数据驱动、数据通知、数据启发，你属于哪一类？

总有数据驱动、数据通知和数据启发的时间和场合，本文分享了关于如何利用这些思维模式，帮助你充分利用数据获得最大收益的专业知识。

您是否注意到最近办公室里更频繁使用“数据驱动”、“数据通知”和“数据启发”这些术语了？看起来您的同事只是在用文字赶时髦，但也许您会完全疏忽它们。因为这三个短语有很强的意义，如果您知道它们代表什么以及如何正确应用，它们会非常有用。

这些短语背后的真正价值是什么？“数据启发”实际意味着什么，和“数据通知”相比又有什么不同？

希望我可以帮助揭示点东西，在我10年的分析团队工作和现在的产品团队工作中，为了能通过数据来战略性地指导产品，我已经能够理解并阐明这些短语之间的差异了。

首先，它们的含义是什么？数据驱动，数据通知和数据启发描述了如何使用数据。

如果您是数据驱动的，那么您拥有做出决策所需要的准确数据，您会同意“它将告诉您关于下一步该做什么需要知道的答案”的说法。

数据通知意味着为了让决策最优化，每个人都知晓当前的变现以及为什么产品的绩效会这样。

数据启发意味着预测趋势。需要通过不同的数据源把故事拼在一起，因为只有单一数据源很难预测未来的客户期望。

最好的情形是您的团队已经建立了利用这三个用例的思维模式，并且知道何时利用每个用例，因为：

正确使用这些方法可以消除团队之间的摩擦，因为这些方法指导如何获得所需的数据输出。

它们可以确保您的团队正确使用数据，您不希望陷入使用数据启发式方法来回答数据驱动问题的情况，反之亦然。

您是数据驱动的吗?

数据驱动意味着您拥有确定未决决策结果的数据，当有人使用这个术语时，意味着与数据通知或数据启发相比，他们要求的是最具体的信息类型。

这是数据中最严格的数据思维方式：

必须在需要数据之前通过度量计划预先确定，以确保数据得到正确应用。

需要预先确定样本量(通常相当高)，以确保发现足够稳定，可以复制。

需要参与的团队成员具有统计方法知识。

1. 何时需要数据驱动？

数据驱动结果的两个最佳用例是回答业务问题和确保对任何产品上的更改不会对业务产生负面影响。

以下是数据驱动问题的示例：

何时是发布X或者促销Y的最好时间？

什么设计性能更好，版本A或B或N ？

什么个性化的方法表现更好？

我们下个月或下一年将赚取多少钱来计划预算？

添加新特征/类型的用户会对产品产生什么影响？

2. 如何响应数据驱动的请求

进行A/B测试确保设置的用户属性能捕捉每个测试组中的用户属性。在测试完成后，使用事件分割来显示哪个组在预先确定的度量计划中指定的成功度量具有更高的转化率。

运行回归模型时，务必探索分析哪些操作彼此高度相关以及哪些与期望的结果高度相关，并注意哪些功能会影响其他功能，这可以帮助您发现由于某个功能更改而导致的收入上升/下降。

3. 局限性

对于这种类型的请求，数据旨在回答一个非常具体的问题。这意味着您无法从同样的数据中获得其他见解，这些数据有一维的用途。如果您看到其他人使用来自数据驱动请求的数据来回答一个无意回答的问题，那么这将抵消数据驱动的工作。这个用例不应指导新的策略或设计思维过程，而是应该用来验证解决方案。

您是数据通知吗?

数据通知意味着团队了解KPI绩效、下降率、以及任何给定产品中的用户路径。他们能够发现普遍的性能上升或下降现象，并能说明可能发生这种情况的原因。要成为一个数据通知的团队，您需要知道是什么和为什么。团队还必须准备使用这些信息来改进和告知他们未来的策略，用这些数据指导未来的操作将使您的团队获得数据通知能力。

1. 何时需要数据通知

激活数据通知流程的主要原因是：

制定有关产品变更和优化策略时；

为积压的功能安排优先级。

该小组需要执行两个流程：

使用假设驱动的方法来解释您认为策略可行的原

向所有团队传达策略和发布日期，确保每个人都了解情况

2. 如何响应数据通知的请求

团队获得数据信息时应该包括诸如路径查找器、事件分割、漏斗分析和生命周期等报告。

注意包含以下细节：

KPI和度量的定义解释了为什么 KPI/度量标准被用于该报告；

有关如何解释数据的信息；

关于哪些策略对这些仪表板创造了影响或改变的注释，这样人们可以理解探索性研究出现中的趋势。

3. 局限性

与数据驱动不同，数据通知分析不应该直接告诉您应该做什么。它应该有助于解释过去的失败和成功，从而推动新的战略。