Байесовский подход набирает популярность, хотя и медленно. Гораздо сложнее объяснить неспециалистам принцип работы системы, но зато интерпретировать результаты проще. В отличие от частотного подхода, нет необходимости устанавливать продолжительность тестирования — вместо этого можно определить ограничивающий критерий, что с точки зрения бизнеса сделать легче. Мне интересно, можно ли считать одной из причин медленного внедрения этого подхода сам алгоритм, который производит модификации со временем и определяет, какую версию сайта увидит пользователь, — ведь фактически всем управляет байесовское правило обновления. В компании должна быть очень хорошо развита культура работы с данными, чтобы сотрудники могли доверять этому процессу. К сожалению, для многих компаний эта система не более чем волшебный черный ящик.

Мы рассмотрели технические аспекты проведения тестирования для достижения максимального эффекта, и теперь я хочу остановиться на вопросах влияния этого процесса на корпоративную культуру компании.

Скотт Кук, основатель компании Intuit, считает, что A/B тестирование сдвигает фокус с «принятия решений на основе убеждения» на «принятие решений на основе экспериментов»[146]. Эта философия не подпитывает ничье эго. Теперь правила игры задают не HiPPO (highest paid person’s opinion, то есть «мнение самого высокооплачиваемого сотрудника»): происходит демократический сдвиг от принятия решений на высшем уровне к генерированию гипотез на уровне операционном. Скотт Кук полагает, что таким образом компания поощряет даже сотрудников на незначительных должностях тестировать свои лучшие идеи. У сотрудников появляется больше эффективных идей, чувство сопричастности, собственности и вовлеченности. Как я призываю в одном из постов в блоге (который фактически лег в основу этой книги), «дайте слово молодым специалистам»[147].

Сирокер и Кумен утверждают, что подобный подход позволяет компании раздвинуть границы и стать более инновационной. «Он убирает требование, по которому все вовлеченные в процесс должны знать всё. Когда сотрудники могут спокойно сказать: “Я не знаю, но давайте проведем эксперимент”, — они больше склонны принимать на себя ответственность и рисковать делать вещи, выходящие за рамки нормы». Скотт Кук полностью с этим согласен. По его словам, когда люди экспериментируют, «они чаще удивляются, а удивление — источник инноваций. Человек удивляется, только когда делает что-то и получает результат, отличающийся от его ожиданий. Так что чем скорее вы начнете экспериментировать, тем скорее начнете удивляться и открывать для себя то, чего не знали раньше».

Кроме того, Сирокер и Кумен полагают, что время рабочих встреч можно сократить. Они цитируют Джарреда Колли, бывшего старшего менеджера по маркетингу продукта в компании Rocket Lawyer: «Если раньше сотрудники могли часами с пеной у рта спорить, какой заголовок или какое изображение лучше использовать, сейчас необходимость в этих обсуждениях отпала: мы просто всё тестируем и точно знаем, что лучше». Опять-таки, больше не происходит столкновения самомнений, больше не надо изобретать теории, вместо того чтобы сосредоточиться на идеях, которые могут просто работать и приносить пользу. Большинство идей не оказывают никакого влияния или способны сделать только хуже, но, чтобы добиться значительного эффекта, достаточно всего одного или двух удачных попаданий. Вспомните о дополнительных 57 млн долл., которые стали результатом оптимизации подписной страницы кампании Барака Обамы. Это огромная рентабельность от затраченных усилий. Но даже эта цифра меркнет в сравнении с той пожизненной ценностью, которую принесла компании Amazon.com идея Грега Линдена с рекомендательным сервисом при оформлении заказа. Недавно разработчики поисковой системы Bing тестировали, улучшатся ли результаты, если увеличить количество ссылок в рекламных объявлениях. В результате теста выяснили, что две и более ссылок лучше, чем одна, и предположительно это принесло сервису 100 млн долл. ежегодно[148]. Это не случайная удача: одновременно проводили 300 тестов в день. Google постоянно проводит тысячи экспериментов. Чтобы достигать результатов, нельзя останавливаться. Есть даже шутка, что «А/В-тестирование» на самом деле расшифровывается как «тестирование абсолютно всегда».

Осторожно: сомнительная шутка.

Какое животное лучше всех управляется с данными? Гадюка[150] (можете разочарованно выдохнуть). А какое животное данные волнуют меньше всего? Гиппопотама (HiPPO). И здесь все гораздо серьезнее. HiPPO — аббревиатура от highest paid person’s opinion, то есть «мнение самого высокооплачиваемого сотрудника» (рис. 9.1). Этот термин ввел в употребление Авинаш Кошик для обозначения концепции, полностью противоположной управлению на основе данных. Каждый из нас сталкивался с такими людьми — это эксперты с многолетним опытом. Им наплевать на данные, особенно когда те идут вразрез с их персональным мнением, и они всегда придерживаются своего плана, потому что знают лучше. Кроме того, «они здесь начальники», как объясняет Financial Times[151]: