每个人都知道数据是一件好事. 毕竟, 正如管理专家彼得•德鲁克的名言:“如果你无法衡量它。, 你无法改进它.”

但有一个问题. 数据不一定能提供清晰或真实的见解. 太多的数据,或者无关的数据,会对你产生不利影响,所以做决定变得更加困难. 在噪声中很难找到信号.

讲一个清楚的故事, 实现目标或有效地解决问题, 你必须能够优先考虑哪些数据是真正重要的. 或者你可能最终会衡量那些不重要的东西,因为你可以.

识别正确的数据

你关注的数据应该取决于你想要达到的目标. 你的最终目标是什么? 你的目标是什么?你怎么知道你已经成功了? 例如, 创造品牌意识需要关注不同的指标(或“关键绩效指标”),而不是创造转化率.

度规的真正值是什么? 它对底线的总体影响是什么? 它会影响近期目标还是长期目标?

不同的目标和时间线决定了今天哪些数据对您来说或多或少有价值.

数据与决策

只分析几个最有意义的度量可以提供清晰度,并防止数据过载. 如果你试图解决一个特定的问题,什么信息是真正重要的? 哪些指标对决策者真正有用? 如果你想让大家的生活更轻松, (也许还能赢得同事的好感), 只隔离他们需要的数据.

例如, 管理活动的人可能需要理解更多战术指标, 而首席营销官需要看到更大的前景. 一个有用的思考方法是:如果数据发生了巨大的变化, 它会对下一个重大决策产生重大影响吗? 如果答案是否定的,那就别写了.

过于依赖数据

数据本身并不能说明一切. 解释可能会被偏见或假设所扭曲, 导致错误的决定或限制你的选择.

以这个常见的场景为例:网站访问者在特定页面上花费大量时间. 也许他们觉得这些内容是相关的和有用的. 或者他们正在努力寻找他们需要的信息.

你怎么知道? 关于数据的假设应该与其他因素相调和, 像过去的经验, 市场研究, 或者在现实世界中检验你的假设. 定性数据和定量数据相辅相成, 让你更清楚, 对情况有更细致的理解.

如果使用得当,数据是一个重要的工具. 毫无疑问. 但是太多的数据,或者错误的数据,可能会影响决策,并隐藏可操作的见解. 花点时间想想什么是重要的,为什么重要,对谁重要. 当涉及到数据时,越简单越好.