व्यापार में संतोषजनक निर्णय: जानबूझकर अच्छे-पर्याप्त निर्णय कैसे लें, और कब अधिकतम करना है
संतोषजनक — हर्बर्ट साइमन की एक शब्दावली जो संतोष और पर्याप्तता को मिलाती है — न्यूनतम स्वीकृति मानदंड (एक आकांक्षा स्तर) को परिभाषित करने, तब तक खोजने की रणनीति है जब तक एक विकल्प उन्हें पार नहीं कर लेता, और फिर रुक जाना। यह समझौता नहीं है: एक बार जब खोज लागत को गिना जाता है, तो अच्छे के लिए रुकना अधिकांश व्यावसायिक निर्णयों के लिए अनुकूलन करने वाला कदम है। सबूत: अयंगर, वेल्स और श्वार्ज़ (मनोवैज्ञानिक विज्ञान, 2006) ने पाया कि नौकरी की खोज करने वाले अधिकतम करने वालों ने लगभग 20% अधिक प्रारंभिक वेतन प्राप्त किया, फिर भी वे प्रक्रिया के दौरान कम संतुष्ट और अधिक नकारात्मक थे; व्यापक अधिकतम करने वाली साहित्य अधिकतम करने को अधिक पछतावे और कम कल्याण से जोड़ता है। अनुकूल रुकने की गणित (सचिव समस्या से 37% नियम) सिद्ध करता है कि यहां तक कि सैद्धांतिक रूप से अनुकूल खोज केवल विकल्पों के एक अंश पर ध्यान देती है। जानबूझकर संतोषजनक होने के लिए: (1) विकल्प देखने से पहले आकांक्षा स्तरों को परिभाषित करें, (2) एक खोज बजट निर्धारित करें, (3) विकल्पों का मूल्यांकन मानदंडों के खिलाफ क्रमिक रूप से करें, न कि एक-दूसरे के खिलाफ, (4) पहले विकल्प का चयन करें जो पास हो, (5) मानदंड और तर्क को दस्तावेज करें, फिर आगे बढ़ें। कब अधिकतम करना है: जेफ बेजोस का 2015 का शेयरधारक पत्र में भेद — प्रकार 1 निर्णय (एकतरफा दरवाजे, अपरिवर्तनीय) को धीमी, जानबूझकर अधिकतम करने की आवश्यकता होती है; प्रकार 2 निर्णय (दोतरफा दरवाजे, परिवर्तनीय) को तेजी से, लगभग 70% जानकारी के साथ बनाना चाहिए जो आप चाहते थे कि आपके पास हो। अधिकांश व्यावसायिक निर्णय प्रकार 2 होते हैं।
नौकरी खोज अनुसंधान में, जिन्होंने सबसे अच्छी नौकरी खोजने पर जोर दिया, उन्होंने लगभग 20% अधिक कमाया — और अपनी नौकरियों और खोज के बारे में बुरा महसूस किया। यह एक परिणाम में अधिकतमकरण का व्यापार है: वास्तविक खोज लागत, सीमांत लाभ, व्यक्तिपरक पछतावा। नोबेल पुरस्कार विजेता हर्बर्ट साइमोन ने विकल्प को संतोषजनक नामित किया — और यह एक अनुशासन है, न कि एक उदासीनता।
- पहले "अच्छा पर्याप्त" को परिभाषित करें। विकल्प देखने से पहले लिखे गए आकांक्षा स्तर पूरी चाल हैं - बाद में निर्धारित मानदंड पसंदीदा के चारों ओर मुड़ जाते हैं।
- मानदंडों के खिलाफ मूल्यांकन करें, अन्य विकल्पों के खिलाफ नहीं। अनुक्रमिक पास/फेल एक लगातार बढ़ते तुलना स्प्रेडशीट से बेहतर है।
- पहले प्रयास पर रुकें। सर्वोत्तम रुकने की गणित कहती है कि यहां तक कि पूर्ण खोज भी विकल्पों के एक अंश पर ही विचार करती है — आपकी स्प्रेडशीट उन्हें कभी नहीं देख पाएगी।
- एकतरफा दरवाजों के लिए आरक्षित अधिकतम करना। बेजोस का प्रकार 1 / प्रकार 2 नियम: अपरिवर्तनीय निर्णयों पर विचार किया जाता है, जबकि परिवर्तनीय निर्णयों पर तेजी से निर्णय लिया जाता है — लगभग 70% जानकारी के साथ जो आप चाहते हैं कि आपके पास हो।
- दस्तावेज़ बनाएं और आगे बढ़ें। एक रिकॉर्ड किया गया मानदंड और तर्क का ट्रेल ही है जो एक टीम को रोकने पर विश्वास करने की अनुमति देता है।
एक व्यक्ति ने साबित किया कि आप सही निर्णय नहीं ले सकते, आपको इसके बजाय क्या करना है बताया, और फिर उसी सिद्धांत पर पहला कृत्रिम बुद्धिमत्ता बनाया। हर्बर्ट साइमन पर तीन जुड़े हुए टुकड़े: सिद्धांत, अभ्यास, और मशीनें।
- 1.Herbert Simon Won a Nobel Prize for Proving You Can't Make Perfect Decisions. Here's What to Do Instead.
