Otú E Si Akpọrọ Ihe Ngwa Ngwa

N'ọnọdụ ndị nwere nrụgide dị elu, ebe oge dị ụkọ na ozi ezughi oke, nhọrọ ngwa ngwa na-enye ụzọ mkpirisi dị irè. Dịka ọmụmaatụ, nọọsụ na-ahụ maka ịhazi ụlọ ọrụ mberede na-adabere na instincts a zụrụ azụ iji kpochapụ ndị ọrịa n'ime sekọnd, ọ bụghị na nyocha nyocha zuru ezu. N'otu aka ahụ, onye na-ere ahịa nwere ike ịme azụmahịa dabere na usoro a ghọtara site na ọtụtụ puku mmegharị ahịa gara aga.

The cognitive sayensị n'azụ ngwa ngwa picks na-agbanye na abụọ-usoro echiche, nke Nobel laureate Daniel Kahneman na-ewu ewu na-eche, Fast na Slow. System 1ngwa ngwa, akpaka, na mmetụta uchena-achịkwa ngwa ngwa picks. System 2 bụ ngwa ngwa, deliberate, na analytical, kwekọrọ na omenala azum. Ịghọta dichotomy a na-enyere ndị ọkachamara aka iji aka abụọ ụdịdị n'ụzọ dị irè kama ịdaba na ụgha dichotomies nke "intuition vs. analysis".

Ihe Ndị Na-akpata Nchọpụta Ngwa Ngwa

Heuristics, dị ka nchọpụta heuristic ma ọ bụ mmetụta heuristic, na-enyere mkpebi ngwa ngwa site na ime ka ozi dị mgbagwoju anya dị mfe. Dịka ọmụmaatụ, mgbe ị na-ahọrọ n'etiti ngwaahịa abụọ, onye na-azụ ahịa nwere ike ịhọrọ akara mara mma karịa na-enweghị ntụnyere nkọwa. Nke a na-echekwa mgbalị uche ma nwere ike ibute mmetọ usoro, dị ka ntụkwasị obi na-enweghị atụ ma ọ bụ nnweta nnweta. Nnyocha Gerd Gigerenzer na Max Planck Institute na-egosi na heuristics dị mfe nwere ike ịbụ ihe ijuanya ziri ezi na gburugburu ebe obibi nwere ụkpụrụ kwụsiri ike, nke a maara dị ka "nkwekọrịta ihe".

N'ihi ya, ọ bụrụ na ị na-eme ihe ndị a, ị ga-enwe ike ime ka ị ghara ime ihe ndị ahụ. Ịnọ n'ọkwá dị elu na-eme ka ị ghara ime ihe ndị ahụ.

Mgbe ngwa ngwa na-ahọrọ Excel

Ngwa ngwa na-arụ ọrụ nke ọma na ọnọdụ ebe oge bụ ihe dị oke mkpa ma ọnụahịa nke mkpebi na-ezighi ezi dị ala. Nhọrọ ọrụ ọrụ oge niile dịka ọrụ ị ga-ebu ụzọ dozie na usoro ọrụ kwa ụbọchị na-erite uru site na mkpebi ngwa ngwa kama ịtụle ogologo oge. Na mmepe ngwanrọ na-agbanwe agbanwe, ngwa ngwa na-akpata mkpebi ndị na-eguzo kwa ụbọchị: "Ọ ga-edozi njehie a ugbu a ma ọ bụ mgbe ịgba ọsọ ọzọ gasịrị?" Nhọrọ ngwa ngwa dabere na ahụmịhe gara aga na-emekarị ka nyocha zuru oke nke mgbọrọgwụ mgbe njehie ahụ dị obere.

Ọnọdụ ndị ọzọ dị mma gụnyere ọkachamara dị elu (mgbe onye na-eme mkpebi ahụ hụrụ ọnọdụ ndị yiri ya ọtụtụ oge), nnweta ozi dị ala (ebe data ndị ọzọ agaghị eme ka nsonaazụ ahụ dịkwuo mma), na egwu dị ngwa (ndị ọrụ ọkụ na-ekpebi ụzọ ha ga-esi gbajie). N'ọnọdụ ndị a, nkwarụ nyocha nwere ike ịdị ize ndụ.

