ビジネスアナリストにとっての強力な手段

複雑なプロジェクトの進行中、変化は避けられません。 これらの変化を管理するための最適な決定を下せないことが、重大なリスクにつながります。

次の実際の例を考えてみましょう。

ある企業は、顧客がサービスを注文して料金を支払うための新しいユーザー ポータルを実装していました。 キャンセル機能の開発中に、開発チームは要件のギャップを特定しました。 有料注文がキャンセルされた場合はどうなりますか? システムは返金を発行し、最初に使用された支払い方法にお金を返す必要がありますか? 今後の購入に使用できるストア クレジットを提供しますか? 顧客がこれら 2 つのオプションから選択できるようにしますか?

決定の必要性が伝えられると、請負業者は、顧客に元の支払い方法で入金する機能を実装するには、費用のかかる統合が必要になると指摘しました。 この情報をもとに、プロジェクト スポンサーはキャンセルの場合にストア クレジットのみをサポートすることを決定しました。

しかし、新しいシステムが稼働すると、サービス料金を支払ったのに自分の所在地では利用できないと言われ怒った顧客からの悪い顧客レビューが同社に殺到した。 これらの顧客は、自分の住所でサービスを予約できないという理由で、希望したサービスを拒否されただけでなく、お金を回収したり、ストア クレジットを使用したりする手段がなくなってしまいました。 反発を抑えるために、企業は最終的に返金オプションをソリューションに組み込むために元の金額の 2 倍を費やすことになりました。

理想的には、要件分析中に適切な基盤を築き、ビジネス ニーズを確実に理解することで、この種のマイナスの結果を回避できます。 もちろん、期待と現実は必ずしも一致するとは限りません。 複雑なプロジェクトでは、予期せぬ (あるいは予見不可能な) 状況に対処するために土壇場での決定が必要になることは珍しくありません。

しかし、それは、予算やスケジュールを無駄にし、プロジェクトの長期的な成功を脅かす危険を冒す性急な選択で要件のギャップを埋めることに甘んじるべきだという意味ではありません。

BA が価値を生み出すために意思決定のコンパスがどのように役立つか

写真提供 ジェイミー・ストリート アンスプラッシュについて

専門のビジネス アナリストは、利害関係者が最適な意思決定を行えるように支援すること以上の価値を生み出すものはないことを知っています。 そして、この望ましい結果を達成するために、最適な選択肢を選択できるように、さまざまなオプションを特定して評価するための組織的なアプローチが採用されています。

これらの高性能 BA が持っていて、他の BA が持っていないものは、「意思決定の羅針盤」です。これは、プロジェクトの関係者が意思決定の領域をナビゲートし、長期的なコストを犠牲にして当面のニーズを満たす危険を冒す衝動的な選択を回避するのに役立つ基準フレームです。期間の目標。

ユーザー ポータルの例では、意思決定のコンパスを備えたチームは、支払い済みだが注文が履行されていない顧客に返金の代替手段を提供しないことの影響を強調することができたでしょう。 プロジェクト スポンサーは、ストア クレジットを提供するだけでビジネスのコストが節約できるという近視眼的な結論にすぐに飛びつくのではなく、より良い決定を下すために代替案とそのトレードオフを適切に評価できたはずです。

プロジェクトの重要な意思決定に意思決定の羅針盤を適用する方法

意思決定のコンパスが複雑な意思決定の質をどのように向上させるかを説明するために、私が自分のプロジェクトのほとんどで使用している手順で例を実行してみましょう。

(採用する正確な枠組みはそれほど重要ではなく、意思決定者が下すべき意思決定とそれを取り巻く不確実性についてより構造化された理解を得るのに役立つテンプレートを持つことよりも重要であることに留意してください。これは、方法論の一例にすぎません。状況に応じて変更します。）

1. 問題を定義する

成功した問題解決者は、優れた解決策を見つけるためには、問題を厳密に定義することほど重要なことはないことを知っています。 残念ながら、一般的な反応は、課題を適切に明確にせずに問題の解決を急ぐことであり、それがしばしば誤った決定につながることがあります。

記事から引用すると 悪い決定を避ける FSブログでは、

最初に問題を述べた人が、その問題について最も優れた洞察を持っていることはほとんどありません。 しかし、ひとたび問題がテーブルに投げ出されると、私たちのタイプ A の問題解決の性質が働き、正しい問題を解決しているかどうかを最初に問うことを忘れてしまいます。

ソリューション？ 決して誰にも問題を定義させないでください。 私たちのユーザー ポータルの例では、スポンサーは請負業者からアプローチを受けました。請負業者は、問題をコストの増加とソリューションの複雑さの原因となるスコープ クリープとして組み立てました。 その結果、彼はこの問題を狭い視野で、間違ったレンズを通して考えるようになりました。

