерево решений:

3. Оценка вероятностей наступления исходов

Как правило, вероятности наступления событий определяются двумя методами: на основе экспертных оценок и на основе анализа статистики прошлых периодов.

Метод экспертных оценок предполагает проведение опроса среди руководства и ведущих специалистов и формирование усреднённой оценки вероятности. В основе второго метода лежит поиск аналогичных ситуаций в прошлых периодах, расчёт соотношения благоприятных исходов к неблагоприятным и распространение этой закономерности на текущие вероятности реализации исходов.

На практике чаще применяется подход на основе экспертных оценок. Следует сразу оговориться, что определение вероятностей является наиболее «узким» местом метода дерева решений, поскольку их оценочные значения в реальности могут очень сильно отклоняться от истинных, неизвестных руководителю значений. В то же время, проблема субъективности оценок вероятности решается при помощи анализа устойчивости, подробнее о котором мы скажем далее.

В задаче SEO-оптимизации вероятности определяются на основе экспертных оценок, данных менеджерами отделов департамента маркетинга и сотрудниками отдела Интернет-маркетинга. Опрашиваемые специалисты должны дать прогноз Интернет-активности пользователей.

Предположим, что в первый год вероятность высокой активности пользователей и, как следствие, высокого спроса на продукт оценивается на уровне 55 %. И, соответственно, низкого спроса – 45 %. Во второй год, в случае высокого спроса в первом году, вероятность высокого спроса составит 70 %, а вероятность низкого – 30 %. В случае низкого спроса в первом году, во втором периоде вероятности определены на уровне 40 % и 60 % для низкого и высокого спроса соответственно.

4. Определение выигрышей или проигрышей

Выигрыши или проигрыши рассчитываются для каждого исхода. Иногда задача может ставиться таким образом, что величина выигрышей не может быть ниже определённого значения. К примеру, если возникнут убытки, инвестиционный проект придётся прекратить. В таком случае стратегия, ведущая к убыткам, априори не может быть выбрана даже в том случае, если вероятность неблагоприятного исхода крайне мала.

При решении задачи внедрения поисковой оптимизации выигрыши и потери в результате каждого исхода целесообразно представить в виде денежных потоков (CF – cash flow), которые рассчитываются как разница между выручкой от внедрения технологии и издержками на оплату труда специалистов. Матрица финансовых показателей проекта для всех вариантов развития событий в каждом периоде выглядит следующим образом :