確率思考をするうえで、便利なのはベイズ統計

確率で考えるといえば、ベイズ統計が思い浮かぶ人もいるかと思います。

なぜなら、私見ですが、ベイズ統計は確率的なPDCAのツールだからです。
ベイズ統計は実施前の想定していた確率を、結果からその確率を調整することで次回に生かすことができる手法です。

私はベイズ統計を専門に勉強したわけではないので、間違っているかもしれませんが、私的にはベイズ統計を上記のようにとらえています。

ベイズ統計を簡単に説明していきます。

ベイズ統計は、そもそも全体の正しい確率がわからないときに今ある情報から確率を考えていく手法です。（ここら辺が成功するかどうかわからないビジネスとの相性がいいところです。）

一方、コインの表裏の確率、サイコロの目が出る確率などは、イカサマなものを使わない限り、全体の起こる事象がそれぞれ同じ確率で起こることがなんとなくわかるので、あえてベイズ統計をつかう必要がありません。（イカサマかどうかを確かめるためにはベイズは使えます）

確率がはっきりしない場合に、自分の中で一定の確率を当てはめることを主観確率といいます。この確立を、結果から調整することで、次回の確率を検討するときの参考確率とする形で更新をかけていきます。
これをベイズ更新といいます。

これは、実際にメールのスパムフィルターなどで使われています。

ある単語が入っているときに、スパムメールである確率を順次更新をかけていきます。また、複数のスパムに該当する単語が入っているときの確率を計算するなどという使い方もあります。

このような考え方をもとに、自分が考えた策の確立をベイズ更新的にアップデートしていきながら自分のアイディア、考え方をアップデートしていくといいと思います。

ベイズ統計のとっかかりとしては以下の書籍がおすすめです。

完全独習 ベイズ統計学入門

難しい式などを使わず面積を使うことでベイズ統計の基礎から学んでいくことができます。