Ihe Ndị Na-eme Ka Mmadụ Tụkwasịkwuo Jehova Obi

Ịdabere na nhọrọ ngwa ngwa na-akpọta njehie. Njirimara njirimara njirimara njirimara njirimara njirimara njirimara njirimara njirimara njirimara njirimara njirimara njirimara njirimara njirimara njirimara njirimara njirimara njirimara njirimara njirimara njirimara njirimara njirimara njirimara njirimara njirimara njirimara njirimara njirimara njirimara njirimara njirimara njirimara njirimara njirimara njirimara njirimara njirimara njirimara njirimara njirimara njirimara njirimara njirimara njirimara njirimara njirimara njirimara njirimara njirimara njirimara njirimara njirimara njirimara njirimara njirimara njirimara njirimara njirimara njirimara njirimara njirimara njirimara njirimara njirimara njirimara njirimara njirimara njirimara njirimara njirimara njirimara njirimara njirimara njirimara njirimara njirimara njirimara njirimara njirimara njirimara njirimara njirimara njirimara njirimara njirimara njirimara njirimara njirimara njirimara njirimara njirimara njirimara njirimara njirimara njirimara njirimara njirimara njirimara njirimara njirimara njirimara njirimara njirimara njirimara njirimara njirimara njirimara njirimara njirimara njirimara njirimara njirimara njirimara njirimara njirimara njirimara njirimara njirimara nj

Ihe ize ndụ ọzọ bụ "echiche na-adịghị mkpa" - nhọrọ ngwa ngwa nke na-eleghara ọnọdụ na-agbanwe anya. Dịka ọmụmaatụ, onye na-ere ahịa nwere ike ịbawanye ngwugwu dị elu, ma ọ bụrụ na usoro mmefu ego nke ndị ahịa agbanweela, nhọrọ ahụ nwere ike ịba ụba.

Ịzụlite Ụzọ Ndị Dị Irè

Usoro omenala bụ atụmatụ a na-eme atụmatụ nke ọma nke na-eme ka mkpebi na ebumnuche ogologo oge kwekọọ. N'adịghị ka nhọrọ ngwa ngwa, ha na-etinye nyocha, data, na atụmatụ atụmatụ. Ịmepụta atụmatụ ahaziri iche n'ezie kama idetuo ndebiri ndebiri chọrọ nghọta miri emi banyere ọnọdụ gị pụrụ iche, ihe onwunwe, na mgbochi.

Usoro mmepe atụmatụ

  1. Kwuo ọhụụ na ebumnuche: Kọwaa ihe ịga nke ọma dị ka n'okwu a pụrụ ịtụle. Zere ebumnuche ndị na-adịghị edozi anya dị ka "ịmeziwanye arụmọrụ"; jiri usoro metrik akọwapụtara dị ka "belata oge nzaghachi nkwado ndị ahịa site na 40% n'ime ọnwa isii. "
  2. ]Environmental Scan: Gbakọta data banyere ikike dị n'ime, ọnọdụ ahịa, omume ndị asọmpi, na ihe ndị na-achịkwa. Jiri ngwaọrụ dịka nyocha SWOT ma ọ bụ nyocha PESTLE iji hazie nyocha a.
  3. Họpụta Nhọrọ: Mepụta usoro dịgasị iche iche nke ụzọ ndị nwere ike isi mee ihe. Ejikọla ya ngwa ngwa.
  4. ]Hụ ma họrọ: ] Jiri usoro mkpebi dịka akara akara, osisi mkpebi, ma ọ bụ nyocha ụgwọ-uru.
  5. ]Weta atụmatụ ihe: ] Kwụsị usoro ahụ n'ime usoro na ihe ndị dị mkpa, ndị nwe ya, na ebe nyocha. gụnyere atụmatụ mberede maka isi ejighị n'aka.
  6. Mee ka usoro nyocha: Tọọ oge dị iche iche iji tụọ ọganihu, nyochaa echiche, ma gbanwee ma ọ bụrụ na ọ dị mkpa.

Usoro a na-egosipụta ụzọ Harvard Business Review si emechi ọdịiche dị n'etiti atụmatụ na mmejuputa iwu, na-emesi ike na atụmatụ dị mma dịka mmejuputa ya.

Ụzọ Ndị E Si Eme Ihe n'Ebe Ihe Nlereanya Dị

Usoro ndị ahaziri iche nwere ike ịbụ ma data-kwadoro, ọhụụ-kwadoro, ma ọ bụ ngwakọta. Usoro ndị ahaziri iche dabere na nyocha ọnụọgụgụ nchịkọta ndị ahịa, ụdị ego, nsonaazụ ule A / B. Ha bụ ihe ezi uche dị na ya mana ha nwere ike ile anya azụ ma hapụ ohere ọhụụ. Atụmatụ ọhụụ na-agbakwunye na ọnọdụ ọdịnihu siri ike, na-achọsi ike; ha na-akpali ihe ọhụrụ mana enweghị ike ịdabere na eziokwu. Atụmatụ ahaziri iche kachasị ike jikọtara ma: jiri data mee ihe iji nyochaa ọhụụ, na ọhụụ iji duzie nchịkọta data. Dịka ọmụmaatụ, atụmatụ Amazon n'okpuru Jeff Bezos bụ ọhụụ-akpali ("ụlọ ọrụ kachasị elekwasị anya na ndị ahịa ụwa") mana ejirila nnwale data na-enweghị atụ.

Ịhazi atụmatụ maka ihe onwunwe

Njehie a na-emekarị bụ ịmepụta atụmatụ nke na-achọ ihe onwunwe nke nzukọ ahụ enweghị. Nhazi pụtara ịhazi atụmatụ ahụ na ikike ndị dị adị.

Tụlee mmalite na-abanye n'ahịa asọmpi. Atụmatụ ahaziri iche nwere ike ịgụnye itinye uche na niche, na-eji ihe ọmụma ngalaba pụrụ iche nke ndị otu nchoputa (ihe onwunwe). Gbalị imeghachi omume na nnukwu asọmpi's broad-strokes strategy ga-ada n'ihi enweghị ego zuru ezu na njirimara ika. Atụmatụ ahaziri iche nke mmalite ga-eji ike ya na nka onye nchoputa mee ihe.

Ịgụnye Ndị Ọzọ n'Otu

Ndị na-eme mkpebi kachasị elu anaghị ahụ nhọrọ ngwa ngwa na atụmatụ ahaziri iche dị ka ihe megidere ya. Kama nke ahụ, ha na-etinye ha n'ime usoro mkpebi na-agbanwe agbanwe.

Ihe Ndị E Ji Eme Mkpebi na Ihe Ndị E Ji Eme Ya

Otu ngwá ọrụ bụ usoro mkpebi nke na-ekewa ọnọdụ na axes abụọ: oge nsogbu (ala elu) na nsonaazụ (ala elu). Maka mkpebi na obere nsonaazụ na obere oge nsogbu, ma mode na-arụ ọrụ ma ngwa ngwa picks na-azọpụta ike. N'ihi na elu nsonaazụ na ala oge nsogbu, omenala azum bụ iwu. N'ihi na elu oge nsogbu na elu nsonaazụ (eg, mberede ọgwụ mkpebi), ngwa ngwa picks zụrụ site na usoro siri ike omume (usoro, simulations) bụ nanị nhọrọ kwere omume. N'ihi na ala nsonaazụ na elu oge nsogbu (eg, kwa ụbọchị mkpa ọnọdụ), ngwa ngwa picks na kacha nta overhead ezu.

Ihe ndị a na-eme ka e nwee ike ịgbanwe ihe ndị a na-emebu: "Ọ bụrụ na mkpebi ahụ metụtara ihe ndị e ji ego mee karịa $ 10,000, kwụsịtụ ma malite ime atụmatụ ndị e ji aka ha mee.

Ụkpụrụ 80/20 n'Ime Nchikota

Pareto ụkpụrụ na-emetụta: 20% nke mkpebi na-akpata 80% nke nsonaazụ. A ghaghị idobe atụmatụ ahaziri iche maka 20% dị oke egwu. Dịka ọmụmaatụ, na njikwa ngwaahịa, atụmatụ ahaziri iche maka nnukwu atụmatụ ọzọ dị mkpa, mana enwere ike ijikwa nchịkọta kwa ụbọchị nke akụkọ njehie site na ngwa ngwa na-eduzi site na ịdị njọ na frequency heuristics. Nke a na-echekwa ihe ọmụma maka mkpebi ndị na-akpali agịga n'ezie.

Usoro ntinye ọzọ bụ nyocha "tupu ọnwụ" na nchịkọta ngwa ngwa: tupu ịme nhọrọ ngwa ngwa, nọrọ 30 sekọnd na-eche na nhọrọ ahọpụtara dara. Gịnị ga-abụ ihe kpatara ya? Ọ bụrụ na ihe kpatara ya yiri ka ọ ga-ekwe omume, gbasaa na atụmatụ ahaziri iche. Nnyocha a dị ngwa anaghị efu obere ma na-enyocha njehie dị ize ndụ.

