(Не) делайте выводы: почему руководители принимают неправильные решения | Harvard Business Review Russia
Принятие решений

(Не) делайте выводы: почему руководители принимают неправильные решения

Майкл Лука
(Не) делайте выводы: почему руководители принимают неправильные решения
Jorg Greuel/Getty Images

Все мы слышали, что корреляция не подразумевает причинно-следственной связи. Тем не менее, многие бизнес-лидеры, представители государственной власти и средств массовой информации по-прежнему делают причинно-следственные выводы, основываясь на обманчивых корреляциях. Но несмотря на то, что такие предположения часто бывают поверхностны и преувеличены, они используются как почва для принятия решений.

Примеров этому предостаточно. Рассмотрим недавнее исследование из области здравоохранения, цель которого — понять, может ли принятие ванн снижать риск сердечно-сосудистых заболеваний. Анализ данных показал, что люди, регулярно принимающие ванну, реже страдают сердечно-сосудистыми заболеваниями и инсультами. Авторы пришли к выводу, что полученные данные свидетельствуют о «благотворном воздействии» ванн. Однако вне контролируемого или естественного эксперимента, где субъекты исследования выбираются случайным образом и отсутствуют манипуляции с переменными, понять, является ли эта связь причинной, затруднительно. Так, вполне возможно, что люди, регулярно принимающие ванну, реже подвергаются стрессу и имеют больше свободного времени для отдыха, что может являться реальной причиной более низкого уровня сердечных заболеваний. Тем не менее сведения о полученных результатах разошлись в прессе под заголовками вроде: «Принимать ванну полезно не только для души, но и для сердца».

В результате большого количества исследований в области поведенческой экономики и психологии было выявлено несколько системных ошибок, которые мы совершаем при работе с данными. Мы склонны искать доказательства, подтверждающие уже имеющиеся у нас взгляды, и игнорировать данные, противоречащие нашим гипотезам. Также мы пренебрегаем важными аспектами сбора данных. В более широком смысле мы склонны фокусироваться на легкодоступных данных и пренебрегать пусть и критически важной, но отсутствующей информацией. Как отмечает Нобелевский лауреат Даниэль Канеман, у нас складывается впечатление, будто «кроме того, что мы видим, ничего и нет».

Вне зависимости от того, кто именно принимает решение — частное лицо, компания или правительство, — такой подход приводит к ошибкам и катастрофам, которых в ином случае можно было бы избежать. Мир все больше и больше полнится данными, нас регулярно засыпает все новыми фактами и цифрами. Пришло время научиться анализировать данные и правильно оценивать причинно-следственные связи. Для бизнес-лидеров и представителей власти этот навык становится все более значимым. Один из способов его приобрести — инициировать экспериментальную деятельность.

Как беспочвенные догадки сбивают с пути целые организации

В статье Washington Post 2020 года исследуется взаимосвязь между расходами на содержание полиции и уровнем преступности. В конце делается вывод: «Анализ расходов на содержание местной полиции и полиции штата за последние 60 лет… не выявил корреляции между данными расходами и уровнем преступности». Это может ввести в заблуждение. Важным драйвером расходов на содержание полиции является текущий уровень преступности, что создает классическую дилемму «курицы и яйца». Однако экспериментальные исследования показали, что увеличение количества полицейских ведет к снижению преступности.

По состоянию на 2013-й eBay тратил порядка $50 млн в год на рекламу в поисковых системах. Анализ, проведенный консультантами компании, показал, что в тех областях, где было показано больше рекламы, продажи были выше. Однако экономисты Том Блейк, Крис Носко и Стив Таделис настаивали на более критическом осмыслении причинно-следственной связи. Они проанализировали данные экспериментов, проведенных в естественных условиях, а также провели новое рандомизированное контролируемое исследование, и обнаружили, что несмотря на заверения маркетологов, рекламные объявления не сыграли практически никакой роли в увеличении продаж. Реклама была нацелена на людей, которые и без того собирались воспользоваться сайтом.

