Аналитическая честность.

То, что может быть разрушено правдой, должно быть разрушено. Пэт Ходжилл, профессор, писатель-фантаст

На последнем рабочем месте в Procter & Gamble я должен был разработать стратегию маркетинговых измерений — придумать способ определения эффективности рекламы нашей компании в сети. Каждый год P&G тратила миллионы долларов на рекламные баннеры, продвижение в поисковой системе и создание видеороликов. Я должен был понять, стоят ли результаты затраченных денег.

В процессе работы моя команда выяснила, что система, которую мы использовали для подсчета уникальных посетителей наших сайтов, работала неправильно. Она учитывала не только реальных пользователей, но и поисковых роботов, которые заходили на наши интернет-страницы по несколько раз в день. Иначе говоря, мы попали в ситуацию мусор на входе — мусор на выходе, и все наши измерения оказались бесполезными.

Естественно, мы рекомендовали модернизировать систему подсчета посетителей. Но наше предложение не вызвало энтузиазма в компании. Все сотрудники знали, что собираемые системой данные бесполезны, но, похоже, им было все равно. Странно, правда?

Проблема заключалась вот в чем: установка новой системы подсчета сильно уменьшила бы количество уникальных посетителей сайта, то есть то, что большинство считало ключевым показателем деятельности. Будучи более точной, новая система выставила бы их работу сотрудников в невыгодном свете. Исправлению ошибки они предпочли дальнейшую жизнь во лжи и сами поставили под сомнение свою способность увеличить эффективность работы сайта.

Аналитическая честность означает беспристрастные измерение и анализ имеющихся у вас данных. Поскольку мы, люди, существа социальные, нам свойственно переживать из-за того, что подумают о нас другие, и это заставляет нас приукрашивать реальность. Если вы действительно хотите произвести улучшения, такое стремление может помешать сбору точных данных и проведению объективного анализа.

Чтобы сохранить объективность по отношению к данным, лучше всего попросить, чтобы их оценил человек не заинтересованный, со стороны. Поддаться искажению, вызванному стимулированием, и предвзятости подтверждения легко, когда на кону стоит ваше социальное положение. Наличие опытного, но беспристрастного третьего лица, которое проверит ваши методы измерения и анализа, имеет огромное значение: может быть, вам и не понравятся его выводы, но по крайней мере вы будете точно знать, как обстоят дела.

Снимите розовые очки и постарайтесь объективно принять те данные, которые в конечном счете помогут вам совершенствовать вашу систему.