Es muss Budget-Saison sein – oder vielleicht erstellen die Leute schon früh ihre „Unartig“- und „Brav“-Listen –, aber die Praxis der Entscheidungsfindung bekommt Aufmerksamkeit. Doch in der gesamten Literatur über unterschiedliche Ansätze und Begründungen fehlt weiterhin eine entscheidende Schlüsselkomponente.
Die neue Ausgabe der Harvard Business Review stellt fünf (ja, fünf) Modelle zur Entscheidungsfindung vor, basierend auf der Vorhersagbarkeit verschiedener bekannter Ergebnisse. Eine Herausforderung bei der Auswahl einer Alternative auf Grundlage einer probabilistischen Einschätzung des künftigen „Erfolgs“ – und eine, die die Autoren auslassen – ist jedoch: Wie wird Erfolg definiert? Werden wir (unsere Kunden usw.) erkennen, wie Erfolg aussieht, wenn wir ihn erreichen?
Deshalb raten wir unseren Kunden, vor jeder Entscheidung oder Empfehlung konkrete, messbare Ziele. zu entwickeln. Diese Kriterien, die wichtig sind, im Vorfeld zu definieren – und sich auf die relative Bedeutung jedes einzelnen zu verständigen – trägt wesentlich dazu bei, bessere Entscheidungen zu treffen.
Mehrere dieser Modelle beinhalten eine „kausale“ Analyse, um einen Teil der Unsicherheit zu reduzieren, indem sie sich darauf konzentrieren, aus bekannten Alternativen zu wählen (genannte Beispiele waren „Auswahl eines neuen Einzelhandelsstandorts“ und „Festlegung eines Rollouts für ein neues Produkt“). In jedem dieser Fälle müssen jedoch bereits weiterreichende Entscheidungen getroffen worden sein – bevor entschieden wird, wo ein neues Restaurant eröffnet wird, muss grundsätzlich über eine Expansion entschieden sein; wie man ein neues Produkt pilotiert, hilft nicht weiter, wenn die Entscheidung zur Einführung neuer Produkte – oder das Verständnis, wie neue Produkte in die Gesamtstrategie passen – noch nicht geklärt ist.
In diesen Fällen stellt ein klares Verständnis der gewünschten Ergebnisse und Nutzen sowie der bestehenden Einschränkungen sicher, dass das Management nicht Entscheidungen nur um der Entscheidung willen trifft.
In einem aktuellen Gastbeitrag der The New York Times, „Why We Make Bad Decisions“, schilderte Noreena Hertz eine schwierige medizinische Entscheidung, mit der sie angesichts widersprüchlicher Diagnosen konfrontiert war. Das unterstrich unter anderem eine verbreitete (aber fehlerhafte) Annahme, dass Problemlösung (z. B. „Troubleshooting“, „Diagnostizieren“) und Entscheidungsfindung ein und dasselbe seien (mehr dazu ein anderes Mal).
Doch wie sie erläutert (und wie auch die HBR-Autoren einräumten), ist der Einfluss unserer individuellen Verzerrungen bemerkenswert. Sie verweist auf eine Studie der Emory University (meiner Alma Mater), in der MRTs zeigen, dass der Teil unseres Gehirns für kritisches Denken tatsächlich abschaltet, wenn wir Ratschläge von vermeintlichen „Experten“ erhalten. Außerdem nennt sie den Dopamin-Kick, den wir verspüren, wenn wir Daten entdecken, die unsere vorgefassten Meinungen bestätigen.
Warum ist das wichtig? Es führt zurück zur frühzeitigen Festlegung klarer, rationaler Ziele. Ohne diesen Rahmen – gezielt so strukturiert, dass sowohl „gute“ Fakten (d. h. Daten, die wir mögen) als auch „schlechte“ Daten (Fakten, die nicht zu unserem gewünschten Ergebnis passen) gesteuert werden – wird unsere Entscheidungsfindung vom Glück abhängen: vom Glück, welche Experten wir auswählen, welche Wahrscheinlichkeiten wir Ergebnissen zuweisen, welche Ergebnisse wir uns überhaupt vorstellen können und so weiter.
Klare Ziele vorzubereiten und zu priorisieren, garantiert keine gute Entscheidung – es erhöht lediglich Ihre Chancen.
