在研究中应该时刻提醒自己的谬误之一——跳跃谬误

昨天和研究部小伙伴讨论公司时，遇到了件有意思的事，这让我萌生了写这篇文章的念头。一方面是提醒自己，另一方面也给大家提供一个思路。跳跃谬误这个概念是我自己编的，大家明白意思就好。

研究部小伙伴的研究标的的客户是个人客户，研究结论中很重要的一点是目标公司某项业务的市占率会持续提升，理由是他通过指标设计发现，竞争对手的忠诚度更低，而目标公司的忠诚度更高，采样具有统计意义，因此觉得这个结论十分可靠。

乍一看这个结论十分有逻辑，底层数据也没问题，但事实上这个结论可能完全反了。

下面我们用一个例子来说明。

通常做研究时，第一件事儿就是不厌其烦地明确基础概念定义，这虽然看起来浪费时间，但的确最应该做。因为很多定义只是你以为自己懂了而已。忠诚度是这个研究案例中最重要的设计指标，我们在to c的案例研究中经常会遇到这个指标。定义就是既有用户中，在特定的时间内或者下一代产品中有多少比例的用户仍然还是公司的客户，这个指标虽然可以用来表征忠诚度，但反直觉的是横向更高的忠诚度不必然导致市占率的提升。

我们假设一共有100个客户，当下A公司的市占率为30%，B公司的市占率有70%，通过调查发现，A公司的忠诚度为80%，而B公司的忠诚度为90%，结果就是A公司的客户一年以后有20%*30=6个客户变成了B公司的客户，而B公司一年以后则有10%*70=7个人变成了A公司的客户，结果是忠诚度更低的A公司市占率提升了。

究其原因，市占率的提升本质是进来的比出去的多，而留下来的比例是否更高只是其影响因素之一，我们跳跃了留存率更高是否会一定导致进来的比出去的多这一思考环节。

冷静思考后大家容易明白，但在研究中有很多概念会使得我们下意识地跳过逻辑环节，忠诚度就是这样的一个概念。如果应对这样的跳跃谬误，我个人的经验是，越是符合直觉的东西，越要怀疑，因为符合直觉通常会导致逻辑跳跃，与大家共勉。

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