Яркий пример – книга «Проект Рози» Грэма Симсиона (кстати, одна из любимых книг Билла Гейтса и его жены). Молодой успешный ученый-генетик Дон ищет жену, но ни разу еще не продвинулся дальше первого свидания. Сочтя традиционный способ поиска второй половинки неэффективным, Дон решает применить научный подход. Его проект «Жена» начинается с подробнейшего 30-страничного вопросника, призванного отсеять всех неподходящих и выявить одну – идеальную. Понятно, что человека, который соответствовал бы такому списку требований, просто не существует. А потом он знакомится с девушкой, у которой нет ничего общего с его идеалом. Что из этого вышло – догадайтесь сами.

Второй пример – покупка машины. Когда я в последний раз делал это, то составил целую таблицу в Excel с техническими параметрами машин, вплоть до размера багажника в сантиметрах. Потом я целый год думал, ходил, смотрел, а в результате купил ту, которой и близко не было в моем списке, по велению сердца. Но на самом деле это было не веление сердца – просто за целый год поисков и анализа я понял, что в этом списке было по-настоящему важно для меня, а что нет.

Третий пример из моей профессиональной практики связан с гипотезами, точнее с тестами. Представьте себе, что вы вместо старого алгоритма рекомендаций разработали новый и хотите его протестировать. У вас есть 10 сайтов, где можно выполнить сравнение. В итоге вы получили: 4 выигрыша, 4 ничьи и 2 проигрыша. Стоит ли заменить старый алгоритм на новый? Все зависит от критериев решения, которые сформулировали перед тестом. Новый алгоритм должен победить на всех сайтах? Или вероятность выигрыша должна быть больше вероятности проигрыша? В первом случае очень высока вероятность того, что вы закопаетесь в бесконечных итерациях, «полируя» свой алгоритм до совершенства, особенно учитывая то, что тесты займут не одну неделю. Это типичная ситуация «аналитического паралича». Во втором – условие кажется легким. Хотя из практики скажу, что даже его выполнить бывает очень непросто.

Я считаю, что в решениях нужно идти на осознанный риск, даже если нет всей информации. В наше время, конечно, мир меняется слишком быстро, чтобы иметь роскошь долго делать выбор. Если решение не примете вы, это сделает кто-то за вас, например ваш конкурент.

Следующая вещь, с которой я столкнулся, – это точность цифр. Я много занимался анализом маркетинговой деятельности, в том числе маркетинговых акций. Моя задача заключалась в том, чтобы как можно более точно оценить их влияние на бизнес. Вообще реакция менеджеров на цифры разная – все радуются положительным результатам, не проверяя их; но когда видят отрицательные – сразу ищут ошибку. И скорее всего, «найдут». Видите ли, все метрики содержат ошибку. Вспомните лабораторные работы по физике в школе или институте, сколько мы мучились и считали погрешности. Системные, случайные… Сколько времени мы тогда тратили на то, чтобы подогнать результат под нужную закономерность?

В бизнесе и науке так делать нельзя, особенно если вы хотите быть хорошим аналитиком и не пользоваться вышеупомянутыми «сравнительно честными способами» повернуть цифры туда, куда нужно. Сейчас погрешность измерений веб-аналитики (системы измеряют посещаемость веб-сайтов) составляет около 5 %. Когда я еще работал в Ozon.ru, погрешность всей аналитической системы тоже была около 5 % (расхождение с данными бухгалтерии). У меня был серьезный случай – я обнаружил ошибку в коммерческой системе веб-аналитики Omniture Sitecatalyst (ныне Adobe Analytics): она не считала пользователей с браузером Opera. В результате погрешность измерений была очень большой – около 10 % всех совершенных заказов система, за которую мы платили более 100 тысяч долларов в год, безнадежно потеряла. С такой погрешностью ей тяжело было доверять – но, к счастью, когда я обнаружил ошибку системы и сообщил о ней в Omniture, их разработчики ее устранили.