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由于我们现在已掌握数据，因此我们将关闭广告 A，因为我们希望预算尽可能有效，同时又不影响效果。
但请记住，广告 B 仍然返回比我们之前更好的值。
数据知情方法的优点
基于数据的方法的一个显着好处是它使我们能够看到全局。
它为我们提供了质量，而不仅仅是数量。
这意味着我们可以将其他输入 特殊数据库 与我们的数据相结合，以更好地了解正在发生的情况，发现独特的解决方案并根据完整的视图做出决策。
基于数据的方法不是直面问题和以数据为中心，而是让我们能够通过相对非正统的解决方案来解决业务问题。
换句话说，我们将数据与其他因素（例如我们的业务经验和解决问题的创新方法）相结合，以提出纯数据可能无法提供的解决方案。
此外，基于数据的方法使我们能够跟上趋势的早期变化。
例如，如果我们的用户由于竞争对手或行业变化而调整他们的偏好，我们就能及早发现。
如果我们是数据驱动的，那么当我们注意到变化时可能已经太晚了。
当然，数据驱动的方法可以帮助我们发现潜在的问题情况。
这就是我们的想法。
数据可以告诉我们销量或用量是否大幅下降，但我们需要了解数产品的变化是导致变化的因素。
数据知情方法的缺点
我们对数据知情方法的最大问题是你很容易受到局外人的影响。
以之前固执己见的利益相关者的情况为例，您可能更难以说服他们，因为您除了使用数据之外还使用其他输入来做出决策。
根据我们想要的结果选择接受哪些数据和拒绝哪些数据有多容易？
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