Теория вероятности ― это раздел математики, который изучает закономерности случайных событий и позволяет измерить степень возможности их наступления.
Чтобы не зависеть от блокировок соцсетей, запускайте имейл-маркетинг.
ИИ-помощник Unisender сгенерирует текст и картинки для вашего первого письма.
Простыми словами, это наука о том, как предсказывать хаос. Даже если событие невозможно просчитать со стопроцентной точностью, теория вероятностей дает инструменты, которые позволяют оценить шансы разных исходов.
Интересный факт
Теория вероятностей могла появиться на десятилетия позже, если бы не азартный игрок и математик-любитель Антуан Гомбо. В 1654 году он обратился к Блезу Паскалю с задачей: сколько раз нужно бросить две кости, чтобы вероятность выпадения двух шестерок превысила 50%?
Паскаль решил задачу, применив метод подсчета комбинаций. Он рассуждал от обратного: вместо того чтобы считать вероятность выигрыша, он вычислил вероятность проигрыша. Паскаль нашел, что при 24 бросках шанс проиграть все еще чуть выше 50%, а при 25 — уже ниже. Значит, ставку выгодно делать именно на 25 бросков.
В ходе переписки с Гомбо, обсуждая эту и другие задачи, Паскаль заложил основы классического определения вероятности, фактически создав новую область математики.
В маркетинге теория вероятностей служит инструментом управления рисками и повышения предсказуемости поведения аудитории. Например, перед выводом продукта на рынок маркетологи используют вероятностные модели для прогнозирования спроса.
На основе данных о похожих запусках, сезонности и поведении конкурентов рассчитываются сценарии: оптимистичный, реалистичный и пессимистичный. Это позволяет закладывать бюджеты с учетом вероятности наступления неблагоприятных событий: низкого спроса или логистических сбоев.
Комментарий экспертаТеория вероятностей может быть на первый взгляд незаметна, но в реальности маркетинг пронизан ею полностью. Если мы говорим про какие-то способы оценить состояние дел в компании, то многие из таких метрик строятся с учетом этой теории, например LTV (lifetime value, пожизненная ценность клиента).
Мы не можем предсказать поведение одного клиента, но можем посчитать ожидаемую ценность: берём средний чек и умножаем на вероятность того, что клиент останется с нами в следующем периоде. Чем дальше в будущее, тем ниже вероятность, что человек продолжит пользоваться нашими товарами и услугами, поэтому будущие доходы «дисконтируются» этой убывающей вероятностью удержания.
RFM-анализ, на первый взгляд, просто сортирует клиентов по давности, частоте и сумме покупок. Но за этим стоит вероятностная логика: давность и частота покупок — это статистические предикторы того, насколько вероятно, что клиент всё ещё «жив» и купит снова.
Также теория вероятностей помогает брендам создавать розыгрыши и акции, где победителей выбирают случайным образом. В основе таких механик — особенности человеческого восприятия, которые изучал нобелевский лауреат Даниэль Канеман. Он доказал: люди склонны переоценивать маловероятные события и недооценивать те, что случаются часто.
Когда человек видит лотерею с крупным призом, мозг фокусируется на яркой картинке победы. Он уже боится не проиграть, а скорее, упустить возможность получить желаемое бесплатно. В итоге человек участвует в акции, даже если математически выигрыш маловероятен.
С 1960 по 1990-е гг румынский экономист Стефан Мандель выиграл в лотерею 14 раз, использовав основы теории вероятности. Организаторам по всему миру пришлось менять правила, чтобы закрыть эту брешь
Главные мысли
