Una herramienta simple para tomar decisiones radicalmente mejores


¿Alguna vez has tomado una decisión de alto riesgo? En caso afirmativo, ¿consideró durante algún tiempo antes de llegar a la decisión «correcta», e incluso entonces, todavía no estaba seguro sobre el mejor curso de acción?

En casos como esos, es posible que necesite un árbol de decisiones. Es más formal que una conversación con un amigo o una lista de pros y contras.

Aquí, le mostraremos cómo crear un árbol de decisiones y analizar el riesgo frente a la recompensa. También veremos algunos ejemplos para que pueda ver cómo otros especialistas en marketing han utilizado árboles de decisión para convertirse en mejores tomadores de decisiones.

Tabla de contenido

¿Qué es un árbol de decisión?

Análisis del árbol de decisión

Cómo crear un árbol de decisión

Cómo crear un árbol de decisión en Excel

Ejemplos de árboles de decisión

Cuando se trata de marketing, la toma de decisiones puede parecer particularmente arriesgada. ¿Por qué mi colega está tan apegada a un nuevo producto que no quiere mencionar ninguna de sus deficiencias? ¿Qué pasa si a mi equipo de marketing no le importa el crecimiento de la oficina, pero no han considerado cómo afectará nuestra estrategia a largo plazo?

El elemento visual de un árbol de decisiones lo ayuda a incluir más acciones y resultados potenciales de los que podría haber tenido si solo hablara al respecto, mitigando los riesgos de consecuencias imprevistas.

Además, el diagrama le permite incluir detalles más pequeños y crear un plan paso a paso, de modo que una vez que elija su camino, ya está diseñado para que lo siga.

Árbol de decisiónUn árbol de decisión contiene cuatro elementos: el nodo raíz, los nodos de decisión, los nodos hoja y las ramas que los conectan.

  • El nodo raíz es donde comienza el árbol. Es el gran problema o decisión que estás abordando.
  • Como el nombre sugiere, los nodos de decisión representan una decisión en su árbol. Son posibles vías para «resolver» su problema principal.
  • Los nodos principales representan los posibles resultados de una decisión. Por ejemplo, si está decidiendo dónde almorzar, un nodo de decisión potencial es comer una hamburguesa en McDonald’s. Un nodo hoja correspondiente podría ser: Ahorre dinero gastando menos de $5.
  • Sucursales son las flechas que conectan cada elemento en un árbol de decisión. Siga las ramas para comprender los riesgos y las recompensas de cada decisión.

Ahora exploremos cómo leer y analizar las decisiones en el árbol.

Análisis del árbol de decisiones [Example]

Supongamos que está decidiendo dónde anunciar su nueva campaña:

  1. En Facebook, usando anuncios pagados, o
  2. En Instagram, utilizando patrocinios de influencers.

En aras de la simplicidad, asumiremos que ambas opciones son atractivas para su grupo demográfico ideal y tienen sentido para su marca.

Aquí hay un árbol de decisiones preliminar que dibujaría para su campaña publicitaria:

Como puede ver, quiere poner su objetivo final en la parte superior; en este caso, Campaña de publicidad es la decisión que debes tomar.

A continuación, deberá dibujar flechas (sus ramas) para cada acción potencial que podría realizar (sus hojas).

Para nuestro ejemplo, solo tiene que realizar dos acciones iniciales: anuncios pagados de Facebook o patrocinios de Instagram. Sin embargo, su árbol puede incluir múltiples opciones alternativas según el objetivo.

Ahora, querrá dibujar ramas y hojas para comparar costos. Si este fuera el paso final, la decisión sería obvia: Instagram cuesta $ 10 menos, por lo que probablemente elegirías eso.

Sin embargo, ese no es el paso final. Necesita calcular las probabilidades de éxito versus fracaso. Dependiendo de la complejidad de su objetivo, puede examinar los datos existentes en la industria o de proyectos anteriores en su empresa, las capacidades de su equipo, el presupuesto, los requisitos de tiempo y los resultados previstos. También puede considerar circunstancias externas que podrían afectar el éxito.

Evaluación del riesgo frente a la recompensa

En el ejemplo de la campaña publicitaria, hay un 50 % de posibilidades de éxito o fracaso tanto para Facebook como para Instagram. Si tiene éxito con Facebook, su ROI es de alrededor de $ 1,000. Si falla, corre el riesgo de perder $200.

