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人は意思決定をなぜ、間違えるのか?銀行員のリンダ

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考える人

トヴェンスキーとカーネマンの実験から見る、主観的確率

今回はトヴェンスキーとカーネマンの実験における有名な例について考えていきます。実験として以下のような問題が参加者に配られました。


リンダは31歳、独身で社交的かつ聡明な女性である。彼女は大学時代には哲学を専攻していた。また、学生時代には差別や社会正義といった問題に深い関心を持ち、反核運動のデモにも参加していた。次の8つのリンダに関する記述を確率に従って(もっとありそうなものから)順にランク付けをしなさい。

a.リンダは小学校の教員である。
b.リンダは書店に勤務し、ヨガを習っている。
c.リンダはフェミニズム運動に参加している。
d.リンダは精神医学の専門家である。
e.リンダは「女性有権者の会」の会員である。
f.リンダは銀行員である。
g.リンダは保険の営業員である。
h.リンダはフェミニズム運動に参加している銀行員である。


ここで注目して頂きたいのはhはcとfの組み合わせであるということです。当然確率の考え方からすれば、「リンダは銀行員である」、という確率と、「リンダはフェミニズム運動に参加している銀行員である」という確率を比べると、後者の確率の方が低くなるはずです。しかし、実験の参加者の多くは、「リンダはフェミニズム運動に参加している銀行員である」という確率を「リンダは銀行である」という確率よりも高いと判断していました。

こういった現象を主観的確率と呼びます。私たちは私たちが思っている以上に、主観的なものの考え方に支配されがちです。一方、それぞれの記述を客観的に分析すれば、間違った意思決定にはならなかったかもしれません。

Webマーケティングの意思決定においても同じ現象が見られることが多い

Webマーケティングの意思決定においても、あらゆる主観的な考え方に囚われて、費用対効果が低い施策を打ってしまうことはありえます。例えば、効果がありそうな対策が10個あったときに、どの改善が最もインパクトがあるか、という分析をしないまま、直感的に施策を選んでしまうことなどがあります。そうした場合、もっとインパクトのある改善があったかもしれないのに、インパクトの低い改善からお金を使ってしまうことになります。インパクトの高い改善を行えば、早期に使ったお金を回収することが出来ますが、インパクトの低い改善にまわってしまうと、お金の回収が遅くなり、結果的にサイトのもたらす貢献度が下がってしまいます。

しかし、一口にインパクトといっても、その計算は高度であり、そして地道になるケースが多いというのも事実です。例えば、そもそも施策を洗い出すこと自体にマーケティングノウハウが必要ですし、その施策を分析するには、各種計算を地道に行わなくてはなりません。1施策辺り、5000件以上の計算を真面目に行わないと正しい結果がわからないこともあります。そのため、正しい意思決定は行いたいが、直感頼りになってしまう企業があとを経ちません。

直感による判断を否定するわけではありません。直感は経験から蓄積されたノウハウである、とは私たちも考えています。しかし、直感を生まれるまでの情報収集を誤れば、それは歪つな直感になってしまうかもしれない、という点をここでは問題視しています。

主観的確率から客観的確率評価で正しい意思決定を。

KOBITは、月5000円でGoogle Analyticsの中を分析。正しく真面目で地味な計算をシステムが行い、レポートを生成します。毎月、必ずレポートをお送りしますので、改善しやすくなっています。WEBマーケティング担当者がより費用対効果の高い意思決定をして頂くためには、地道な数学的な計算を行ったレポートが手元にあるべきだとKOBITでは考えています。もし、興味があれば、一度導入を検討してみてください。


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