- 2.Stop Searching for the Perfect Decision. Nobel Prize Research Says "Good Enough" Wins.आप यहाँ हैं
- 3.The Decision Theorist Who Co-Founded AI: How Herbert Simon's Christmas Thinking Machine Changed Everything
आधुनिक व्यवसाय में सबसे अच्छी तरह से प्रलेखित संतोषजनक नियम एक शेयरधारक पत्र में है। अपने 2015 के पत्र में, जेफ बेजोस ने निर्णयों को दो प्रकारों में विभाजित किया: प्रकार 1 — परिणामकारी, अपरिवर्तनीय या लगभग ऐसा, एकतरफा दरवाजे, जिन्हें व्यवस्थित, सावधानीपूर्वक, धीरे-धीरे लिया जाना चाहिए — और प्रकार 2 — परिवर्तनीय, पुनःप्रवर्तनीय, द्विदिशा दरवाजे, जहां एक उप-इष्टतम निर्णय को बस वापस लिया जा सकता है। उनका निदान: जैसे-जैसे संगठन बढ़ते हैं, वे हर चीज पर भारी प्रकार 1 प्रक्रिया चलाते हैं, और परिणाम होता है धीमापन और आविष्कार में कमी। अगले वर्ष के पत्र में संख्या जोड़ी गई: अधिकांश निर्णय लगभग 70% जानकारी के साथ लिए जाने चाहिए जो आप चाहते थे कि आपके पास हो।
बेजोस संचालन संबंधी सलाह लिख रहे थे, लेकिन वह एक नोबेल पुरस्कार विजेता परिणाम को फिर से व्यक्त कर रहे थे। हर्बर्ट साइमन ने 1950 के दशक में साबित किया कि सबसे अच्छे विकल्प के लिए exhaustive खोज करना तर्कसंगत निर्णय लेने का तरीका नहीं है — न लोगों के लिए, न संगठनों के लिए, न ही सिद्धांत में। उन्होंने वास्तविक रणनीति का नाम satisficing रखा: संतोषजनक और पर्याप्त। यह परिभाषित करें कि "अच्छा पर्याप्त" का क्या मतलब है, खोजें जब तक आप इसे न पा लें, रुकें।
अब उस तुलना स्प्रेडशीट को देखें जो वर्तमान में आपके संगठन में कहीं खुली है — चौदह विक्रेता, चालीस मानदंड कॉलम, एक निर्णय बैठक जो बार-बार पुनर्निर्धारित हो रही है। यह लेख इस बारे में है कि वह स्प्रेडशीट आमतौर पर महंगी गलती क्यों होती है, इसके निर्माण करने वालों पर इसका क्या खर्च आता है, और कैसे जानबूझकर संतोषजनक होना है — जिसमें वे मामले शामिल हैं जहां आपको वास्तव में अधिकतम करना चाहिए। इसके पीछे का सिद्धांत अपने स्वयं के साथी लेख के साथ है: साइमन की सीमित तर्कशीलता।
निर्णय लेने वाले या तो एक सरल दुनिया के लिए सर्वोत्तम समाधान खोजकर संतुष्ट हो सकते हैं,
या एक अधिक यथार्थवादी दुनिया के लिए संतोषजनक समाधान खोजकर।
— हर्बर्ट ए. साइमोन, नोबेल स्मारक व्याख्यान (8 दिसंबर, 1978)
बेहतर करना, बुरा महसूस करना: अधिकतम करने से वास्तव में क्या मिलता है
