Xác định thành công

Giải mã Decision Science

Akshay Swaminathan

PD Soros Fellow at Stanford University School of Medicine

Thành công trong Khoa học Quyết định

Mô hình hay vẫn vô nghĩa nếu không tạo tác động

  • Phân tích tinh vi chỉ có giá trị khi được dùng và áp dụng

Thành công mơ hồ gây lãng phí nỗ lực

  • Không có mục tiêu chung, insight có thể bị bỏ qua, hiểu sai hoặc không dùng

Phải thống nhất về thành công

  • Căn chỉnh với stakeholder/khách hàng về “kết quả thành công” trông ra sao — trước khi bắt đầu

thành công.png

Giải mã Decision Science

Hiểu thành công trong mắt khách hàng

Lấy khách hàng làm trung tâm

  • Tập trung vào vấn đề họ cần giải quyết
  • Làm rõ kết quả nào được xem là thắng lợi

 

khách hàng.png

Thành công không chỉ là độ chính xác

  • Giá trị thực nằm ở việc mô hình hỗ trợ quyết định tốt hơn thế nào
  • Chuỗi nhà hàng có thể coi trọng giảm lãng phí và nhắm mục tiêu marketing hơn là độ chính xác mô hình
Giải mã Decision Science

Thước đo thành công

  • Hiệu năng: Độ chính xác, precision, recall hoặc chỉ báo kỹ thuật khác
  • Thời gian: Dự án có giao đúng lúc cần không
  • Chi phí: Có trong ngân sách không
  • Chất lượng: Rõ ràng mã, tài liệu và khả năng tái lập
  • Hài lòng của bên liên quan: Công việc có được truyền đạt tốt và hữu ích cho đối tượng không?
  • Tác động kinh doanh: Dự án có đóng góp mục tiêu chiến lược hoặc cải thiện đo lường được không?

thước đo.png

Giải mã Decision Science

Sản phẩm khả dụng tối thiểu (MVP)

Bắt đầu đơn giản

  • MVP là phiên bản tối giản nhất nhưng mang lại giá trị cốt lõi
  • Trả lời một câu hỏi then chốt và sẵn sàng triển khai

Dùng MVP để tạo đà và niềm tin

  • Thống nhất chỉ số thành công ngay từ đầu
  • Truyền đạt, theo dõi và báo cáo tiến độ
  • Chứng minh thắng lợi sớm để xây dựng ủng hộ

MVP.png

Giải mã Decision Science

Vamos praticar!

Giải mã Decision Science

Preparing Video For Download...