Ланч-тайм 231: краткий
перевод свежих статей о digital
перевод свежих статей о digital
В номере: почему усреднённым результатам не стоит верить
#790
Проблема с усредненными решениями (и другие мысли по теме)
The Problem With Average Solutions (And other issues between)
Пару лет назад у Wordpress были проблемы с безопасностью, и как только они их исправили, то предложили пользователям накатить обновление. Вот только пользователи не очень-то хотели — пришлось пойти на хитрость: в анонсе следующего обновления они объявили, что добавили пять новых эмодзи. И вот тогда-то пользователи зашевелились.
Люди склонны замечать странные вещи вместо тех, которые считаются нормальными или обычными. Всё потому, что эволюция научила нас замечать необычное, чтобы мы могли выживать в неизвестных ситуациях.
Если вы адепт старой-доброй экономической школы, то наверняка уверены, что каждая сделка совершается на основе полного доверия и ясности. А значит, люди точно знают, чего они хотят, и каждая транзакция совершается при идеальном использовании информации. Ну-ну. Тогда маркетинг, реклама или даже дизайн не должны существовать или использоваться в бизнесе — это же ненужные затраты, которые надо минимизировать, а не вкидывать в эту бездонную яму баблишко. Чушь? Смотря как посмотреть — всё субъективно.
Представьте, что хотите снять квартиру: за одну со сносным ремонтом и видом на дорогу вы заплатите 1000 долларов, а за ту, где всё то же самое, но вид на залив — уже 1900 баксов. Разница? По сути, вы доплачиваете лишь за то, чтобы видеть шикарный закат каждый вечер. Для некоторых это выглядит как надувательство, но для других — это ценность.
Бизнес — это, скорее, «экосистема», чем просто процесс. Различные его части влияют на создание результата: дизайн, маркетинг, продажи, реклама, логистика и прочее. И все они склеены с поведенческой экономикой. Люди эмоциональны, а не логичны. Наше поведение — результат эволюции.
Ценность создается многими факторами, а не только путем минимизации затрат. Например, в ресторане она создается человеком, который готовит еду, и человеком, который моет полы. Если у вас заведение с Мишленовской звездочкой за заслуги повара, но при этом внутри пахнет ужасно — вряд ли у вас будет аншлаг пятничным вечером. Почему-то мы забываем эти простые истины при создании продуктов и услуг: сами по себе они классные, но иногда мы не рекламируем и не продаем их соответствующим образом.
Представьте, что хотите снять квартиру: за одну со сносным ремонтом и видом на дорогу вы заплатите 1000 долларов, а за ту, где всё то же самое, но вид на залив — уже 1900 баксов. Разница? По сути, вы доплачиваете лишь за то, чтобы видеть шикарный закат каждый вечер. Для некоторых это выглядит как надувательство, но для других — это ценность.
Бизнес — это, скорее, «экосистема», чем просто процесс. Различные его части влияют на создание результата: дизайн, маркетинг, продажи, реклама, логистика и прочее. И все они склеены с поведенческой экономикой. Люди эмоциональны, а не логичны. Наше поведение — результат эволюции.
Ценность создается многими факторами, а не только путем минимизации затрат. Например, в ресторане она создается человеком, который готовит еду, и человеком, который моет полы. Если у вас заведение с Мишленовской звездочкой за заслуги повара, но при этом внутри пахнет ужасно — вряд ли у вас будет аншлаг пятничным вечером. Почему-то мы забываем эти простые истины при создании продуктов и услуг: сами по себе они классные, но иногда мы не рекламируем и не продаем их соответствующим образом.
Как большие данные вам врут
Триша Ван — одна из тех, кто рекомендовал компании Nokia выпустить смартфон, когда это ещё не было мейнстримом. Её специальность — технический этнограф, и в одном из своих выступлений на конференции TED она предложила послать к чёрту всю эту большую аналитику и сосредоточиться на «жирных данных» — ценных, не поддающихся количественной оценке, идеях реальных людей, которые могут сулить процветание и помогать принимать верные решения в условиях неопределенности.
Триша жила среди китайцев много лет и занималась своими этнографическими исследованиями. Наблюдая за мигрантами в интернет-кафе и работая уличным торговцем, она собрала множество фактов, которые подталкивали к выводу: даже нищебродам подавай дорогой смартфон.
Работая в Nokia, она всячески намекала: ребята, пора бы создать смартфон. Но идею отвергли — как раз из-за BigData, которая твердила, что люди не готовы тратить много денег на смартфон. В Nokia хотели подождать до того дня, когда смартфоны станут достаточно дешевыми, чтобы каждый мог их себе позволить — дождались, что называется.
