在科技界，产品领导者喜欢分享他们的“顿悟时刻”。即突然顿悟和发现的瞬间。即您的产品价值与用户产生共鸣的瞬间。
尽管“啊哈！时刻”的故事似乎比比皆是，但这段旅程远比看上去要复杂得多。
以 的“顿悟时刻”为例
他们意识到用户忠诚度的关键在于 泰国数据 新用户在头十天里结交 7 位好友。数据听起来很简单，但这一发现并非一夜之间发生的。这是一个多年的直觉判断、出色的人员管理过程——当然还有数据分析——创造了这个“顿悟时刻”。
天结交 7 个朋友”的故事成为了一
种过于简单的口号，即创业应该以数据为驱动， 而不是依靠直觉，但这种解读掩盖了故事中的一些关键事实。
当然，使用数据总比不使用数据好。但在 Scuba，我们更愿意谈论数据知情，而不是数据驱动。两者的区别不仅仅是语义上的。请继续阅读以了解原因。
驱动与知情之间的区别
从谷歌到优步，每家取得巨大成功的科技公司都在数据中找到了竞争优势。从追踪收入和资金消耗率等基本指标，到不同团队之间不同的 KPI 和成功指标，如今的组织需要数据来指导决策。
这是基本要求。然而，优秀公司与其 在哪里使用二维码进行即时付款 他公司的区 并开始以数据为依据 别在于，它们自己思考的程度有多少，以及有多少是依靠数据来思考的。
这是数据驱动和数据知情的根本区别：
数据驱动：让数据指导您的决策过程。
数据驱动：让数据来检查你的直觉。
当数据指导你的决策时，你总是会收集更多的数据，以便拥有最准确的模型并发现趋势。但问题是——数据永远不会告诉你全部情况，也不会告诉你下一步需要做什么才能继续增长。
太多的公司认为数据应该是
他们唯一的指南，最终过度优化小事情而不是开发更大的产品愿景。
数据知情意味着使用直觉和数据来提出有关产品的可测试假设。定性补充定量，反之亦然。数据是更大背景的一部分，承认其收集和分析可能存在偏见。
人们认为 Facebook 的流程完全 邮寄线索 由数据驱动——“10 天结交 并开始以数据为依据 7 位朋友”是一条大写的真理，被发现后，它就为整个公司制定了议程。人们认为这是 Facebook 自身逻辑的一部分，是其成长背后的物理定律，一旦被发现，Facebook 的命运就已注定。
现实情况要复杂得多。Facebook 的工作是基于数据而非数据驱动的，关键见解来自了解产品及其用户的人的直觉。
为什么你需要了解数据
Facebook 早期发展团队首先密切观察了那些长期使用 Facebook 的用户。在寻找与该结果相关的事件时，他们偶然发现了早期好友获取与留存之间的联系。
这不是因果关系，但存在一个合理的联系案例——Facebook 的全部目的就是与好友建立联系，因此，与更多好友建立联系的用户将看到 Facebook 的价值（并留在 Facebook 上），这是合乎情理的。这是他们拥有的最佳指标，所以他们就这么做了。管理层让每个人都团结起来，共同实现让用户“10 天内结识 7 位好友”的目标，并开始跟踪团队的进展。他们“从不同维度切分目标，并做出许多假设”，投入时间进行工具和测量，以便快速做出更改并查看这些更改的效果。
没有闪电，只是观察到的
相关性为整个公司提供了路标。只要他们用数据监控他们的进展，他们就能知道他们正在成长。
但“10 天内结识 7 位好友”这一指标并不能告诉 Facebook 在达到 10 亿用 并开始以数据为依据 户甚至更多目标的过程中要进行哪些实验。他们知道该怎么做，因为他们对产品及其用户有着敏锐的直觉。
查马斯·帕里哈皮蒂亚 (Chamath Palihapitiya)在谈到 Facebook 早期的发展和实验时说： “了解真正的产品价值可以让你设计必要的实验，从而真正分离出因果关系。”
数据驱动的实验如何进行
Airbnb 首次推出时，其显示的房源如下：
1-airbnb-旧设计-2
随着网站越来越受
欢迎，Airbnb 重新设计了搜索结果页面，如下所示：
2-airbnb-新设计-2
不难看出，第二个版本看起来比原来的更好——它更多地利用了列表照片，扩展了地图以便于搜索，并最大限度地减少了诸如附在每个列表上的副本等方面的影响。
当他们分析推出的结果时，发现新设计的表现实际上比旧设计更差。
Airbnb 指出，在其 UI 迭代过程中，拥有一个用于评估实验的单一全局指标很有价值——它可以让你避免通过“挑选”正确的证据来寻找证实你偏见的结果。然而，这个案例需要更深层次的背景和更多信息——结果就是这么奇怪。
当 Airbnb 团队进一步研究测试时，他们发现新设计实际上表现更好——只要您不是在 Internet Explorer 上查看网站。在 IE 上，网站的一些关键元素因新设计而受到破坏。修复后，数据开始反映 Airbnb 核心指标的改进性能。