Tomando decisões
Ginny é dona de uma loja de animais. Atualmente, ela estoca cinco tipos de comida para cães, mas está pensando em estocar mais dois. Ela acha que isso poderia resultar em mais vendas, porque as pessoas poderiam encontrar a comida que realmente desejam para seus cães. Por outro lado, ela poderia pagar muito dinheiro para estocar os diferentes tipos de ração para cachorro e então descobrir que seus clientes não querem realmente as coisas novas. Então ela ficaria sem muito dinheiro e com um estoque de comida de cachorro que não pode vender!
Os líderes empresariais enfrentam decisões todos os dias. Como a de Ginny, essas escolhas geralmente vêm com a possibilidade de um resultado positivo e a possibilidade de um resultado negativo. Então, como as empresas tomam suas decisões?
Uma maneira de tomar decisões de negócios é usando a probabilidade , ou a chance matemática de que algo vai sair de uma determinada maneira. Por exemplo, as duas novas empresas de alimentos para cães que Ginny está considerando forneceram a ela dados sobre quanto de seus produtos outras lojas de animais vendiam. Com base nesses dados, Ginny calculou que há 60% de probabilidade de ela vender mais comida para cachorro se estocá-la e 40% de probabilidade de ficar com estoque indesejado.
Isso parece um bom começo para Ginny. Mas, o que ela faz se novas informações chegarem? Por exemplo, e se ela descobrir que os dados são de todas as lojas de animais do país, mas que as lojas de animais em sua região têm um conjunto de dados diferente? Para ajudar Ginny, vamos ver como incorporar novas informações e probabilidades revisadas no processo de tomada de decisão.
Em formação
O melhor cenário possível para Ginny seria que ela soubesse com certeza se as novas marcas de ração para cachorro venderiam ou não. Mas não há como saber com antecedência exatamente o que vai acontecer ou qual será o resultado de uma decisão. Como vimos, pessoas como Ginny costumam usar a probabilidade para ajudá-los a tomar decisões. Mas muitas vezes chegam novas informações que mudam as probabilidades. O que então?
Em geral, quanto mais informações disponíveis, melhor será a decisão. Isso porque informações adicionais ajudarão Ginny a compreender e prever melhor os resultados. Por exemplo, a princípio, ela tinha dados de pet shops em todo o país. Isso permite que ela calcule a probabilidade melhor do que não ter dados ou dados incompletos.
Mas nem todas as informações são criadas da mesma forma, portanto, informações relevantes são melhores do que informações irrelevantes. Por exemplo, Ginny agora tem dados que cobrem sua região do país. Isso é melhor do que a informação que cobre toda a nação. Mas se, em vez disso, ela tivesse dados que analisassem uma região diferente, isso poderia não ser melhor (e poderia ser pior) do que focar nos dados nacionais.
Finalmente, boas informações são melhores do que informações não confiáveis ou ruins. Vejamos os dados de Ginny novamente: os dados nacionais foram fornecidos pelas empresas de ração para cães, que têm a motivação de fazer os números parecerem melhores do que realmente são. Suponha que Ginny teve a oportunidade de olhar os dados coletados de terceiros, como uma entidade governamental. Isso poderia ser melhor, dados mais confiáveis.
Probabilidade Revisada
Ok, Ginny obtém que dados adicionais são melhores, se forem relevantes e bons ou confiáveis. Mas se ela obtiver novas informações, o que fará com elas? Como isso afeta suas probabilidades?
Antes de respondermos, vamos para a mesa de dados por um minuto. Estamos lançando dados e, após 20 lançamentos de dados, percebemos que há uma probabilidade de 17% de que um ou ambos os dados resultem em quatro. Portanto, nossa informação inicial nos diz que a probabilidade de rolar um quatro é 0,17.
Mas digamos que continuemos jogando e, à medida que coletamos mais informações, percebamos que algo está acontecendo. Um dos dados está rolando quatro a mais do que esperaríamos, com base na probabilidade de 17%. Na verdade, depois de 100 lançamentos de dados, percebemos que a probabilidade de lançar um quatro é de 28%, ou 0,28, não 17%.
Agora, além de suspeitar que um dos dados está carregado, podemos querer mudar nossas apostas para refletir a nova probabilidade. O cálculo da probabilidade com base em novas informações produz uma probabilidade revisada . A probabilidade revisada permite que as pessoas calculem a probabilidade com base em novas informações sem começar tudo de novo do zero. Portanto, em vez de apenas jogar fora os dados que coletamos nas primeiras 20 jogadas, podemos usar a probabilidade revisada para incluir novos dados e nossos dados originais para descobrir uma probabilidade revisada.
O que isso significa para Ginny? Bem, ela tem duas opções: ela pode descartar o conjunto de dados nacionais que possui e se concentrar apenas nos dados regionais. Ou ela pode combinar as duas e usar a probabilidade revisada para descobrir quais são suas chances com base em ambos os conjuntos de dados.
Agora, se Ginny tem dados que refletem sua região específica, ela pode querer apenas usar os novos dados. Mas digamos que ela tenha informações de uma região semelhante à dela, mas não exatamente a mesma. Nesse caso, ela pode querer usar a probabilidade revisada para alterar a probabilidade nacional e ajudá-la a ter uma ideia melhor de quais são suas chances de vender muita comida para cachorro.
Resumo da lição
Os líderes empresariais enfrentam decisões todos os dias. Uma maneira de tomar essas decisões é usando a probabilidade , ou a chance matemática de que as coisas vão acabar de uma maneira específica. Ao usar probabilidades, às vezes novas informações entram em jogo. Em geral, quanto mais informações disponíveis, melhor será a decisão. Mas nem todas as informações são criadas da mesma forma, portanto, informações relevantes são melhores do que informações irrelevantes. Além disso, boas informações são melhores do que informações não confiáveis ou ruins.
O cálculo da probabilidade com base em novas informações produz uma probabilidade revisada . A probabilidade revisada permite que as pessoas calculem a probabilidade com base em novas informações sem começar tudo de novo do zero. Os líderes de negócios têm duas opções quando confrontados com novas informações: jogar fora os dados originais para começar de novo ou combinar os dados novos e antigos em uma probabilidade revisada.