Bu makale Karar Ağacı Analizini açıklamaktadır. Okuduktan sonra bu güçlü karar verme ve süreç analizi yaklaşımının temellerini anlayacaksınız. Bu makale indirilebilir: Karar Ağacı Analizi şablonu.
Karar Ağacı Analizi nedir?
Karar Ağacı Analizi, bir sorunu çözmek için mevcut olan çeşitli alternatif çözümlerin grafik bir temsilidir. Bir seçim yaparken örnekleme tarzı çoğu kez belirleyicidir. Bir Karar Ağacı Analizi, her olumlu veya olumsuz yanıttan sonra son bir seçim yapılıncaya kadar devam eden bir dizi soruya cevap verilerek oluşturulur.
Karar verme süreci
Karar Ağacı Analizi bilimsel bir modeldir ve genellikle organizasyonların karar verme sürecinde kullanılır. Yönetim, karar verirken zaten alternatif fikirler ve çözümler öngörüyor. Bir karar ağacı kullanılarak, alternatif çözümler ve olası seçimler grafiksel olarak gösterilmekte ve bunun sonucunda iyi bilgilendirilmiş bir seçim yapmak daha kolay hale gelmektedir. Bu grafik temsil, karar vermedeki sorunların her biri alternatif seçimler için dallara sahip bir akış şeması şeklinde görülebildiği ağaç benzeri bir yapı ile karakterize edilir.
Farzedelim
Karar Ağacı Analizi, ‘eğer’ düşüncesini iyi bir şekilde kullanır. Belirli seçimlerle ortaya çıkan hem olası riskleri hem de faydaları dikkate alan birkaç alternatif vardır. Olası alternatifler de açıkça görünür hale getirilir ve bu yüzden karar ağacı, alınacak kararların sonuçlarına ilişkin netlik sağlar.
Temsil
Bir karar ağacının temsil edilmesinin birkaç yolu vardır. Bu Analiz genellikle çizgiler, kareler ve dairelerle temsil edilir. Kareler kararları temsil eder, çizgiler sonuçları temsil eder ve daireler belirsiz sonuçları temsil eder. Çizgileri olabildiğince birbirinden ayırarak, yeni düşünceler ve fikirler eklemek için bolca alan olacaktır.
Karar ağacının temsili dört adımda oluşturulabilir:
Karar Ağacı Analizi örneği
Ticari bir şirketin gelecek yıl satışlarını ve ilgili karını artırmak istediğini varsayalım.
Farklı alternatifler daha sonra bir karar ağacı kullanılarak haritalandırılabilir. Hem satışların hem de karların artması için iki seçenek vardır: 1- reklam harcamalarının genişletilmesi ve 2- satış faaliyetlerinin genişletilmesi. Bu iki dal yaratır. 1. seçimden iki yeni seçenek ortaya çıkıyor: 1-1 yeni reklam ajansı ve 1-2 mevcut reklam ajansının hizmetlerini kullanıyor. 2. Seçenek, sırayla iki takip seçeneği sunar; 2-1-temsilcilerle veya 2-2- kendi satış gücünü kullanarak.
Dallanma devam ediyor.
1-1’den aşağıdaki alternatifler şunlardır:
1-1-1 Bütçe %10 artacak -> sonuç: satışlar %6 arttı, karlar %2 arttı
1-1-2 Bütçe %5 artacak -> sonuç: satışlar %4 arttı, karlar %1.5 arttı
1.2’den çıkan alternatifler:
1-2-1 Bütçe %10 artar -> sonuç: satışlar %5, karlar %2,5 arttı
1-2-2 Bütçe %5 artar -> sonuç: %4 satış, kâr %12 artar
2.1’den itibaren muhtemelen aşağıdaki gibidir:
2-1-1 Kendi bayileriyle kurun -> sonuç: satışlar %20, karlar %5 arttı
2-1-2 Mevcut bayilerle çalışmak -> sonuç: satışlar %12,5, kar %8 arttı
2.2’den muhtemelen aşağıdaki gibidir:
2-2-1 Yeni satış personelinin işe alınması -> sonuç: satışlar %15 arttı, karlar %5 arttı
2-2-2 Mevcut satış personelinin motive edilmesi -> sonuç: satışlar %4, karlar %2 arttı.
Yukarıdaki örnek, büyük olasılıkla, şirketin 1-2-2’yi tercih edeceğini göstermektedir, çünkü bu kararın tahmini, kârın %12 artacağı yönündedir.
Bu Analiz, açık bir kanıt sunacağından, çeşitli karar alternatiflerinin yapılandırılmış bir şekilde geliştirilmesinin arzu edildiği durumlarda özellikle yararlıdır. Bu yöntem tıp pratisyenleri ve teknisyenler tarafından teşhis koyma veya araba problemlerini belirleme imkanı sağladığı için giderek daha fazla kullanılmaktadır.
Karar Ağacı Analizi şablonu
Bu kullanıma hazır Karar Ağacı Analizi şablonuyla Karar Ağacı Analizinin farklı yönlerini açıklamaya başlayın.
Karar Ağacı Analizi şablonunu indirin
Ne düşünüyorsunuz?
Karar Ağacı Analizi günümüzün modern iş süreci ortamında uygulanabilir mi? Pratik açıklamayı tanıyor musunuz yoksa daha fazla eklemeniz mi var? Karar Ağacı Analizi ile ilgili başarı faktörleriniz nelerdir? Karar Ağacı Analizi hakkında daha fazla bilgiyi buradan okuyun.
Düşüncelerinizi ve bilginizi aşağıdaki yorum kutusunda paylaşabilirsiniz.
Bu makaleyi beğendiyseniz, modeller ve yöntemler hakkındaki en son gönderiler için bültenimize kaydolabilirsiniz.
Leave Your Comment