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身處職場,千萬要避開這10個決策誤區!

2020-04-09  南方菩提

    在職場中,職位越高,決策失誤的成本就越大。

    作為一個基層員工,你決策失誤直接影響的層面較小,一般只影響到具體某項工作的進度或者質量。

    升上中層管理后,你決策失誤的成本就不小了,可能會導致某個項目的失敗,甚至直接影響公司戰略目標的實現。

    到了高層管理,如果你在某個重大決策上出現失誤,很可能會直接導致公司的倒閉,這也是為什么公司出問題,股東會第一時間炒掉這個層級的人的原因。

    因為能力、資源、運氣的限制,有些決策的失敗我們無法避免,但同時我們也在犯著大量本可以避免的決策錯誤,甚至在犯了這些錯誤后,我們還不自知。

    那我們都有哪些不自知的決策誤區,又該如何避免呢?

    我特意整理了10個最常見的職場決策誤區,以幫你認知到這些誤區,并盡快跳出來。




    01
    事前決策偏差


    ▼ 1、光環效應

    我們經常在各種廣告里看到明星的出場。

    比如開心麻花的沈騰代言二手車易車廣告“價格全知道,買車不吃虧”,黃渤代言人人車二手車平臺“多賣好幾萬”。

    我們為啥會相信他倆講的,從而相信這兩個二手車平臺,一個能買得便宜,一個能賣得貴的呢?

    這就是光環效應。

    光環效應是指,如果你喜愛(或討厭)某個人,就會有喜愛(或討厭)這個人的全部的傾向,包括你還沒有觀察到的方面。

    我們因為喜愛沈騰和黃渤,進而就會相信他們所做和所說的一切。

    其實,他倆演喜劇靠譜,但說這兩個二手車平臺靠譜就都不靠譜了,因為他們都不是二手車交易行業的專家,在這個領域壓根就沒發言權。

    光環效應是我們在職場中,判斷一個人的水平或建議的價值性時經常容易陷入的誤區。

    比如,在招聘互聯網運營的時候,聽說對方在某個互聯網大廠呆過,或者做過某個耳熟能詳的項目(行話叫“產品”),就覺得對方是不可多得的人才。

    不做任何的筆試和面試評估,光想著如何千方百計地開各種條件誘惑對方過來了。


    這種做法就是陷入光環效應的誤區里了。沒有人會是一好百好,即使再欣賞對方,在“誘惑”的同時,還是要做好必要的評估,以免工作一段時間后才發現對方是不合適的人,造成不必要的損失。

    2、經驗依賴

    我之前有位同事,軟件開發的經驗非常豐富。后來不愿意再做開發了,就以項目經理的身份轉型做ERP實施項目的項目管理。

    公司為了讓他更好上手,就讓他先管理一個已準備上線的ERP項目。

    他一接手后,立馬覺得原來的項目經理在項目管理上太沒經驗了,既沒有白盒測試計劃,又沒有模塊和集成測試計劃,竟然就這么不負責任地安排上線了。

    于是,他大刀闊斧地重新安排各種測試計劃,還得意地去跟客戶炫耀了一把自己項目管理的“專業”。

    但ERP實施項目跟軟件開發項目是不同的,前者是成熟的產品,完全不需要像后者這樣,做這么多測試來驗證產品是否有程序運行上的缺陷。

    結果,臨近上線的項目差點黃了,公司緊急換回原來的項目經理并反復跟客戶道歉才算將這件事給平息了。

    這就是過度的經驗依賴。因為太過依賴過往的經驗,而不考慮經驗適用的前提和邊界,做任何事都用一個模子來套。

    經驗依賴在職場上是我們每個人都很難避免的,無論哪個職場層級的人都是如此。

    特別是擅于總結經驗,工作業績突出的人更容易陷入在這個誤區里。

    好不容易總結出了一套被實踐證明有效的方法,而且照著經驗來做輕車熟路,又有多少人舍得拋開習慣的模式換種新方式再來嘗試呢?

    但問題是,環境是在不斷變化的,此一時彼一時,今日的月照不出昨日的光輝,老經驗在碰到新問題時不因時因地而變就會吃虧。

    3、可得性偏差

    我有個親戚很怕坐飛機,不是畏高,而是因為他認為坐飛機很危險,容易失事。

    因此,他出遠門都是優選火車,實在沒火車,寧可乘長途汽車也不坐飛機。

    但實際上,飛機的安全性要遠遠高于長途汽車。

    截至2017年的粗略統計,汽車的出事概率是萬分之八點一,而飛機的出事概率只有三百萬分之一。

    那為何我親戚會誤以為飛機沒有汽車安全呢?

