Іноді здається, що вся ця стратегічна складність уже занадто. Ти й так перевантажений викликами й проблемами, а тут ще розбиратися в наступному рівні складності, в тому, як поводяться адаптивні системи. Нереально. Але це омана. Зграя птахів рухається дуже складними траєкторіями, хоча кожен птах дотримується кількох простих правил. Так само й системи, з якими ми маємо справу: ринок, інновації, технології. Вони підкоряються доволі простим законам еволюції. Хто їх опанував, бачить патерни там, де більшість бачить випадковість. Найдалі цим шляхом пройшов Саймон Вордлі, який розробив метод мапування складних систем (Wardley mapping). Уже два роки цей метод у RUUUSH викладає Іван Філіпов. Формат мастермайнду: після короткої теоретичної частини ви практикуєте стратегічне мапування за Вордлі. За 2 місяці і 16 практичних зустрічей ви навчитеся бачити патерни там, де інші бачать хаос. Відчуття, що складність тисне, змінюється цікавістю: хочеться розплутувати клубок зв’язків між елементами екосистеми. Мабуть, окрім JTBD, немає методології, в яку я вірив би більше, ніж у мапування за Вордлі. JTBD допомагає розуміти поведінку людей, мапи Вордлі допомагають розуміти поведінку систем. Старт 12 листопада. 2 місяці, 16 зустрічей по 2 години, онлайн наживо. Вівторок і четвер о 17:00 за Києвом. Деталі й реєстрація: https://www.ruuush.marketing/wardley

Dynamic uncertainty або чому тренд-репорти, що раз на рік заполоняють наші стрічки, не несуть ніякої користі. У Санта-Фе є бар El Farol, де по четвергах грали ірландську музику. У 1994 році економіст Браян Артур придумав на його прикладі задачку. Сто людей щотижня вирішують, чи йти в бар. Якщо прийде менше шістдесяти, вечір вдався. Якщо більше, тісно і гучно, краще було сидіти вдома. Кожен намагається вгадати, скільки людей прийде, і швидко з’ясовується, що спільна модель прогнозу тут не працює. Скажемо «буде вільно», всі підуть, і в барі буде тісно. Скажемо «буде тісно», всі залишаться вдома. Ситуацію, коли невизначеність виростає з наших власних реакцій на неї, у стратегії називають dynamic uncertainty. ⸻ Комета летить однаково, хоч скільки астрономів за нею стежить. З ринком так не виходить. Джордж Сорос називав це рефлексивністю: люди діють на основі своїх уявлень про ринок і цими діями його змінюють. Економісти знають схожу штуку як закон Гудгарта. Показник, який зробили ціллю, з часом погано вимірює те, для чого його придумали. У маркетингу це видно на рекламних каналах. Поки про новий канал мало хто знає, трафік у ньому дешевий. Потім хтось розповідає про нього на конференції, туди приходять усі, аукціон розігрівається, і через рік канал коштує приблизно як решта. Схожа історія сталася з hard seltzer у США. У 2019-му категорія росла так, що кожен виробник напоїв вписав її собі в план. За два роки на полицях з’явилися десятки брендів, зростання сповільнилось, і багато запусків тихо зняли з виробництва. Сам тренд нікуди не подівся, просто на нього зреагували всі одночасно і однаково. ⸻ Чим довший горизонт плану, тим більше в ньому чужих реакцій, яких ще не було. П’ятирічна стратегія описує ринок, де конкуренти й клієнти ще не відповіли на ваші ходи. Що з цим можна робити. 1. Питати, хто ще це бачить. Якщо тренд уже є в кожному трендрепорті, вікно, найімовірніше, закривається. 2. Рахувати хід конкурента. Перед запуском варто відповісти, що він зробить, коли побачить ваші результати. Якщо скопіює за пів року, це має бути в бізнес-кейсі. 3. Будувати на тому, що важко скопіювати. Власні дані, стосунки з клієнтами, дистрибуція, досвід команди. Про них можуть знати всі, але відтворити швидко все одно не вийде. Варто ще пам’ятати, що рефлексивне не все. Демографія чи клімат змінюються однаково, хоч скільки компаній їх обговорює. Тому варто розділяти тренди на ті, що спираються на фізичні або демографічні процеси, і ті, що тримаються на поведінці людей.

Ергодичність, або чому середнє по ринку вам не допоможе Уявіть два сценарії. Сто людей приходять у казино на один вечір. Хтось програє все, хтось виграє, в середньому група втрачає кілька відсотків. І другий: одна людина ходить у те саме казино сто вечорів поспіль. Математично здається, що це одне й те саме. Насправді, якщо ця людина програє все на 28-й вечір, вечорів з 29-го по сотий у неї просто не буде. Середнє по групі для неї нічого не означає. Ця різниця має назву: ergodicity. ⸻ Термін прийшов зі статистичної фізики, а в економіку його останні роки активно переносить фізик Оле Петерс. Система ергодична, коли середнє по багатьох учасниках в одну мить збігається із середнім для одного учасника на довгому проміжку часу. Тисяча підкидань однієї монети дає ту саму картину, що й тисяча монет, підкинутих разом. З грошима і бізнесом так буває рідко. Петерс показує це на грі з монетою. Орел: ваш капітал зростає на 50%. Решка: падає на 40%. Очікуване значення кожного кидка позитивне, плюс 5%. Будь-який фінансист скаже: грайте. Тепер пограйте самі. Один орел і одна решка: 100 × 1,5 × 0,6 = 90. Ви втратили 10%. На довгій дистанції типовий гравець втрачає приблизно 5% за кидок і поволі йде до нуля. Середнє по мільйону гравців при цьому росте, бо його тягнуть угору кілька неймовірних щасливчиків. Ви, швидше за все, не один із них. ⸻ Більшість бізнес-кейсів рахують через очікуване значення: вірогідність успіху множать на виграш. Ця математика мовчки припускає, що ви зіграєте багато разів і результати усередняться. Компанія в реальності грає один раз. Касовий розрив, втрачений ключовий клієнт, провалений запуск чи репутаційний скандал не усереднюються з успіхами паралельних всесвітів. Що з цього випливає на практиці. 1. Спершу питати про руйнування. До розмови «скільки ми заробимо» варто з’ясувати, чи є сценарій, після якого гри більше не буде. Якщо є, очікуваний прибуток його не компенсує. 2. Розмір ставки важить більше за її якість. Добра ідея з надто великою ставкою може вбити компанію. Посередня з малою ставкою дасть ще одну спробу. 3. Виживання накопичується. Хто залишився в грі, отримує наступний хід і нові дані. Ергодична економіка Петерса досі спірна. Частина економістів вважає, що стара теорія корисності з логарифмічною функцією вже все це враховує, просто під іншою назвою. Я не беруся судити цю суперечку. Для управлінського рішення вона мало що змінює.