这是什么
在拍脑袋和数据之间选择，选数据。但这句话有个陷阱：不是所有重要的东西都能被数据量化。'用户满意度'可能体现在NPS分数里，但'用户对你品牌的情感连接'很难量化。数据驱动的正确姿势是：能用数据验证的，绝不用直觉；数据说不清楚的，结合定性研究（访谈、观察）来补充。最危险的是'数据自欺'——只挑支持自己观点的数据看，忽略不利的数据。或者'指标虚荣'——关注DAU这种'好看'的数字，而忽略留存率这种'扎心'的数字。真正好的数据驱动，是问对问题、看对指标、接受数据告诉你的'不想听的答案'。
什么时候用
产品决策、A/B测试后评估结果、验证假设、评估团队绩效
什么时候别用
需要创意突破时（数据只能优化现有路径，不能发现全新方向）、数据量太小不具统计意义时、涉及价值观和伦理的决策
怎么用
- 1
明确要回答的问题
不是'看看有什么数据'，而是先问'我想知道什么'，再去找对应的数据
- 2
选择北极星指标
找到一个最能反映业务核心健康的指标，所有决策围绕它展开
- 3
区分'可行动指标'和'虚荣指标'
DAU、总下载量是虚荣指标（看了很开心但不能行动）。转化率、留存率是可行动指标（看了知道该做什么）
- 4
接受数据的'坏消息'
如果数据告诉你'你以为的好主意其实没人要'，接受它。最贵的教训来自忽略数据
真实例子
Netflix的数据革命
Netflix决定拍《纸牌屋》不是因为某个高管拍脑袋，而是数据告诉他们：喜欢David Fincher导演的人、喜欢Kevin Spacey的人、喜欢英剧《纸牌屋》原版的人，这三组用户高度重合。数据驱动的内容决策让Netflix从DVD租赁公司变成了全球最大的流媒体平台。