运用科学的方法避免叙述错误

定义:

叙述谬误是指人们为了理解世界而从一系列事实中创造出简单而有缺陷的故事的倾向。我们太看重人才了,愚蠢和意图,而不是运气。人们关注的是不寻常事件发生的几次,而不是失败事件发生的多次。这些故事塑造了我们对过去的看法和对未来的期望。

这个术语是由商人、哲学家、统计学家塔勒布在书中创造的。黑天鹅.他认为,人们总是通过对过去的描述过于简单和错误而自欺欺人,并相信它们是真实的。

一个引人入胜的故事可能是危险的,因为它产生了一种必然性的错觉,低估了运气在大多数结果中的作用。然而,我们的头脑更喜欢简单的世界观,因为不一致会减慢我们的思维过程和我们情感的清晰。

证据:

叙事谬误的部分原因是心理学家提出的强有力的“你所看到的就是一切”(Wysiati)规则丹尼尔卡亨曼在他的研究中发现系统1思考。人们不得不使用他们所能访问的有限信息,就好像它是全面的一样。他们能从有限的信息中创造出最好的故事,矛盾的是,当你缺乏知识时,更容易创造出连贯的故事。这证实了一句古老的格言:“一点知识是危险的。”

“我们对世界有信心的信念建立在一个安全的基础上:我们几乎无能为力地忽视我们的无知。”——丹尼尔·卡纳曼

社交媒体对成功人士的习惯的痴迷是一个很好的例子,说明人们如何将随机行为误认为是因果关系。然而,如果你看看Zappos的Tony Hsieh和亚马逊的Jeff Bezos,你会发现两个非常成功的商人,他们对企业文化有着完全不同的理解,以及如何最大限度地利用人们。

转化率优化的影响:

讲故事对乐观主义者来说是危险的,因为它会限制我们对那些与我们现有的思维模式一致的想法的测试和学习。这意味着我们可能无法考虑与我们的叙述谬误不一致的其他观点。

避免试图解释为什么一种变体打败另一种变体的心理原因。我们永远无法确定为什么一种设计比另一种设计更有效,因为我们无法获得隐含的动机以及用户看到和看不到的东西。

确认偏差意味着我们关注与我们现有信仰一致的原因,因此我们可能会得出有缺陷的结论。

因果关系偏差意味着我们在没有因果关系的数据中看到了因果关系。当我们看到一个相关性并假设一个因果关系而没有一个解释为什么会这样的假设时,这种情况经常发生。

如何应对叙事谬误?

在进行测试之前,根据证据为实验创建清晰的假设。这有助于避免在结果已知后进行假设(Harking)。

严格掌握数据收集和实验时间。不要草率地选择数据点,并通过考虑业务周期的长度来商定提前运行测试的时间。在统计置信度高、错误率低(通常低于5%)之前,不要暂停测试。

不要将转换率的变化传达给没有达到完全统计信心的人。这可以防止人们从不可靠的数据中创建叙述。

对测试后你计划采取的行动有一个清晰的看法,而不是试图解释结果发生的原因。

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