决策矩阵分析

(又称网格分析、Pugh矩阵分析、多属性效用理论)

假设你的老板让你负责一个新的外包IT供应商。您已经确定了几个不同的供应商，现在需要决定使用哪一个。

你可以选择低成本的方案。但是您不希望只根据成本来做决定——需要考虑合同长度、底层技术和服务水平等因素。那么，在考虑所有这些不同因素的同时，如何确保自己做出最好的决定呢?

决策矩阵分析是一种用于决策的有用技术。当你有许多不错的选择，有许多不同的因素需要考虑时，它的功能就特别强大。这使它成为一种伟大的技术，用于几乎任何重要的决策，没有一个明确和明显的首选选项。

能够使用决策矩阵分析意味着你可以自信而理性地做出决定，而此时其他人可能正在努力做出决定。

如何使用该工具

决策矩阵分析的工作原理是让您在表中列出您的选项作为行，而您需要考虑的因素作为列。然后给每个选项/因素组合打分，根据因素的相对重要性来衡量这个分数，然后将这些分数相加，得出每个选项的总体分数。

虽然这听起来很复杂，但这种技术实际上很容易使用。下面是一个带有示例的循序渐进的指南。首先下载我们的免费的工作表。然后完成这些步骤。

步骤1

将所有选项作为表上的行标签列出，并将需要考虑的因素作为列标题列出。例如，如果您正在购买一台新的笔记本电脑，您需要考虑的因素可能是成本、尺寸和硬盘大小。

步骤2

接下来，沿着表的列进行操作，为决策中的每个因素为每个选项打分。给每个选项打分，从0(差)到5(很好)。请注意，你不必为每个选项设置不同的分数——如果没有一个选项适合你的决定，那么所有选项都应该是0分。

步骤3

下一步是计算出这些因素在你的决定中的相对重要性。用0到5的数字表示，其中0表示该因素在最终决策中绝对不重要，5表示它非常重要。(拥有同样重要的因素是完全可以接受的。)

步骤4

现在将第二步的每个分数乘以第三步中计算的因素的相对重要性值。这将为你提供每个选项/因素组合的加权分数。

步骤5

最后，把每个选项的加权分数加起来。得分最高的选项获胜!

例子

宴席承建商需要为他的基本食材找到新的供应商。他有四个选择。

他想要考虑的因素有:

• 成本。
• 质量。
• 的位置。
• 可靠性。
• 付款选项。

首先，他绘制了如图1所示的表格，并根据每个选项满足每个因素的程度为每个选项打分:

图1:决策矩阵分析示例，显示了每个供应商如何满足每个因素的未加权评估

因素:	成本	质量	位置	可靠性	付款方式	总计
重量:
供应商1	1	0	0	1	3.
供应商2	0	3.	2	2	1
供应商3	2	2	1	3.	0
供应商4	2	3.	3.	3.	0

接下来，他决定了每个因素的相对权重。他把这些数字乘以已经输入的分数，然后加起来。如图2所示:

图2:例子决策矩阵分析显示了每个供应商如何满足每个因素的加权评估

因素:	成本	质量	位置	可靠性	付款方式	总计
重量:	4	5	1	2	3.
供应商1	4	0	0	2	9	15
供应商2	0	15	2	4	3.	24
供应商3	8	10	1	6	0	25
供应商4	8	15	3.	6	0	32

这让餐饮服务商清楚地知道，供应商4是最佳选择，尽管其支付方式缺乏灵活性。

注意:

决策矩阵分析是多准则决策分析(MCDA)的最简单形式，也称为多准则决策辅助或多准则决策管理(MCDM)。复杂的MCDA可以使用高等数学对不同的潜在场景进行高度复杂的建模。

然而，许多商业决策都是基于近似的或主观的数据。在这种情况下，决策矩阵分析可能就是所有需要的。

下载表