12小时mba教程- 第33部分

　　　　　建立在最高管理层提出的意见和建议基础上，这种方法依赖于这支队伍　

的经验、才能和直觉。如果管理当局正确决策的业绩记录保持良好，这种方　

法是很有价值的。但有时它也反映出了一种　“象牙塔”里的观点，这些人将　

他们自己隔离起来，根本不知道在广大的员工和顾客中间，到底发生了什么。　

一般来说，管理人员在经理办公室里呆的时间越少，与员工和顾客保持越密　

切的联系和交往，这种方法所造成的危险就越小。　



　　　　　专家的意见　

　　　　　这种方法建立在企业外部顾问的专业知识基础上，能为管理当局带来高　

度专业化和有价值的帮助。对于那些已经采取的、有可能出现问题的行动，　

管理当局可以聘请这样的顾问在公司里进行日常业务的咨询。　



　　　　　销售人员的估计　

　　　　　这种信息来源能够带来很大的价值，因为销售人员一般说来是最接近顾　

客的。这种方法对于那些产品生命周期短、技术更新快的行业尤为重要，这　

种方法的主要缺点是潜在的们见，因为他们总认为，自己的估计将被领导用　

作提高销售定额的依据（例如，如果销售人员对某产品未来3　个月年的销路看　

好，认为有希望每月多销售20％，但他可能仅对管理人员说有10％的增长希　

望，以免上级为他制定20％的增长定额。针对这种情况，管理者可将销售人　

员的保守估计略微上提，既留有余地，又起到促进作用——译者注）。　


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　　　　　顾客调查和市场测试　

　　　　　顾客调查涉及到利用市场调查技术，直接从顾客那里收集信息。此时进　

入我脑海中的例子是百事可乐所做的　“味道测试”，他们请消费者品尝百事　

可乐与可口可乐，然后说出他们的偏好。但是，如果抽样不具有代表性或者　

问卷设计有漏洞，所得到的结果就可能极不准确（见本书第　6　章中有关统计学　

的部分）。按照推测，10　年前可口可乐公司之所以停止销售其　“老式可乐”　

部分原因是由于一个调查问卷的措词不当造成的。这个问卷没有明确地询问　

消费者，如果老式可乐从市场中被取消，他们会有什么感觉。　

　　　　　市场测试是指在一个小范围内，展示和促销一个品牌。一般说来，新品　

牌总是在具有“领头羊”地位的市场上进行测试（即一般是指某些可代表广大　

消费者的主要城市或城镇）。显然，如果该品牌在这些市场中销路很好，它们　

就可以在全国范围内投放市场或公开亮相。但是，如果产品的缺陷很快被发　

现，该品牌就需要加以改进，甚至有时也许不得不放弃。存在于市场测试本　

身的风险是：新产品可能被竞争者跟踪窃取信息。记住，这些公司　“间谍”　

可能从你的努力中获取宝贵的信息。　



　　　　　小组讨论　

　　　　　这是由委员会或小组做出决定。小组的所有成员，都必须就单一的决定　

达成共识（即提出一个人人都可接纳的方案）。当这种方法发挥作用时，它常　

常显示出团队的内聚力。但是，要防止一个　“恃强凌弱的霸道之人”，可能　

对小组的其他成员施加过分的影响，强迫人们同意他的意见。　

　　　　　电影　《十二个生气的人》中，十分形象地描绘了这一点。这是一个关于　

陪审团就一个被指控犯有杀人罪的年轻人，判断其有罪还是无罪的故事。起　

初，一个陪审团成员，成功他说服除了一位以外其他所有的陪审团成员，让　

他们都同意他认为有罪的表决。而唯一的那位“坚持己见”的陪审员站出来，　

面对那个　“霸道之人”，据理力争，最后，整个陪审团表决元罪释放了被告。　



　　　　　集合意见法　

　　　　　将每个人的估计值相加，然后得出一个平均值。这种方法的关键是：每　

个人的估计值都有相同的权重。因此，这种方法被看作是　“民主”的方法（如　

果每个人的意见按其重要性给予不同的权重，就可能得到更准确的估计值，　

这也是集合意见法的一种——译者注）。　



　　　　　德尔菲法　

　　　　　这是集合意见法的一种变异形式。每个参与者递交他们的个人估计值，　

然后审查其他参与者的估计值。这样，他们就会熙顾到不同意见而重新考虑　

和修改他们的原始数值。（参加者应该背对背，不能相互碰面。一般的，他们　

把预测值邮寄或送到组织者手中，由组织者汇总各人的看法后再返还给他　

们。他们可以在不受别人干涉的情况下，客观地分析手中的数据。这样反复　

几次，答案就会趋于一致——译者注），从这种意义上来讲，它可以被看作是　

小组讨论和集合意见法的混合体，综合了上面两种方法的长处。　



　　　　　质—量分析法　


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　　　　　正如你所看到的，许多的决策问题是建立在未知的因素之上，而且常常　

