Книга Сделано, чтобы прилипать. Почему одни идеи выживают, а другие умирают - Дэн Хиз

Другой способ оживить статистику – добавить контекст, чтобы она стала более человеческой, более повседневной. Сравните следующие утверждения.

1. Недавно ученые с необычайной точностью вычислили важное физическое ограничение. Для того чтобы представить себе эту точность, вообразите, что бросаете камень с Солнца на Землю и попадаете в цель в пределах одной трети мили от центра.

2. Недавно ученые с необычайной точностью вычислили важное физическое ограничение. Для того чтобы представить себе эту точность, вообразите, что бросаете камень из Нью-Йорка в Лос-Анджелес и попадаете в цель в пределах трети дюйма от центра.

Какое утверждение кажется более точным?

Как можно догадаться, уровень точности в обоих примерах приблизительно одинаковый, но если два сообщения оценивают разные группы, то 58 % респондентов отмечают статистические данные с упоминанием Солнца и Земли «очень впечатляющими». При этом количество респондентов, считающих «очень впечатляющими» данные с упоминанием Нью-Йорка и Лос-Анджелеса, возрастает до 83 %. Нам ни о чем не говорит расстояние между Солнцем и Землей. Расстояние же между Нью-Йорком и Лос-Анджелесом кажется гораздо более осязаемым. Хотя, если честно, оно по-прежнему далеко от осязаемого. Однако если сделать расстояние более осязаемым, например использовать размеры футбольного поля, тогда неосязаемой станет точность. Утверждение «Бросить камень на расстояние футбольного поля с точностью 3,4 микрона» не поможет.

Стивен Кови в своей книге «Восьмой навык»[105] описывает опрос 23 000 сотрудников из ряда компаний и отраслей. Он сообщает следующие выводы опроса.

• Лишь 37 % ясно понимают, чего и почему хочет достичь их организация.

• Лишь одному из пяти нравится их команда и цели организации.

• Лишь один из пяти сказал, что видит прямую связь между своими задачами и целями их команды и организации.

• Лишь 15 % чувствовали, что организация полностью позволяет им осуществлять ключевые цели.

• Лишь 20 % полностью доверяли своей компании.

Довольно отрезвляющая информация. И достаточно абстрактная. Вы прочитали эти утверждения и, вероятно, подумали что-то вроде: «В большинстве компаний так много неудовлетворенности и неопределенности».

Затем Кови эту статистику очеловечивает с помощью простой метафоры. Он пишет: «Если, скажем, футбольная команда[106] предоставит такую же статистику, это будет означать, что лишь четверо из 11 игроков на поле знают свою цель. Лишь двое из 11 будут заинтересованы. Лишь двое из 11 будут знать, на какой позиции они играют и что должны делать. Все, за исключением двоих игроков, в какой-то степени будут соревноваться друг с другом, а не с противниками».

Аналогия с футболом создает человеческий контекст. Она рождает чувство сопереживания. Мы не можем не представить действия двоих игроков, пытающихся забить гол, против которых будет идти вся команда.

Почему эта аналогия работает? Она основана на нашей схеме футбольных команд и к тому же более чистая, более четкая, чем наши схемы организаций. Отсутствие взаимодействия легче представить себе в футбольной команде, где командная работа крайне важна, чем в корпорации. В этом и состоит идея Кови: корпорации должны действовать как команды, но этого не происходит. Очеловечивание статистики придает аргументу большую силу.

В качестве другого примера рассмотрим стандартную ситуацию: нужно определить, достойно ли вложений конкретное технологическое улучшение. Обратимся к опыту Cisco, когда компания должна была решить, создавать ли беспроводную сеть для своих сотрудников. Стоимость обслуживания этой сети оценивалась в 500 долларов в год на сотрудника. Эта цифра звучит внушительно: такова примерная стоимость дополнительной страховки на услуги офтальмолога или дантиста для всех сотрудников. Но это не выгода, это вложение. А как вы определите ценность вложений? Нужно решить, получите ли вы ежегодно 501 доллар дополнительной ценности от каждого сотрудника после введения сети.

Один из сотрудников Cisco нашел лучший способ представить это вложение: «Если вы сможете повысить продуктивность сотрудника на одну-две минуты в день, вы окупите стоимость сети». В таком масштабе оценить инвестиции гораздо проще. Наша интуиция работает на этом уровне. Легко представить себе, как сотрудники сэкономят пару минут благодаря беспроводному доступу, например отправив кому-нибудь во время важного совещания просьбу принести забытый документ.

Статистика сама по себе бесполезна – полезной ее делают масштаб и контекст. Не так много людей способны интуитивно понять, создадут ли беспроводные сети 500 долларов маржинальной стоимости на сотрудника в год. Правильный масштаб меняет все. Мы видели, что конкретность позволяет людям опираться на свои знания (помните симуляцию семьи в Disney World, созданную HP?) Таким же образом человеческий масштаб позволяет с помощью интуиции оценить достоверность сообщения.

Статистика – хороший источник внутренней достоверности. Во введении шла речь о кампании CSPI против попкорна с насыщенными жирами. Релевантная статистика предполагала, что пакет попкорна среднего размера содержит 37 граммов насыщенных жиров. И что? Это хорошо или плохо?

Арт Сильверман из CSPI грамотно поместил информацию о содержании насыщенных жиров в попкорне в релевантный контекст для сравнения. Он сказал, что съесть пакет попкорна – все равно что целый день питаться вредной пищей. Сильверман знал, что многие будут шокированы этим открытием.

А если бы Сильверман был недобросовестным человеком? Он мог выбрать заведомо вредные продукты, которые содержат сравнительно низкое количество жиров, например леденцы: «Один пакет попкорна содержит столько же жиров, сколько 712 000 леденцов!» (или бесконечное количество леденцов, если они не содержат жиров). Такая статистика ничтожна, так как это обычная манипуляция на теме нездоровой пищи. Недобросовестный управляющий кинотеатра, нанося контрудар, мог сместить акцент на позитивную характеристику кукурузы: «Пакет попкорна содержит столько же витамина J, сколько 32 килограмма брокколи!» (мы придумали это).