Данила Колесников
Всё это уже написано

Как устроена эта книга. Это история двух с лишним лет в жизни небольшого завода. Герой — Артём Соколов, инженер, который семь лет назад основал компанию «Вектор»: сорок человек, один цех, датчики давления для промышленности. Рядом с ним — племянник Митя, четырнадцать лет, которого мать в первое лето отправила «на практику к дяде, чтобы не сидел в телефоне»; Митя остался на три лета — летом на заводе, в учебный год по выходным. Каждый раз, когда Артём наступает на грабли, Митя спрашивает «почему?», и Артёму приходится объяснять так, чтобы понял восьмиклассник.

Все люди и события в книге вымышлены. Все научные факты — нет. У каждого из пятидесяти законов в приложении проставлена честная оценка надёжности: что подтверждено сотнями повторов в разных странах, что держится на одной красивой статье, а что оказалось мифом. Там, где наука сомневается или где красивый «закон» не подтвердился, я говорю об этом прямо: в бизнесе вредно не только незнание, но и знание того, что на самом деле неправда.

Пролог. Хороший инженер, плохой предприниматель

В восемь утра первого июня Артём стоял у окна своего кабинета и смотрел, как во двор заезжает фура с китайскими корпусами, и думал о том, что, кажется, ничего не понимает.

Семь лет назад он ушёл с большого завода, где был ведущим инженером по автоматике, и открыл «Вектор». Он умел проектировать датчики. Умел паять, программировать контроллеры, читать осциллограф как открытую книгу. Он думал, что бизнес — это то же самое, только со счетами вместо схем.

Но датчики он делал хорошо, а деньги текли странно. В марте был лучший месяц за всю историю — три миллиона чистыми. В апреле — минус четыреста тысяч. Никто ничего не менял. Лучший продавец, которого он в феврале повысил до руководителя отдела, за три месяца развалил отдел. Сроки по новому продукту сорвались на пять месяцев, хотя план составляли всей командой и «с запасом». А цех, где стоял новенький станок с ЧПУ за восемь миллионов, почему-то выпускал не больше, чем до его покупки.

— Дядь Артём, а чё ты такой грустный? — Митя вошёл без стука, в наушниках, с бутербродом. — Мама сказала, ты меня всему научишь.

— Я пока сам учусь, Мить.

Артём не знал ещё, что следующие два с лишним года он будет учиться не бизнесу — а тому, что за сто пятьдесят лет накопила наука о том, как люди принимают решения, как ведут себя числа и как устроены системы. И что почти все его ошибки были описаны в научных журналах задолго до его рождения.

Эта книга — про них.

ЧАСТЬ I. ЛОВУШКИ В ГОЛОВЕ

Почему мозг предпринимателя работает против него

Глава 1. Сто рублей, которые весят по-разному

Первый урок Артём получил в понедельник, на переговорах с крупным клиентом — металлургическим комбинатом.

Он привёз новую модель датчика, которая служила вдвое дольше старой. Он честно рассказал: «Наш датчик стоит на пятнадцать процентов дороже, зато ресурс — четыре года вместо двух». Закупщик кивнул, записал, и сказал, что подумает. Артём знал, что значит «подумает».

Вечером он рассказывал об этом Мите, и тот вдруг спросил:

— А ты им сказал, сколько они теряют на старых?

— В смысле — теряют?

— Ну, старый датчик ломается через два года. Пока его меняют, линия стоит. Это же деньги. Ты сказал, сколько они сэкономят. А сколько теряют сейчас — не сказал.

Артём посмотрел на племянника с интересом. Митя, сам того не зная, только что сформулировал одно из главных открытий психологии XX века.

Что открыли Канеман и Тверски

В 1979 году два психолога, Даниэль Канеман и Амос Тверски, опубликовали статью, которая потом принесла Канеману Нобелевскую премию по экономике. Называлась она «Теория перспектив», и главная мысль в ней была простой и разрушительной для всей классической экономики.

Экономисты до этого считали, что человек оценивает деньги «объективно»: сто рублей — это сто рублей, неважно, нашёл ты их или потерял. Канеман и Тверски показали: это неправда. Потеря ста рублей ощущается примерно вдвое болезненнее, чем радость от находки ста рублей. Мы не считаем от нуля — мы считаем от «точки отсчёта», от того, что у нас уже есть. И всё, что ниже этой точки, — потеря — бьёт по нам гораздо сильнее.

Проверить это просто. Представь, Митя, что тебе предлагают игру: бросаем монету, если орёл — ты выигрываешь тысячу рублей, если решка — платишь тысячу. Сыграешь?

— Не-а. Стрёмно.

— А ведь математически игра честная. Выигрыш равен проигрышу. Но большинство людей откажется, пока выигрыш не станет раза в два больше проигрыша — тысяча против двух. Вот это «в два раза» и есть неприятие потерь.

