A tomada de decisão complexa tornou-se cada vez mais desafiadora à medida que forte excelência operacional e produtividade, especialmente em organizações de marketing, tornam-se vantagens competitivas vitais. Em geral, as empresas e os investidores mais bem-sucedidos dependem de tomadas de decisão rápidas e precisas, desde a nutrição de leads até decisões de recrutamento e investimento.

A pesquisa mostra que as empresas tomam até três bilhões de decisões anualmente e uma pesquisa recente do Gartner relatou que 65% das decisões são mais complexas (envolvendo mais partes interessadas ou escolhas) do que há dois anos.

Muitas empresas hoje, e os profissionais de marketing que as atendem, precisam de uma visão melhor para preencher a lacuna entre grandes quantidades de dados e decisões de negócios. Apenas 24% das empresas dizem que são “orientadas por dados”, enquanto outras enfrentam oportunidades perdidas, ineficiências e maiores riscos de negócios. A empresa média de S&P perde US$ 250 milhões anualmente devido à má tomada de decisões.

A inteligência de decisão é uma estrutura que preenche a lacuna entre percepções e decisões. Ele capacita as organizações a tomar decisões melhores, consistentes e baseadas em dados. Líderes e equipes podem tomar decisões informadas em todos os níveis da empresa!

O que é inteligência de decisão?

A inteligência de decisão (DI) é uma disciplina em evolução que combina dados, análise, IA, automação e experiência para tomar melhores decisões. A DI ajuda a orientar os tomadores de decisão com insights acionáveis ​​usando técnicas de otimização, simulação e análise de decisão.

Em contraste com as abordagens tradicionais de tomada de decisão, que dependem fortemente da intuição e da experiência, a DI incorpora abordagens metódicas, analíticas e baseadas em dados.

O foco da DI não está apenas na tecnologia, mas em como ela aumenta os processos humanos de tomada de decisão. É um campo multidisciplinar baseado em conhecimentos de várias áreas, incluindo ciência da computação, estatística, psicologia, economia e negócios.

De acordo com o Dr. Loren Pratt, chefe de ofertas científicas e cofundador do provedor de software de DI Quantellia, e autor de “LINK: How Decision Intelligence Connects Data, Actions, and Outcomes for a Better World”, outro conceito-chave de DI é projetar decisões organizações semelhantes projetam casas, prédios e aviões — criando primeiro um projeto.

Muito parecido com um projeto, um projeto de decisão ajuda a alinhar todos os envolvidos nessa decisão – incluindo as partes interessadas – em torno de sua lógica. Ela descobriu que, ao tratar as decisões como um problema de design, você pode aplicar muitas práticas recomendadas de design, como concepção, documentação, renderização, refinamento, controle de qualidade e pensamento de design.

Em 2019, a primeira Chief Decision Officer do Google, Cassie Kozyrkov, estabeleceu uma nova disciplina de engenharia de inteligência de decisão para aumentar a ciência de dados com ciência comportamental, economia e ciência gerencial para focar na próxima vantagem comercial além dos dados.

Decisões inteligentes são projetadas, simuladas, automatizadas, monitoradas e ajustadas.

Vá mais fundo: por que a orientação por dados decisão -fazer é a base do CX bem-sucedido

O que a inteligência de decisão não é

Ciência da decisão. A ciência da decisão geralmente tem sido associada ao lado qualitativo dos dados. DS é o termo abrangente, enquanto “inteligência de decisão” é o lado operacional.

Inteligência estratégica . Em termos gerais, inteligência estratégica significa usar insights de BI para conduzir e apoiar a estratégia. Também chamamos isso de inteligência de mercado, que fornece às empresas as tendências atuais do setor e dá sentido ao comportamento do consumidor para navegar em um curso de ação futuro.