क्लासिक परीक्षण ने विश्वविद्यालय के छात्रों को उनके अंतिम वर्ष की नौकरी खोज के दौरान ट्रैक किया। शीना अय्यंगर, राचेल वेल्स और बैरी श्वार्ट्ज ने माप किया कि कौन खोज को अधिकतम करने वालों के रूप में देखता है - सबसे अच्छे संभव नौकरी को खोजने के लिए दृढ़ संकल्पित - और कौन अपने स्वयं के मानदंडों के खिलाफ संतोषजनक था। अधिकतम करने वालों ने कागज पर जीत हासिल की: प्रारंभिक वेतन लगभग 20% अधिक। और वे हर जगह हार गए: जिन नौकरियों को उन्होंने लिया, उनसे कम संतुष्ट, प्रक्रिया के दौरान अधिक निराशा, तनाव और पछतावा (मनोवैज्ञानिक विज्ञान, 2006 - पेपर का शीर्षक यही कहता है: बेहतर करना लेकिन बुरा महसूस करना)।
व्यापक अधिकतमकरण साहित्य, जो श्वार्ट्ज के मूल 2002 के अध्ययन से लेकर हाल के समीक्षाओं तक फैला हुआ है, एक पैटर्न को दोहराता है: अधिकतमकरण प्रवृत्तियाँ अधिक पछतावे, अधिक निर्णय कठिनाई, अधिक अवसाद और कम जीवन संतोष के साथ सहसंबंधित होती हैं - जिसमें पछतावा अधिकांश नुकसान करता है। 20% वेतन वृद्धि असली पैसा है और यह एक बार, करियर के मोड़ पर, इसके लायक हो सकती है। एक टीम के लिए डिफ़ॉल्ट संचालन मोड के रूप में, अधिकतमकरण सीमांत वस्तु-स्तरीय लाभ खरीदता है एक संचयी विषयगत और संगठनात्मक लागत पर: धीमे निर्णय, थके हुए निर्णयकर्ता, और विकल्प जिन्हें हर कोई दोबारा सोचता है क्योंकि प्रक्रिया ने सर्वश्रेष्ठ और सर्वश्रेष्ठ का वादा किया था और यह असत्यापित है।
गणित कभी भी स्प्रेडशीट के पक्ष में नहीं था।
भले ही खोज पछतावे से मुक्त हो, यह समय से मुक्त नहीं है — और खोज को रोकने का सही समय एक आदर्श स्थिति के लिए एक सटीक उत्तर है। क्लासिक सचिव समस्या में (उम्मीदवारों को एक समय में एक-एक करके देखना, पीछे नहीं जाना), सिद्ध रूप से सर्वोत्तम रणनीति यह है कि पहले 37% विकल्पों को बिना प्रतिबद्ध हुए देखना है, फिर अब तक देखे गए सभी से बेहतर पहला विकल्प लेना है। 100% नहीं। अधिकांश नहीं। सैंतीस प्रतिशत — और यही सर्वोत्तम नीति है, एक ऐसे सेटिंग में जो गहन खोज को प्राथमिकता देने के लिए तैयार की गई है।
वास्तविक निर्णय प्रमेय की तुलना में अधिक जटिल होते हैं, लेकिन इसका पाठ स्थानांतरित होता है: तार्किक खोज विकल्पों के स्थान के एक अंश की जांच करती है और प्रतिबद्ध होती है। तीन शक्तियाँ इसे सुनिश्चित करती हैं। खोज की लागत वास्तविक होती है - हर मूल्यांकन घंटे का एक अवसर लागत होती है। लाभ कम होते हैं - 90वें और 95वें प्रतिशत विकल्प के बीच का अंतर छोटा और घटता जा रहा है। और देरी बढ़ती है - जिस बाजार की सेवा के लिए निर्णय लिया गया था, वह निर्णय के पूर्ण होने के दौरान आगे बढ़ता है। दो महीने तक लागू किया गया एक अच्छा निर्णय आमतौर पर दो महीने देर से आने वाले थोड़े बेहतर निर्णय को मात देता है।
संतोषजनक ढांचा: पांच चरण
जानबूझकर किया गया संतोषजनक निर्णय एक प्रक्रिया है, और अनुशासन पहले से ही स्थापित होता है:
पहले आकांक्षा स्तरों को परिभाषित करें
