Через какое-то время она вернулась ко мне и сказала, что клиент посчитал результаты в своей на своей стороне и сказал, что на самом деле этот тест прошел неудачно, и его интересует, почему он прошел неудачно, а не почему он был успешным. Мне нужно было написать новое обоснование, но у меня было слишком мало времени, поэтому я решил прочесть свое старое, подумать, где я, может быть, оценил что-то не так, и просто все факторы поменял на противоположный полюс.
Например, в начале я говорю, что сейчас на этот товар повышенный спрос, поэтому люди больше покупают таких товаров, они лучше расходятся, из-за этого у нас количество покупателей из тех, кто видел наш товар, увеличилось. Во втором письме я написал, что спрос на этот товар сейчас увеличился, соответственно, все начинают рекламировать похожие товары, у потенциальных покупателей становится больше возможностей выбора, они уже не так быстро принимают решение о том, чтобы купить наш товар, потому что у них есть много других вариантов, что снижает количество покупателей из тех, кто видел нашу рекламу.
Или обоснование поиска аудитории – система на основании выборки людей пишет их схожие характеристики и по ним выискивает других людей с такими же характеристиками, предполагая, что это тоже потенциальные покупатели. У нас была довольно большая аудитория тех людей, изучив которых можно было выделить отдельные факторы, на основании которых искать новых потенциальных покупателей. В первом варианте я сказал о том, что выборка была очень большой, поэтому данных для алгоритма было много, соответственно, он мог качественно определить критерии для поиска новых потенциальных покупателей и сделал это очень хорошо. Во втором случае я сказал, что у нас было очень много данных о людях, по которым нужно было искать критерии, и из-за того, что выборка людей была очень большой, их интересы и поведение становились все более похожими на среднестатистического человека, факторы, которые отличают их от всех остальных, терялись на фоне слишком большого количества разнообразных интересов, из-за чего алгоритм не смог найти наиболее похожих, а нашел просто усредненную аудиторию, для которой наш продукт не так важен.
Когда я закончил второе обоснование, перевернув все то, что написал в первом, я еще раз прочел его и понял, что оно звучит очень убедительно. Я дал это своему менеджеру, которая также сказала, что это отличное обоснование и все очень хорошо и понятно описано, главное – логично. Она спросила, что же из этого правда, на что я абсолютно честно ответил, что не знаю. Обоснования звучали одинаково убедительно, и все это были лишь предположения, хотя и будто бы основывались на фактах. Естественно, клиент был доволен ответом, но что из этого правда и реальность, было понять слишком трудно.
Помимо фактов в этих отчетах были цифры, которые обосновывали какие-то выводы, но даже это не спасло этот отчет. Поэтому даже если вы слышите очень логичную речь, которая опирается на какие-либо факты, слышите цифры и статистические данные, это еще ни о чем не говорит. Это лишь предположение человека, который вам рассказывает эту информацию, или его заведомо подготовленная ложь. Поэтому все, что вы слышите, очень важно проводить через внутренние фильтры оценки.
В этой истории я не хотел обманывать клиента. В первом случае я увидел успех и начал думать почему, во втором я узнал о том, что все прошло плохо, и опять же начал думать почему. То есть те выводы, которые я писал, это были просто выводы, о которых я думал. Хотя конечно, откровенно говоря, во второй раз, когда я переписывал отчет, у меня был азарт и я думал возможно ли просто все отразить так, чтобы в этот отчет поверили все, в том числе я сам. Есть отличные книги о том, как обманывать при помощи статистических данных, там написано много таких кейсов.
В повседневной жизни:
– Изучение нового хобби или навыка (например, игра на музыкальном инструменте, кулинария, иностранный язык)
– Подготовка к экзаменам или тестам
– Запоминание важной информации (номера телефонов, адреса, пароли)
– Улучшение памяти в повседневных ситуациях
В бизнесе:
– Обучение новых сотрудников
– Повышение квалификации персонала
– Освоение новых технологий и методов работы
– Подготовка презентаций и выступлений
– Анализ большого объема информации для принятия решений
В науке:
– Изучение сложных научных концепций и теорий
– Проведение исследований и экспериментов
– Анализ и интерпретация данных
– Написание научных статей и диссертаций
– Подготовка к научным конференциям и семинарам
1. Метод интервальных повторений: Повторение информации через определенные, постепенно увеличивающиеся промежутки времени.
2. Техника Помодоро: Разделение времени обучения на короткие интервалы (обычно 25 минут) с перерывами.
3. Ментальные карты: Визуальное представление информации в виде схемы с центральной идеей и ветвями.