Maliyet Fayda Analizi
Maliyet-fayda analizi eldeki varlıkları korurken fayda elde etmek için en iyi yaklaşımı sağlayan seçenekleri belirlemek için kullanılan, alternatiflerin güçlü ve zayıf yönlerini tahmin etmeye yönelik yaklaşımdır. Hangisine onay verileceğini belirlemek için potansiyel projeleri ve kapsamla ilgili alternatif yaklaşımları karşılaştırmak için sıklıkla kullanılır.
Maliyet-fayda analizinin amacı, faydaları maliyetlerinden en fazla olan alternatifi seçmektir. Maliyeti faydasını aşan bir alternatif asla tercih edilmemelidir. Maliyet-fayda analizinin değeri, maliyet ve fayda tahminlerinin doğruluğuna bağlıdır.
Yatırım Geri Dönüşü (Return On Investment – ROI)
Yatırılan para miktarına göre yatırımdan elde edilen kazanç veya kaybı ölçen finansal karlılık ölçüsüdür. Bazen getiri oranı olarak adlandırılır ve genellikle yüzde olarak ifade edilir. Pozitif yatırım getirisi iyi, negatif yatırım getirisi kötü bir yatırımdır. İki proje arasında en büyük Yatırımın Geri Dönüş oranı olan tercih edilmelidir.
Bugünkü Değer (Present Value – PV)
Belirli bir getiri oranı olan paranın veya nakit akışı toplamının bugünkü değeridir. Belirli bir faiz oranında belirli bir miktarda parayı yatırdığınızda gelecekte elde edeceğiniz paranın bugünkü değeridir. PMP sınavında Bugünkü Değeri yüksek olan proje seçilmelidir.
Formül:
Sınav için şimdiki değerin nasıl hesaplandığını ezberlemeniz gerekmez. PV mevcut değerdir, FV gelecekteki değerdir, r faiz oranıdır ve n dönem sayısıdır.
Net Bugünkü Değer (Net Present Value – NPV)
Tüm nakit çıkışlarının bugünkü değeri ile tüm nakit girişlerinin bugünkü değeri arasındaki farktır. PMP sınavında Bugünkü Değeri yüksek olan proje seçilmelidir.
İç Verimlilik Oranı (Internal Rate of Return – IRR)
Tüm nakit akışlarının net bugünkü değerini sıfıra eşitleyen faiz oranıdır. PMP sınavında Bugünkü Değeri yüksek olan proje seçilmelidir.
Net Tavsiye Skoru (Net Promoter Score – NPS)
Net Tavsiye Skoru, bir müşterinin kullandığı ürünleri veya hizmetleri diğerine tavsiye etme istekliliğini ölçer. Basitçe % Destekleyen – % Kötüleyenler olarak -100 ila +100 sonuç endeksiyle hesaplanır. Yüksek puanlar, müşteri memnuniyetini ve çözümü önerme isteğini gösterir. Hesaplama için, müşterinin bildirdiği memnuniyete 0-10 ölçeğinde bir sayı atanır, 10 en memnun olanı gösterir. Sonuç 3 tipte ve aşağıdaki gibidir;
- Kötüleyenler (0-6) – Başka biri ile çalışmaya çok istekli, çözüm onları tatmin etmekten uzak.
- Pasifler (7-8) – Biraz memnun, ancak rekabetçi teklifleri denemeye istekli olabilir.
- Destekleyiciler (9-10) – Çok memnunlar ve tekrar çalışmayı tercih edecekler.
AB Testi
Çoğu zaman bir sorunu çözmek için farklı yaklaşımlar mevcuttur. Proje ekibi doğru alternatifi seçebilmek için kullanıcılardan geri bildirim almak isteyebilir. Bu yaklaşım, kullanıcıların belirli şeylerin nasıl yapılacağına veya hangi yaklaşımı tercih edeceklerine ilişkin tercihlerini sormak anlamına gelir.
Pazarlama alanında buna AB testi denir. AB testinde, farklı kullanıcı gruplarına, sadece bir farkla benzer hizmetler gösterilir. Örneğin, insanların farklı seçeneklere göre farklı davranıp davranmadığını görmek için web sitesindeki bir alanın rengini veya konumunu değiştirmek vb. AB testi sonucunda, deneyin sonuçlarına göre en etkili yaklaşımı belirleyebilir, çözümü optimize edebilirsiniz.
Monte Carlo Simülasyonu
Monte Carlo simülasyonu(1), yapılarak proje için olası sonuçların aralığını temsil etmek için çıktılar üretilir. Monte Carlo simülasyonu bilgisayarlar ile yapılabilir. Büyük sayı girdileriyle etkin bir şekilde çalıştığı için finans ve mühendislik dahil olmak üzere birçok alanda geniş bir uygulama alanına sahiptir. Maliyetler ve süre vb. birkaç girdiden fazlasının belirsiz olduğu projelerde başarı ve başarısızlık oranlarını görmeye yarar.
Simülasyon
Simülasyon(2), belirsizliklerin proje hedefleri üzerindeki potansiyel etkilerini belirlemek için bilgisayar modellerini ve risk tahminlerini kullanan tekniktir. Simülasyonlar, çeşitli faaliyet varsayımları setleriyle birden fazla proje süresinin hesaplanmasını içerirler. Proje simülasyonu, proje belirsizliklerini proje hedefleri üzerindeki potansiyel etkilerine çeviren bir model kullanır. Proje modeli, olasılık dağılımını hesaplamak için farklı değişkenlerle birçok kez çalıştırılır.
Karar Ağacı Analizi
Karar ağacı analizi(3), belirsizlik durumunda birden çok seçenek zincirinin sonuçlarını değerlendirmek için diyagram oluşturma ve hesaplama tekniğidir. Karar ağaçları, karar vericilerin, dikkate alınan her kararın her bir dalı için hem olasılığını hem de etkisini değerlendirmesine izin vererek, risk analizi için faydalı bir araç haline getirir.
Beklenen Parasal Değer
Beklenen Parasal Değer (Expected Monetary Value – EMV), gelecek belirsiz olduğunda ortalama sonucu hesaplama yöntemidir. Fırsatlar pozitif değerlere sahip olacak ve tehditler negatif değerlere sahip olacaktır. Beklenen Parasal Değer, olası bir sonucun parasal değeri ile ortaya çıkma olasılığı çarpılarak bulunur. Bu, tüm olası sonuçlar için yapılır ve sonuçlar toplanır. Toplam, Beklenen Parasal Değeri gösterir.
Bu teknik, karar ağacı analizinde kullanılır. Analizin en iyi sonucu bulması için Beklenen Parasal Değer hesaplanmalıdır. En iyi sonuç, en büyük miktarda net kazanç veya en az miktarda net kayıpla sonuçlanandır.
(1)Referans: Project Management Institute, A Guide to the Project Management Body of Knowledge (PMBOK® Guide) – Sixth Edition, Project Management Institute, Inc., 2017, Sayfa 433-434.
(2)Referans: Project Management Institute, A Guide to the Project Management Body of Knowledge (PMBOK® Guide) – Sixth Edition, Project Management Institute, Inc., 2017, Sayfa 433
(3)Referans: Project Management Institute, A Guide to the Project Management Body of Knowledge (PMBOK® Guide) – Sixth Edition, Project Management Institute, Inc., 2017, Sayfa 435
Türkçe eğitimler
İngilizce eğitimler