एक भी विकल्प देखने से पहले, न्यूनतम मानदंड लिखें: इसे क्या करना चाहिए, बजट की सीमा, जोखिम की न्यूनतम सीमा। डेमो शुरू होने के बाद लिखे गए मानदंड उस विकल्प के चारों ओर मोड़ दिए जाते हैं जो सबसे अच्छा डेमो किया गया।
2. एक खोज बजट निर्धारित करें
पहले से तय करें कि निर्णय को कितना समय और कितने विकल्प मिलते हैं — दांव और पलटने की क्षमता के अनुसार। पांच विकल्प और दो सप्ताह एक नीति है; जब हम इसे देखेंगे तो हम जान जाएंगे कि यह नहीं है।
3. मानदंडों के खिलाफ क्रमबद्ध रूप से मूल्यांकन करें
प्रत्येक विकल्प को लिखित मानदंडों के खिलाफ जांचा जाता है — पास या फेल — अन्य विकल्पों के खिलाफ रैंक नहीं किया जाता। विकल्पों की पारस्परिक तुलना ही मूल्यांकन को एक अनियंत्रित टूर्नामेंट में बदल देती है।
4. पहला पास लें
यह एक विपरीत कदम है और पूरी बात यही है। एक विकल्प ने उस बार को पार किया जो आपने तब सेट की थी जब आप यह सोच रहे थे कि क्या महत्वपूर्ण है। एक और नज़र, बस यकीन करने के लिए, अनंत खोज को फिर से खोलती है।
5. दस्तावेज़ बनाएं, फिर आगे बढ़ें
मानदंडों को रिकॉर्ड करें, क्या मूल्यांकन किया गया था, और चयन क्यों सफल रहा — फिर टीम का ध्यान अगले निर्णय की ओर मोड़ दें। रिकॉर्ड वही है जो पुनः मुकदमेबाजी को रोकता है।
कब अधिकतम करें: एकतरफा दरवाजे
संतोषजनक निर्णय लेना एक डिफ़ॉल्ट है, न कि एक सिद्धांत, और अपवाद बिल्कुल बेज़ोस के प्रकार 1 निर्णय हैं। जब निर्णय अपरिवर्तनीय या लगभग अपरिवर्तनीय हो (एक अधिग्रहण, एक प्लेटफ़ॉर्म माइग्रेशन, एक सह-संस्थापक); जब विकल्पों की संख्या इतनी छोटी हो कि वास्तव में उन्हें गिनना संभव हो; जब कुछ गति को मजबूर न करे; या जब छोटे गुणवत्ता के अंतर वर्षों तक बढ़ते रहें। उन निर्णयों के लिए पूरी प्रक्रिया की आवश्यकता होती है — व्यापक खोज, संरचित बहस, शैतान के वकील, समय।
विफलता का तरीका लगभग कभी भी दो-तरफा दरवाजे को बहुत कम अधिकतम करना नहीं होता। यह एक-तरफा दरवाजे की प्रक्रिया को दो-तरफा दरवाजों पर चलाना है — एक उपकरण के लिए चौदह विक्रेता स्प्रेडशीट जो आप अगले तिमाही में बदल सकते हैं। कौशल प्राथमिकता तय करना है: पहले दरवाजे को वर्गीकृत करें, फिर प्रक्रिया चुनें। उत्पाद टीमें इसे अन्य नामों के तहत संतोषजनक के रूप में पहचानेंगी — MVP, पुनरावृत्ति, रीड हॉफमैन की प्रसिद्ध सलाह कि एक पहली संस्करण जो आपको शर्मिंदा नहीं करती, वह बहुत देर से भेजी गई। एगाइल संतोषजनक को दायरे पर लागू करता है: पर्याप्त अच्छा भेजें, सीखें, समायोजित करें — क्योंकि बाजार का पाठ जो आप भेजने से खरीदते हैं, वह उस चमक से अधिक मूल्यवान है जो आप इंतजार करके खरीदेंगे।
लेकिन अगर हम कुछ बेहतर चूक जाते हैं तो?