Сейчас вы скажете: не, ну неужели интервью и исследования это никак не вскрыли? Внимание, вопрос: «В 2007-м вы бы заплатили 1000 баксов за телефон с доступом в интернет и другими функциями?» В те времена телефон, с которым можно было отправлять смс-ки, звонить и играть в Пакмана, был пределом мечтаний. Но стоило людям показать, как смартфон может изменить их жизнь, случился переворот. И теперь мы готовы брать кредиты ради N-цатого айфона. Люди непредсказуемо предсказуемы.
Проблема больших данных — они основаны на данных из прошлого. История — это классно, но мы редко усваиваем её уроки. Трудно и почти невозможно предсказать или создать будущее на основе данных из прошлого — на их основе можно только адаптироваться.
Другая проблема — управленцы часто имеют общее представление о том, как работает их бизнес. И кажется, будто чем больше данных, тем качественнее информация. Но 1 + 1 не всегда равно 2. Чем больше данных, тем больше вероятность того, что вы упустите возможность или примете неверное решение. Данные дают вам общее представление об общих вещах — но никак не о конкретном клиенте, персоне или решении.
Усреднение — не всегда лучший подход. Люди настолько зациклены на цифрах или количественных показателях, что ничего не видят снаружи. Даже когда вы показываете им четкие доказательства. Так мы подскаживаемся на иголочку количественной оценки, которая иногда вводит в заблуждение.
Триша Ван — одна из тех, кто рекомендовал компании Nokia выпустить смартфон, когда это ещё не было мейнстримом. Её специальность — технический этнограф, и в одном из своих выступлений на конференции TED она предложила послать к чёрту всю эту большую аналитику и сосредоточиться на «жирных данных» — ценных, не поддающихся количественной оценке, идеях реальных людей, которые могут сулить процветание и помогать принимать верные решения в условиях неопределенности.
Триша жила среди китайцев много лет и занималась своими этнографическими исследованиями. Наблюдая за мигрантами в интернет-кафе и работая уличным торговцем, она собрала множество фактов, которые подталкивали к выводу: даже нищебродам подавай дорогой смартфон.
Работая в Nokia, она всячески намекала: ребята, пора бы создать смартфон. Но идею отвергли — как раз из-за BigData, которая твердила, что люди не готовы тратить много денег на смартфон. В Nokia хотели подождать до того дня, когда смартфоны станут достаточно дешевыми, чтобы каждый мог их себе позволить — дождались, что называется.
Сейчас вы скажете: не, ну неужели интервью и исследования это никак не вскрыли? Внимание, вопрос: «В 2007-м вы бы заплатили 1000 баксов за телефон с доступом в интернет и другими функциями?» В те времена телефон, с которым можно было отправлять смс-ки, звонить и играть в Пакмана, был пределом мечтаний. Но стоило людям показать, как смартфон может изменить их жизнь, случился переворот. И теперь мы готовы брать кредиты ради N-цатого айфона. Люди непредсказуемо предсказуемы.
Проблема больших данных — они основаны на данных из прошлого. История — это классно, но мы редко усваиваем её уроки. Трудно и почти невозможно предсказать или создать будущее на основе данных из прошлого — на их основе можно только адаптироваться.
Другая проблема — управленцы часто имеют общее представление о том, как работает их бизнес. И кажется, будто чем больше данных, тем качественнее информация. Но 1 + 1 не всегда равно 2. Чем больше данных, тем больше вероятность того, что вы упустите возможность или примете неверное решение. Данные дают вам общее представление об общих вещах — но никак не о конкретном клиенте, персоне или решении.
Усреднение — не всегда лучший подход. Люди настолько зациклены на цифрах или количественных показателях, что ничего не видят снаружи. Даже когда вы показываете им четкие доказательства. Так мы подскаживаемся на иголочку количественной оценки, которая иногда вводит в заблуждение.
Усредненные решения могут вообще не существовать в природе. Например, если бы вы спроектировали кабину самолета, то поняли бы, что среднего типа телосложения не-бы-ва-ет. Поэтому из-за усредненных решений можно даже ввести в заблуждение.
В конце 1940-х годов ВВС США столкнулись с серьезной проблемой: пилоты не могли контролировать свои самолеты. На заре авиации с реактивными двигателями самолеты летали быстрее, а управляться с ними было сложнее — проблемы возникали настолько часто, что ВВС пришлось экстренно решать вопрос жизни и смерти. Пилоты никогда не знали, каким будет исход полёта — в худшие дни по 17 самолётов терпели крушение.
Командиры считали, что это были ошибки управления. Решение казалось разумным. Но инженеры выяснили, что пилоты ни при чем — после многих попыток найти причину проблемы, они обратили внимание на саму кабину.
Еще в 1926 году, когда были сделаны первые конструкции самолета, место пилота было стандартизировано. Инженеры измерили тело сотен пилотов и использовали среднее из этих данных, чтобы создать универсальную кабину. Этот стандарт использовался и дальше: сидения, расстояние до педалей, форма шлема и все остальное основывались на нём. Но в 1950 году инженеры снова попытались измерить все типы кузова и создать новый стандарт, который должен был уменьшить количество аварий. Не сработало.
