Cos’è l’analisi dell’albero decisionale? Cinque passaggi per prendere decisioni migliori

Hai mai preso una decisione sapendo che la tua scelta avrebbe avuto conseguenze importanti? Se è così, sai che è particolarmente difficile determinare la migliore linea d’azione quando non sei sicuro di quali saranno i risultati. 

L’analisi dell’albero decisionale può aiutarti a visualizzare l’impatto che le tue decisioni avranno, in modo da poter trovare la migliore linea d’azione. In questo articolo, ti spiegheremo come creare un albero decisionale in modo da poterlo utilizzare durante tutto il processo di gestione del progetto.

Cos’è un albero decisionale?

Un albero decisionale è un diagramma di flusso che parte da un’idea principale e poi si ramifica in base alle conseguenze delle tue decisioni. Si chiama “albero decisionale” perché il modello in genere assomiglia a un albero con i rami. 

Questi alberi vengono utilizzati per l’analisi, che prevede la definizione visiva dei potenziali risultati, costi e conseguenze di una decisione complessa. Puoi utilizzare un albero decisionale per calcolare il valore atteso di ogni risultato in base alle decisioni e alle conseguenze che lo hanno determinato. Quindi, confrontando i risultati tra loro, puoi valutare rapidamente la migliore linea d’azione. Puoi anche usare un albero decisionale per risolvere problemi, gestire i costi e rivelare opportunità. 

Simboli dell’albero decisionale

Un albero decisionale include i seguenti simboli:

• Rami alternativi: i rami alternativi sono due linee che si diramano da una decisione sul tuo albero decisionale. Questi rami mostrano due risultati o decisioni che derivano dalla decisione iniziale sul tuo albero.

• Nodi decisionali: i nodi decisionali sono quadrati e rappresentano una decisione presa sul tuo albero. Ogni albero decisionale inizia con un nodo decisionale. 

• Nodi di possibilità: i nodi di possibilità sono cerchi che mostrano più risultati possibili.

• Nodi finali: i nodi finali sono triangoli che mostrano un risultato finale.

L'analisi dell'albero decisionale combina questi simboli con note che spiegano le decisioni e i risultati, e qualsiasi valore rilevante per spiegare i profitti o le perdite. Puoi disegnare manualmente il tuo albero decisionale o utilizzare uno strumento per diagrammi di flusso per mappare il tuo albero digitalmente. 

A cosa serve l’analisi dell’albero decisionale?

Puoi utilizzare l’analisi dell’albero decisionale per prendere decisioni in molte aree, tra cui operazioni, pianificazione del budget e gestione dei progetti. Ove possibile, includi dati quantitativi e numeri per creare un albero efficace. Più dati hai, più facile sarà determinare i valori attesi e analizzare le soluzioni in base ai numeri. 

Per esempio, se stai cercando di determinare quale progetto è più conveniente, puoi utilizzare un albero decisionale per analizzare i potenziali risultati di ciascun progetto e scegliere quello che molto probabilmente porterà a guadagni più elevati. 

Come creare un albero decisionale

Segui questi cinque passaggi per creare un diagramma ad albero decisionale per analizzare risultati incerti e raggiungere la soluzione più logica. 

1. Inizia con la tua idea

Inizia il tuo diagramma con un’idea o una decisione principale. Inizierai il tuo albero con un nodo decisionale prima di aggiungere singoli rami alle varie decisioni tra cui stai decidendo.

Per esempio, se vuoi creare un’app ma non riesci a decidere se crearne una nuova o aggiornarne una esistente, usa un albero decisionale per valutare i possibili risultati di ciascuna opzione. 

In questo caso, il nodo decisionale iniziale è: 

• Crea un’app

Le tre opzioni, o rami, tra cui scegliere sono: 

• Creare una nuova app di pianificazione

• Aggiornare un’app di pianificazione esistente

• Creare un’app per la produttività del team

2. Aggiungi nodi di possibilità e decisione

Dopo aver aggiunto l’idea principale all’albero, continua ad aggiungere nodi di possibilità o di decisione dopo ogni decisione per espandere ulteriormente l’albero. Un nodo di possibilità potrebbe aver bisogno di un ramo alternativo, perché potrebbe esserci più di un risultato potenziale per la scelta di quella decisione. 

Per esempio, se decidi di creare una nuova app di pianificazione, c’è la possibilità che le entrate derivanti dall’app siano elevate se ha successo con i clienti. C'è anche la possibilità che l'app non abbia successo, il che potrebbe comportare un piccolo guadagno. È fondamentale mappare entrambi i potenziali risultati nel tuo albero decisionale. 

3. Espandi fino a raggiungere i punti finali

Continua ad aggiungere nodi casuali e decisionali al tuo albero decisionale fino a quando non puoi espanderlo ulteriormente. A questo punto, aggiungi i nodi finali per indicare il completamento del processo di creazione dell’albero. 

Una volta completato l'albero, puoi iniziare ad analizzare ciascuna delle decisioni. 

4. Calcola i valori dell’albero

Idealmente, il tuo albero decisionale avrà dati quantitativi associati. I dati più comunemente utilizzati negli alberi decisionali sono quelli relativi al valore monetario. 

Ad esempio, la tua azienda dovrà sostenere una determinata spesa per creare o aggiornare un’app. Inoltre, creare un’app piuttosto che un’altra avrà un costo maggiore o minore. Scrivere questi valori nel tuo albero sotto ogni decisione può aiutarti nel processo decisionale. 

