Árvore da decisão

ANÁLISE DAS DECISÕES NA INCERTEZA, APLICADA ÀS EMPRESAS: UM EXEMPLO DE APLICAÇÃO EM MARKETING.

Antonio Scorciapino*
*Mestre pela FEA-USP, professor da USJT. Atuou como executivo em empresas transnacionais. Consultor empresarial.

Palavras-chave: Árvore de decisão, teoria bayesiana e teoria da decisão.

Resumo: Este trabalho procura mostrar, por meio de um exemplo na área mercadológica, como um executivo pode minimizar os riscos de uma tomada de decisão, através de um modelo envolvendo métodos quantitativos e aplicando a teoria bayesiana com o uso da árvore de decisão.

Abstract: The main goal of this work is to show, using an example in marketing, how an executive can minimaze risks of taking a decision based in a model of quantitative methods through Bayes theory and using a decision tree.

Introdução

Freqüentemente, nas empresas, somos obrigados a tomar decisões em cenários em que a certeza não faz parte do cotidiano.
O risco e a incerteza fazem parte do dia-a-dia do executivo da empresa moderna, quer em decisões mercadológicas, de investimentos ou em outras mais.

São comuns os exemplos de empresas que tomam decisões de expansão sem analisar detalhadamente os riscos e as incertezas que podem acarretar. O resultado normalmente é o endividamento, e a conseqüência mais grave é a concordata.
É conveniente, então, analisar as informações por meio da teoria da decisão, que nos auxiliarão na escolha da melhor alternativa.

Uma definição simples, envolvendo os conceitos de risco e incerteza, é dada por Solomon & Pringle: “Risco é o grau de incerteza a respeito de um evento.”

Quando a distribuição de probabilidades dos dados é conhecida, pode-se, por meio de modelos probabilísticos, analisar os valores sob condições de risco.
Se pouco ou quase nada se sabe sobre esses valores, a análise é feita em condições de incerteza.
O nível de incerteza de um