2021/05/10　人を動かす確率論

組織運営だったり，マーケティングだったり
そういったものは結局確率論に集約される．
なぜかと言えば，前提として私はあなたを動かすことはできない．
できるのは，あなたという制約条件を動かす環境を作ることである．
そのため，他者と関係するときは”できた”や”できない”の二択ではなく

「対象者Aに対して施策Bを行った場合xの確率で求められる結果Cに到達する．」
これに行きつく．

これは難しい話ではない
例えば，明日友人の桜子と桜を見に行きたいとしよう．
対象者　　　：桜子
対象者の設定：中学の頃からの幼馴染で，いつも前日に遊ぶ約束をしている．
施策　　　　：「明日桜見に行こうよ」とLINEを送る
確率　　　　：70％
確率の根拠　：基本的に用事がない場合，誘ったら来てくれる．ただ普段の傾向で30％の割合で用事がある．
この思考をいつもみんなは脳内で行っている．
それを，マーケティングや組織論に応用すればよいのだ．

そして，これが組織であったりマーケティングのような個人ではなく集合を対象とした場合に出てくるのが
確立に集合を加えた考え方の期待値だ．（統計落単した人間なので使い方間違ってたらごめんなさい）

「対象群Aは，施策Bを行った場合同様に確からしくｘの確率で求められる結果Ｃに到達する」
対象が集合の場合はこうなる．
つまり，Ｃに行きつく人の人数は
Ｃ=N(対象群Ａの人数）×Ｘ（施策Ｂが成功する確率）として数値に表すことができる．

ここで，対象群Ａがみんな同様に確からしく同じ確率で動くわけじゃない！という人もいるだろう．
これは正解だ．
だからセグメンテーションとターゲティングが重要なのだ．

セグメンテーションとは，集団を同じような要素を持つ者同士で分けることであり，
例えば施策Ｂに対しての確率Ｘごとに分けることになる．

ターゲティングは分解したセグメントの中で，最も力を入れるセグメントを決めることである．
例えば，施策Ｂに対して最も確率の高いセグメントであったり，最もＮが多いセグメントだったりする．

つまり，対象群Ａは確立ごとにα，β，θに分かれたとした場合
求められるＢに生じる結果は
Ｃ＝αn×αx + βn×βx + θn×θx
となる．

つまり，この期待値Cが目標とするゴールであり
α，β，θそれぞれの確率や人数がKPIになるのだ．

新地区代表となる後輩たちに捧げる，組織運営における定量目標の立て方である．