Instagram, por otro lado, tiene un ROI de $900. Si falla, corre el riesgo de perder $50.

Para evaluar el riesgo frente a la recompensa, debe averiguar el valor esperado para ambas vías. Así es como calcularía su valor esperado:

  • Tome su éxito previsto (50%) y multiplíquelo por la cantidad potencial de dinero ganado ($1000 para Facebook). Eso es 500.
  • Luego, tome su probabilidad prevista de falla (50%) y multiplíquela por la cantidad de dinero perdido (-$200 para Facebook). Eso es -100.
  • Sume esos dos números juntos. Con esta fórmula, verá que el valor esperado de Facebook es 400mientras que el valor esperado de Instagram es 425.

Valor esperado

Con esta información predictiva, debería poder tomar una decisión mejor y más segura; en este caso, parece que Instagram es una mejor opción. Aunque Facebook tiene un ROI más alto, Instagram tiene un valor esperado más alto y corre el riesgo de perder menos dinero.

Cómo crear un árbol de decisión

Puede crear un árbol de decisión siguiendo los siguientes pasos. recuerda: oUna vez que complete su árbol, puede comenzar a analizar cada decisión para encontrar el mejor curso de acción.

Análisis del árbol de decisión

1. Defina su idea principal o pregunta.

El primer paso es identificar su nodo raíz. Este es el problema, la pregunta o la idea principal que desea explorar. Escriba su nodo raíz en la parte superior de su diagrama de flujo.

2. Agregue posibles decisiones y resultados.

A continuación, expanda su árbol agregando posibles decisiones. Conecte estas decisiones al nodo raíz con ramas. A partir de aquí, escribe lo obvio. y resultados potenciales de cada decisión.

3. Expanda hasta llegar a los puntos finales.

Recuerde desarrollar cada decisión en su árbol. Cada decisión debería finalmente llegar a un punto final, asegurando que todos los resultados salgan a la superficie. En otras palabras, no hay lugar para sorpresas.

4. Calcular riesgo y recompensa.

Ahora es el momento de crujir los números.

Los árboles de decisión más efectivos incorporan datos cuantitativos. Esto le permite calcular el valor esperado de cada decisión. El dato más común es el monetario.

5. Evaluar los resultados.

El último paso es evaluar los resultados. En este paso, está determinando qué decisión es la más ideal en función de la cantidad de riesgo que está dispuesto a asumir. Recuerde, la decisión de mayor valor puede no ser el mejor curso de acción. ¿Por qué? Aunque viene con una alta recompensa, también puede traer un alto nivel de riesgo.

Depende de usted, y de su equipo, determinar el mejor resultado en función de su presupuesto, cronograma y otros factores.

Si bien el ejemplo de la campaña publicitaria tenía números cualitativos para usar como indicadores de riesgo versus recompensa, su árbol de decisiones podría ser más subjetivo.

Por ejemplo, tal vez esté decidiendo si su pequeña empresa emergente debe fusionarse con una empresa más grande. En este caso, podría haber matemáticas involucradas, pero su árbol de decisiones también podría incluir preguntas más cuantitativas, como: ¿Esta empresa representa los valores de nuestra marca? Sí No. ¿Nuestros clientes se benefician de la fusión? Sí No.

Para aclarar este punto, echemos un vistazo a algunos ejemplos diversos de árboles de decisión.

Ejemplos de árboles de decisión

El siguiente ejemplo es de SmartDraw, un creador de diagramas de flujo gratuito:

Ejemplo uno: desarrollo de proyectos

Aquí hay otro ejemplo del blog Conviértete en un Gerente de Proyecto Certificado:

Ejemplo 2: Crecimiento de la oficina

Aquí hay un ejemplo de Estadísticas Cómo:

Ejemplo 3: desarrollar un nuevo producto

Para ver más ejemplos o utilizar software para crear su propio árbol de decisiones, consulte algunos de estos recursos:

De nuevo a usted

Recuerde, una de las mejores ventajas de un árbol de decisión es su flexibilidad. Al visualizar diferentes caminos que puede tomar, puede encontrar un curso de acción que no había considerado antes, o decidir fusionar caminos para optimizar sus resultados.

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