А вот новобранец, 23-летний ученый, лейтенант Гилберт С. Дэниелс засомневался, что стандартизация — это хорошая идея. Он попал в Аэромедицинскую лабораторию, поскольку был знатоком физической антропологии — области, специализирующейся на анатомии человека.
В одном из своих исследований он сравнил руки 250 пилотов, где пытался связать их с телосложением человека. Но результаты показывали что-то другое. А усредненный результат его измерений вообще не был похож на индивидуальные размеры тела: не существовало среднего размера руки. А вообще, бывает ли усредненный пилот?!
В новом исследовании Дэниелс взял замеры 4063 пилотов. Проработал категории с разными средними: 1,6−1,75 м, 1,75−1,85 м и так далее. Но и на этот раз результаты подвели — усредненные значения не соответствовали реальности: из 4063 пилотов ни один человек не укладывался в эти параметры. У одного пилота длина руки может быть выше среднего, но длина ноги меньше среднего. У другого пилота может быть большая грудь, но маленькие бедра. Так что, если кабина самолета подходит усредненному персонажу — возможно, она никому не подходит.
Увы, тенденция всё мерить усредненными значениями — ловушка, в которую впадают многие. Практически невозможно найти «среднего» летчика, и не столько из-за каких-то уникальных черт в выбранной группе людей, сколько из-за вариативности размеров тела, которая характерна для всех людей.
Позже люди поняли, что среднего значения вообще не существует, и мы должны исходить из крайностей. После такого рода исследований и выводов авиационные инженеры того времени нашли решения, которые были дешевыми и простыми в применении. Они разработали регулируемые сиденья — и эта технология теперь стандарт даже для автомобилей.
В конце 1940-х годов ВВС США столкнулись с серьезной проблемой: пилоты не могли контролировать свои самолеты. На заре авиации с реактивными двигателями самолеты летали быстрее, а управляться с ними было сложнее — проблемы возникали настолько часто, что ВВС пришлось экстренно решать вопрос жизни и смерти. Пилоты никогда не знали, каким будет исход полёта — в худшие дни по 17 самолётов терпели крушение.
Командиры считали, что это были ошибки управления. Решение казалось разумным. Но инженеры выяснили, что пилоты ни при чем — после многих попыток найти причину проблемы, они обратили внимание на саму кабину.
Еще в 1926 году, когда были сделаны первые конструкции самолета, место пилота было стандартизировано. Инженеры измерили тело сотен пилотов и использовали среднее из этих данных, чтобы создать универсальную кабину. Этот стандарт использовался и дальше: сидения, расстояние до педалей, форма шлема и все остальное основывались на нём. Но в 1950 году инженеры снова попытались измерить все типы кузова и создать новый стандарт, который должен был уменьшить количество аварий. Не сработало.
А вот новобранец, 23-летний ученый, лейтенант Гилберт С. Дэниелс засомневался, что стандартизация — это хорошая идея. Он попал в Аэромедицинскую лабораторию, поскольку был знатоком физической антропологии — области, специализирующейся на анатомии человека.
В одном из своих исследований он сравнил руки 250 пилотов, где пытался связать их с телосложением человека. Но результаты показывали что-то другое. А усредненный результат его измерений вообще не был похож на индивидуальные размеры тела: не существовало среднего размера руки. А вообще, бывает ли усредненный пилот?!
В новом исследовании Дэниелс взял замеры 4063 пилотов. Проработал категории с разными средними: 1,6−1,75 м, 1,75−1,85 м и так далее. Но и на этот раз результаты подвели — усредненные значения не соответствовали реальности: из 4063 пилотов ни один человек не укладывался в эти параметры. У одного пилота длина руки может быть выше среднего, но длина ноги меньше среднего. У другого пилота может быть большая грудь, но маленькие бедра. Так что, если кабина самолета подходит усредненному персонажу — возможно, она никому не подходит.
Увы, тенденция всё мерить усредненными значениями — ловушка, в которую впадают многие. Практически невозможно найти «среднего» летчика, и не столько из-за каких-то уникальных черт в выбранной группе людей, сколько из-за вариативности размеров тела, которая характерна для всех людей.
Позже люди поняли, что среднего значения вообще не существует, и мы должны исходить из крайностей. После такого рода исследований и выводов авиационные инженеры того времени нашли решения, которые были дешевыми и простыми в применении. Они разработали регулируемые сиденья — и эта технология теперь стандарт даже для автомобилей.
Вывод: любите измерять все показатели «средним по больнице»?! Кажется, ваши данные вам лгут, и не всё так кристально чисто, как медицинский спирт в ординаторской. Вы сэкономили 8 минут.
Лучшая часть лета пролетела?! Только давайте без обобщений: сегодняшний день крут тем, что ланч уже прочитан, пятница близится к вечеру, а впереди ещё одни летние выходные (пока).