Puoi anche provare a stimare il valore atteso che creerai, grande o piccolo che sia, per ogni decisione. Una volta che conosci il costo di ogni risultato e la probabilità che si verifichi, puoi calcolare il valore atteso di ogni risultato utilizzando la seguente formula:

• Valore atteso (EV) = (Primo risultato possibile x Probabilità del risultato) + (Secondo risultato possibile x Probabilità del risultato) - Costo 

Calcola il valore atteso moltiplicando entrambi i possibili risultati per la probabilità che ciascun risultato si verifichi e quindi aggiungendo tali valori. Dovrai anche sottrarre eventuali costi iniziali dal totale. 

5. Valuta i risultati

Una volta ottenuti i risultati attesi per ogni decisione, determina quale decisione è la migliore per te in base alla quantità di rischio che sei disposto a correre. Il valore atteso più alto potrebbe non essere sempre quello che desideri. Questo perché, anche se potrebbe comportare una ricompensa elevata, significa anche assumersi il più alto livello di rischio del progetto.  

Tieni presente che il valore atteso nell'analisi dell'albero decisionale deriva da un algoritmo di probabilità. Spetta a te e al tuo team determinare come valutare al meglio i risultati dell’albero.

Pro e contro dell’analisi con albero decisionale

Se utilizzata correttamente, l’analisi dell’albero decisionale può aiutarti a prendere decisioni migliori, ma ha anche i suoi svantaggi. Finché comprendi i difetti associati agli alberi decisionali, puoi trarre vantaggio da questo strumento decisionale. 

Pro

Quando hai difficoltà a prendere una decisione complessa e ti ritrovi a destreggiarti tra molti dati, gli alberi decisionali possono aiutarti a visualizzare le possibili conseguenze o i benefici associati a ciascuna scelta. 

• Trasparenza: la parte migliore degli alberi decisionali è che forniscono un approccio mirato al processo decisionale per te e il tuo team. Quando analizzi ogni decisione e calcoli il suo valore atteso, avrai un’idea chiara di quale decisione abbia più senso per te. 

• Efficienza: gli alberi decisionali sono efficienti perché richiedono poco tempo e poche risorse per essere creati. Altri strumenti decisionali come sondaggi, test utente o prototipi possono richiedere mesi e molto denaro per essere completati. Un albero decisionale è un modo semplice ed efficiente per decidere cosa fare. 

• Flessibilità: se ti viene in mente una nuova idea una volta creato l’albero, puoi aggiungere quella decisione con poco lavoro. Puoi anche aggiungere rami per possibili risultati se ottieni informazioni durante l’analisi. 

Contro

Un albero decisionale presenta degli svantaggi che lo rendono uno strumento decisionale tutt'altro che perfetto. Comprendendo questi inconvenienti, puoi utilizzare il tuo albero come parte di un processo di previsione più ampio.

• Complessità: sebbene gli alberi decisionali spesso arrivino a punti finali definiti, possono diventare complessi se aggiungi troppe decisioni. Se il tuo albero si dirama in molte direzioni, potresti avere difficoltà a mantenerlo sotto controllo e a calcolare i valori previsti. Il modo migliore per utilizzare un albero decisionale è mantenerlo semplice, in modo che non crei confusione o perda i suoi vantaggi. Ciò potrebbe significare utilizzare altri strumenti decisionali per restringere il campo delle opzioni, quindi utilizzare un albero decisionale quando sono rimaste solo poche opzioni.

• Instabilità: è importante mantenere stabili i valori all’interno dell’albero decisionale, in modo che le equazioni siano sempre accurate. Se cambi anche solo una piccola parte dei dati, quelli più grandi potrebbero andare in pezzi.

• Rischioso: poiché l’albero decisionale utilizza un algoritmo di probabilità, il valore atteso calcolato è una stima, non una previsione accurata di ogni risultato. Ciò significa che devi prendere queste stime con le pinze. Se non valuti a sufficienza la probabilità e i benefici dei tuoi risultati, potresti correre molti rischi con la decisione che scegli. 

Esempio di analisi dell’albero decisionale

Nell’esempio di analisi dell’albero decisionale riportato di seguito, puoi vedere come mappare il tuo diagramma ad albero se dovessi scegliere tra la creazione o l’aggiornamento di una nuova app software. 

Man mano che l’albero si ramifica, i risultati comportano entrate grandi e piccole e i costi del progetto vengono sottratti dai valori previsti.

Nodi decisionali da questo esempio: 

• Creare una nuova app di pianificazione: 50.000 €

• Aggiornare l’app di pianificazione esistente: 25.000 $

• Creare un’app per la produttività del team: $75.000

Nodi di possibilità da questo esempio:

• Entrate grandi e piccole per la decisione uno: 40 e 55%

• Entrate elevate e ridotte per la seconda decisione: 60 e 38%

• Entrate elevate e ridotte per la decisione tre: 55 e 45%

Nodi finali di questo esempio:

• Potenziali profitti per la decisione uno: 200.000 $ o 150.000 $

• Potenziali profitti per la seconda decisione: 100.000 € o 80.000 €

• Potenziali profitti per la decisione tre: 250.000 $ o 200.000 $

Sebbene la creazione di una nuova app per la produttività del team sia l'opzione più costosa, l'analisi dell'albero decisionale mostra che questo progetto porterebbe anche il valore più atteso per l'azienda. 

Usa un albero decisionale per trovare il risultato migliore

Puoi disegnare un albero decisionale a mano, ma l’utilizzo di un software per alberi decisionali per definire le possibili soluzioni semplificherà l’aggiunta di vari elementi al diagramma di flusso, l’apporto di modifiche quando necessario e il calcolo dei valori dell’albero. Con l’integrazione di Asana per Lucidchart, puoi creare un diagramma dettagliato e condividerlo con il tuo team in uno strumento di project management centralizzato. 

Il software per alberi decisionali ti farà sentire sicuro delle tue capacità decisionali, in modo da poter guidare con successo il tuo team e gestire i progetti.