    這就是可得性偏差在作祟了。

    可得性偏差,也被稱為易得性偏差或易得性偏見,指人們根據從記憶中提取信息的容易程度來估測事情的重要程度和可能性。

    只要有飛機失事,全球媒體就會廣泛報道,在我親戚腦海中形成的記憶就很鮮活;而每年的車禍實在太多了,媒體都懶得報道,在我親戚腦海里就沒多少記憶。 

    因為飛機失事更容易想起來,他就誤以為坐飛機很危險了。

    因此,在職場中,凡是我們靠記憶或直覺來做決策的事,都有可能有著很大的可得性偏差。

    比如,在選擇合作伙伴時,因為自己經常聽幾個朋友提起某家公司的名字,就誤以為這家很出名,草率地就合作了。

    其實,這家公司在行業里處于下游,只是因為你聽得多更容易想起來,就以為有名了。

    4、錨定效應

    最新款的華為14英寸的MateBook電腦最便宜要5388元,一臺華為Mate30 5G Pro手機最便宜要5888元,一個能將Mate30手機秒變15寸電腦的2K全顯示屏,你覺得值多少錢呢?

    一款小米Adroid平板899元,一臺19英寸的電腦屏幕699元,一個能將華為Mate手機秒變15寸電腦的2K全顯示屏,你覺得值多少錢呢?

    前者我估計你很可能會說值2000、3000元,而后者你可能只會說值幾百元。

    這種差別就是錨定效應造成的。

    錨定效應是指,人們在對某一未知量的特殊價值進行評估之前,總會事先對這個量進行一番考量,最終確定的值則會受到事先考量值的影響。

    不僅在生活中,在職場中我們也總是會受到各種錨定效應的影響,從而導致自己的估計值遠遠偏離實際值。

    比如,在做市場投入時,一般供應商會給你參考幾個他們幾個大客戶的投入,這家投了1個億,那家投了8000萬,最少的一家都投入2000萬。

    原先你只準備投入10萬元試下效果的 ,被這么一錨定,一下子就覺得投個幾百萬元好像也算不上啥,預算上限蹭蹭地就飚上去了。



    02

    事中調整偏差


    1、損失厭惡

    在排隊就餐的過程中,假如等了一個小時以后,你發現旁邊一家餐廳已經有空位了,這時你是選擇繼續等待挨餓,還是放棄排隊去旁邊那家有空位的餐廳就餐呢?

    調查發現,大多數人是選擇繼續等待,因為放棄等待就意味著自己的一個小時白等了,損失(白排了一個小時)產生的厭惡感遠遠超過獲得感(馬上可以吃飯)。

    大多數人之所以會做出如此不理性的選擇,原因就在于損失厭惡心理。

    損失厭惡是指人們面對同樣數量的收益和損失時,認為損失更加令他們難以忍受。同量的損失帶來的負效用為同量收益的正效用的2.5倍。

    損失厭惡在職場中無處不在,深刻地影響著我們對各種決策的調整。

    比如,我們要用錢時,往往是先將盈利的股票賣掉,而留著虧損的股票不賣。實際上,盈利的股票若留著會賺得更多,而虧損的股票將來很可能會繼續下跌。

    但厭惡損失的心理,讓我們無法接受賣出虧損股票的理性選擇,因為一賣出就代表損失給坐實了,而不賣的話則還有未來可能會賺回來的虛幻滿足感。

    2、承諾升級

    某公司老板年初制定了一個開拓西南市場的重大戰略舉措。

    一個季度后公司所有人都覺得這個決定有些草率,因為西南市場本就非常飽和了,公司殺入這個市場后,幾乎搶不到什么單,第一季度有限的訂單還是公司不計損失,以低于成本價簽下來的。

    再繼續做下去的話,無異于自殺。

    但老板卻聽不下任何意見,不但不收手,反而往西南市場投入了更多的資源去拼搶,結果讓公司的財務負擔越來越重,其它區域賺的錢基本都補貼西南市場了。

    這家公司老板一意孤行的行為就是由承諾升級驅使的。

    承諾升級是指,即使對已知可能是錯誤的決策,依然不斷增加投入的現象。

    承諾升級現象主要受沉沒成本以及自我肯定的影響,因此已投入資源越多、自尊心或自信心越強的人越容易陷入在這個誤區里。

    因為他們不想承認他們的最初的決策是錯誤的,因而會持續投入大量資源,以力圖證明自己的決策是正確的。

    3、小數定律

    假如讓你來隨機擲硬幣,在連續擲出5個正面之后,你會不會更傾向于判斷下一次擲出反面的概率會更大呢?

