Finn kursen i AI, ekkokamre og konkurrerende sannheter
Har du noen gang forvillet deg inn i en Wall of Death på en metal konsert? Hvis du ikke har hatt gleden innebærer dette at publikum deles i to, løper mot hverandre og kolliderer i en “vegg” av kropper.
Dette er en passende metafor for hvordan det er å jobbe med markedsføring, salg og annen kommersiell drift. Forskjellen er at i stedet for folk er det forskjellige meninger og virkelighetsoppfatninger som kolliderer. Og kollisjonene kommer fra alle kanter.
Uendelig knuffing av motstridende sannheter, meninger, metodikker, teorier og praksis. Og alle har data på at deres virkelighet er den ene sanne måten å jobbe på.
Vi blir slått i hodet med dashboards, rapporter, studier, LinkedIn-poster, “best practice” og sterke meninger fra tankeledere med mange følgere.
Nobelprisvinner Sidney Brenner traff spikeren på hodet da han uttalte:
«We now have an unprecedented ability to collect data, but there is now a crisis developing that unstructured information does not enhance understanding. What people want is to understand, which means you must have a theoretical framework in which to embed this.»
Brenner snakket om medisinsk forskning, men problemet er like relevant for næringslivet. For problemet at altfor mye data mangler:
- Struktur, som handler om å organisere data slik at de gir mening.
- Kvalitet, som handler om at de faktisk måler det vi tror de måler.
- Verifisering, som handler om å skille signal fra støy.
Dette var forresten tingenes tilstand før AI gjorde sitt inntog på verdensscenen som en katalysator for kaoset. For de som tror at AI kan løse disse problemene, tenk om igjen. Uten struktur, kvalitet og verifisering kan verken menneske eller maskin skille signal fra støy.
Heldigvis har forskere brukt tiår på å observere og dokumentere hva som faktisk skjer når bedrifter vokser. Det betyr at vi har mer enn teori. Vi har empiri. Et kompass i kaoset.
Dette er sentralt i vår søken etter Det Kommersielle Nexus, en driftsmodell hvor beslutninger tas med mål og mening, ikke bare magefølelse.
Hva skjer når vi observerer i stedet for å mene?
Advarsel: Det du nå skal lese kan utfordre ting du trodde var sant, og for noen virke provoserende. Stå i ubehaget, så får du et verktøy som gjør at du ikke blir offer for gruppetenkning og vedtatte sannheter.
Kontinuerlig forskning, som strekker seg tilbake til 1950-tallet, gir stadig bedre forståelse av hva som faktisk skjer når bedrifter og merkevarer vokser. Det som gjør denne forskningen spesielt sterk er at den er basert på observasjoner av faktiske utfall.
Hvorfor har dette noe å si? Les dette nøye: Fordi det folk sier, det de gjør og det de sier de gjør er tre forskjellige ting.
Når forskere har studert faktisk kjøpsatferd i salgsdata, ser de ting som ikke samsvarer med svarene du får når du spør kunder om hva de kommer til å gjøre. Her blir det ubehagelig, fordi flere av disse mønstrene som dokumenteres utfordrer nesten alt markedsførere har lært å tro på. Blant annet:
- Det største vekstpotensialet ligger hos de som ikke kjøper fra deg i dag, ikke hos de lojale kundene.
- Bred reach slår hyper-targeting.
- Emosjonell kommunikasjon er mer lønnsomt enn rasjonelle salgsargumenter.
- Klikk og CTR korrelerer ikke med salg eller merkevareeffekt.
- Å bli tenkt på i kjøpssituasjonen er viktigere enn å bli oppfattet som unik.
Det du nettopp leste er ikke hva Frei mener. Det er evidens fra flere studier som peker mot de samme mønstrene. Noe av det bekrefter antakelser du kanskje hadde. Andre utfordrer og motsier dem. Men her blir det komplisert: for du som leser har kanskje sett eller lest studier eller artikler som sier noe helt annet? Hva skal du tro på når alle har data for sine synspunkt?
Dette tar oss til hovedpoenget av denne artikkelen. Vi skal nå legge fram verktøyet som hjelper deg vurdere styrker og svakheter i motstridende påstander, og bli godt rustet mot det Mark Twain kalte 'lies, damned lies, and statistics.'

Evidenshierarkiet
Den 14. desember 1799 våknet George Washington med sår hals. Innen kvelden var han død. Ikke av sykdommen. Men av behandlingen.
Over tolv timer tappet tre leger 2,4 liter blod fra USAs første president. 40% av hans totale blodvolum. Årelating var på den tiden standard praksis. Ingen satte spørsmålstegn ved det fordi alle “visste” at det virket.
Medisin fortsatte i nesten to hundre år til å gjøre vondt verre for mange pasienter, med årelating, lobotomier og andre makabre behandlingsmetoder. Helt til de utviklet et verktøy for å skille hva som faktisk virker fra hva som bare føles riktig.
De kalte det evidenshierarkiet. Her er en forenklet versjon:
Nivå 5 (svakest): Anekdoter og magefølelse
"Min erfaring er at..." / "Jeg har sett at..."
