高手都把自己活成了贝叶斯主义
前段时间，特斯拉的创始人马斯克接受采访，主持人问：你生命中最大的挑战是什么？
面对这个问题，足足想了30秒，给出了一个非常精彩的回答：确保你有一个可纠错的反馈闭环。
看到这句话，我瞬间一震，感觉被打通了任督二脉，这不就是之前看《精益创业》这本书的核心观点吗？也不就是短视频，直播能迅速火爆全球的底层逻辑吗？
因为数据准确，可证伪的回路够快，那代表逼近正确就越快。
今天就来讲讲确保你有一个可纠错的反馈闭环的一个部分，贝叶斯定理。
开始之前，我想给你讲个故事，我现在新媒体总运营小张，上学时有个朋友H，上学时他俩都是“不务正业”的搞钱分子。
小张当时做苏宁的活动（校园）拿到了冠军，后来又被碧桂园招到了总部。他那个朋友H 一如既往地做微信辅助（注册，解封）相关业务。
赚钱非常快，当天做当天就能赚钱。
小张与他当时的合伙人W，也做过同类型业务，但后来放弃了，因为他们理想更“远大”想做点有发展的事。
小张的业务从校园推广，过渡到了回收二手书（当时拍拍网在砸钱），同时H也入局了这个业务，最终H赚了百万，小张只赚了几万。
后面小张就去广州碧桂园了，H继续做微信相关业务，而且还越做越大，最终听说演变成一个任务平台，赚2000W
其实这事过去很久了，直到前几天，小张给发了程前采访的一名云南电商鲜花头部的视频，才又想起这个人，没错，就是H！
当时在电梯，我和小张说起来这事，一起思考了一个问题，同时起步，几年下来结果差距巨大，这是为什么？
在我俩看来，关键转折在于H做的事，是当时的小张看不上的，觉得没发展的。
但事实上人家确实把那个阶段的钱牢牢地赚到手了，有了雄厚的起步资金。
我问了一下，H家生意做得很大，听到这点我就释然了。
H并没有继承家族生意，甚至也没得到家里什么支持，因为他最初赚钱的那个业务根本不需要投资，只需要拿点小礼物在大学附近推广就行。
想到这我有个延伸思考，你说这些商二代，家里到底会传承什么，甚至那些超级富豪家族又是怎么打破富不过三代的？
我其实没接触过世界顶级家族的年轻人，但我在不少书中和大佬发言中找到了一些蛛丝马迹。
分享给跟我一样，没有家族传承，只能靠自己摸索寻求突破的人。
从洛克菲勒给儿子的三十八封信，到坊间传闻船王哈里赌场训练儿子。
我认为这些超级富豪家族，传承的是决策方式，即：遇到重要事情该如何决断与如何行动，而不是留下更多的钱。
故事讲完，说回到正题，到底怎么决策？你听过腾讯一直使用的赛马机制不？
大概意思就是：同时有好几个人申报项目，领导要做的并不是判断哪个项目好，而是在规避了大风险的前提下，给出同样的初始资源，跑着看。
哪个项目好，从结果自然能看得出来，没错，微信就是赛马出圈的冠军。
说回到：确保你有一个可纠错的反馈闭环。其实就是这么个逻辑与《精益创业》一书中两个最重要元素不谋而合。
最小可行产品（MVP）：最小可行产品是一个最基础的产品原型，它包含了产品最核心的功能，可以让公司快速地将产品投放市场以获得最初的客户反馈。
持续迭代：通过收集客户反馈，不断对产品进行修改和改进，以更好地满足市场需求。
用人话讲，最正确的判断应该是直接看结果，并且判断是可以改变的，最初的判断，随着不断前进与优化，最后生长成正确的样子。
就目前来讲，这是我看到最科学的创业方法了，具体方式我就不在这说了，否则认知负担太大，今天主要还是讲确保你有一个可纠错的反馈闭环。
其中的一个环节，决策-贝叶斯定理。
可纠错，与科学研究中的可证伪是一个意思，我们在商业决策中要的并不是对错，而是怎么做才能赚到钱。
当我们能证明这样是错的，那就可以改正，错误少了，自然就接近正确了。
贝叶斯定律就是一套帮我们在决策中不断逼近正确的科学公式。
假设你有一个袋子，里面有两种不同颜色的球：红色的和蓝色的。假设有一半是红色的，一半是蓝色的。现在，你不看袋子，随机抓出一个球。