Ihe Nlereanya Ndị Dị n'Ezi Ụwa

Azụmaahịa: A na-ere ahịa na-ere ahịa na-eji ngwa ngwa maka ndozi ngwaahịa nke ihe ndị dị ala, na-adabere na iwu akpaghị aka dịka "reorder mgbe ngwaahịa ruru nkeji 20." Maka ihe ndị dị n'oge okpomọkụ ma ọ bụ nke nkwado, atụmatụ ahaziri iche gụnyere amụma ọchịchọ, kalenda ahịa, na nhazi usoro ọkọnọ. Ebe njikọta bụ usoro nke na-akpaghị aka na-eduzi mkpebi.

Egwuregwu: Na asọmpi egwuregwu atụmatụ oge, ndị egwuregwu na-eji ngwa ngwa maka nkeji micro-ịchịkwa na agha (nke unit na-awakpo, mgbe ị laghachi azụ) mana jiri usoro ahaziri iche maka mkpebi ọkwa macro (iwu iwu, usoro teknụzụ, njikwa map). Ndị egwuregwu dị elu na-eme ma: ịkpụ ngwa ngwa maka ebe nchekwa akwara na atụmatụ ụma maka atụmatụ zuru oke.

[1] Ọrụ nkeonwe: [2] [3] Mgbe ị na-amalite azụmahịa n'akụkụ, mmadụ nwere ike iji nhọrọ ngwa ngwa maka nhọrọ arụmọrụ kwa ụbọchị (nke mgbasa ozi mmekọrịta na-ede) na atụmatụ ahaziri iche maka ịtọpụta ebumnuche kwa nkeji iri na ise na ịnye ego.

Usoro Mmejuputa Ihe

Iji tinye ntinye a n'ọrụ gị, soro usoro nhazi ma nwee ike imeghari. Ebumnuche abụghị iwepụ nghọta ma ọ bụ nyocha kama ijikọta ha n'ime usoro nke na-amụta ma na-emeziwanye.

Ntuziaka Nke Bụ́ Nzọụkwụ

  1. Audit Your Decisions: Maka otu izu, detuo mkpebi ọ bụla dị mkpa ị na-eme. Rịba ama oge e were, ọnọdụ eji (nhọrọ ngwa ngwa ma ọ bụ atụmatụ), na nsonaazụ a na-ahụ anya. Chọpụta ihe atụnke mkpebi ị na-enyocha? nke ị na-eme ọsọ ọsọ?
  2. Kwuo Mkpebi Gị Archetypes: Gburugburu gị typical mkpebi n'ime edemede (ọrụ, ụzọ, strategic, elu-ego, omume). N'ihi na nke ọ bụla na edemede, nye ndabara mode: ngwa ngwa nhọrọ (eme eme, ala-ihe ize ndụ), ahaziri atụmatụ (strategic, elu-ihe ize ndụ), ma ọ bụ ọnọdụ.
  3. Mee mkpebi Ọnụ Ụzọ: Họrọ usoro dịka oge dị, uru dollar, ọnụ ọgụgụ ndị nwere mmasị, ma ọ bụ ihe ọhụrụ nke ọnọdụ ahụ. Dee iwu doro anya ma ọ bụrụ na-ahụ: "Ọ bụrụ na enwetụbeghị m ụdị ọnọdụ a, jiri usoro ahaziri iche mgbe niile".
  4. Build Quick Pick Checklists: Maka edemede ebe ngwa ngwa na-ahọrọ dị mma, mepụta ndepụta nyocha dị mkpirikpi iji zere ajọ mbunobi doro anya. Ihe atụ: tupu iji ngwa ngwa iji jụ aro, jụọ "M̀ na-agbakọ na nhọrọ mbụ m hụrụ? Enwere data ọhụrụ m na-echeghị?"
  5. Mepụta Ọbá akwụkwọ Atụmatụ: Dee usoro ị na-eji eme ihe dị ka ndebiri nwere ike iji ya mee ihe. Gụnye echiche, mkpebi ndị bụ isi, na njirisi nyocha. Ọbá akwụkwọ a na-enyere gị aka iji mbọ nyocha mee ihe ọzọ kama ịmalite site na ncha oge ọ bụla.
  6. Wụnye a nzaghachi Loop: Mgbe ọ bụla agba nke mkpebi, tụnyere pụta megide atụmanya. Ọ bụrụ na a ngwa ngwa họrọ dugara a ọdịda, nyochaa ma ọnọdụ n'ezie chọrọ a ahaziri atụmatụ ma ọ bụ ngwa ngwa họrọ e ngwa ngwa ngwa ngwa. Ọ bụrụ na a ahaziri atụmatụ were ogologo oge, hụ ma a ngwa ngwa version nwere ike ezu.
  7. [1] Na-eme ihe n'ụzọ dị mfe, na-eme ihe n'ụzọ dị mfe, na-eme ihe n'ụzọ dị mfe, na-eme ihe n'ụzọ dị mfe.