आप करेंगे। यह संतोषजनकता में एक दोष नहीं है — यह विकल्प स्थानों के बारे में एक तथ्य है, और यह अधिकतम करने वालों के लिए भी सही है। हमेशा एक और विक्रेता, एक और उम्मीदवार, एक और ढांचा होता है; वह व्यापक खोज जो सभी को बाहर कर देगी, समाप्त नहीं होती। अधिकतम करना अंतर को बंद नहीं करता, यह केवल रुकने के क्षण को बाद में ले जाता है और इसकी कीमत अधिक करता है।
और डर गलत दिशा में इशारा करता है, क्योंकि पछतावे का डेटा अधिकतम करने वालों के खिलाफ चलता है, संतोषजनक करने वालों के खिलाफ नहीं। जो लोग कुछ बेहतर चूकने के लिए सबसे अधिक दृढ़ संकल्पित होते हैं, वे वही लोग हैं जिन्हें अध्ययन में उनके द्वारा चुने गए विकल्पों से सबसे कम संतुष्ट पाया गया है। अच्छी तरह से निर्धारित आकांक्षा स्तर डर का ईमानदार उत्तर हैं: यदि कुछ वास्तव में महत्वपूर्ण छूट जाएगा, तो यह मानदंड में होना चाहिए — और फिर संतोषजनक करना इसे खुली खोज की तुलना में बेहतर तरीके से सुरक्षित करता है, क्योंकि मानदंड लिखित होते हैं और जांचे जाते हैं बजाय इसके कि वे कमरे में तैरते रहें।
अवशिष्ट जोखिम वास्तविक है लेकिन अलग है: आकांक्षा स्तरों को गलत तरीके से सेट किया जा सकता है। बहुत कम, और आप औसत को स्वीकार करते हैं; बहुत अधिक, और कुछ भी कभी पास नहीं होता — जो कि निर्णय पक्षाघात है जो एक प्रक्रिया के कपड़े पहनता है। कैलिब्रेशन रिकॉर्ड से आता है: जब आप मानदंडों और परिणामों को दस्तावेज करते हैं, तो आप पता लगाते हैं कि कौन से बार गलत थे और उन्हें बदलते हैं — यही निर्णय लॉग का उद्देश्य है।
सवाल कभी यह नहीं था कि क्या कुछ बेहतर बाहर है।
यह इस पर निर्भर करता है कि इसे ढूंढना उस खोज की लागत के लायक है या नहीं।
संतोषजनक गणना, संकुचित
नैदानिक प्रश्न
आपके डेस्क पर अभी कौन सा निर्णय एक दो-तरफा दरवाजा है जो आपके एक-तरफा दरवाजे की प्रक्रिया के माध्यम से चल रहा है — और अब तक उस देरी की लागत क्या रही है?
जहाँ Argumentree फिट होता है
संतोषजनक निर्णय लेने का सबसे कठिन हिस्सा इसे समझना नहीं है — यह रुकने पर विश्वास करना है। टीमें खोजती रहती हैं क्योंकि कोई नहीं देख सकता कि बार वास्तव में पार कर लिया गया था। Argumentree रुकने को विश्वसनीय बनाता है: मानदंड एक साझा संरचना में होते हैं जिसे सभी विकल्पों के आने से पहले देखते हैं; प्रत्येक विकल्प के पक्ष और विपक्ष के तर्क प्रस्तुत और रेट किए जाते हैं, बजाय इसके कि उन्हें याद से फिर से तर्कित किया जाए; और रिकॉर्ड — मानदंड, मूल्यांकन, तर्क — बना रहता है, ताकि निर्णय हर बार नए व्यक्ति के चमकदार विकल्प के बारे में सुनने पर फिर से न खोला जाए।
दृश्य मानदंड, तौले गए तर्क, एक स्थायी रिकॉर्ड: यही वह वातावरण है जिसमें "पर्याप्त अच्छा" एक बचाव योग्य मानक है, न कि एक आशावादी कंधे उचकाना।
एक निर्णय से शुरू करें
एक निर्णय चुनें जिसे आपकी टीम वर्तमान में अधिकतम कर रही है। दरवाजे को वर्गीकृत करें — यदि यह उलटने योग्य है, तो मानदंड लिखें, बजट निर्धारित करें, पहला प्रयास करें, और इसे लॉग करें। रुकने पर जो असुविधा आपको महसूस होती है, वह कुछ गलत करने की भावना नहीं है; यह कुछ अलग करने की भावना है, जिसमें एक नोबेल पुरस्कार, एक रुकने का प्रमेय और पछतावे के अध्ययन का ढेर शामिल है।