Именно существующие намерения целевых клиентов купить что-либо на eBay были причиной как показа им рекламы, так и финального решения о совершении покупки. Маркетинговая команда компании ошиблась, недооценив этот фактор и предположив, что наблюдаемая корреляция является результатом показа рекламы. Если бы специалисты eBay исследовали другие факторы, которые могли быть причиной корреляции, вероятно, им удалось бы избежать этой ошибки.

В 2015 году сотрудникам Yelp удалось преодолеть аналогичную проблему. Консалтинговый отчет показал, что компании, размещавшие на платформе рекламу, в итоге зарабатывали больше, чем те, что отказывались от рекламы. Проблема виделась в том, что отчет мог выдавать желаемое за действительное, ведь фирмы, расширявшие бизнес с помощью Yelp, и так с большей вероятностью согласились на размещение рекламы на этой платформе. Мы с бывшим главным операционным директором обсудили этот вопрос и решили провести крупномасштабный эксперимент, в рамках которого тысячам случайно выбранных компаний были предоставлены пакеты рекламных объявлений. Ключом к успешному проведению эксперимента было определение факторов, влияющих на корреляцию. В результате мы обнаружили, что реклама на Yelp действительно положительно сказывалась на продажах, что дало сотрудникам компании новое представление о влиянии рекламы на бизнес клиентов.

Нобелевский комитет поощряет исследования по выявлению причинно-следственных связей

За последние 40 лет ландшафт эмпирической экономики существенно изменился. В области экономики был разработан набор навыков, отвечающих за оценку причинно-следственных связей. Именно за эту работу были присуждены две из трех последних наград. Два года назад Абхиджит Банерджи, Эстер Дюфло и Майкл Кремер получили Нобелевскую премию за «экспериментальный подход к борьбе со всемирной бедностью». В этом году экономисты Джошуа Ангрист, Гвидо Имбенс и Дэвид Кард получили премию за то, что возглавили «революцию доверия» в экономике, как назвал ее Ангрист. Комитет чествовал Ангриста и Имбенса за «методологический вклад в анализ причинно-следственных связей», а Карда — за «эмпирический вклад в экономику труда». Они пионеры в исследованиях, построенных на естественных экспериментах.

Создание набора инструментов для вывода причинно-следственных связей — выдающееся достижение, а работа лауреатов Нобелевской премии поистине вдохновляет. Однако совершенно необязательно быть экономистом с докторской степенью, чтобы научиться более тщательно обдумывать собственные выводы. Для начала необходимо уделить время тому, чтобы разобраться, как устроен процесс сбора данных. Вместо того, чтобы просто предположить, будто корреляция отражает причинно-следственную связь (или отсутствие корреляции отражает отсутствие таковой связи), спросите себя, какие факторы могут влиять на данную корреляцию — и каким образом они могут влиять на наблюдаемые вами явления. В одних случаях вы убедитесь, что отношения между явлениями действительно причинно-следственные, а в других решите не доверять первому суждению.

Если вы беспокоитесь о том, что корреляция не отражает причинно-следственной связи, приступайте к экспериментам. Такие компании, как Amazon и Booking.com, принимают решения именно на основании экспериментов. Однако бывает так, что возможности для экспериментирования ограничены. В таких случаях следует поискать другие доказательства, способные пролить свет на волнующий вас вопрос. Но, возможно, вы зайдете еще дальше, и вам удастся создать и провести свой собственный естественный эксперимент.

Об авторе

Майкл Лука (Michael Luca) — доцент кафедры делового администрирования Гарвардской школы бизнеса и соавтор (совместно с Максом Базерманом) книги “The Power of Experiments: Decision Making in a Data-Driven World” (готовится к печати в издательстве MIT Press).

советуем прочитать
Хотите научиться думать?
Мариэтта Чудакова
Полезные привычки для инноваций
Скотт Энтони,  Пол Коббен,  Рахул Наир,  Натали Пеншо