Представьте, что мир — это концертный зал, а ваш только что запущенный стартап — это шоу, которое секунду назад завершилось, и публика вот-вот начнёт рукоплескать вам стоя, либо отделается вялыми хлопками в разных углах зала. Почему по-настоящему гениальные спектакли искушённая публика иногда встречает сдержанно и даже холодно, а некоторые посредственные — криками «Браво»? Как сделать так, чтобы ваш стартап оценили по достоинству, и даже лучше? Как заставить мир аплодировать вам стоя?
Профессор Мичиганского Университета Scott E. Page, известный по курсу Model Thinking на Coursera, в соавторстве с John H. Miller в 2004 году предложили изящную модель «Standing Ovations», которая с помощью клеточного автомата описывает, будет ли зал аплодировать стоя, в зависимости от некоторых факторов. В этой статье я сначала опишу модель максимально упрощённо, а затем, под катом, перейду к небольшим математическим и околоматематическим выкладкам, к построению клеточного автомата, а в конце — к выводам применительно к стартапу и другим сферам жизни.
На секунду представьте себя в зрительном зале в волнительный момент опускания занавеса. Что может заставить вас встать и начать аплодировать? Во-первых, разумеется, вам должен понравиться спектакль. Во-вторых, вы, скорее всего, будете чувствовать себя неловко, если окажетесь единственным человеком в зале, аплодирующим стоя (равно как и если все вокруг встанут, а вы будете сидеть). Значит, необходимо, чтобы некоторая часть аудитории уже решила встать. В-третьих, если вы пришли на спектакль с друзьями или семьёй, и кто-то из них встал, то вы, вероятно, захотите его поддержать и встанете тоже. В-четвёртых, вам виден не весь зал. В зависимости от места, которое вы занимаете, вам могут быть видны только первые ряды партера, половина зала или, если вы сидите в первом ряду, то вообще никто кроме ваших соседей. Следовательно, в первую очередь на ваше решение влияет только та часть зала, которая вам видна.
Таким образом, можно выделить четыре фактора, влияющих на то, встанете ли вы:
Впечатления от спектакля для каждого человека индивидуальны, но, в общем случае, напрямую зависят от качества спектакля. Лучше сценарий, игра актёров, декорации, режиссура — лучше впечатление. Ваше впечатление от спектакля можно представить в виде формулы
, где:
i (impression) — ваше впечатление от спектакля;
Q (quality) — качество спектакля;
e (error) — индивидуальная для каждого зрителя погрешность восприятия;
Если ваше i будет выше, чем T (Threshold — порог, при достижении которого вы встанете), то вы подниметесь на ноги.
Также введём параметр X — доля видимой аудитории, которая должна начать аплодировать стоя, чтобы вы тоже решили встать и не чувствовать себя неловко. Этот параметр также индивидуален: одни люди готовы поддержать любой тренд, а другие не придают практически никакого значения поведению общества. Долю аудитории, аплодирующей стоя, обозначим как N.
Но и это — ещё не все параметры. Важную роль играет также то, встал ли кто-то из группы, с которой вы пришли (обозначим как F — friends & family).
Алгоритм, по которому зритель определит, встать или остаться в кресле, выглядит так:
Допустим, в зале 100 человек. Порог T каждого зрителя — 45%, а качество шоу Q — 35%. Некий человек A встанет только при условии, что
, значит e должно быть больше 10. Если разброс мнений в зале небольшой: e разнится от -15 до +15, то результат вы можете видеть на картинке ниже. Синим обозначена сидящая доля аудитории, зелёным — стоящая.
Увеличивая разброс мнений, то есть расширяя диапазон значений e до [-35, 35], получаем следующую картину:
Следовательно, чем выше разброс мнений (чем более «разношёрстная» в зале аудитория), тем выше вероятность заполучить овацию.
Учитывая, что вам виден не весь зал, а только некоторая его часть, наиболее важным становится мнение о спектакле сидящих в первых рядах.
Важно, что если встаёт один член группы, за ним следуют все остальные. Из этого следует, что чем бо́льшими группами приходят зрители на спектакль, тем стоячая овация вероятнее.
Поиграться с клеточным автоматом, посмотреть, что будет происходить при изменении входных параметров, вы можете прямо в браузере (написал реализацию на Javascript).
Подытожим. Чтобы максимизировать вероятность овации, надо:
Применительно к продвижению стартапа, это означает следующее:
Естественно, эту модель можно экстраполировать не только на стартапы, но и на любую ситуацию, когда каждый член общества должен принять бинарное решение (да/нет): начинать ли курить? Поступать ли в университет? Создавать ли семью? Покупать ли машину? Заводить ли собаку? Заниматься ли спортом? Начинать ли программировать?
К сожалению, все материалы англоязычные. Русскоязычных не нашёл, да и искал не очень активно. Если кто подкинет — добавлю в пост, буду благодарен.
Профессор Мичиганского Университета Scott E. Page, известный по курсу Model Thinking на Coursera, в соавторстве с John H. Miller в 2004 году предложили изящную модель «Standing Ovations», которая с помощью клеточного автомата описывает, будет ли зал аплодировать стоя, в зависимости от некоторых факторов. В этой статье я сначала опишу модель максимально упрощённо, а затем, под катом, перейду к небольшим математическим и околоматематическим выкладкам, к построению клеточного автомата, а в конце — к выводам применительно к стартапу и другим сферам жизни.
