Uso de información nueva y valores de probabilidad revisados ​​para tomar decisiones comerciales

Tomando decisiones

Ginny es dueña de una tienda de mascotas. Actualmente, tiene cinco tipos de comida para perros, pero está considerando almacenar dos tipos más. Ella piensa que eso podría resultar en más ventas porque las personas podrían encontrar la comida para perros que realmente quieren para alimentar a su perro. Por otro lado, podría pagar mucho dinero para abastecerse de los diferentes tipos de comida para perros y luego descubrir que sus clientes realmente no quieren las cosas nuevas. ¡Entonces se quedaría sin mucho dinero y se quedaría atrapada con un stock de comida para perros que no puede vender!

Los líderes empresariales se enfrentan a decisiones todos los días. Como las de Ginny, estas elecciones a menudo conllevan tanto la posibilidad de un resultado positivo como la posibilidad de un resultado negativo. Entonces, ¿cómo toman las empresas sus decisiones?

Una forma de tomar decisiones comerciales es utilizando la probabilidad , o la posibilidad matemática de que algo salga de cierta manera. Por ejemplo, las dos nuevas empresas de alimentos para perros que Ginny está considerando le proporcionaron datos sobre la cantidad de productos que vendían en otras tiendas de mascotas. Con base en estos datos, Ginny calculó que hay un 60% de probabilidad de que venda más comida para perros si los almacena y un 40% de probabilidad de que se quede atrapada con existencias no deseadas.

Suena como un buen comienzo para Ginny. Pero, ¿qué hace ella si llega nueva información? Por ejemplo, ¿qué pasa si descubre que los datos corresponden a todas las tiendas de mascotas del país, pero que las tiendas de mascotas de su región tienen un conjunto de datos diferente? Para ayudar a Ginny, veamos cómo incorporar nueva información y probabilidad revisada en el proceso de toma de decisiones.

Información

El mejor escenario posible para Ginny sería que ella sepa con certeza si las nuevas marcas de comida para perros se venderán o no. Pero no hay forma de saber de antemano exactamente qué va a suceder o cuál será el resultado de una decisión. Como hemos visto, personas como Ginny suelen utilizar la probabilidad para ayudarles a tomar decisiones. Pero a menudo llega nueva información que cambia las probabilidades. ¿Entonces que?

En general, cuanta más información esté disponible, mejor será la decisión. Esto se debe a que la información adicional ayudará a Ginny a comprender y predecir mejor los resultados. Por ejemplo, al principio, tenía datos de tiendas de mascotas de todo el país. Eso le permite calcular la probabilidad mejor que no tener datos o tener datos incompletos.

Pero no toda la información se crea por igual, por lo que la información relevante es mejor que la información irrelevante. Por ejemplo, Ginny ahora tiene datos que cubren su región del país. Eso es mejor que la información que cubre toda la nación. Pero si, en cambio, tuviera datos que analizaran una región diferente, eso podría no ser mejor (y podría ser peor) que centrarse en los datos nacionales.

Por último, la buena información es mejor que la mala o no fiable. Tomemos nuevamente los datos de Ginny: los datos nacionales fueron proporcionados por las empresas de alimentos para perros, que tienen una motivación para hacer que los números parezcan mejores de lo que realmente son. Suponga que Ginny tuvo la oportunidad de ver los datos recopilados de un tercero, como una entidad gubernamental. Eso podría ser datos mejores y más confiables.

Probabilidad revisada

Ok, Ginny entiende que los datos adicionales son los mejores, si son relevantes y buenos o confiables. Pero si obtiene nueva información, ¿qué hace con ella? ¿Cómo afecta a sus probabilidades?

Antes de responder a eso, vayamos a la mesa de dados por un minuto. Estamos tirando dados, y después de 20 tiradas de dados, nos damos cuenta de que hay un 17% de probabilidad de que uno o ambos dados salgan con un cuatro. Entonces, nuestra información inicial nos dice que la probabilidad de sacar un cuatro es .17.

Pero digamos que seguimos jugando y, a medida que recopilamos más información, nos damos cuenta de que algo está sucediendo. Uno de los dados está lanzando un cuatro más de lo que esperaríamos, basado en la probabilidad del 17%. De hecho, después de 100 lanzamientos de dados, nos damos cuenta de que la probabilidad de sacar un cuatro es del 28%, o .28, no del 17%.

Ahora, además de sospechar que uno de los dados está cargado, es posible que deseemos cambiar nuestras apuestas para reflejar la nueva probabilidad. El cálculo de la probabilidad basado en información nueva produce una probabilidad revisada . La probabilidad revisada permite a las personas calcular la probabilidad basándose en información nueva sin comenzar de nuevo desde cero. Entonces, en lugar de simplemente descartar los datos que recopilamos en los primeros 20 rollos, podemos usar la probabilidad revisada para incluir datos nuevos y nuestros datos originales para calcular una probabilidad revisada.

¿Qué significa esto para Ginny? Bueno, tiene dos opciones: puede descartar el conjunto de datos nacionales que tiene y concentrarse en los datos regionales. O puede combinar los dos y usar la probabilidad revisada para averiguar cuáles son sus probabilidades basándose en ambos conjuntos de datos.

Ahora, si Ginny tiene datos que reflejen su región específica, es posible que quiera usar los nuevos datos. Pero digamos que tiene información de una región similar a la de ella, pero no exactamente igual. En ese caso, es posible que desee utilizar la probabilidad revisada para cambiar la probabilidad nacional y ayudarla a tener una mejor idea de cuáles son sus posibilidades de vender una gran cantidad de comida para perros.

Resumen de la lección

Los líderes empresariales se enfrentan a decisiones todos los días. Una forma de tomar estas decisiones es usando la probabilidad , o la posibilidad matemática de que las cosas salgan de una manera específica. Cuando se utilizan probabilidades, a veces entra en juego nueva información. En general, cuanta más información esté disponible, mejor será la decisión. Pero no toda la información se crea por igual, por lo que la información relevante es mejor que la información irrelevante. Además, una buena información es mejor que una mala o no fiable.

El cálculo de la probabilidad basado en información nueva produce una probabilidad revisada . La probabilidad revisada permite a las personas calcular la probabilidad basándose en información nueva sin comenzar de nuevo desde cero. Los líderes empresariales tienen dos opciones cuando se enfrentan a nueva información: desechar los datos originales para empezar de nuevo o combinar los datos antiguos y nuevos en una probabilidad revisada.