Decisões calculadas. Nem todo resultado ou recomendação é uma decisão, diz Kozyrkov. Na terminologia de análise de decisão, uma decisão só é tomada depois que ocorre uma alocação irrevogável de recursos. Se você pode mudar de ideia gratuitamente, nenhuma decisão foi tomada ainda.

Aplicações de inteligência de decisão

DI se aplica a vários problemas de tomada de decisão, como alocação de recursos, gerenciamento de riscos, planejamento estratégico e, sim, marketing. Eu o usei no desenvolvimento de sistemas e plataformas para decisões complexas de energia, finanças, políticas e marketing.

Nossa última plataforma de startup suportava DI para executivos go-to-market, reduzindo o processo de tomada de decisão de nove meses para uma fração de tempo com maior visibilidade, treinamento e impactos.

DI tem sido aplicado em aplicações de crédito ou detecção de fraude em serviços financeiros. Tem sido usado no varejo para determinar quanto estoque comprar, níveis de estoque ideais ou previsões de preços. De acordo com o Dr. Loren Pratt, empregar inteligência de decisão pode impactar positivamente as decisões baseadas em evidências em uma crise de saúde.

Outros casos de uso incluem satisfação do cliente, atribuição de marketing e estratégias competitivas e de entrada no mercado. Os designs da estrutura dessas decisões eram padrão para GTM; no entanto, a implementação exigia a criação de uma plataforma corporativa, treinamento e suporte de dados. Mas, no final, esse tempo de tomada de decisão caiu de nove para um a três meses. O impacto médio foi de mais de US$ 10 milhões, incluindo uma empresa de vestuário descobrindo um novo fluxo de receita de US$ 90 milhões adotando a plataforma.

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Benefícios da inteligência de decisão

A parceira sênior da McKinsey, Kate Smaje, afirma que as organizações agora estão realizando em 10 dias o que costumava levar dez meses. Ter DI dá suporte ao ritmo cada vez maior de decisões necessárias para se manter competitivo.

O primeiro benefício é que o DI ajuda os líderes a tomar decisões complexas com informações mais focadas e abrangentes. Ao projetar as decisões, você pode estruturar as informações interorganizacionais em direção a metas ou objetivos específicos. Ter esse tipo de visibilidade facilita a navegação entre objetivos concorrentes. Ele elimina mais da paralisia de análise encontrada na maioria das decisões táticas estratégicas e de alto nível.

Em seguida, o DI reduz o risco e a incerteza. Os tomadores de decisão com dados e insights em tempo real podem aproveitar a DI para identificar e mitigar proativamente os riscos potenciais. Com a visibilidade dos trade-offs, as organizações podem aplicar melhor os planos de risco/recompensa para evitar erros dispendiosos que impedem uma vantagem competitiva.

A Inteligência de decisão aumenta a eficiência e a produtividade. Ao automatizar processos específicos de tomada de decisão e fornecer aos tomadores de decisão dados e insights em tempo real, a DI pode ajudar a simplificar a tomada de decisões e melhorar a produtividade. Você está reduzindo a latência de decisão. Esses processos podem ser construídos ou programados em sistemas para liberar tempo e recursos para explorar mais opções ou alocar para outras tarefas e iniciativas importantes.

Por fim, as organizações que utilizam a DI obtêm uma vantagem competitiva mais potente ao alavancar dados e tecnologia ao avaliar e, em seguida, agir sobre decisões complexas mais inteligentes e rápidas que normalmente prejudicam o impulso ou a transformação.

Limites e desafios da inteligência de decisão

Com dados, IA e automação envolvidos, não é surpreendente que existam alguns desafios e limitações que também estão presentes com a DI.

Ética/preconceito. DI pode ajudar metodicamente a reduzir preconceitos e reforçar decisões éticas. Ao mesmo tempo, com qualquer sistema automatizado e orientado a dados, as decisões que alavancam a DI construída por humanos ainda correm o risco de serem desenvolvidas com base em dados ou algoritmos tendenciosos ou discriminatórios. O treinamento de conscientização, juntamente com todos os outros esforços organizacionais orientados por dados, é obrigatório.