В 2020 году группа учёных из девятнадцати стран повторила оригинальные эксперименты Канемана и Тверски на четырёх тысячах человек. Воспроизвелось почти всё. Это не «психологическая гипотеза», это одно из самых надёжных открытий о человеческом поведении.

Как это применил Артём

Через неделю он снова поехал на комбинат. Но презентацию переписал.

Раньше: «Наш датчик служит четыре года вместо двух, вы сэкономите на замене».

Теперь: «Каждые два года ваша линия останавливается на смену датчика. Простой линии — по вашим же данным — восемьсот тысяч в сутки. Сейчас вы теряете эти деньги дважды за четыре года. С нашим датчиком — один раз».

Тот же факт. Та же экономика. Но теперь закупщик видел не абстрактную «выгоду когда-нибудь», а конкретную потерю, которая происходит с ним прямо сейчас. Контракт подписали через три недели.

Грабли

Артём, вдохновившись, попытался применить это же к скидкам: «Не купите сегодня — потеряете скидку». Не сработало. Оказалось, что для маленьких сумм неприятие потерь почти исчезает — это показали более поздние исследования. Мозг не бьёт тревогу из-за потери в пятьсот рублей. Бьёт — из-за потери линии на сутки.

И ещё: не пытайтесь «давить на потери» профессионалам грубо. Закупщик комбината — не студент в лабораторном эксперименте. Если он почувствует манипуляцию, он не просто не купит, он перестанет доверять.

Глава 2. Первое число решает всё

— Дядь Артём, а почему у нас три тарифа на сервис?

— Чтобы клиент мог выбрать.

— А почему самый дорогой на первом месте в презентации? Его же никто не берёт.

— Его никто и не должен брать.

Митя посмотрел непонимающе. Артём налил себе кофе и рассказал историю про колесо фортуны.

Эксперимент с колесом

В 1974 году Тверски и Канеман провели эксперимент, который сейчас выглядит почти издевательским. Они крутили перед людьми колесо с числами от 0 до 100 — но колесо было подкручено и останавливалось либо на 10, либо на 65. Потом спрашивали: «Как вы думаете, какой процент африканских стран входит в ООН — больше или меньше выпавшего числа? А сколько точно?»

Те, кому выпало 10, отвечали в среднем «25%». Те, кому выпало 65, — «45%».

Случайное число. Колесо фортуны. Никакого отношения к ООН. И всё равно оно «притянуло» к себе ответы, как якорь притягивает лодку. Отсюда и название — эффект якоря.

В 2014 году это проверили заново в тридцати шести лабораториях по всему миру, в проекте Many Labs. Эффект не просто подтвердился — он оказался даже сильнее, чем в оригинале.

Как это работает на заводе

— Так вот, Мить. Самый дорогой тариф — это якорь. Когда клиент видит «Премиум — 240 тысяч в год», а потом «Стандарт — 90 тысяч», девяносто кажется разумной ценой. Если бы я показал сначала «Базовый — 30 тысяч», то девяносто выглядело бы грабежом.

— То есть Премиум — это как колесо, которое остановилось на 65?

— Именно.

Артём пользовался якорем и в переговорах: всегда называл цифру первым. Кто первым назвал число — тот задал точку, вокруг которой пойдёт торг. Опытные закупщики это знают и стараются вынудить поставщика «назвать вашу цену» первым, чтобы потом от неё сбивать. Артём научился отвечать: «Наша цена зависит от объёма. Какой объём вы планируете?» — и заставлял клиента назвать цифру первым.

Грабли

Якорь работает не всегда одинаково. Когда речь о «фактах» — сколько стран в ООН, сколько лет Ганди прожил — якорь мощный. Когда речь о том, сколько человек готов заплатить за вещь, — эффект слабее и капризнее. Так что «завышенная цена в прайсе» не гарантирует, что клиент согласится на чуть меньшую. Она лишь сдвигает ожидания — а дальше работают качество, репутация и альтернативы.

Глава 3. Стакан наполовину полон — или наполовину пуст

Артём сидел над отчётом для совета учредителей. Надо было написать про надёжность новой линии. Он написал: «Доля брака — 5%».

Митя, заглянув через плечо, сказал:

— Ну, пять процентов. Нормально вроде.

— А если я напишу «95% изделий проходят контроль с первого раза»?

— О, это круто звучит.

— Это одно и то же.

— …Да, но звучит по-разному.

Азиатская болезнь

В 1981 году Тверски и Канеман описали задачу, которую до сих пор разбирают на всех курсах по принятию решений. Представьте эпидемию, от которой погибнут 600 человек. Есть две программы борьбы:

Программа А: 200 человек будут спасены.

Программа Б: с вероятностью 1/3 будут спасены все 600, с вероятностью 2/3 — никто.

Большинство выбирало А — верное спасение двухсот.

