Як ніколи не помилятися, уникати упереджень та похибок в рішеннях | Retention Podcast #41
Наш експерементальний випуск, де ми обговорюємо три (і трохи більше) книг, які варто прочитати маркетологам та продактам. Планували розмову на 40 хвилин, але не помітили, як промайнуло 3 години, бо книги дійсно захоплюючі 😅. Обовʼязково дайте знати чи цікавий вам такий формат 👇
Учасники подкасту:
✔️ Олег Лєсов, CPO eSputnik - / oleh.lesov
✔️ Наталя Устименко, Head of Direct Marketing eSputnik - / natalya.ustimenko.1
__________________________________________________________
ІНШІ ЦІКАВІ ПОДКАСТИ:
✔️ Історії за лаштунками Headway: • Retention Podcast #40. Як працює AI RnD у ...
✔️ Про проєкти Genesis: • Retention Podcast #39: Проєкти Genesis | P...
__________________________________________________________
⏱️ Таймкоди
00:00 – Intro
00:19 – Про що подкаст
02:28 – Які книжки будемо обговорювати та про що вони
06:27 – Вірогіднісний погляд на світ у книжках
📚 Книга №1. "Шум", Деніел Канеман
08:28 – Канеман і його роботи
10:30 – Що таке "шум"
16:34 – Упередження та шум при наймі
21:15 – Мудрість натовпу
25:54 – Як не треба проводити голосування онлайн
28:03 – Приклади комунікації з клієнтом на практиці
📚 Книга №2. "Як ніколи не помилятись", Джордан Елленберг
31:15 – Про що книжка та чому назва неправдива
32:46 – Чи можна навчитись математично мислити
36:31 – Що таке вірогідність
49:02 – Розповсюджена помилка в АБ-тестах
54:23 – Упередження виживання
1:02:01 – Практична порада з книги
📚 Книга №3. "Сигнал і шум", Нейт Сільвер
1:08:15 – Еволюція прогнозування
1:15:00 – Про автора
1:18:30 – Байєсівські методи в Сигнал і шум
1:21:35 – Правильні рішення які приводять до поганих наслідків
1:24:15 – Похибки в людських реакціях
1:26:07 – Яка різниця між шумом в книжках "Шум" та "Сигнал і шум"
1:28:15 – Практична порада
1:39:15 – Коротенькі висновки
1:36:53 – Outro
Корисні посилання:
✔️ https://substack.com/@natesilver
✔️ Подкаст про AI: • Retention Podcast #38: Про AI в продуктах ...
✔️ Подкаст з Headway: • Retention Podcast #40. Як працює AI RnD у ...