Nlekota na Ịhazi

Integration abụghị otu oge setup. Ọ chọrọ a na-aga n'ihu calibration. Jiri a dị mfe metric: òkè nke mkpebi na-aga dị ka atụmatụ. Ọ bụrụ na ọtụtụ omenala atụmatụ na-enye adịghị mma pụta, atụmatụ n'onwe ya nwere ike ịbụ ntụpọ. Ọ bụrụ na ọtụtụ ngwa ngwa picks backfire, dị elu ịgba maka ịgbanwee.

Jiri ngwá ọrụ dị ka akwụkwọ akụkọ mkpebi ma ọ bụ ọbụna mpempe akwụkwọ dị mfe. Omume nke ịgbaso mkpebi, ọbụlagodi na ọkwa FLT:0+/- FLT:1 dị ngwa, na-eme ka metacognition dịkwuo mma. N'ime ọnwa isii, ị ga-azụlite mmetụta maka mgbe nghọta gị kwesịrị ntụkwasị obi na mgbe ọ na-eduhie eduhie.

Ihe Ndị A Na-emekarị Ka Anyị Zere

  • Ndị ọzọ na-eche na ha ga-ahọrọ otu ụzọ maka ihe niile. nsonaazụ kachasị mma na-abịa site na mgbanwe dị mma, ọ bụghị otu ụdị mkpebi.
  • Ịghara ịma ọnọdụ mmetụta uche: Ọgwụgwụ ike ọgwụgwụ, nrụgide, ma ọ bụ nchegbu na-emetụta nhọrọ ngwa ngwa.
  • Strategy Drift: Mgbe ihe ịga nke ọma ole na ole na-aga nke ọma na nhọrọ ngwa ngwa, ndị mmadụ na-ahapụ atụmatụ ha zuru oke. Chebe megide nke a site na ịhazi "ụbọchị nyocha atụmatụ" nke iwu kwadoro ebe anaghị ekwe ka ịhọrọ ngwa ngwa ruo mgbe emechara nyocha zuru ezu.
  • N'ihi ya, ọ bụ ihe dị mkpa ka ị na-eme ka ị na-eme atụmatụ iji mee ka ị na-eme atụmatụ na-aga nke ọma.

Nkwupụta

Nchikota ngwa ngwa na atụmatụ ahaziri iche abụghị maka ịchọta ụzọ etiti zuru oke; ọ bụ maka iwulite usoro mkpebi dị egwu nke na-eji ọnọdụ ọ bụla ebe ọ na-agbakwunye uru kachasị. Nhọrọ ngwa ngwa na-enye ọsọ ma chekwaa ike nke uche; atụmatụ ahaziri iche na-enye nkọwa zuru ezu na nhazi na ebumnuche ogologo oge. Mgbe ejikọtara ya na ọnụ ụzọ doro anya, nzaghachi loop, na omume a ma ama, ụzọ ngwakọ a na-arụpụta nsonaazụ ka mma karịa usoro ọ bụla na-enweghị.

Malite obere. Nyochaa usoro mkpebi gị, mejuputa usoro akọwapụtara n'elu, ma megharịa. Ka oge na-aga, ị ga-ahụ onwe gị na-eme mkpebi ndị amamihe dị na ya ngwa ngwa, ọ bụghị n'ihi na ịhọrọla otu usoro karịa nke ọzọ, n'ihi na ị mụtala ijikọ ha na ebumnuche na ọzụzụ.

Maka ọgụgụ miri emi, nyochaa Kahneman's Thinking, Fast and Slow, iji ghọta igwe ihe ọmụma dị n'azụ ngwa ngwa, na akụkọ Harvard Business Review banyere nghọta, maka nduzi dị irè na iji njirimara eme ihe na azụmaahịa. Maka ndị dị njikere imezi usoro atụmatụ ha, nghọta McKinsey na nchịkọta atụmatụ na-enye echiche na-atụ anya ọdịnihu banyere ịgwakọta data na ikpe.