Потом тем же людям давали те же программы, но описанные иначе:

Программа В: 400 человек умрут.

Программа Г: с вероятностью 1/3 не умрёт никто, с вероятностью 2/3 умрут все 600.

И большинство выбирало Г — рискованный вариант.

Но программа А — это то же самое, что В. А Б — то же, что Г. Ничего не изменилось, кроме рамки: спасены/умрут. Когда рамка про выигрыш — люди не хотят рисковать. Когда рамка про потерю — готовы рискнуть всем.

Это называется эффект фрейминга, от английского frame — рамка. Одна и та же картина в разной рамке смотрится по-разному.

Как это применял Артём

В отчётах: «95% с первого раза» вместо «5% брака» — причём это не обман, обе цифры честные.

В договорах: не «штраф за просрочку», а «скидка за досрочную оплату». Экономически то же, но платят охотнее.

В цехе: не «мы потеряли 3% от плана», а «мы выполнили 97% плана и вот что мешало трём процентам».

Грабли

Фрейминг — самый соблазнительный и самый опасный инструмент из всех. Соблазн — переписать неприятную правду в приятную рамку и надеяться, что никто не заметит. Артём однажды попробовал так «переупаковать» серьёзный дефект в отчёте клиенту. Клиент заметил. Ушёл. Профессиональный закупщик читает отчёты годами и мгновенно чувствует, когда рамкой пытаются прикрыть суть. Рамка — для подачи честного факта, а не для его подмены.

Глава 4. Шесть кнопок, которые нажимают на людей

В июле «Вектор» поехал на отраслевую выставку. Стенд рядом принадлежал конкуренту — и там стояла очередь. У Артёма было пусто. Он подошёл посмотреть, чем берут соседи.

На стене — логотипы двадцати клиентов и надпись «Нам доверяют». На столе — бесплатные измерители, которые дарили каждому, кто оставил визитку. Ведущий стенда представлялся: «Кандидат технических наук, двадцать лет в метрологии». Табличка: «Спецпредложение выставки — только до конца дня».

— Дядь Артём, они как будто из учебника всё делают.

— Они и делают из учебника. Из учебника Чалдини.

Психология влияния

Роберт Чалдини — американский психолог, который в восьмидесятые годы несколько лет тайно работал в отделах продаж, у страховщиков, у сборщиков пожертвований. Он хотел понять, какими приёмами профессионалы заставляют людей говорить «да». В 1984 году он выпустил книгу «Психология влияния», где свёл всё к шести принципам:

Взаимность. Если тебе что-то дали — ты чувствуешь долг. Бесплатный измеритель на стенде — это не подарок, это крючок.

Обязательство и последовательность. Если ты уже сказал маленькое «да», тебе трудно потом сказать «нет». Оставил визитку — уже чуть-чуть «свой».

Социальное доказательство. Если все делают так — значит, это правильно. Двадцать логотипов на стене говорят: «Умные люди уже выбрали».

Авторитет. Кандидат наук в белой рубашке звучит убедительнее, чем парень в футболке.

Симпатия. Мы покупаем у тех, кто нам нравится и на кого мы похожи.

Дефицит. «Только до конца дня» — и мозг включает панику: упустишь!

Позже Чалдини добавил седьмой — единство: «мы с вами одной крови» (из одного города, одного вуза, одной отрасли).

— И это работает? — спросил Митя.

— Смотри на очередь.

Честное применение

Артём не стал копировать соседа один в один. Он разобрал приёмы и оставил те, которые мог применить честно:

Социальное доказательство: попросил трёх реальных клиентов записать короткие видеоотзывы. Не «нам доверяют» абстрактно, а «главный метролог такого-то завода говорит вот что».

Взаимность: вместо бесплатного гаджета — бесплатный аудит измерительной системы на предприятии клиента. Дорого для «Вектора», но после аудита клиент уже знал команду, а команда знала проблемы клиента.

Авторитет: не «кандидат наук», а честные результаты испытаний в независимой лаборатории.

Дефицит — настоящий: «В этом квартале у нас есть мощность на четыре внедрения. Три заняты».

Грабли

Здесь надо быть аккуратным с наукой. Принципы Чалдини — это скорее удачная классификация наблюдений, чем строго доказанные законы. Взаимность, социальное доказательство и дефицит подтверждены лучше всего. Остальное сильно зависит от культуры и ситуации.

И главное: в бизнесе «для своих», где все друг друга знают, фальшивый приём стоит дороже, чем принёс. Фейковое «только сегодня» закупщик комбината проверит одним звонком — и больше никогда не поверит ни одному слову.

Глава 5. Моя кружка дороже твоей

— Дядь, а почему ты предлагаешь клиентам ставить датчики на тест бесплатно на месяц? Это же убыток — потом снимать, везти обратно.

— А ты представь, что тебе дали телефон на месяц. Прошёл месяц. Легко отдашь?

— …Не очень.

