钱追人容易，人追钱很难( 四 )
所以 ， 即使奶茶店B刚开张 ， 一个顾客也没有 ， 要不了多久 ， 也会抢走大部分奶茶店A的顾客 。
不管A开始的时候多么有优势 ， 钱最后还是追着B去了 。
七
一种对于命运的数字隐喻是“大数定律” 。 我在《人生算法》这本书里也说过 ， 一个骰子扔出某个数字的概率 ， 取决于自身的结构 ， 与手法和努力无关 。
但是 ， 大数定律里的抛硬币游戏 ， 需要每一次抛硬币都是完全独立的 。
而数学家帕维尔·涅克拉索夫则认为：现实世界中的事物是相互依存的（比如人的行为） ， 所以现实中的事物并不恰好符合数学模式或分布 。
马尔可夫不这么认为 。 他建立了一个模型 ， 在这个模型中 ， 结果的概率取决于以前发生的事件 ， 但长期来看仍然遵循大数定律 。
《天才与算法》里写道：
抛硬币的结果并不取决于以前抛硬币的结果 ， 所以这不是马尔可夫理想的模型 。
但是 ， 如果增加一点依赖关系 ， 使下一个事件取决于刚刚发生了什么 ， 而不是整个系统如何影响了当前事件 ， 又会怎么样呢？
每个事件的概率仅取决于先前事件的一系列事件被称为马尔可夫链 。
预测天气就是一个例子：明天的天气肯定取决于今天的天气 ， 但并不特别依赖于上周的天气 。
由此 ， 我们结合奶茶店的例子 ， 可以发现马尔可夫链“宿命论”般的特点：
1、历史是无关紧要的 ， 你再百年老店也没用；
2、初始条件是无关紧要的 ， 你再高市场占有率也没用；
3、各种折腾也是没用的 。 你再营销 ， 再数字化 ， 做各种视频拉来流量 ， 都无法改变宿命般的统计均衡 ， 然后保持不变 。
八
所以 ， 消费市场的“钱找人” ， 最终取决于转移概率 。
大多数“人追钱” ， 就像转移概率低的A奶茶店 ， 看着客人一天天变少 ， 拼命去做各种市场动作 ， 不仅徒劳 ， 甚至是在给B奶茶店培养客户 。
这就是“人追钱很难” 。
而B奶茶店呢？只管努力提高每个客户的“转移概率” ， 客户自然会越来越多 。
这就是“钱追人容易” 。
钱是没有良心的 ， 而马尔可夫链的一个重要性质就是：无记忆 。
没良心+无记忆 ， 决定了消费者市场的“钱追人容易 ， 人追钱很难” 。
九
本质上 ， 墨菲定律也是人追钱难的原因之一 。
不管你干啥事儿 ， 这个宇宙就是处心积虑地和你对着干 。
不光赚钱 ， 盖茨连想把钱捐出去都千辛万苦 。
在某些属性的市场 ， 垄断者可能利用不兼容的限制 ， 彻底斩断“转移概率” ， 你的奶茶再好喝 ， 系统再好用 ， 也没用 。 例如设置封闭系统 ， 提高转移成本 。
转移概率给我们的启发还有 ， 最好的市场 ， 是有存量的钱可供“转移” 。
反之 ， 去做一个很小的、需要培育的市场 ， 实在是太难了 。
就像特斯拉 ， 其市场策略不是去开拓电动车市场 ， 而是“转移”了传统7万美金以上豪华车（奔驰宝马们）的市场 。
十、最后
相对而言 ， 金钱比世界上的很多东西 ， 都要单纯、善良、纯洁得多 。
金钱也是命运的投影 ， 变幻莫测 ， 充满随机性 。
钱永远给人一种触手可及的幻觉 ， 但不管是穷人 ， 还是富人 ， 都发自心底地觉得：
赚钱真难 。
本文的主要观点是：
- 从投资的角度看 ， 钱生钱 ， 靠的其实是用势能 ， 来发现或放大价值洼地；
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