Человек покупающий и продающий - Николай Молчанов (2021)

Ну а в бизнесе симпатическую магию применяют для создания иллюзорных конкурентных преимуществ: «вот фотография директора с премьер-министром», «нобелевский лауреат назвал отрасль, где мы создаем стартап, очень перспективной». Все выглядит красиво. Все – правда. Однако ничего не говорит о реальных достоинствах компании.

Вообще иррациональные верования, наподобие веры в черных кошек и рассыпанной соли, можно создавать самостоятельно. Запоминайте три шага создания хорошего, работающего суеверия от Дэна Ариэли:

• Цена проведения ритуала для человека (или стоимость покупки) не должна быть слишком большой. Постучать по дереву, «чтобы не сглазить», – быстро и просто.

• Цена несоблюдения суеверия, напротив, высока – «годами будут преследовать несчастья».

• Результат от соблюдения или несоблюдения отдален во времени. Что-то случится, но не сразу. В силу этого невозможно объективно оценить работоспособность суеверия.

Генерирую пример. Если вы не напишете хвалебный отзыв об этой книге, у вас три года не будет хорошего секса[22].

Обман с помощью данных

А чего мелочиться? Давайте докажем, что наш продукт улучшает экологию, делает всех добрее и вообще – спасает мир лучше всех супергероев Marvel, вместе взятых.

Чтобы доказательство выглядело красивым и современным, будем опираться на big data. Ведь всегда найдутся данные, подтверждающие нашу точку зрения.

Я как-то прочел в одном «профильном» блоге пост о нейромаркетинге и лососе: «У мертвой рыбы были зафиксированы признаки активности в головном и спинном мозге… Открытие Беннета спровоцировало возникновение многочисленных размышлений и сомнений, и без того окружавших нейрофизиологию». Это пример качества научной информации, которая нас окружает. Автор вырвал откуда-то кусок текста и преподнес его в качестве сенсации. Хотя элементарная перепроверка показала бы совсем другую картину.

На самом деле в 2010 году Крейг Беннет действительно доказал, что мозг рыбы по-разному реагирует на фотографии людей. Результат удивителен сам по себе. Но совсем поразительным данные делал тот факт, что лосось в исследовании был дохлый.

Потому что на самом деле ученый пытался привлечь внимание к другой проблеме: анализ большого количества данных из огромного числа источников позволяет получить абсурдные, пусть и статистически достоверные сигналы.

Статистически значимую зависимость можно обнаружить между абсолютно разными вещами.

Тайлер Виджен, анализируя данные американской статистики, обнаружил, что расходы на космос и науку в США прямо связаны с числом умерших от удушения (корреляция 99 %). Чем больше букв в слове-победителе национального конкурса правописания США, тем больше людей погибает от укусов ядовитых пауков (корреляция – 80,6 %).

И так далее. Во множестве различных видов данных всегда найдутся какие-нибудь случайные корреляции. Индекс S & P500 растет, если на обложке журнала Sports Illustrated размещено фото полуобнаженной американки, а не девушки другой национальности. Доля браузера Internet Explorer в США снижается вместе с количеством убийств.

При достаточном терпении всегда можно найти интересные данные, выгодные для нашего продукта, и запихнуть их в рекламный текст.

Порой причина искажений – влияние третьего фактора, который упускается из виду. Так, существует положительная корреляция между уровнем продаж мороженого и числом людей, утонувших в бассейнах. Мороженое ведет к гибели? Нет, просто в расчет не берется фактор температуры. Люди едят мороженое летом. Купаются и тонут тоже летом.

Найдя связь между двумя характеристиками продукта, не бегите ломать и заново строить. Присмотритесь – есть ли причинно-следственная зависимость?