— Вот и они не очень.

Эксперимент с кружками

В 1990 году Канеман, Джек Кнетч и Ричард Талер (тоже будущий нобелевский лауреат) провели опыт, который с тех пор повторяли сотни раз. Половине студентов раздали кружки с эмблемой университета. Другой половине — не дали ничего. Потом спросили владельцев: за сколько продадите? А остальных: за сколько купите?

Владельцы просили примерно вдвое больше, чем покупатели готовы были дать. За обычную кружку, которую они получили десять минут назад.

Это эффект владения: как только вещь становится «моей», её ценность в моих глазах подскакивает. Не потому что она стала лучше — потому что теперь её потеря была бы потерей. (Узнаёшь неприятие потерь из первой главы? Оно самое.)

Как это работало на «Векторе»

Бесплатный тестовый месяц — это не убыток. Это превращение «чужого датчика» в «наш датчик» в голове клиента. Через месяц технолог, который уже привык к показаниям на экране, уже настроил под них свои процессы, воспринимает возврат как потерю. Конверсия из «теста» в покупку у «Вектора» — семьдесят процентов.

Второй приём — персонализация: клиент сам выбирает цвет корпуса, сам вводит название линии в интерфейсе. Вещь, в которую вложил хоть чуть-чуть себя, ощущается «своей» сильнее.

Грабли

Эффект слабее, чем кажется, если человек — профессиональный торговец, который покупает вещь для перепродажи: для него она не «своя», а «товар». И часть эффекта в оригинальных опытах объяснялась просто неопытностью студентов в торгах. Так что не стройте всю стратегию на тестовых периодах для дистрибьюторов — работает на конечных пользователях.

Глава 6. «Мы уже столько вложили»

Самый тяжёлый разговор года случился в августе.

Полтора года назад «Вектор» начал разрабатывать беспроводной датчик. Потратили шесть миллионов. Разработка встала: чип, на который рассчитывали, сняли с производства, замена требовала переделки половины схемы. Ещё год и ещё четыре миллиона — и не факт, что успеют раньше конкурента, который уже вышел на рынок.

На совещании главный инженер сказал: «Мы не можем бросить. Шесть миллионов выброшены в никуда».

И Артём поймал себя на том, что согласен. Бросить — значит признать, что шесть миллионов сгорели зря.

Вечером он рассказывал об этом Мите, и тот сказал странную вещь:

— А эти шесть миллионов — они вернутся, если вы продолжите?

— Нет.

— А если бросите?

— Тоже нет.

— Тогда какая разница?

Самолёт-невидимка

Артём вспомнил классический эксперимент 1985 года. Психологи Хэл Аркес и Кэтрин Блумер описали людям ситуацию: «Вы — президент авиакомпании. Вы вложили 10 миллионов в разработку самолёта-невидимки. Проект готов на 90%. И тут конкурент выпускает самолёт лучше и дешевле. Вложить последний миллион и достроить?»

85% сказали «да, достроить».

Другой группе описали то же самое, но без слов про уже вложенные девять миллионов: «Есть идея потратить миллион на самолёт, который заведомо хуже конкурентного». «Да» сказали 10%.

Одно и то же решение. Одна и та же будущая выгода (никакой). Но упоминание о прошлых тратах поменяло ответ в восемь раз.

Это ошибка невозвратных затрат. Деньги, которые уже потрачены, не вернутся ни при каком решении. Значит, для будущего они не должны иметь значения. Но мозг устроен иначе: бросить — значит признать потерю (снова она!), а продолжать — значит ещё можно «отыграться».

Как в казино. Проигравший продолжает, «потому что уже столько проиграл».

Что сделал Артём

Он ввёл правило, которое назвал «нулевая база»: любое решение о продолжении проекта принимается так, будто проект начинают с нуля сегодня. Вопрос не «жалко ли шести миллионов», а «вложил бы я четыре миллиона в проект с такими шансами, если бы начинал сейчас?»

Ответ был — нет. Проект закрыли. Наработки по антеннам и питанию пошли в другой продукт — это единственное, что реально можно было спасти.

И ещё: для всех новых разработок стали заранее прописывать «стоп-условия»: если к такой-то дате нет прототипа с такими-то характеристиками — проект пересматривается. Гораздо легче остановиться, когда правило остановки написано до того, как в дело вмешались эмоции.

Грабли

Наука здесь честно признаёт: эффект реален, но измерять его сложно. Полевые опыты страдают тем, что люди сами выбирают, во что вкладываться. В 2025 году показали, что классические «сценарии» невозвратных затрат ненадёжны как измерительный инструмент. Это не отменяет главного правила: вложенное вчера не аргумент для завтрашних решений.

Глава 7. Почему план всегда врёт

— Помнишь, ты говорил, что новый продукт опоздал на пять месяцев? — спросил Митя. — Вы плохо планировали?

