数据源|重构数据根基，打造数据闭环( 二 ) 毛泽东

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在建立感知的过程中，就会生成一些数据指标，基于这些数据指标，就可以关注我们的业务怎么样。在这里，就会涉及到第一关键指标。需要抓住不同的阶段，不同的这种场景，到底哪个指标是最关键的。

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像海盗指标法，我们可以通过拉新、留存、变现等各个角度看整个业务情况，尤其是针对于大众用户的运营和营销。

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建立了良好的感知之后，下一步就是进行决策。那么，我们该如何进行决策？
（2）决策（Decision）
这里有三种决策的方式：拍脑袋、因果驱动、数据驱动。你可以拍脑袋决策，也可以想清楚了再决策，也就是因果驱动这种方式。但是有的时候，当你想清楚了，时机就错过了，尤其是在互联网领域，这种特点非常明显。
如何快速突破这些问题，那就是我们要讲的数据驱动，去做数据验证，迅速地将它推向市场，然后去迭代这种方式。
我曾经有过这样一个想法：是不是数据有了，就不需要额外的决策干预？其实不是的，数据决策牵扯到很多方面，简单来说有以下三个方面：信息数据、创造性选项、价值取舍。
在创造性选项上，就好比你跳槽，一家公司打电话让你过去，工资翻倍，这时候你就需要做决策了，是去还是不去。这个时候，你不如把其他几家也一起面一下，说不定有更好的选择。
而在价值取舍上，每个人的价值也是不一样的，工作中有的人希望成长快，有的人图个轻松，有的看中长期利益，有的只追求眼前利益。这些综合起来，才能支持我们做一个更好的决策。
一方面，做数据决策，主要是给人做决策，就像我开头所说的无论是做用户运营还是产品的迭代，这种量化的管理都能让人更好地决策，这也就是我们常说的BI。
另一方面，就是给机器做决策的，让机器有学习能力。对于机器的使用，在未来使用的场景会越来越多，这个场景会越来越广。

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这里列举一个数据驱动的案例——百度知道APP，在2012年的时候，百度决定要做一个移动化APP。但这APP要怎么去迭代，那就需要数据支撑。
当时调研了许多数据情况，但其实有10%的情况是跟作业有关的，后来就直接将与作业相关的，单独加了一个按钮，让用户可以直接去点，这样一来作业的比例就直接拉升，拉升到了30%。后来，就将作业直接独立为了一个公司和产品。

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进行了决策之后，下一步就是行动。
（3）行动（Action）
【数据源|重构数据根基，打造数据闭环】有了数据之后，最直接的应用场景就是营销，那么围绕用户的这种营销可以分成不同的视角。

可以去做这种精细化的运营，基于运营活动计划的精细化用户触达。
可以去做通过规则推荐，在固定栏位通过规则配置，实现千人多面的精准展示。
可以去做智能推荐，进行产品智能改造，实现实时的千人千面的内容推荐。

这些不同的运营方式，都是针对企业的用户来定制的。那么，我们常规使用的就是精细化运营，其实它主要分为四步：筛选目标、制定策略、触达用户、获取反馈。
第一步就是筛选我们的目标，第二步也就是制定相应的策略，第三步就是相当于选择一个通道，让我们可以去触动到目标，那么第四步，就是要通过我们的数据进行反馈。