2. 決定の基準とそれに対応する重みを特定する

ほとんどの意思決定では、複数の目的を達成する必要があります。 関連する基準を明確に設定せずに選択を行うと、ソリューションの一側面を重視しすぎて、他の関連要素を認識できなくなるリスクが高まります。

この例では、プロジェクトの意思決定に関連する基準には、プロジェクトのコスト、市場投入までの時間、顧客満足度が含まれていました。 プロジェクトのスポンサーは決定を急ぐと、最初の 2 つの要素のみに焦点を当て、3 番目の要素を無視してしまい、ビジネスに悪影響を及ぼしました。

意思決定基準はプロジェクト、ビジネス目標、その他の考慮事項に基づいて重要性が異なる場合があるため、意思決定において各要素に重みを付けて、より軽いまたはより重い重要性を割り当てる必要がある場合があります。

3. 代替案を生成する

プロジェクトの選択を検討するとき、利用可能なオプションを個別に考えるのではなく、ビジネスと技術の専門知識で貢献できるさまざまな利害関係者グループを関与させることが最善のアプローチです。

相談する利害関係者のグループが多様になればなるほど、ソリューション空間はより豊かになります。

他のグループを含めることで、ユーザー ポータル プロジェクトでプロジェクト スポンサーが経験した盲点を取り除くことができたでしょう。

• お客様の行動を最もよく知るチームとして、 カスタマーサポートチーム キャンセルの場合にストア クレジットのみを提供することによる顧客満足度への悪影響を指摘できたかもしれません。

• 収益サイクルについて最も詳しいチームとして、 財務チーム サービスの利用可能性が確認され、「後悔の期間」が終了した後、顧客に請求するのを待つことを提案した可能性があります。 このソリューションにより、定義上、すべてのキャンセルは支払いが行われる前に発生するため、コストのかかる返金機能を開発する必要がなくなります。

4. 各基準に基づいて各選択肢を評価し、最適な決定を計算します。

このステップでは、「各オプションが定義された各基準をどの程度満たしているか?」という質問に答えるように設定します。

最適な決定を計算するには、理想的には、評価に各基準の重みを掛けて、重み付けされた評価を合計して、重み付けされた評価の合計が最も高い代替案を見つけることができるようになります。

選択肢を並べて比較し、最良の決定を下すための意思決定マトリックスの例 (出典: フレンドシップデー）

導入の障壁を打ち破る

利害関係者は、さまざまな理由から、意思決定の羅針盤の採用に抵抗する場合があります。

• 変化は不快で、破壊的で、不確実なものになる可能性があります。

• プロジェクトで重大な決定が必要になるたびに、意思決定プロセスのすべてのステップを実行すると、進捗が遅くなる可能性があります。

• プロセスが関係者に依存して基準を定義し、それらにスコアと重みを割り当てる場合、評価に高度な主観や偏見が導入されるリスクがあります。

しかし、ここで矛盾を指摘するのは簡単でしょう。 全体として、問題を理解し、代替ソリューションを比較するために、より体系的なプロセスを適用することに関係者が同意すれば、プロジェクトのタイムラインと結果に影響を及ぼす間違った決定のリスクは最小限に抑えられます。

確かに、プロジェクトの途中で、成果を出すというプレッシャーにさらされているときに、意思決定の羅針盤というアイデアを提案すると、強い抵抗に遭う可能性が高いです。 これが、提案を行うのが最善の理由です。 事後ミーティング。

大幅な手戻り、遅延、リソースの無駄が発生したプロジェクトの終了時には、近視眼的な考えに基づく不適切な選択がマイナスの結果につながった例を見つけるのは難しくないはずです。 これは、BA がそのような問題を防ぐために意思決定基準フレームの採用を推奨する絶好の機会となる可能性があります。

---

複雑な環境では、認知負荷 (税務の複雑さや意思決定に影響を与える複数のインプットに関連する) により、プロジェクト選択の品質と効率が大幅に妨げられる可能性があります。 優秀なビジネス アナリストは、潜在的な代替行動方針によって目標がどの程度達成されるかについての洞察を利害関係者に提供するための意思決定の羅針盤の採用を提唱することで、この問題を回避するために不可欠かつ重要な役割を果たすことができます。

次回、一か八かのプロジェクトに着手するときは、たとえ非公式に定義されたものであっても、すぐに使える意思決定の羅針盤を用意しておいてください。 プロジェクトの選択にそれを適用することで間違いのリスクが完全に排除されるという保証はありませんが、物事を正しい方向に動かし、パフォーマンスを最大化するのに役立つことは間違いありません。

---

著者： アドリアナ・ビール

アドリアナ ビールは過去 20 年間、イノベーション企業が意思決定科学と機械学習を活用してビジネスの成果を向上できるよう支援してきました。 彼女は最近、グローバル AI コンサルティング グループの主席データ サイエンティストとしての職を辞し、独立したコンサルタントとしての原点に戻りました。 彼女の作品について詳しく知ることができます。 bealproject.com。