Disponibilidade de dados. Líderes e gerentes de projeto devem estar cientes das limitações de acesso e disponibilidade de dados. A eficácia da decisão costuma ser difícil de encontrar em conjuntos de dados menores. Às vezes as coisas dão errado, mas é mais baseado na sorte do que nos dados. Para decisões complexas e pouco frequentes, uma organização pode precisar de ajuda para definir uma abordagem para medir as decisões. Nesses casos, as limitações tecnológicas podem impedir uma solução. As organizações precisam formalizar tais processos de tomada de decisão e só podem usar a tecnologia. Além disso, vale destacar o que pode faltar ou o alcance do que é possível.

Resistência. Uma parte importante do DI é garantir mais transparência, consistência e treinamento no processo de tomada de decisão. A cultura tradicional dos tomadores de decisão será inicialmente resistente, pois sente que descarta sua experiência ou instinto ou vai contra suas agendas específicas. Os responsáveis ​​pelos esforços de DI precisam comunicar como o DI beneficia seus esforços e leva a melhores resultados para indivíduos e organizações.

Os líderes podem superar esses desafios e limitações por meio de uma comunicação clara e um escopo bem definido de sua aplicação. Cada nova iniciativa pode crescer e aprimorar a cultura de tomada de decisão de uma organização.

dicas e fatores

• Escolha uma decisão focada. Comece implementando DI em funções em que a tomada de decisões críticas para os negócios precisa ser aprimorada (por exemplo, orientada por dados, alimentada por IA). As alternativas incluem grandes decisões complexas ou que podem ser dimensionadas e aceleradas por meio da automação.
  
• Comece com os resultados. Há uma enxurrada de dados em sua organização, mas você só deve coletar dados relevantes para esse resultado para projetar um modelo de decisão. Adicione dados adicionais ou teste teorias de informações adicionais depois de começar com seu conjunto inicial.

• Mapeie as decisões. Documente suposições, pensamentos, emoções, preocupações e medos envolvidos em suas decisões. Revise-os trimestralmente ou semestralmente. Isso aumentará o músculo de tomada de decisão da sua organização.

• Não automatize tudo. Os seres humanos, especialmente quando se trata de decisões complexas e sensíveis, são necessários.

• A autoridade deve estar na decisão. Forneça autoridade para tomar decisões às pessoas mais próximas do ponto de impacto dessa decisão. A propriedade incentivará a tomada de decisão eficaz.
  
• Desenvolva novos hábitos de tomada de decisão. Ensine os tomadores de decisão a aplicar as melhores práticas sistemáticas, como pensamento crítico, análise de trade-off, reconhecimento de viés e escuta de pontos de vista opostos.

• Cuidado com o enquadramento estreito. No livro “Decisive” de Chip e Dan Heath, os autores explicam que uma maneira direta de melhorar a tomada de decisão é evitar limitar o escopo do quadro. Uma decisão raramente é apenas um “sim” ou “não”. Sempre há várias opções, portanto, tenha pelo menos três disponíveis para qualquer decisão.

Conclusão

Os tomadores de decisão freqüentemente precisam de mais informações, tempo e experiência para tomar decisões complexas. Um estudo da Bain descobriu que o desempenho dos negócios parece 95% correlacionado com a eficácia das decisões. Os sistemas de inteligência de decisão melhoram a eficácia explicando e justificando as decisões, aprendendo com o feedback das decisões anteriores e comparando o impacto para melhorar a eficácia da decisão.

A inteligência de decisão é uma ferramenta crucial que pode ajudá-lo a tomar melhores decisões. Ao combinar ciência de dados, IA e experiência humana, a DI pode ajudar a reduzir a incerteza e melhorar a eficácia. No entanto, DI tem seus desafios e limitações. Você deve estar ciente desses riscos e tomar medidas para mitigá-los.