Подмена причинно-следственной связи корреляцией

Вчера на вебинаре мы затронули тему — почему люди делают неправильные выводы. Про несколько ошибок, например, ошибку фейковой аргументации и поверхностных выводов я уже писал ранее. А сегодня расскажу про еще одну — подмену причинно-следственной связи корреляцией.

Давайте не будем рассматривать абстрактные примеры, а рассмотрим конкретный кейс из опыта нашей школы Simulative.

Около года назад мы внедрили экспериментальный формат «экскурсии»: человек оставлял заявку, чтобы посмотреть наш курс изнутри, и мы в формате часового видео-созвона (!) все подробно показывали. Конверсия в покупку с этого формата была отличная. Напрашивается логичный вывод:

Количество покупок напрямую зависит от количество лидов, которые мы приведем на экскурсию. Увеличится одно — будет расти и другое.

Другими словами, мы увидели «корреляцию» между двумя процессами — «экскурсия» и «покупка». И, действительно, статистическая связь между этими двумя явлениями существует: растет одно — растет и другое.

Однако, когда мы наблюдаем сильную связь между двумя процессами, может быть несколько сценариев:

1. Процессы друг с другом абсолютно не связаны и это чистая случайность.

Пример: в годы, когда рождается больше высоких людей, сборная по футболу играет лучше. Это чистое совпадение.

2. Процессы друг с другом связаны, но не напрямую, а есть какой-то внешний фактор, который одновременно их объясняет.

Пример: в годы, когда растет потребление мороженного, увеличивается количество пожаров. Вроде независимые события, но наверняка они объясняются аномальной жарой в эти годы. Жара является причиной для обоих фактов, но они друг на друга никак не влияют.

3. Один из процессов является причиной для другого.

И если первые два пункта все еще показывают корреляцию между процессами, то третий пункт свидетельствует о наличии причинно-следственной связи (ее еще называют «каузацией»).

И наш пример — как раз про это. На самом деле, зависимость конверсии в покупку с проведением экскурсий не случайно. Конверсия в покупку увеличивается потому что (!) на экскурсию приходят априори более теплые и прогретые лиды, которые готовы уделять целый час, так еще и в формате видео-созвона. Они так и так более склонны к покупке, чем остальные заявки — конверсия у них в любом случае была бы выше.

То есть здесь мы видим не просто взаимосвязь между двумя событиями, а что одно из них (повышение конверсии в продажу) происходит из-за другого (люди приходят на экскурсию, т.к. они более прогретые).

Как это использовать? Как минимум, можно не вляпаться в ошибку. Например, если не выявить каузацию достаточно рано, можно залить много денег в рекламный трафик, привлекая холодную аудиторию на экскурсию. Как итог — наша «корреляция» резко испариться и конверсия упадет. И это будет отличным маркером того, что это была не «корреляция», а «каузация». Но лучше определять это на берегу и заранее, чтобы не сливать деньги на такие тесты.

Кстати, если вы хотите прокачаться в том, как делать выводы на основании данных — залетайте на мой тренинг «Как делать аналитику». До завтра еще действуют цены для «ранних пташек», с февраля цена вырастет.

Как вам тема про корреляцию и каузацию? В ней еще много всего интересного — если хотите узнать подробней, накидайте реакций, сделаю еще серию постов 😘