— Мы планировали очень хорошо. Всей командой, по всем задачам, с запасом двадцать процентов.

— И всё равно?

— И всё равно.

Ошибка планирования

Это открытие тоже принадлежит Канеману и Тверски, и оно почти обидное: люди систематически недооценивают, сколько времени и денег займёт дело — даже когда знают, что все их прошлые планы срывались.

Канеман описывал случай из собственной жизни. Он с коллегами писал учебник. Спросил каждого: сколько ещё осталось? Ответы — от полутора до двух с половиной лет. Потом спросил самого опытного: а сколько обычно занимают такие проекты у других команд? Тот подумал и ответил: семь-десять лет, и сорок процентов команд вообще не заканчивают. Учебник вышел через восемь лет.

Почему так? Когда мы планируем, мы смотрим изнутри: вот задачи, вот сроки, вот наши умные люди. Мы представляем, как всё пойдёт по плану. Но мы не можем представить то, чего не знаем: поставщик подведёт, ключевой инженер заболеет, чип снимут с производства. Каждая такая неожиданность маловероятна. Но их так много, что какая-нибудь случится почти наверняка.

Взгляд снаружи

Решение, которое предложил Канеман, называется «взгляд снаружи» (outside view). Не спрашивай «сколько займёт наш проект». Спрашивай: «сколько заняли похожие проекты у нас и у других?» И бери эту статистику, а не собственный оптимизм.

Артём поднял все разработки «Вектора» за семь лет. Средний срыв срока — 70%. Не 20%. Теперь, когда команда оценивает новый проект в шесть месяцев, в план на совет учредителей идёт десять. Команда обижается. Совет — впервые за годы — получает точные сроки.

Грабли

«Добавить запас двадцать процентов» не лечит. Запас берётся из головы — а голова и есть источник ошибки. Лечит только внешняя статистика реальных прошлых проектов. Если у вас её нет — заведите таблицу: план/факт по каждому проекту. Через год у вас будет самый ценный инструмент планирования в компании.

Глава 8. Когда цель убивает смысл

В сентябре Артём решил навести порядок в сервисе. Инженеры сервисной службы работали медленно, клиенты жаловались. Он ввёл премию: за каждую закрытую заявку — бонус.

Через месяц число закрытых заявок выросло вдвое. Жалобы клиентов тоже выросли вдвое.

Артём полез разбираться. Оказалось, инженеры научились закрывать одну проблему тремя заявками: «диагностика», «замена», «проверка». А сложные заявки, за которые бонус такой же, как за простые, откладывали в дальний ящик.

— Они жулики? — спросил Митя.

— Нет. Они нормальные люди, которым я дал ненормальную цель.

Закон Гудхарта

В 1975 году британский экономист Чарльз Гудхарт, работая в Банке Англии, заметил: как только правительство начинает управлять экономикой по какому-то показателю, этот показатель перестаёт отражать реальность. Позже антрополог Мэрилин Стрэтерн сформулировала это одной фразой:

«Когда мера становится целью, она перестаёт быть хорошей мерой».

Почти одновременно американский социолог Дональд Кэмпбелл описал то же самое про школьные тесты: чем больше от результатов теста зависят премии учителей, тем больше учителя учат «сдавать тест», а не предмету.

Знаменитый (возможно, легендарный) пример — «эффект кобры». В колониальной Индии британцы платили за каждую убитую кобру. Индийцы стали кобр разводить. Когда выплаты отменили — выпустили всех.

Показатель «закрытые заявки» был хорошей мерой работы сервиса — пока никто не пытался её максимизировать. Как только за неё стали платить, люди начали оптимизировать число, а не работу.

Что сделал Артём

Одну метрику заменил на связку: скорость закрытия + повторные обращения по той же проблеме в течение месяца + оценка клиента. Обмануть три показателя одновременно гораздо сложнее, чем один. И добавил то, что нельзя посчитать: раз в месяц сам обзванивал пять случайных клиентов.

Грабли

Закон Гудхарта — не про то, что метрики плохи. Он про то, что любая метрика, к которой привязаны деньги, со временем начинает «играть» против вас. Это не вопрос «если», а вопрос «когда». Поэтому метрики надо периодически менять и всегда дополнять взглядом живого человека.

Глава 9. Два эффекта, в которые верят все — и которые не совсем правда

К концу первой части Артём начал думать, что психология — это набор надёжных законов. Митя нашёл в интернете ещё два и принёс:

— Тут пишут про эффект Даннинга–Крюгера: самые тупые считают себя самыми умными. И про парадокс выбора: если вариантов слишком много, люди ничего не покупают. Это же тоже наука?

— Это самое интересное, Мить. Это наука, которая сама себя проверила — и передумала.