На секунду представьте себя в зрительном зале в волнительный момент опускания занавеса. Что может заставить вас встать и начать аплодировать? Во-первых, разумеется, вам должен понравиться спектакль. Во-вторых, вы, скорее всего, будете чувствовать себя неловко, если окажетесь единственным человеком в зале, аплодирующим стоя (равно как и если все вокруг встанут, а вы будете сидеть). Значит, необходимо, чтобы некоторая часть аудитории уже решила встать. В-третьих, если вы пришли на спектакль с друзьями или семьёй, и кто-то из них встал, то вы, вероятно, захотите его поддержать и встанете тоже. В-четвёртых, вам виден не весь зал. В зависимости от места, которое вы занимаете, вам могут быть видны только первые ряды партера, половина зала или, если вы сидите в первом ряду, то вообще никто кроме ваших соседей. Следовательно, в первую очередь на ваше решение влияет только та часть зала, которая вам видна.
Таким образом, можно выделить четыре фактора, влияющих на то, встанете ли вы:
- Ваше впечатление от шоу;
- Доля аудитории, которая уже решила встать;
- Поведение ваших соседей по ряду;
- Поведение «звёзд», сидящих в первых рядах;
Немного теории автоматов
Впечатления от спектакля для каждого человека индивидуальны, но, в общем случае, напрямую зависят от качества спектакля. Лучше сценарий, игра актёров, декорации, режиссура — лучше впечатление. Ваше впечатление от спектакля можно представить в виде формулы
, где:i (impression) — ваше впечатление от спектакля;
Q (quality) — качество спектакля;
e (error) — индивидуальная для каждого зрителя погрешность восприятия;
Если ваше i будет выше, чем T (Threshold — порог, при достижении которого вы встанете), то вы подниметесь на ноги.
Также введём параметр X — доля видимой аудитории, которая должна начать аплодировать стоя, чтобы вы тоже решили встать и не чувствовать себя неловко. Этот параметр также индивидуален: одни люди готовы поддержать любой тренд, а другие не придают практически никакого значения поведению общества. Долю аудитории, аплодирующей стоя, обозначим как N.
Но и это — ещё не все параметры. Важную роль играет также то, встал ли кто-то из группы, с которой вы пришли (обозначим как F — friends & family).
Алгоритм, по которому зритель определит, встать или остаться в кресле, выглядит так:
- Если , встать;
- Если
, встать; - Если
, встать; - Иначе сидеть;
Простой пример
Допустим, в зале 100 человек. Порог T каждого зрителя — 45%, а качество шоу Q — 35%. Некий человек A встанет только при условии, что
, значит e должно быть больше 10. Если разброс мнений в зале небольшой: e разнится от -15 до +15, то результат вы можете видеть на картинке ниже. Синим обозначена сидящая доля аудитории, зелёным — стоящая.
Увеличивая разброс мнений, то есть расширяя диапазон значений e до [-35, 35], получаем следующую картину:
Следовательно, чем выше разброс мнений (чем более «разношёрстная» в зале аудитория), тем выше вероятность заполучить овацию.
Учитывая, что вам виден не весь зал, а только некоторая его часть, наиболее важным становится мнение о спектакле сидящих в первых рядах.
Важно, что если встаёт один член группы, за ним следуют все остальные. Из этого следует, что чем бо́льшими группами приходят зрители на спектакль, тем стоячая овация вероятнее.
Поиграться с клеточным автоматом, посмотреть, что будет происходить при изменении входных параметров, вы можете прямо в браузере (написал реализацию на Javascript).
Подытожим. Чтобы максимизировать вероятность овации, надо:
- В первую очередь, дать качественный спектакль;
- Увеличить разброс мнений: сделать спектакль спорным и эпатажным, или пригласить на шоу разнообразную публику. Как вариант, если вы точно знаете, кому шоу понравится, лучше пригласить их;
- Сделать так, чтобы шоу понравилось первым рядам;
- Приглашать на спектакль семьи, компании друзей или коллег;
- Пригласить неискушенную публику, которую проще впечатлить;
- Пригласить немного людей, способных сделать что-либо самостоятельно, без оглядки на общество, и тех, кто в первую очередь ориентируется на мнение окружающих;
Что всё это значит?
Применительно к продвижению стартапа, это означает следующее:
- Конечно же, сделать его хорошо;
- Показать его как можно более широкой, разнообразной аудитории и, в первую очередь, «целевой»;
- Заманить к себе в пользователи президентов, актёров, учёных — «первые ряды» общества;
- Мотивировать пользователей приглашать друзей, родственников, коллег;
- Показать проект неискушённым массам, не видевшим аналогов (если они существуют);
- И ещё раз, конечно же, сделать его хорошо;
Естественно, эту модель можно экстраполировать не только на стартапы, но и на любую ситуацию, когда каждый член общества должен принять бинарное решение (да/нет): начинать ли курить? Поступать ли в университет? Создавать ли семью? Покупать ли машину? Заводить ли собаку? Заниматься ли спортом? Начинать ли программировать?
Материалы по теме
- Маленький сайт о модели Standing Ovations;
- Статья на сайте журнала JASSS, проиллюстрированная Java-апплетом;
- Статья Миллера и Пэйджа 2006 года (PDF);
- Лекция Пэйджа о модели на Coursera;
К сожалению, все материалы англоязычные. Русскоязычных не нашёл, да и искал не очень активно. Если кто подкинет — добавлю в пост, буду благодарен.