साइमन का मानक कभी भी औसत नहीं था। यह विश्वसनीयता थी: वह संगठन जो लगातार अच्छे निर्णय लेता है, वह कभी-कभी सही निर्णय लेने वाले संगठन को हरा देता है, क्योंकि दूसरा संगठन अस्तित्व में नहीं है।
लक्ष्य अधिकतम निर्णय गुणवत्ता नहीं है। यह सही गति पर पर्याप्त गुणवत्ता है, जो विश्वसनीयता के साथ प्रदान की जाती है।
अच्छा पर्याप्त बचाव योग्य बनाएं
साझा मानदंड, तौले गए तर्क और एक स्थायी निर्णय रिकॉर्ड — वह बुनियादी ढांचा जो एक टीम को आत्मविश्वास के साथ खोज बंद करने की अनुमति देता है।
स्रोत और आगे की पढ़ाई
- साइमन, एच. ए. (1978). व्यवसाय संगठनों में तार्किक निर्णय-निर्माण। नोबेल स्मारक व्याख्यान, 8 दिसंबर, 1978पुल उद्धरण का स्रोत — निर्णय लेने वाले दो तरीके जिनसे वे संतोषजनक निर्णय ले सकते हैं।
- अय्यंगर, एस. एस., वेल्स, आर. ई. & श्वार्ट्ज, बी. (2006). बेहतर करना लेकिन बुरा महसूस करना: 'सर्वश्रेष्ठ' नौकरी की तलाश संतोष को कमजोर करती है। मनोवैज्ञानिक विज्ञान, 17(2), 143–150नौकरी खोज अध्ययन: अधिकतम करने वालों की प्रारंभिक वेतन ~20% अधिक, संतोष और प्रभाव कम।
- श्वार्ज़, बी., वार्ड, ए., मोंटेरोसो, जे., ल्यूबोमिर्स्की, एस., व्हाइट, के. & लेहमन, डी. आर. (2002). अधिकतम बनाना बनाम संतोष करना: खुशी एक चुनाव का मामला है। व्यक्तित्व और सामाजिक मनोविज्ञान का जर्नल, 83(5), 1178–1197मूल अधिकतमकरण-स्केल अध्ययन जो अधिकतमकरण को पछतावे, अवसाद और कम जीवन संतोष से जोड़ते हैं।
- Misuraca, R. & Fasolo, B. (2018). डिजिटल युग में अधिकतमकरण बनाम संतोषजनकता। व्यक्तित्व और व्यक्तिगत भिन्नताएँ, 122, 152–160मैक्सिमाइज़र/सैटिस्फ़ाइसर साक्ष्य की समीक्षा और इसके मापन पर बहसें।
- Amazon.com 2015 शेयरधारकों के लिए पत्र (जेफ बेजोस)प्रकार 1 / प्रकार 2 निर्णय भेद — एकतरफा और द्वितरफा दरवाजे — जो ठंडी शुरुआत में उद्धृत किया गया; ~70% आंकड़ा अगले वर्ष के पत्र में दिखाई देता है।
- फर्ग्यूसन, टी. एस. (1989). सचिव समस्या का समाधान किसने किया? सांख्यिकी विज्ञान, 4(3), 282–28937% नियम के पीछे का अनुकूल-रोकने का साहित्य।
अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न
व्यापार में संतोषजनक का क्या अर्थ है?
संतोषजनक का अर्थ है निर्णय के लिए न्यूनतम स्वीकृति मानदंडों को परिभाषित करना - एक आकांक्षा स्तर - एक विकल्प की खोज करना जब तक कि वह उन्हें पूरा न करे, और फिर रुक जाना। यह शब्द, जिसे नोबेल पुरस्कार विजेता हर्बर्ट साइमोन ने संतोष और पर्याप्तता से गढ़ा है, उस तर्कसंगत रणनीति का वर्णन करता है जब समय, जानकारी और ध्यान सीमित होते हैं: अधिकांश व्यावसायिक निर्णयों के लिए, निरंतर खोज की लागत एक सीमांत रूप से बेहतर खोज के मूल्य से अधिक होती है।
क्या संतोषजनक होना बस कम पर समझौता करना है?
नहीं। संतोषजनक निर्णय पूरी प्रक्रिया को अनुकूलित करता है, जिसमें निर्णय लेने की लागत भी शामिल है। एक टीम जो दो हफ्तों में एक अच्छा उपकरण चुनती है और उसे लागू करती है, वह एक टीम से बेहतर है जो तीन महीनों में एक थोड़ा बेहतर उपकरण खोजती है, क्योंकि देरी खुद एक लागत है। समझौता करना एक ऐसे विकल्प को स्वीकार करना है जो आपके मानदंडों पर खरा नहीं उतरता; संतोषजनक निर्णय लेना एक विकल्प के पास होने के बाद खोज के लिए भुगतान करना बंद करना है।
बैकफायर करने के लिए अधिकतम करने का क्या सबूत है?
