Unlocking Better Business Decisions
The Art and Science of Decision Making
ในยุคที่ธุรกิจเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็วและมีการแข่งขันสูงขึ้น เราต้องเผชิญกับการตัดสินใจที่ซับซ้อนมากขึ้น มีความไม่แน่นอนสูงขึ้น หรือต้องการคำตอบที่แตกต่างหรือสร้างสรรค์มากขึ้น นอกจากนี้ ด้วยข้อมูลปริมาณมหาศาลที่ทุกองค์กรมี ช่องว่างระหว่างการตัดสินใจที่ “ดี” กับการตัดสินใจที่ “ดีที่สุด” อาจจะเป็นตัวชี้ชะตา กำหนดความสำเร็จขององค์กรได้เลยทีเดียว
ในบทความนี้ ผมจะมาแนะนำให้ทุกท่านได้รู้จักกับศาสตร์และศิลป์ที่จะมาช่วยปลดล็อกการตัดสินใจให้มีประสิทธิภาพและประสิทธิผลมากยิ่งขึ้น
1. Deterministic Optimization: หนทางสู่คำตอบที่ “ดีที่สุด”
ในโลกอุดมคติที่เรารู้ข้อมูลแน่นอนครบถ้วน การหาคำตอบที่ “ดีที่สุด” อาจจะไม่ใช่เรื่องยากมากนัก เช่น การตั้งราคาสินค้าเพื่อให้ได้กำไรจากการขายสูงที่สุด หากเรารู้ Demand Curve ว่าที่แต่ละ Price point ความต้องการสินค้ามีมากน้อยแค่ไหน
ในโจทย์ที่ซับซ้อนมากขึ้น เราสามารถสร้างโมเดลหรือแบบจำลองทางคณิตศาสตร์เพื่ออธิบายสถานการณ์ และหาคำตอบที่ดีที่สุดด้วยวิธีการทางคณิตศาสตร์ เช่น Linear Programming, (Mixed) Integer Programming, Network Optimization, หรือ Calculus สำหรับปัญหาที่ไม่มีข้อจำกัดใดๆ (Unconstrained Optimization) เครื่องมือต่างๆ เหล่านี้ สามารถนำมาใช้แก้ไขปัญหาในธุรกิจได้หลากหลาย ตั้งแต่การจัดสรรทรัพยากร (Resource Allocation) เพื่อลดต้นทุน ไปจนถึงการตั้งราคา (Revenue Management) เพื่อเพิ่มกำไร
2. Stochastic Optimization: เดิมพันบนความ “ไม่แน่นอน”
ปฏิเสธไม่ได้ว่าความท้าทายอย่างหนึ่งของการตัดสินใจ คือ ความไม่แน่นอน ตัวอย่างเช่น ในธุรกิจค้าปลีก การบริหารสินค้าคงคลัง (Inventory Management) เป็นเรื่องที่สำคัญและส่งผลต่อความสำเร็จของธุรกิจเป็นอย่างยิ่ง หากเรามีสินค้าไม่พอขายก็จะเสียโอกาส แต่ถ้าหากเรามีสินค้าคงคลังมากเกินไป ก็จะเกิดเป็นต้นทุนในการจัดเก็บและอาจจะต้องลดแลกแจกแถมเพื่อกำจัดสินค้าเหล่านี้ก่อนที่จะเสื่อมสภาพหรือความนิยม
การวางแผนโดยคำนึงถึงสถานการณ์ที่อาจจะเกิดขึ้น หรือตามภาษาคณิตศาสตร์ คือการวางแผนตาม Probability Distribution (การแจกแจงความน่าจะเป็น) เป็นหัวใจหลักของการตัดสินใจบนความไม่แน่นอน ข้อผิดพลาดอย่างหนึ่งที่มักจะเกิดขึ้น คือ การนำค่าเฉลี่ยหรือตัวเลขตัวเดียวมาใช้ตัดสินใจบนความไม่แน่นอน ซึ่งจะทำให้เรา “พลาด” สถานการณ์ที่อาจจะมีโอกาสเกิดขึ้นน้อย แต่ถ้าเกิดแล้ว มีผลต่อธุรกิจมหาศาล
ธุรกิจสามารถเริ่มวางแผนรับมือกับความไม่แน่นอนได้ง่ายๆ โดยการใช้เครื่องมืออย่าง Decision Tree หรือต้นไม้ตัดสินใจ เพื่อแจกแจงสถานการณ์ที่อาจจะเกิดขึ้น รวมไปถึงการใช้ Simulation ในการจำลองสถานการณ์ และทำความเข้าใจปัญหา ให้ตัดสินใจได้ดียิ่งขึ้น