Lettest tilgjengelig, men minst pålitelig. Egen erfaring er ikke verdiløs, men uten et utenfra-perspektiv og kalibrering gir den ofte en misvisende illusjon av treffsikkerhet.
Philip Tetlock viste i 2005 at eksperter innen politikk og økonomi var knapt bedre til å forutsi hendelser enn tilfeldighet. Lignende funn dukker opp i markedsføring: I en studie fra Ehrenberg-Bass Institute skulle erfarne markedsførere velge hvilken av to reklamefilmer som solgte mest. Treffsikkerheten var knapt bedre enn et myntkast.
Derfor må vi, til tross for årevis med erfaring, prøve å “klatre” i hierarkiet.
Nivå 4: Enkeltcaser
"Vi prøvde dette og så bedring." Bedre enn én anekdote, men uten kontrollgruppe vet du ikke om bedringen skyldtes tiltaket – eller noe helt annet.
Et eksempel fra næringslivet er da Jaguar kunngjorde sin nye Type 00 og at de ville forkaste eksisterende kunder for å jage et helt nytt segment. Et av argumentene var at de ikke hadde noe valg fordi salget hadde falt dramatisk.
Sant nok. Men hvis en hadde sett utover Jaguar som enkelt-case ville en sett at nesten hele bilbransjen hadde nedgang under COVID. Jaguars problem var ikke så unikt. Likevel brukte de det som begrunnelse for å kaste om på alt.
Dette er faren med å stirre på egne data uten et utenfra-perspektiv. Du ser et mønster og trekker en konklusjon, uten å spørre: sammenlignet med hva?
Nivå 3: Sammenhenger
Sammenligner grupper over tid, og sammenligner grupper med ulike utfall. Bedre enn enkeltcases, men du vet ikke om andre ting påvirket resultatet.
I næringslivet er dette benchmarkstudier og plattformrapporter: "Vi analyserte 500 bedrifter og fant at de som gjorde X hadde høyere vekst."
Svakheten her er at en kan ikke bekrefte eller avkrefte om bedriftene som “gjorde X” allerede var bedre. Eller om hele markedet var i vekst. Her ser vi ofte rapporter lagt fram av plattformer med kommersiell interesse i å fremstille seg selv i positivt lys, som bukken til havresekken.
For eksempel: Meta som forteller deg at Meta-annonser virker eller LinkedIn som beviser at LinkedIn er beste kanal for B2B.
Nivå 2: Kontrollerte tester
Eksperimenter med kontrollgrupper og tilfeldig fordeling.
Gullstandarden for å teste årsakssammenhenger. Her begynner du å vite noe, og kan si noe om årsak og virkning. I næringslivet kan dette være brand lift-studier med ekte kontroll. Ikke bare versjon A vs. versjon B, men eksponert gruppe vs. ueksponert gruppe. Altså sammenligne hva som skjer med de som f. eks så en annonse versus de som ikke så den.
Nivå 1 (sterkest): Systematisk og samlet forskning
Forskning som sammenstiller resultater fra mange studier. Det nærmeste vi kommer "sannhet" i en verden full av usikkerhet.
I næringslivet er dette Ehrenberg-Bass Institute som har studert tusenvis av merkevarer over flere tiår. Binet & Field som har analysert tusenvis av IPA-kampanjer. LinkedIn B2B Institute som har utfordret etablerte sannheter med uavhengige data.
En annen måte å tenke på reisen oppover i hierarkiet, er at du går fra "jeg følte/hørte" til "vi prøvde" til "vi så et mønster" til "vi testet ordentlig" og til slutt "mange har testet og funnet det samme.”
Fart med mål og mening
Poenget med å søke evidens er ikke at du alltid må ha bevis fra øverste hylle før du handler. Det er urealistisk. Og selv om du har meget sterk evidens, har du ingen fasit. Du har odds og sannsynlighet for hva som fungerer. Den beste måten å tenke på det er som praktisk, ansvarlig risikohåndtering for valgene du står ovenfor.
For faktum er dessverre at vi aldri vil få en fullstendig forståelse av verden vi lever i. Når alt kommer til alt, er vi alle pokerspillere i det kommersielle spillet.
Vi vet ikke hvilke kort motspillerne sitter med, eller hvilket kort som kommer fra bunken.
Likevel må vi ta beslutninger. Med ufullstendig informasjon, flaks, uflaks og tilfeldigheter utenfor vår kontroll.
Så ikke vær redd for å bruke sunn fornuft. Du kan velge å spille mot oddsene, hvis du vet at det er det du gjør og har gode grunner til det.
Som Picasso sa: "Learn the rules like a pro, so you can break them like an artist."
Vi må alle gjøre så godt vi kan i de uopphørlige Wall of Death-kollisjonene mellom motstridende virkelighetsoppfatninger. Når alle har en mening om alt, er evnen til å sortere og vurdere styrken i argumenter og påstander et konkurransefortrinn. Får du retning ved hjelp av evidens, blir ikke AI lenger en katalysator for støy. Det blir en kraft som gir deg fart mot målet.
Fart uten retning er kaos. Retning uten fart er irrelevant.
Men fart med retning? Det er en potent kombinasjon de færreste har knekt koden på.