    絕大多數人都會如此認為。

    但其實,你第六次擲出正面或反面的概率依舊各是50%,這個概率并不會受到前面五次連續正面朝上的影響。

    這個現象反映的就是小數定律,它指的是人們有把從大樣本中得到的結論錯誤地移植到小樣本中的傾向。

    小數定律是我們所有人都會犯的錯誤,因為我們人腦在直覺思考時,天然就會忽略統計基數,相信正負相抵的平均定律。

    比如,我們會盲目地認為世界上好事和壞事的供應量是固定的,倒霉多了好運就會來了,失敗多了成功也就會來了。

    這就會導致持續失敗時,我們不去總結失敗的原因和教訓,而只是哀嘆今年怎么這么倒霉,然后基于正負相抵的迷思,不切實際地坐等下一次好運的到來。



    03

    事后錯誤歸因


    1、單一歸因

    有家公司的領導發現新員工在入職培訓期間同時出現了大批離職。

    于是立馬開展調查,發現第一個離職的人曾和公司的人力部門大吵過一架,因此覺得一定是先前離職的人對后面的人產生了負面影響,于是針對之前爭吵的內容進行公開,判定責任其實是在離職者的身上,以期通過這個手段贏得剩余新人的理解。

    但是離職潮依舊不斷,最后才發現是入職培訓的講師的問題,講師傳遞的負面情緒讓新人覺得選擇這家公司沒有前途。

    這家公司領導犯的就是單一歸因錯誤。

    單一歸因是指,我們的大腦有時會忽略多重原因的影響,尋找到某一個可能的原因后就不再分析其它原因了。

    單一歸因是我們在職場里最常犯的錯誤歸因之一,特別是在面對自己沒有經驗的事情或者缺少分析框架的情況下,幾乎是十次九犯。

    ▼ 2、幸存者偏差

    2018年高考的全國二卷作文題中有一個例子:

    二戰期間戰斗機防護,多數人認為,應該在機身中彈多的地方加強防護。

    但有一位專家認為,應該注意防護彈痕少的地方,如果這部分有重創,后果會非常嚴重,而往往這部分數據會被忽略。

    事實證明,專家是正確的。

    中彈多卻還能夠飛回來,說明這個地方即使被擊中損壞了,也不會對飛機造成特別大的影響。

    而恰恰是那些彈痕少的地方,正意味著這些地方被擊中的飛機都墜落了、回不來了,也就因此不會被我們觀測到。

    這個例子就是幸存者偏差的典型表現。

    幸存者偏差是指,當我們取得信息的渠道,僅來自于幸存者時(因為死人不會說話),此信息可能會與實際情況不符。

    我們在職場中,最容易犯的幸存者偏差就是借鑒“成功者(幸存者)”的經驗。

    比如,我們在某項業務開展一段時間后,往往喜歡基于現有的用戶群體來做滿意度調查,或者分析應該重點吸引哪幾類用戶。

    殊不知這樣的做法已經陷入了幸存者偏差,因為對你不滿意的人已經拿腳投票走出你的視線了,只基于現有用戶分析得到的只是“幸存者”的片面反饋,從而失去開拓更多用戶的機會。

     3、虛假相關

    你用隨機數生成的軟件,隨機生成100個數,然后你將這100個數放在一起做分析,你一定會發現其中有這種或那種規律。

    比如,有57個數據都是2開頭的,有69個數據都是3的倍數,有77個數都是奇數等。

    這種情況就是由我們的大腦的模式傾向與數據聚集現象導致。

    ① 模式傾向


    模式傾向是指,我們生來傾向于以某種模式理解世界,哪怕是純隨機事件,我們也一定要找出規律。

    ② 數據聚集


    數據聚集現象是指,即使是純隨機數據,也會出現聚集現象。比如,你隨機拋十次硬幣,至少有47%的概率,你會拋出至少四個連續正面或連續背面。

    模式傾向和數據聚集,會導致我們在職場中做事后分析時,找到虛假的原因或規律。

    比如,我曾經統計過公眾號文章的閱讀數據,發現字數在3000字左右的文章平均閱讀量最高,因此我就得出了一個“秘訣”:文章篇幅要盡量控制在3000字左右。

    但后來這個“秘訣”不斷被證偽,有時1800字的文章閱讀量也會很高,有時5000多字的閱讀量也會很高。

    因為不斷有這些特例出來,我后來才意識到選題和文章標題才是核心影響因素,因為即使文章過長別人沒看完,公眾號后臺也依然是統計算作閱讀了一次的。



    04
    如何走出決策誤區?


    為何我們在事前的選擇、事中的調整、事后的歸因上會有這么多的決策誤區呢?

    核心原因在于,我們的行為并不總是理性的。在不確定性高或惰性思考的情況下,我們的大腦會偏好走直覺反應的捷徑來替代理性的系統思考過程。

    直覺和下意識反應,是我們大腦思考的優勢之一,因為這種思考過程簡單而輕松,并且這些直覺和下意識反應主要來自于我們的經驗和常識,絕大多數時候也都是有效的。

    例如看到下雨就下意識地打傘或找避雨的地方,這種下意識反應就會幫我們避免被雨淋濕生病。

    但是直覺和下意識反應也會讓我們跳過必要的分析和驗證,導致以上的十種決策誤區。

    那如何既利用好大腦的直覺反應,又能避免直覺反應帶來的決策失誤呢?

    一個有效的方法就是:建立自檢清單。

    將一些重要情境下的判斷和決策做成紙質或電子檔的問題清單,必須回答完其中的所有問題后才做出判斷和決策。

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