3. Game Theory: เมื่อผลลัพธ์ขึ้นกับการตอบสนองของ “ผู้อื่น”
ในสภาพแวดล้อมการทำธุรกิจ ผลลัพธ์อาจจะไม่ได้เกิดขึ้นจากผลการตัดสินใจของ “เรา” ผู้เดียวเท่านั้น สมมติฐานหลายๆ อย่างในการตัดสินใจอาจจะเปลี่ยนไป เมื่อ “ผู้อื่น” ตอบสนองต่อการตัดสินใจของเรา
ยกตัวอย่างเช่น ร้านค้า 2 ร้านที่ขายสินค้าเหมือนกัน ถ้าหากทั้งสองร้านร่วมมือกัน (cooperate) ที่จะไม่ตัดราคา ทั้งคู่ก็จะได้กำไรจากการขายที่ค่อนข้างสูง แต่อย่างไรก็ตาม ทั้งสองร้านต่างก็มีแรงจูงใจ (incentive) ที่จะตัดราคาเพื่อแย่งลูกค้าจากอีกร้านหนึ่ง และเมื่อมีร้านใดร้านหนึ่งลดราคาแล้ว อีกร้านหนึ่งก็จำเป็นที่จะต้องลดราคาตามลงมาเช่นกัน เพื่อให้ขายสินค้าได้ต่อไป ทำให้สุดท้ายทั้งสองร้าน ต่างก็ทำกำไรได้น้อยลง สถานการณ์นี้คือตัวอย่างของ Prisoner’s Dilemma ซึ่งเป็นปัญหาพื้นฐานในทฤษฎีเกม หรือ Game Theory ที่แสดงให้เห็นว่าถึงแม้การร่วมมือกันจะให้ผลลัพธ์ที่ดีที่สุด แต่เมื่อผู้เล่นต่างคนต่างตัดสินใจ การหวังว่าอีกฝ่ายจะไม่ตัดราคา อาจจะไม่ใช่คำตอบที่ดีที่สุด
Game Theory เป็นศาสตร์ที่สามารถนำมาใช้ในการทำความเข้าใจสถานการณ์แบบนี้ได้ เช่น การหากลยุทธ์เด่น (Dominant Strategy) ซึ่งเป็นทางเลือกที่ดีที่สุดไม่ว่าคู่แข่งจะตัดสินใจเลือกทางใดก็ตาม หรือการพิจารณาว่าในเกมนั้น มี “สมดุล” (Nash equilibrium) หรือไม่ นั่นคือ เมื่อผู้เล่นทุกคนตัดสินใจที่จุดสมดุลนั้นแล้ว จะไม่มีผู้เล่นคนไหนได้ประโยชน์มากขึ้นจากการเปลี่ยนทางเลือกของตัวเองแต่เพียงฝ่ายเดียว
4. Behavioral Economics: รับมือกับความ “ไร้เหตุผล” ของมนุษย์
สมมติฐานใหญ่ข้อหนึ่งในหลายทฤษฎีทางเศรษฐศาสตร์ ก็คือ มนุษย์จะตัดสินใจอย่างมีเหตุผล (rational) ซึ่งแน่นอนว่ามนุษย์เราไม่ได้ตัดสินใจอย่างมีเหตุผลเสมอไป กลับมาที่ตัวอย่างการตั้งราคา หลายครั้งการตั้งราคาสินค้าสูงๆ อาจจะทำให้ยอดขายเราดีขึ้นก็ได้ เนื่องจากผู้ซื้อมักจะคิด(ไปเอง)ว่าสินค้าราคาสูงเป็นสินค้าที่ดีกว่า
ความรู้ด้านเศรษฐศาสตร์พฤติกรรม (Behavioral Economics) ถูกนำมาใช้ประโยชน์อย่างแพร่หลายในการตัดสินใจเชิงธุรกิจ ทั้งทางการตลาด เช่น การตั้งราคาสินค้า / แพคเกจหลายระดับ (Choice Architecture) ให้ผู้ซื้อรู้สึก “เสียดาย” ที่จะไม่จ่ายเพิ่ม หรือการนำมาใช้ออกแบบ Digital Product ที่คอย “สะกิด” (Nudge) ให้พวกเรารู้สึก อยากกลับมาใช้ซ้ำอีกเรื่อยๆ
ในทางตรงกันข้าม เศรษฐศาสตร์พฤติกรรมสอนให้เราพึงระลึกไว้เสมอว่า มนุษย์มักจะหา “ทางลัด” ในการตัดสินใจ ที่นำไปสู่การตัดสินใจที่ไม่สมเหตุสมผล เช่น เลือกดูเฉพาะข้อมูลที่ตรงกับความเชื่อของเรา (Confirmation Bias), ตัดสินใจตามความคิดของคนส่วนใหญ่ (Conformity Bias), หรือแม้แต่พยายามฝืนไปต่อกับการตัดสินใจบางอย่างที่อาจจะพลาดไปแล้ว (Commitment Bias)
“Good decision making requires a deep understanding of our own limitations and biases.”
