Матрица средневзвешенного решения (МСР)

Матрица средневзвешенного решения (МСР)

Вы когда-нибудь сомневались, принимая серьезное решение? Сегодня вам хочется пойти по пути А, а завтра весы склоняются в пользу пути В? Знакомо? Согласитесь, было бы чудесно, если бы выбор в трудных ситуациях был бы так же прост, как между одним долларом и сотней.

В моем арсенале есть второй метод, который сравнивает и измеряет значимость гипотетических решений в трудных ситуациях. В каких? Они хорошо вам известны: переехать или не трогаться с места? Уволиться или остаться на прежней работе? Вернуться в колледж или нет? Для МСР все, что вам нужно, это ручка и бумага. Или еще проще: зайдите на сайт HelpMyDecision.com и пусть компьютер все подсчитает за вас. Запомните, МСР нужна вам в тех случаях, когда речь идет о глобальных решениях, то есть вы вряд ли будете пользоваться этим методом чаще нескольких раз в году. А вот АПХРС можно использовать ежедневно.

МСР превращает принятие решений в несложную задачу, так как сначала вы выделяете факторы, от которых зависит выбор, потом ранжируете их, а затем оцениваете каждый.

Чем выше сумма всех факторов, тем лучше ваше решение. Предположим, если вы думаете; переехать вам в Детройт или в Финикс, вы используете МСР и получаете числовое значение факторов для Детройта – 88, а для Финикса – 93. Следовательно, переезд в Финикс будет лучшим выбором. Хотя МСР субъективна и требует от вас объективно подойти к оценке факторов, это замечательный инструмент для того, чтобы установить, какое решение больше вам подходит.

Для работы с МСР необходимы как минимум две возможности. Представим, что сейчас вы живете в Детройте и думаете о переезде в Финикс. Вы колеблетесь, у вас нет ясного видения, чего вы хотите. Сегодня вы готовы переезжать, а завтра понимаете, что лучше остаться на месте. Обычно такую нерешительность человек испытывает, когда стоит перед выбором, отягощенным большим количеством дополнительных переменных.

Возьмите ручку и листок бумаги. Начертите таблицу, в которой будут три колонки: назовите первую «Факторы», вторую «Детройт», третью «Финикс».

Затем перечислите факторы, которые влияют на ваше решение. Что имеет для вас значение? Погода? Школы? Уровень жизни? Расстояние от вашей семьи? Выпишите все факторы вне зависимости от того, значительные они или нет. Теперь ваша матрица выглядит так.

Теперь оцените каждый фактор по десятибалльной шкале, где 10 – максимально значение. Например, вы подвержены сезонным обострениям депрессии, поэтому фактор погоды для вас очень важен – поставьте 10 баллов. С другой стороны, вашим детям почти 18 лет и, значит, поиск хорошей школы рядом с домом не является вашим приоритетом. Школы получают 3 балла. Теперь ваша матрица выглядит так.

После того, как вы оценили каждый фактор по десятибалльной шкале, сделайте то же каждого потенциального решения. Школьная система в Детройте? Вы ставите ей 4, а в Финиксе школы лучше, поэтому он получает 5 баллов. Вы оцениваете развлечения в Детройте на 8 баллов, потому что это родной город вашей любимой хоккейной команды «Рэд Уингз», а в Финиксе ничего особенно интересного нет. 6 баллов для Финикса. Таким же образом оцените каждый фактор для каждого потенциального решения.

Теперь ваша матрица приобрела такой вид.

Теперь перемножьте баллы, которые получили факторы, с теми, что вы присвоили каждому потенциальному решению, и запишите полученный результат в скобках. Возьмем, к примеру, строчку с фактором «Развлечения». Детройт получает 40 суммарных баллов: 8 (балл фактора) ? 5 (оценка выбора). Финикс получает 16 баллов: 8 (балл фактора) ? 2 (оценка выбора). Подсчитайте баллы отдельно в каждой строке. Теперь МСР должна выглядеть примерно так.

Ну и, наконец, осталось просто сложить средневзвешенное решение (записанное в скобках) для каждой возможности. Большая сумма баллов означает, какое решение вам больше подходит. В окончательном виде матрица выглядит так (см. таблицу на стр. 308).

В данном гипотетическом случае вам лучше переехать в Детройт, потому что этот вариант получил больше баллов – 232, в то время как Финикс только 228.

МСР – отличный метод в тех случаях, когда вы стоите на пороге больших решений, но работает он только при условии, что вы способны честно и трезво оценивать факторы. Я сам много раз использовал МСР, чтобы не ошибиться с трудным выбором. Благодаря МСР я переехал в Финикс, определил самый подходящий момент для продажи бизнеса и даже уберегся от убыточных инвестиций.

В 2005 году мне представилась возможность вложить деньги в ресторан в Лас-Вегасе. Я внимательно изучили проект, поговорил с владельцами, пришло время принимать решение. Я засомневался. Паралич воли закончился, когда я воспользовался МСР, которая показала, что я могу потерять инвестиции, так что пора было уносить свои денежки подобру-поздорову. Что я и сделал. Прошло чуть больше года, прежде чем я узнал о том, что дела ресторана покатились под гору и инвесторы потеряли большую часть вложений. Благодаря МСР я разобрался в ситуации гораздо раньше и не лишился своих 125000 дол-ларов.

Если вы посмотрите на карту своей страны, то увидите, сколько на ней дорог: скоростных трасс, широких проспектов, улиц и переулков, и все они куда-нибудь ведут. Вы выбираете свою, и она может оказаться как кратчайшим расстоянием до вашей цели, так и долгой дорогой в объезд. Два инструмента навигации, о которых я рассказал, помогут вам принимать правильные решения во время путешествия к богатству.