В экспертном бизнесе действует фундаментальный закон, который большинство игнорирует:
Доходность информации обратно пропорциональна широте её распространения.
Это значит, что как только знание становится общедоступным (Best Practices, тренды, отчеты рынка), оно сразу же превращается в Коммодити.
Если все знают одно и то же, значит, конкуренция сводится к демпингу (снижению цены) или войне бюджетов. Консенсус не дает возможности для маржинальности.
Чтобы получить сверхприбыль, нам нужна Асимметрия. Нам нужно знать то, чего не знают другие.
Мы будем зарабатывать на Арбитраже реальности: мы находим разрыв между Картой (Big Data) и Территорией (Thick Data).
Пока остальные пользуются Картой, неэффективно отражающей реальность, мы, зная Территорию лучше, срезаем углы и забираем приз.
Главный вопрос: где искать это уникальное знание в мире, где у всех есть Google?
Для ответа на этот вопрос мы должны разделить все данные на два типа.
1. Big Data (консенсус/Карта)
Это статистика, тренды, отчёты рынка. И эти данные рисуют упрощённую карту реальности, которую большинство игроков принимает не задумываясь.
Big Data говорит, что люди не читают длинные тексты, средняя цена инфопродукта падает, из-за кризиса покупательская способность снижается, рилсы работают лучше, чем Емэйл-рассылка.
Но, если все видят одни и те же данные, то все приходят к одним и тем же выводам. Пользуясь той же картой, вы попадаете в ловушку локальной оптимизации, становясь “как все”.
Главная проблема в том, что анализ Big Data – это попытка свести всё (даже то, что нельзя измерить) к Эксель-таблице.
Джеймс Скотт описал эту проблему в своей книге “Seeing Like a State”: чтобы управлять сложными системами, менеджеры пытаются сделать их “читаемыми”. Они упрощают реальность до набора метрик.
Так создаётся оптическая иллюзия контроля. Контекст и душа теряются, остается сухой отчет, который не отражает реальное положение дел.
2. Thick Data (живое знание)
Это редкий ресурс, потому что его нельзя спарсить или увидеть в отчете. Его можно только пережить и прочувствовать.
Thick Data позволяет увидеть микро-сдвиги в поведении людей (усталость от успешного успеха, потребность в новой искренности) задолго до того, как они станут статистикой.
Вместо того, чтобы смотреть на рынок с высоты птичьего полёта, мы делаем ставку на глубину. Вместо того, чтобы изучать данные миллионов человек, нам лучше изучить несколько реальных людей, но сделать это очень тщательно и глубоко.
Так мы сможем найти что-то скрытое и неочевидное, что не видит остальной рынок. Мы сможем найти Секрет.
Бен Хоровиц (a16z) говорит, что “великие идеи всегда выглядят как плохие идеи”. (Если идея выглядит хорошей, её уже делает Google). Чтобы делать то, что другие считают глупым, нам нужен Секрет. Это уникальное знание о рынке или проблеме, которое мы получили, “копая” в глубь.
Например, рынок отелей считал идею Airbnb бредом (люди боятся чужаков). Основатели Airbnb через личный опыт (Thick Data) узнали Секрет: люди готовы спать на матрасах у незнакомцев ради чувства принадлежности.
Чтобы получить Thick Data, вы тратите 20 часов не на анализ 10 000 анкет, а на глубинный разговор с 5 людьми. Вы ищете не статистическую норму, а Аномалию. Вы ищете то, что не укладывается в “средние показатели”.
Секрет – это разрыв между тем, что рынок считает истиной (Big Data/Консенсус), и тем, что является истиной на самом деле (Thick Data).
Big Data – это нормализация. Она отрезает шум (аномалии), чтобы показать среднее значение. Поэтому она математически не способна увидеть зарождающийся тренд или потенциал для прорывной идеи, потому что для статистики они выглядят как погрешность.
В результате пока рынок считает вашу идею плохой (потому что она противоречит статистике), вы наслаждаетесь отсутствием конкуренции.
Так что мы не можем искать ответы так, где их ищут все остальные.
Мы должны идти в темноту неопределённости. Инвестировать ресурс в добычу Thick Data.
Настоящая прибыль лежит не в оптимизации известного, а в открытии того, что для остальных пока остается невидимым.