是建立在主观的估计之上。那么，在这种“软”环境下，寻找和运用一些“科　

学化的方法”，使这一过程变得尽可能地客观，就成为十分自然的事了。为　

达到这样的目的，我们可以选择运用贝叶斯（Bayesian）法来为我们提供一个　

量化公式的轮廓，从而使质的、主观的（即　“软”的）信息输入后变得　“硬”　

一些。　



　　　　　吸引力指数　

　　　　　吸引力指数使我们能够按照预计的利润率，来排列项目或产品的优劣顺　

序。如果资金有限，这个指数可用来帮助我们决定把哪些项目排除在考虑之　

外。　

　　　　　为计算吸引力指数，我们将代表开发成功可能性的数值（用　“T”表示，　

给出一个百分数），乘以代表在商业上获取成功可能性的数值（用C　表示，也　

是一个百分数）。再将得到的数值乘以利润额（用P表示，为美元数量的绝对　

值），这一数额是在取得商业上成功的条件下，所期望得到的利润额。最后再　

将此结果除以代表开发费用的数值（用D　表示，也是美元数量的绝对值）。　

　　　　　吸引力指标的公式及计算过程，如表　10—4　所示。表　　10—　4　

计算吸引力指标的公式及步骤　



　　吸引力指标的计算公式为：　

　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　T　￥　C　￥　P　

　　　　　　　吸引力指标的数值=　　　　　　　　　　　　　　　D　



　　其中：　

　　　　　　　T=开发成功的可能性；　

　　　　　　　C=取得商业上成功的可能性；　

　　　　　　　P=如果成功的话，可获得的利润；　

　　　　　　　D=开发费用。　

　　运用这个公式，我们可计算以下　4　个项目的吸引力指标：　



　　项目　　T（％）　×C（％）　×　P　（　＄）　　/D　（＄）　=指标　

　　　　　A　　　0。8　　　　　　　0。6　　　　　　5000000　　　　　　2000000　=　12。00　

　　　　　B　　　0。6　　　　　　　0。9　　　　　　1000　000　　　　　　5OOOOO　=　1。　08　

　　　　C　　　　0。6　　　　　　　0。8　　　　　　10000000　　　　　　700000　=　8。00　

　　　　D　　　　0。9　　　　　　　0。7　　　　　　11　000　000　　　　300000　=　2。　31　

　　　　　　　指标值越大，方案就可能越具有吸引力。　

　　　　　　　那么便可以这样排列各方案的次序：　

　　　　　　　1。A项目（12。00）　

　　　　　　　2。C项目（8。00）　

　　　　　　　3。D项目（2。31）　

　　　　　　　4。B　项目（1。08）　

　　　　　　　注意：对变量T　、C　、P　、和D　的数值，都是主观估计（例如从任何一　

　　种定性分析方法中得来的）。吸引力指标是一种　“质量”分析法，因为那些　

　　主观的估计（定性的信息），可以通过一个公式（量化的框架）进行运算。　


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　　　　　回报矩阵：不确定状态下的决策方法　

　　　　　这种不确定型决策，是指决策者有两个以上的战略方案，而每个方案中，　

都存在着不以决策者意志为转移的两种以上的自然状态。回报矩阵是通过估　

计与不同自然状态和战略方案相联系的回报值，最终选出一种能为我们提供　

最大回报的战略方案（这里的应用是在我们能够明确知道哪种自然状态会真　

正发生之前，选择一个特定的战略方案）。为了找到最佳战略方案，我们将每　

种自然状态出现的概率分别乘以该状态下每个方案能带来的回报值（比如利　

润额）。然后，我们将某个方案中的上述各项乘积相加，就得到该种方案的回　

报值。从中选出回报值最高的方案，这就是最佳方案（见表　10—5）。　



　　　　　博弈论：对立状态下的决策　

　　　　　博弈论（英文为Game　Theory，原意为从下棋的双方对弈中得出的有关竞　

赛的理论——译者注）这种方法是著名的数学家　John　Von　Neulnann　发现的，　

它同不确定状态下的决策相类似。但是，它认为对手是根据我们的行动来做　

出理性的判断并采取行动的，博弈论就是以这一观念为基础展开分析。换句　

话说，决策的经营活动不是在一个真空中进行的，你的对手在你走出一步棋　

后，才针对你的招数安排他的棋路。　



表　10—5　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　不确定状态下的决策　