Даннинг–Крюгер: красивый график, который рисуется сам

В 1999 году Джастин Крюгер и Дэвид Даннинг дали студентам тест на логику, а потом попросили оценить свой результат. Слабые студенты сильно переоценивали себя. Сильные — чуть недооценивали. Получился красивый график, который потом разошёлся по миллионам презентаций как «гора глупости»: чем меньше знаешь, тем увереннее.

Проблема в том, что такой график получается сам по себе — даже на случайных данных. В 2016–2017 годах Эдвард Нуфер с коллегами, а в 2020 — Жиль Жиньяк и Марцин Зайенковский показали: если взять любые оценки, где реальный балл входит и в одну ось, и в другую, и добавить обычную случайность, то «слабые переоценивают, сильные недооценивают» получается автоматически. Это статистический артефакт — та самая регрессия к среднему, о которой будет вторая часть.

Это не значит, что самоуверенных дураков не существует. Это значит, что специального эффекта «некомпетентные особенно самоуверенны», скорее всего, нет. Просто все люди плохо оценивают себя, и это одинаково для всех уровней.

Парадокс выбора: джем, который не повторился

В 2000 году Шина Айенгар и Марк Леппер поставили в калифорнийском супермаркете стол с джемами. В один день — 24 сорта, в другой — 6. К большому столу подходили чаще (60% против 40%), но покупали — намного реже: 3% против 30%. Отсюда родилась идея: слишком большой выбор парализует.

В 2010 году Бенджамин Шайбехенне с коллегами собрали все эксперименты на эту тему — пятьдесят штук — и посчитали средний эффект. Он оказался практически нулевым. В одних условиях большой выбор мешал, в других — помогал, в среднем — ничего. Повторный «джемовый» опыт в немецком супермаркете эффекта не показал вовсе.

— Значит, всё враньё? — спросил Митя.

— Нет. Значит, эффект есть, но не «всегда», а «при определённых условиях»: когда варианты похожи друг на друга, когда человек не разбирается в теме, когда цена ошибки высока. У нас три тарифа вместо двенадцати — это правильно. Но не потому, что «наука доказала», а потому, что для наших клиентов, которые не хотят разбираться в двенадцати вариантах, это удобнее. Это надо проверять на своих клиентах, а не верить джему.

Урок первой части

Так Артём вывел правило, которое потом применял ко всей «психологии для бизнеса»: красивый одиночный эксперимент — это гипотеза. Закон — это то, что повторили много раз, в разных странах, разные люди. Неприятие потерь, якорь, фрейминг, ошибка планирования — повторили. Даннинг–Крюгер и парадокс выбора — нет.

Теперь ему предстояло понять, почему в марте было плюс три миллиона, а в апреле минус четыреста тысяч. И оказалось, что ответ — не в психологии, а в статистике.

ЧАСТЬ II. ЧИСЛА УМЕЮТ ВРАТЬ

Как не обмануться собственными отчётами

Глава 10. Лучший месяц, за которым всегда приходит худший

— Так что было в марте? — спросил Митя. — Почему три миллиона, а потом провал?

Артём достал таблицу продаж за семь лет. Восемьдесят четыре месяца. Он попросил Митю найти все месяцы, где выручка была рекордной, и посмотреть, что было в следующем.

— Почти всегда меньше, — сказал Митя через десять минут. — Из двенадцати рекордных месяцев в одиннадцати следующий был хуже.

— А теперь найди самые провальные.

— …После них почти всегда лучше.

— Вот. И знаешь, что самое смешное? Я после каждого рекорда хвалил отдел продаж, а после каждого провала — ругал. И каждый раз убеждался: похвалил — стало хуже, поругал — стало лучше. Семь лет верил, что ругать полезнее.

Гальтон и высокие отцы

В 1886 году Фрэнсис Гальтон, двоюродный брат Дарвина, измерил рост нескольких сотен родителей и их взрослых детей. Он ожидал, что у очень высоких родителей будут очень высокие дети. Оказалось — да, дети выше среднего, но ниже родителей. А у очень низких родителей дети — ниже среднего, но выше родителей. Все тянулись к середине. Гальтон назвал это «регрессией к посредственности».

Почему так? Потому что рост — это гены плюс случайность. Очень высокий человек — это, скорее всего, хорошие гены плюс повезло. Гены он передаст, а везение — нет. Значит, ребёнок в среднем будет чуть ниже.

То же самое с продажами. Рекордный месяц — это хорошая работа плюс удача: крупный клиент случайно закрыл сделку именно в марте, конкурент случайно сорвал поставку. Работа останется, удача — нет. Апрель обречён быть хуже.

Это регрессия к среднему. Она не требует никакой причины. Она просто следует из того, что в любом результате есть доля случайности.

Урок, который стоил Артёму семи лет

Канеман рассказывал, как он объяснял это инструкторам израильских ВВС. Инструкторы говорили: «Когда курсант делает отличный полёт и мы его хвалим — следующий полёт хуже. Когда делает плохой и мы кричим — следующий лучше. Значит, крик работает, похвала нет». Канеман нарисовал им на доске регрессию к среднему: отличный полёт — это умение плюс удача; следующий будет ближе к среднему независимо от того, что скажет инструктор.

