Більшість компаній мають більше попереджувальних сигналів і більше варіантів дій, ніж їм здається, і саме ця думка лежить в основі коментаря, який пропонує переглянути фінансові показники перед рішеннями про скорочення персоналу. Автор, співзасновниця консалтингової компанії з дослідження споживачів і колишня працівниця VICE, закликає керівників спершу уважно подивитися на цифри, а вже потім вдаватися до звільнень.
Головна теза стосується якості даних, на яких будуються бізнес-рішення. За словами автора, бренди часто діють на основі хибної інформації про споживачів і навіть не здогадуються про це. Традиційні опитування ставлять загальні прямі запитання і отримують такі ж загальні відповіді, які мало що говорять про реальну поведінку людей.
Автор посилається на оцінку Esomar, за якою глобальна індустрія «інсайтів» становить близько 150 мільярдів доларів, а на дослідницькі послуги, за даними того ж джерела, витрачається близько 56 мільярдів доларів. Важливо, що ці цифри походять з одного дослідження, на яке автор посилається опосередковано, тож їх варто сприймати як орієнтир, а не як остаточну статистику.
Окремим прикладом автор наводить історію стартапу Anyone. Його опитування передбачало високий попит на продукт: кількість завантажень сягнула пікових 25 тисяч. Проте з часом кількість активних користувачів впала приблизно до тисячі. Респонденти казали, що хотіли б скористатися сервісом, але більшість із них так і не завантажила застосунок. Автор підкреслює, що це лише один випадок, а не широкі докази, однак він добре ілюструє розрив між declared-намірами і реальною поведінкою.
Причину таких розбіжностей автор бачить у тому, що люди відповідають не про свою реальну поведінку, а про бажаний образ себе. Наприклад, покупці годинників посилаються на ремісничу майстерність як на причину купівлі для себе, але для оточення частіше йдеться про статус. Академічні дослідження, на які посилається автор, показують, що запитання про погляди друзів дають ширше соціальне розуміння, ніж запитання про себе. Як варіант вирішення автор пропонує ставити запитання про минулий, теперішній і очікуваний майбутній досвід людини, а не про гіпотетичні наміри.
Окрему увагу автор приділяє синтетичним аудиторіям, тобто симуляціям споживачів, згенерованим штучним інтелектом. Такі моделі компанії використовують, щоб перевірити ідеї ще до запуску продукту. Ризик полягає в тому, що навчальні дані можуть бути недосконалими, і тоді система видає впевнено хибні результати. Автори стверджують, що погані дані в поєднанні зі швидшим ШІ лише підсилюють уже наявні помилки в ухваленні рішень. Водночас у тексті не кількісно не оцінено, наскільки часто такі симуляції дають збої.
Варто також врахувати, що автори мають комерційну зацікавленість у поліпшенні методів дослідження, тож їхня позиція є не нейтральною. Для керівників, які розглядають скорочення, висновок з матеріалу простий: перед тим як звільняти людей, варто переконатися, що фінансові показники та дані про ринок і споживачів справді свідчать про необхідність таких кроків.