在企业中最常见的就是河马HiPPO，也就是薪水最高的人的意见（highestpaidperson’sopinion）作为决策结果。这很多时候也是正确的，如果那个人恰巧是这方面的专家。而且这样减少了决策时间提高了效率。

可是这样的情况实在不常发生，往往做决策的是门外汉或者那些貌似正确的决策者。譬如说，一个页面设计得好不好，你去问设计师，或者他的艺术总监。到了他们面前，这个页面的“好”与“不好”便取决于“好不好看”而不是“能不能实际带来转化率”。又如设计确定后，前台把图形设计写成代码页面后，你去问前台开发这个页面好不好，他评价的标准却是“代码体现的页面是否能完成这些功能，是否与设计一致”而不会去考虑“标签写得规不规范”，“页面和

可想而知，在每一步每个“专业人士”都认可了“完美”的决策之后，最终得到的结果却是一堆垃圾。这堆垃圾不能给你带来应有的流量也不能正常地转化使用它的用户。

那么决策的依据究竟是什么呢？是数据。什么数据？能用于做决策的数据。听起来像瞎掰？解释下：

比如你设计了一个着陆页面，你总要以能最高效率地转化新用户或者获取访客信息作为目标。那你评价页面标准的数据便是免费转化率（FreeConversionRate）。或者更泛泛地来说，你需要一个最低的跳出率（BounceRate），至少访客访问了第二页。又比如，电商的结算页面前的整个用户体验，你的评价标准不是销售额，而是购物车废弃率（CartAbandonRate）。再比如，你发送一个电邮作为网站周报，评价写得邮件标题好不好不是看编辑是不是北大文学系科班出身而是邮件的打开率（OpenRate）。

不管什么分析研究，最后我们总是期待结论是可执行的（Actionable）。如果我们的结论是A不好，我们总希望能知道怎么让A变好或者有个B比A更好。这里显而易见，需要做A|B测试。但是有多少人在做呢？实在少得可怜，连中国最“好”的互联网公司都做不到，甚至不会去想。为什么？因为设计师说“好”，程序员说“好”，销售说“好”。你好我好大家好啊！跟着感觉走，还是跟着数据走？

所以，你需要数据来帮助你决策，并且，你需要相关而正确的数据。有了数据，你才可以进行分析；有了分析你才有结论；有了结论你才可以优化；优化完了你才可以从不赚钱到赚钱，从赚钱到赚更多钱。