　　　　　注意：这里举出的数值仅代表主观估计，是为说明问题而主观选取的。　

在不确定状态下决策为战略方案排序的公式是：　

CP　（A）=（PSN×IP）十（PSN×IP）十（PSN×IP）十…　

其中，　

　　　　　A：一种战咯方案；　

　　　　　SN：一种自然状态；　

　　　　　PSN：一种自然状态的发生概率；　

　　　　　IP：某种自然状态下一个战略方案的回报；　

　　　　　CP：考虑到所有状态时的一个战略方案的回报。　

　　　　　假定：自然状态　l（SN）有40％的发生概率；状态2（SN）有20％的发生概　

　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　1　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　2　



率，状态3（SN）有　15％的发生机率；状态4（SN）有25％的发生机率。现有三　

　　　　　　　　　　　　　　3　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　4　



种可供选择的战略方案（A1。A2，或　A3）。下面矩阵中的数字代表每种自然状　

态下每种战略实施后的可能回报。旁边空白处的数字为计算出的每种战略的　

回报。　


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　　　　　　　　　　　　　　　　　SN　（0。40）　　SN　（0。20）　　　SN　（0。15）　　SN　（0。25）　　　　　　　　　=回报　

　　　　　　　　　　　　　　　　　　　1　　　　　　　　　　　2　　　　　　　　　　3　　　　　　　　　　　4　



　　　　　　　　　　A1　　　　　　　　　　　9　　　　　　　　　　3　　　　　　　　　5　　　　　　　　　　　6　　　　　　　　　　　　=6。45　

　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　＇（0。40　　×9）＋（0。20　×3）＋（0。15　×5）＋（0。25　×6）＇　



　　　　　　　　　　A2　　　　　　　　　　　6　　　　　　　　　　5　　　　　　　　7　　　　　　　　　　　4　　　　　　　　　　　　　=5。45　

　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　＇（0。40　　×6）＋（0。20　×5）＋（0。15　×7）＋（0。25　×4）＇　



　　　　　　　　　　A3　　　　　　　　　　　4　　　　　　　　　　8　　　　　　　　4　　　　　　　　　　　8　　　　　　　　　　　　　=5。80　

　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　＇（0。40　　×4）＋（00。20　　×8）＋（0。15　×4）＋（0。25　　×8）＇　



　　　　　让我们进一步以天气情况为假设，则　

SN　：天将下雨；　

　　1　



SN　：天将下雪；　

　　2　



SN　：天气将温暖而潮湿；　

　　3　



SN　：天气将晴朗而干燥。　

　　4　



方案：　

　　　　　A　：带一把伞；　

　　　　　　1　



　　　　　A　：穿一件冬大衣；　

　　　　　　2　



　　　　　A　：穿一件T　恤衫和短裤。　

　　　　　　3　



　　　　　那么，如果战略方案A1，可以提供最高的回报，我们就带一把伞以防下　

雨或下雪。　

　　　　　注意：　“现实世界”并非存在于一维的空间里，而是多维的和复杂的。　

而对差不多数量的自然状态，考虑几十个甚至几百个战略方案都是有可能　

的。　



　　　　　决策树　

　　　　　这个分析工具可使我们把各种可能出现的自然状态，用清晰可见的方式　

表达出来（即树上的树枝），它们又可以引发出更多的状态（即继起的状态或树　

枝分出更小的树枝）。　

　　　　　表　10—5　列出了与图　10—2　有关的四种　“基本”状态。它还可以进一步　

表示为第二层或继起的状态。例如，SN　分枝成两种结果状态，每种状态发生　

　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　1　



的可能性为50％。则每种情况发生的概率为20％（0。40X50％=0。20）（SN1　表　

示天将下雨，假定下雨时会发生两种情况：比赛按时进行和比赛推迟进行，