Как заставить мир аплодировать стоя. Делаем стартап популярным

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:

1. Ваше впечатление от шоу;
2. Доля аудитории, которая уже решила встать;
3. Поведение ваших соседей по ряду;
4. 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:

1. Если , встать;
2. Если , встать;
3. Если , встать;
4. 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:

1. В первую очередь, дать качественный спектакль;
2. 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;
3. Сделать так, чтобы шоу понравилось первым рядам;
4. Приглашать на спектакль семьи, компании друзей или коллег;
5. Пригласить неискушенную публику, которую проще впечатлить;
6. 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:

1. Конечно же, сделать его хорошо;
2. Показать его как можно более широкой, разнообразной аудитории и, в первую очередь, «целевой»;
3. Заманить к себе в пользователи президентов, актёров, учёных — «первые ряды» общества;
4. Мотивировать пользователей приглашать друзей, родственников, коллег;
5. Показать проект неискушённым массам, не видевшим аналогов (если они существуют);
6. 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.

Автор: oshibka404

Источник