— Daniel Kahneman
ซึ่งผู้บริหารส่วนใหญ่มักจะ “รีบ” ตัดสินใจและติดกับดักอคติทางความคิด (Biases) เหล่านี้ ดังนั้น ถ้าอยากตัดสินใจให้ได้ดี ลองคิดช้าลงอีกนิด ใช้วิจารณญาณอีกหน่อย (Critical Thinking) และกล้าที่จะ Rethink อยู่เสมอ
5. Systems Thinking: เข้าใจ “แรงกระเพื่อม” จากการกระทำ
ในโลกที่มีความเชื่อมโยงซับซ้อน การตัดสินใจเรื่องหนึ่งอาจจะส่งผลกระทบต่อส่วนอื่นๆ ในระบบ ที่บางครั้งเราคาดไม่ถึง (Second-Order Effect) ตัวอย่างเช่น การลดราคาสินค้า อาจส่งผลให้ยอดขายดีขึ้นในระยะสั้น แต่ในขณะเดียวกัน การที่ยอดขายเพิ่มขึ้น(มากเกินไป) อาจส่งผลให้การให้บริการล่าช้า หรือสินค้าขาดชั่วคราว ทำให้ลูกค้าไม่พอใจและส่งผลต่อยอดขายในอนาคต
การคิดเชิงระบบ หรือ Systems Thinking เป็นเครื่องมือที่จะช่วยแก้ปัญหาอย่างเป็นระบบ โดยการมองภาพรวมของระบบ แทนที่จะมองเพียงแค่ส่วนใดส่วนหนึ่งเท่านั้น การวิเคราะห์สาเหตุและผลกระทบด้วย Causal Loop Diagrams รวมไปถึงการระบุวงจรการตอบสนอง (Feedback Loop) ที่ช่วยเสริมกำลัง (Reinforcing) หรือสร้างสมดุล (Balancing) จะช่วยให้เราเข้าใจถึงโครงสร้างของระบบและกลไกการเปลี่ยนแปลงที่อาจจะเกิดขึ้นได้ดียิ่งขึ้น และที่สำคัญที่สุด คือการหาจุดคานงัด (Leverage Points) ที่การตัดสินใจเปลี่ยนแปลงเพียงเล็กน้อยสามารถนำไปสู่การแก้ปัญหาที่มีประสิทธิผลและยั่งยืน
“In a system there are no side effects — just effects, anticipated or not.”
— Daniel Goleman
การคิดเชิงระบบสามารถประยุกต์ใช้ได้ตั้งแต่ระบบขนาดเล็ก เช่น การจัดการภายในองค์กรที่เราสามารถควบคุมปัจจัยส่วนใหญ่ได้ ไปจนถึงระบบขนาดใหญ่ เช่น การออกแบบนโยบายสาธารณะที่มีผู้เกี่ยวข้องหลายส่วนคอยตอบสนองกับระบบ
6. Design Thinking: “ถามให้ถูก” เพื่อคำตอบที่ดีกว่า
ในหลายๆ ครั้ง การตัดสินใจทางธุรกิจมักจะมุ่งเน้นไปที่การหาคำตอบที่ “ดีที่สุด” โดยไม่ได้ถอยกลับมามองว่า “คำถาม” ที่พยายามจะตอบนั้น ถูกต้องเหมาะสมแล้วหรือยัง เช่น การที่เราพยายามจะ Optimize จำนวนสินค้าคงคลังของสินค้าใหม่ให้มีประสิทธิภาพมากที่สุด ซึ่งทำได้ค่อนข้างยาก ถ้าเราเปลี่ยนกรอบความคิด เราอาจจะไม่จำเป็นต้อง Optimize เลยก็ได้ เช่น เปลี่ยนรูปแบบการขายเป็นการรับ Pre-Order ก่อนเท่านั้น
การคิดเชิงออกแบบ หรือ Design Thinking เป็นแนวคิดในการแก้ปัญหาอย่างสร้างสรรค์ ที่มุ่งเน้นการเข้าใจปัญหาและความต้องการของผู้ใช้งาน ซึ่งจะนำไปสู่การตั้งคำถามได้อย่างถูกต้อง จากนั้นจึงหาแนวทางการแก้ปัญหาที่ตอบโจทย์ผู้ใช้งานมากที่สุด ผ่านการสร้างตัวต้นแบบและการทดสอบเพื่อรับฟีดแบคเพิ่มเติมจากผู้ใช้งาน
หลายครั้งที่องค์กรไม่มีกลยุทธ์ที่สามารถแข่งขันได้ เพราะมัวแต่พยายามตัดสินใจเรื่องเดิมๆ ให้ดีขึ้น แต่ไม่เคยถอยกลับมา “Reframe” ตั้งคำถามใหม่ให้ถูก และไม่รู้จักลูกค้ามาพอ ที่จะเห็น “ปัญหาของลูกค้า” เป็น “โอกาสของธุรกิจ”
การตัดสินใจที่มีประสิทธิภาพและประสิทธิผลต้องอาศัยทั้งศาสตร์และศิลป์ การนำเอาเครื่องมือและวิธีการต่างๆ มาผสมผสานและปรับใช้ให้เหมาะสมกับสถานการณ์จะเป็นกุญแจสำคัญในการตัดสินใจที่ชาญฉลาดและยั่งยืน
“All models are wrong, some are useful.”
— George Box