— То есть ты семь лет зря ругал продажников?

— Я семь лет награждал и наказывал случайность. И людей, которые под неё попали.

Что сделал Артём

Перестал реагировать на отдельные месяцы. Смотрит на скользящее среднее за квартал. Хвалит и ругает за то, что человек сделал — количество встреч, качество предложений, — а не за то, что с ним случилось.

Грабли

Регрессия к среднему — не «всё вернётся на круги своя». Если вы реально что-то улучшили — среднее тоже сдвинется. Она лишь говорит: не приписывайте одиночному всплеску или провалу причину, пока не увидели, что он держится.

Глава 11. Самолёты, которые не вернулись

В октябре Артём решил заняться «лучшими практиками». Он собрал пять самых успешных клиентов «Вектора» — тех, кто покупает больше всех, — и стал искать, что у них общего. Оказалось: все пришли через личную рекомендацию, все начинали с маленького пилота, все имели в штате «своего» метролога.

Вывод напрашивался: искать клиентов через рекомендации, предлагать пилоты, целиться в заводы с метрологами.

Митя, который за четыре месяца уже кое-что понимал, спросил:

— А те, кто пришёл через рекомендацию, попробовал пилот и всё равно не купил, — их сколько?

Артём открыл базу. Таких было двадцать три.

Абрахам Вальд и броня

В 1943 году американские военные обратились к математикам: бомбардировщики возвращаются с задания все в пробоинах, надо укрепить броню — но броня тяжёлая, всё не укрепишь. Куда ставить? Военные предлагали очевидное: туда, где больше всего дырок — крылья, хвост, фюзеляж.

Математик Абрахам Вальд сказал: нет. Ставить надо туда, где дырок нет — в двигатели и кабину. Потому что вы видите только самолёты, которые вернулись. Дырки в крыльях — не смертельны, с ними возвращаются. А самолёты с дырками в двигателе вы не видите: они не вернулись.

Это ошибка выжившего. Мы делаем выводы по тем, кто выжил, — потому что только их и видно. А правда часто написана на тех, кого нет.

Как это касалось «Вектора»

Артём смотрел на пять успешных клиентов и видел рекомендации и пилоты. Но двадцать три неуспешных тоже пришли по рекомендации и попробовали пилот. Значит, рекомендация и пилот — не причина успеха. Это просто то, что было у всех, кто до «Вектора» вообще дошёл. Настоящая разница между пятью и двадцатью тремя оказалась в другом: у пяти покупателей оборудование «Вектора» стояло на линии, простой которой стоил больше миллиона в сутки. У остальных — на линиях, где простой был дёшев, и дорогой датчик им был просто не нужен.

— Так это же всё меняет! — сказал Митя. — Надо искать не «заводы с метрологами», а «дорогие линии».

— Именно. И я бы это никогда не увидел, если бы смотрел только на тех, кто купил.

Где ещё прячется ошибка выжившего

Книги про успех. «Все великие предприниматели бросили университет» — а сколько бросивших университет не стали великими? Их не приглашают писать книги.

«Раньше делали на века». Столетний дом кажется крепким — потому что тысяча хлипких домов того же года давно снесены.

Опросы клиентов. Опрашивать тех, кто остался, о том, что им нравится, — бесполезно. Надо спрашивать тех, кто ушёл, почему ушли.

Что сделал Артём

Завёл в CRM обязательную графу для каждой потерянной сделки: причина отказа, со слов клиента. Раз в квартал читает эти причины. Это самый полезный отчёт в компании.

Грабли

Не всякая разница между успешными и неуспешными — причина. Найдя её, вы получаете гипотезу, а не вывод: проверять всё равно придётся экспериментом (глава 15) или хотя бы честным сравнением похожих клиентов.

Ушедшие тоже врут — но иначе. «Дорого» в графе отказа означает что угодно: не поверил, не понял, не было бюджета, обиделся на менеджера. Причину отказа стоит уточнять голосом, а не принимать первую формулировку.

Самых важных не видно вовсе. Тех, кто даже не дошёл до разговора, нет ни в какой базе. Иногда единственный способ их найти — спросить у тех, кто ушёл к конкуренту, почему они вообще начали смотреть.

Глава 12. Мороженое и утопленники

— Дядь, смотри, — Митя показал таблицу. — Клиенты, которые пользуются приложением для телефона, покупают в три раза больше. Надо всех заставить поставить приложение!

— А почему они пользуются приложением?

— Потому что удобно?

— Или потому что это крупные заводы с большим штатом, которым вообще всё нужно — и приложение, и датчики, и сервис?

Митя задумался.

