カーゴカルトと成功の学習における進化の境界

熱意のある起業家は、将来の利益を検証するためのツールを採用しています。 A / Bテストのアイデアは肥沃な土壌に落ちました。 ボタンの色をわずらわせる必要はもうありません。すぐにテストして最適なものを選択できます。



これがどのように行われるかを思い出させてください。違いは「チェックアウト」ボタンの色のみである2つのページを作成します。 次に、ランダムに、サイトへの訪問者の半分はページ番号1を表示し、残りの半分はページ番号2を表示します。 その結果、いずれかのページで、ユーザーは別のページにある同じ数の他のユーザーよりも多くチェックアウトボタンをクリックします。



ボタンの色が発注数に影響するということですか？ 思考実験をしましょう。 それぞれ5人ずつの2つのチームがあります。 1つのチームは赤いTシャツ、もう1つのチームは青になります。 チームの各メンバーは、コインを投げて、起こったことを書きます：頭か尾。 全員にコインを3回投げてみましょう。 その後、各チームの受信「イーグル」の数を計算します。



チームの1つが他のチームより多くの「イーグル」を獲得したことがわかります。 Tシャツの色が勝者を決定したと結論付けることはできますか？ 「ワシ」をもっと稼ごうとするとき、赤（青）のTシャツを着るべきですか？



私たちは皆、チームが無限の回数コインを投げると、チームの結果は同じになることを完全に知っています。 このことを知っているのは、モデルを理解しているおかげだけです。不死身ではなく、実際にすべてをテストする素晴らしい恋人がいなかったからです。



結論はそれ自体を示唆していますが、急いで結論に進まないでください。 科学者グループがサッカーの試合の結果を予測するための優れた技術を開発したというメッセージを受け取ったと想像してください。 そして、その革命を証明するために、メッセージは試合の結果を伝え、明日行われます。 もちろん、結果は正しいです。 1週間後、同じ「科学者グループ」から再びメッセージを受け取り、最終的に製品を購入するように説得して、次の試合の正しい結果を再度送信します。



あなたが彼らの洞察に驚いたなら、それは簡単な基盤を持っています。 「ブラジルはメキシコを破る」というテキストを含む最初のメッセージは1つのグループに送信され、「メキシコはブラジルを破る」というテキストを含む2番目のグループに送信されます。 メキシコとブラジルの試合の結果が判明した後、次の「予測」を含む2番目のメッセージは、以前に偶然に正しい予測が与えられたグループにのみ送信されます。



これは説得の良い方法かもしれませんが、明らかに悪い予測方法です。 ある戦略が別の戦略よりも成功していることを確認しようとしている方法に似たようなものはありますか？ ボタンの色と発注数との関係を調べるのは本当に価値がありますか？



仮定を立てることができます。ボタンの色が購入の決定に影響する可能性があります。 この仮定が正しい場合、A / Bテストの結果は公平であり、そうでない場合、テスト結果は役に立たない。 非対称性に直面しています。正しい場合は大幅に増加し、そうでない場合は何も失われません。



不確実性の条件下で、イベントAが結果Bに関連しているかどうかがわからず、テスト費用が損失の可能性と比較して無視できる場合、システムをテストする権利があります。



同じ原則を学習の成功に適用できますか？ 起業家が下し、経験したすべての決定と出来事を綿密に記録したら、特徴的なパターンを特定し、それらを同様の条件に適用しますか？



このアイデアが機能するかどうかを理解するには、最初に決定する必要があります。成功に先行するアクションを同様の状況で繰り返し、成功する結果につながることができますか？ これは、「科学者グループ」がサッカーの試合の結果を正確に予測できるメカニズムと同じではないでしょうか？



成功をもたらした起業家の行動が市場を変えました。 文字通りの意味で、誰かが以前に受け取ったことのないお金を定期的に受け取り始めたら、誰かがそれを受け取り始めました。 市場は、他のビジネスモデル（必ずしも直接の競合企業ではない）を犠牲にして1つのビジネスモデルを優先します。 はい、市場へのこのような負荷は多くの企業に分散している場合があり、他の誰かの成功の負担を感じることは困難ですが、そうです。



したがって、城の収益性の高いソリューションの鍵、市場での商品の流通を選択し、成功した場合、フォロワーのために城を変更します。 しかし、模倣の成功の現象をどのように説明するのか、これは、外国のサービスの成功したローカルアナログがすべて生き残り、ランダムな状況のおかげでのみ創業者に利益をもたらしたことを意味しますか？



企業の基盤と発展のすべてのストーリーから最小限の意思決定パターンを精神的に分離し、変化する市場環境で企業の体を形成する一連の遺伝子の形で想像してみましょう。 成功した企業の同じ「遺伝子」と失敗した企業の同じ「遺伝子」を特定したら、成功と失敗のレシピについて簡単な結論を導きたいと思うでしょう。 しかし、敗者企業の間で「成功した遺伝子」を検索すると、間違いなくそこに見つかります。 はい、一部の敗者企業は「勝者」遺伝子を保有します。 したがって、単に成功のための「成功パターン」を再作成するだけでは十分ではありません。



一連の成功したアクションの計算可能性が不可能であり、利用可能な組み合わせを列挙することによってのみ解決できる場合、コピーされたビジネスの成功をどのように説明できますか？ 失敗した模倣プロジェクトを計算に含め、結果をランダムとして認識しますか？



模倣プロジェクト、これはすでに発見されたソリューションの全体的かつ不可欠なキーの使用、発見者との勝利の組み合わせの共同利用です。 同様に、自然界ではグループ、集団、種が見られます。 生命システムの進化は、任意の遺伝子型に貼り付けることができ、それによって将来の生物の成功を増加させる「成功した遺伝子」を思い付きませんでした。



それで、ボタンの色の場合に私が提案したのと同じ原則を適用する価値があるでしょうか？ 成功したスタートアップに見られるパターンは、明確に利益の非対称性を持っていますか？ 似たような状況で、誰かが一度決定を下すと、同じことをした私は損失を被るか、損をしないかと言うことができますか？



意思決定には、肯定的な結果と否定的な結果の両方が伴う可能性があるという仮定は間違いありません。 プロジェクトは1つしかなく、2つに分割できず、市場で確認して以前の状態に戻すことができないため、プロジェクトの将来の幸福に影響する決定をA / Bテストの対象とすることはできません。 これは、他の人の経験のパターンが私たちにとって役に立たないことを意味しますか？



それとはほど遠い、哲学者の石ではなく、その反対、すなわち金を塵に変えるものを探すだけです。 つまり すぐに失敗が続く否定的な決定。 したがって、失敗したスタートアップの一般的なパターンに基づいて、意思決定レベルで、死と生存の間で統計的に健全な選択を行います。 そして、これは適応性のある収益性の高い戦略です。