इयेंगर, वेल्स और श्वार्ट्ज के 2006 के नौकरी खोज अध्ययन में, अधिकतम करने वालों ने संतोषजनक करने वालों की तुलना में लगभग 20% अधिक प्रारंभिक वेतन प्राप्त किया, फिर भी वे अपनी नौकरियों से कम संतुष्ट थे और खोज के दौरान अधिक नकारात्मक भावनाओं का अनुभव किया। श्वार्ट्ज के 2002 के अध्ययनों के बाद के व्यापक साहित्य में लगातार अधिकतम करने की प्रवृत्तियों को अधिक पछतावे और निर्णय की कठिनाई और कम कल्याण से जोड़ा गया है - वस्तुतः बेहतर, व्यक्तिपरक रूप से खराब।
आपको कब अधिकतम करना चाहिए बजाय संतोषजनक होने के?
टाइप 1 निर्णयों पर अधिकतम लाभ उठाएं, जेफ बेजोस के 2015 के शेयरधारक पत्र के अनुसार: परिणामकारी एकतरफा दरवाजे जो अपरिवर्तनीय या लगभग अपरिवर्तनीय होते हैं, जहां विकल्पों की संख्या इतनी छोटी होती है कि उन्हें गिनना संभव है, देरी सस्ती होती है, और गुणवत्ता में भिन्नताएँ वर्षों तक बढ़ती हैं। टाइप 2 निर्णयों पर संतोष करें — reversible दोतरफा दरवाजे — जो अधिकांश विक्रेता, भर्ती, प्राथमिकता और प्रक्रिया विकल्पों का वर्णन करते हैं।
37% नियम क्या है?
यह अनुकूल-रोकने वाली गणित में सचिव समस्या का समाधान है: जब विकल्प एक समय में आते हैं और उन्हें फिर से नहीं देखा जा सकता, तो अनुकूल रणनीति यह है कि पहले 37% का अवलोकन करें बिना प्रतिबद्ध हुए, फिर पहले विकल्प का चयन करें जो अब तक देखे गए सभी से बेहतर हो। इसका व्यावहारिक पाठ यह है कि यहां तक कि सिद्ध रूप से अनुकूल खोज भी प्रतिबद्ध होने से पहले केवल विकल्पों के एक अंश की जांच करती है।
आप एक टीम में संतोषजनकता को कैसे लागू करते हैं?
पाँच चरण: विकल्प देखने से पहले आकांक्षा स्तरों को परिभाषित करें; समय और विकल्पों की संख्या में एक खोज बजट निर्धारित करें; लिखित मानदंडों के खिलाफ विकल्पों का क्रमबद्ध मूल्यांकन करें, न कि एक-दूसरे के खिलाफ; जो पहला विकल्प मानदंडों पर खरा उतरता है, उसे चुनें; और निर्णय को फिर से विवादित न करने के लिए मानदंडों और तर्कों को दस्तावेज़ित करें। लिखित मानदंड ही लक्ष्य स्थानांतरण को रोकते हैं।
संतोषजनकता का एजीले और एमवीपी से क्या संबंध है?
एजाइल उत्पाद दायरे पर संतोषजनकता लागू करना है: उस वृद्धि को भेजें जो उपयोगकर्ता की आवश्यकताओं को पूरा करती है, वास्तविकता से सीखें, पुनरावृत्ति करें। न्यूनतम व्यवहार्य उत्पाद एक रिलीज के लिए एक आकांक्षा स्तर है। दोनों साइमोन की तर्कशक्ति पर आधारित हैं - देरी की लागत (छुटा हुआ ज्ञान, स्थानांतरित बाजार) उस अपूर्णता की लागत से अधिक है जिसे आप बाद में सुधार सकते हैं।
खोजना बंद करें। निर्णय लेना शुरू करें।
मानदंडों को परिभाषित करें, तर्कों का मूल्यांकन करें, रिकॉर्ड रखें — एक स्पष्ट प्रक्रिया के आत्मविश्वास के साथ संतोषजनक परिणाम प्राप्त करें।
के बारे में Argumentree Team
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The Argumentree team is building the collaborative decision-making platform Argumentree. Our mission is to transform how organizations make, document, and learn from decisions.
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