Корреляция и причина

Летом продажи мороженого растут. Летом больше людей тонет. Значит ли это, что мороженое вызывает утопления? Нет — лето вызывает и то, и другое.

Это классический пример того, что корреляция — не причинность. Если две вещи меняются вместе, есть как минимум четыре объяснения:

А вызывает Б (приложение → больше покупок).

Б вызывает А (те, кто много покупает, ставят приложение, чтобы следить за заказами).

Есть третье В, которое вызывает и А, и Б (крупный завод → и приложение, и покупки).

Случайное совпадение.

И только первое из четырёх — то, что хочется увидеть.

Как это проверить

Единственный надёжный способ отличить причину от совпадения — эксперимент. Взять сто похожих клиентов, случайно разделить пополам, одной половине активно предлагать приложение, другой — нет, и через полгода сравнить продажи. Об этом — глава 15.

«Вектор» проверил. Оказалось — вариант 3: приложение ставили те, кто и так покупал много. Само приложение продажи не увеличивало. Артём сэкономил бюджет на «принудительное внедрение приложения», который уже был почти согласован.

Грабли

Самая опасная ситуация — когда корреляция подтверждает то, во что вы и так верили. Тогда мозг перестаёт искать другие объяснения. Правило: чем больше корреляция вам нравится, тем сильнее надо её проверять.

Глава 13. Двенадцать лидов — это не статистика

В ноябре продажник Игорь пришёл с новостью: «Новый скрипт звонка работает! Из двенадцати звонков — четыре встречи. Раньше было одна-две!»

Артём хотел обрадоваться. Потом вспомнил регрессию к среднему и ошибку выжившего — и спросил:

— А сколько звонков надо сделать, чтобы я тебе поверил?

— Ну… двенадцать же уже.

— Мить, объясни ему.

Закон больших чисел

В 1713 году вышла книга Якоба Бернулли «Искусство предположений» — он умер за восемь лет до этого, и книгу издал племянник. В ней Бернулли доказал то, что теперь называют законом больших чисел: чем больше раз ты повторяешь случайный опыт, тем ближе средний результат к истинной вероятности.

Подбрось монету десять раз. Легко может выпасть семь орлов — 70%. Подбрось тысячу раз — будет примерно 500, и отклонение больше 55% уже редкость. Монета не изменилась. Изменилось количество бросков.

— Смотри, Игорь, — сказал Митя, который к ноябрю уже вполне освоился. — Если настоящая конверсия скрипта, скажем, 20%, то из двенадцати звонков четыре встречи — это просто как семь орлов из десяти. Бывает. А чтобы отличить 20% от 30%, надо звонков двести, не меньше.

— Так это два месяца!

— Значит, через два месяца и узнаем.

Закон малых чисел

Канеман и Тверски дали этой ошибке ироничное название: «закон малых чисел». Люди верят, что маленькая выборка ведёт себя как большая. Что если в трёх сделках подряд клиент попросил скидку — значит, «все просят скидку». Что если два инженера из нового вуза оказались слабыми — «в этом вузе не учат».

Из закона больших чисел вытекает и обратное: чем меньше выборка, тем экстремальнее результаты. Маленькие сёла США одновременно возглавляют и список по самой низкой заболеваемости раком, и список по самой высокой. Не потому что в них что-то особенное, а потому что в селе на пятьсот человек три случая — это уже «эпидемия», а ноль случаев — «чудо».

Что сделал Артём

Правило: ни один вывод о конверсии, браке или удовлетворённости не принимается на выборке меньше ста. Если ста нет — ждём или признаём, что не знаем.

Грабли

«Сто» — не магическое число. Нужный размер выборки зависит от того, какую разницу вы хотите заметить: чтобы увидеть «вдвое лучше», хватит и трёх десятков, чтобы поймать «на пять процентов лучше» — не хватит и тысячи (глава 15).

Для редких событий выборка считается не в клиентах, а в событиях. Тысяча заказов, в которых было три отказа, — это статистика из трёх точек, а не из тысячи.

Ждать до ста не всегда возможно. Тогда честный ответ — «мы не знаем, но пробуем», а не «данные показывают». Разница между этими фразами и есть профессионализм.

Глава 14. Священник, который научил считать шансы

Декабрь начался с тревоги. Система контроля качества «Вектора» отметила партию датчиков как «возможно бракованную»: автоматический тест показал отклонение. Тест, по паспорту, ловит 99% дефектных изделий и ошибочно бракует только 2% исправных.

— Так партия бракованная? — спросил Митя. — Тест же на 99% точный.

— Давай посчитаем, — сказал Артём. — Только сначала одна история.

Теорема Байеса

Томас Байес был английским священником и математиком-любителем. Он умер в 1761 году, а его главную работу опубликовал друг, Ричард Прайс, через два года. В ней Байес показал, как правильно менять свою уверенность, когда приходят новые данные. Формула простая, а последствия — огромные.