因为你知道袋子里红色和蓝色球的比例是一样的，所以你可能会认为抓到红色球和蓝色球的机会是相等的，也就是50%。
现在，假设我告诉你，我看了一下，你抓的球是暖色的（红色是暖色，蓝色不是）。那么你抓的球是红色的可能性就变大了，因为蓝色球不是暖色。
所以，你对于抓的球的颜色有了更多的信息，就能更准确地猜测球的颜色。这就是贝叶斯定理的精髓，它帮助我们根据新的信息来更新我们的猜测或者预测。
就数学语言来说，贝叶斯定理是这样的：P(A|B) = P(B|A) * P(A) / P(B)。
1.P(A|B)：这是我们想要计算的，也就是在已知B发生的情况下，A发生的概率，这被称为“后验概率”。
比如在我给的例子中，这代表知道球是暖色的情况下，球是红色的概率。
2.P(B|A)：这是在已知A发生的情况下，B发生的概率。这叫做“条件概率”。
比如在我给的例子中，这代表如果球是红色，那么球是暖色的概率。
3.P(A)：这是A发生的概率，不考虑B是否发生。这被称为“A的先验概率”。
在我给出的例子中，这代表抽到红色球的概率。
4.P(B)：这是B发生的概率，不考虑A是否发生。这就是“B的边缘概率”。
在我给的例子中，这代表抽到暖色球的概率。
在我们的例子中，A是球是红色的，B是球是暖色的。P(A|B)就是在球是暖色的情况下，球是红色的可能性。
这就是我们要的答案。
P(B|A)是红色的情况下，球是暖色的可能性（这个是100%因为红色就是暖色）。
P(A)是任何球是红色的可能性（在这个例子中是50%）。
P(B)是任何球是暖色的可能性（在这个例子中也是50%）。所以，P(A|B) = 100% * 50% / 50% = 100%。
所以，如果你知道你抓的球是暖色的，那么这个球是红色的可能性就是100%。
说人话用验证的方法，不断吸收最真实的数据，不断更新决策结果。
创业要的并不是判断对错，而是做对事，赚到钱。先动起来，反馈好就继续，反馈不好就改进。
所以，贝叶斯定理其实就是一种方法，帮助我们根据我们已知的信息（比如B的发生），来更好地预测我们关心的事件（比如A）的发生概率。
贝叶斯公式，十八世纪就存在了，真正应用发扬光大还是因为技术原因，因为算力技术的提高，才有了越来越准确的概率判断。
没错，现在大火的GPT就是用贝叶斯公式做回复的，你有没有想过，为什么GPT总能秒懂你的意思？
还能结合上下文语境回复你，本质就是利用贝叶斯公式私下准备了N多个答案，再计算那个答案大概率符合你的提问。
现在或许你就知道，为啥你提问越准确，布置任务越清晰，GPT反馈的结果就越理想了吧。那是因为基础信息准确所以正确概率高。
大胆假设，小心求证，不断试错，快速迭代，就是贝叶斯公式的核心逻辑，没错，看着是不是就像《精益创业》中最小可行性产品一个逻辑。
说回到最初，相同起步的小张与H为啥财富量级越差越大，是因为H的决策更正确，先完成最小闭环，慢慢生长出新的盈利闭环。
反观小张，是想最初就有一个大的盈利闭环，H用的是先干后改不断优化的决策（贝叶斯公式）小张是想直接就做出一个正确的概率。
所谓高手就是把自己活成了贝叶斯定律。如果不理解没关系，毕竟概率学很庞大。
你只要知道，大胆假设，小心求证，不断试错，快速迭代，在干的时候复盘改进就行，正确是试出来的，不是想出来的。
其实这不但是一个公式，更是一种哲学，知行合一说的就是贝叶斯定律，初步知道-行动验证-反哺知道，知推动行，行验证知，周而复始。
贝叶斯定律在创业中的实际操作方法可以看《如何正确复盘》这篇文章，当然，不要过度沉迷于公式，因为小公司通常没有准确数据，用阶段性结果判定即可。
我是王济帆，实体经营八年，转战互联网七年，讲过课、写过书、上过当、十点睡、不喝酒、爱搞钱，专注分享商业认知，我们下周见！
