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예측 가능성 높은 결과 평가

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예측 가능성 높은 결과 평가

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자신이 처할 수 있는 첫 번째 모호성 상태는 매우 예측 가능한 결과를 가진 상태입니다. 내가 몇 장의 카드를 다룰 것이라고 상상해 봅시다. 나는 당신에게 클럽의 2, 클럽의 3, 클럽의 4 제공합니다. 그리고 클럽의 5, 6, 7, 8, 9. 다음 카드가 무엇인지 베팅하기 위해 100 달러를 주면 10 개의 클럽을 선택할 확률은 얼마입니까? 매우 예측 가능합니다. 다음에 무슨 일이 일어날 지 말하기 위해 많은 증분 정보가 필요하지 않습니다. 다음 결과는 합리적으로 예측하기 쉽습니다. 이러한 모호성을 제거하기 위해 증분 입력이 거의 필요하지 않으며 추가 정보가 필요하지 않기 때문에 관련된 당사자 수를 줄여 결정을 내릴 수 있습니다. 이제 상황의 예를 들어 보겠습니다. 매우 예측 가능한 결과로 그리고 당신이 그것에 어떻게 반응할 수 있는지. 서비스가 있다고 상상해 봅시다 그리고 당신은 아주 작은 변화를 만들 것입니다 오랜 서비스 제공에 대해서요. 모호함의 원인은 고객이 그러한 변화를 어떻게 받아들일 것인가 하는 것입니다. 당신이 그 변화를 만들 때 그들은 어떻게 반응할 것인가? 얼마나 많은 사람들이 수정된 서비스를 구매할 것입니까? 고객 수가 수년 동안 안정적이고 예측 가능했으며 변경 사항이 기존의 매우 인기있는 서비스를 기반으로한다고 말하면 어떨까요? 이 상황에서 무슨 일이 일어날지 알고 있습니다. 이제 해결해야 할 추가 모호성이 있습니다. 고객 수를 확인해야 합니다. 그러나 예측하기는 매우 쉽습니다. 소규모 포커스 그룹을 원할 수 있습니다. 그 서비스 제안이 어떻게 받아들여질지 보기 위해서요. 이러한 변경 사항을 적용하면 다시 말하지만, 많은 추가 정보를 수집할 필요가 없습니다. 매우 예측 가능한 결과가 있는 곳인 모호한 상태에서 매우 빠르게 결정을 할 수 있습니다.

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