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作为数据先驱，我们始终鼓励企业在做出决策时利用可用的任何统计数据。
然而，执行此操作的方式非常重要，这也导致了多个术语的出现。
数据知情与数据驱动：你应该是什么？
是数据让您做出业务决策，还是您利用数据来帮助做出决策？
简而言之，数据是否驱动或指导您的业务决策？
尽管这些流行语之间的差异很细微，但每种方法都有显着不同，并且会改变公司与数据的关系。
采用数据驱动的方法（数据驱动您所做的一切）可能是更客观的方法，但您可能会因此错过更大的图景。
另一方面，全力采用数据知情方法并允许数据指导您的业务决策，为数据提供了太多的灵活性空间。
试想一下，如果您开始根据先入为主的观念挑选数据，可能会发生什么。
那么，我们是不是说这两种方法都不充分，您应该废除它们吗？
不完全的。坚持下去找出原因。
什么是数据驱动方法？
什么是数据知情方法？
数据知情与数据驱动：哪一个最好？
那么，您的企业应该选择哪种方法？
奖金主题：认识数据启发的方法
总结：根据具体情况和期望利用所有数据思维模式
什么是数据驱动方法？
如果我们采用数据驱动的营销方法，那就意味着我们始终依赖数据来做出决策。
换句话说，我们业务战略的每个方面都取决于我们对可用数据的解释。
这种方法非常出色，我们可以利用数据获得有关客户的独特见解和信息。
但是，正如您已经知道的那样，数据驱动的方法没有考虑个人经验。
➤ 它较少关注大局。简单来说，一切以事实为准，数据说了算。
这是一个典型的例子：我们有两个广告副本，A 和 B。
在我们看来，广告 A 似乎更好，并且我们认为它可能会产生更好的结果。然而，我们没有运行广告 A，而是继续对两个副本进行A/B 测试。
在评估其绩效时，广告 B 的客户获取成本(CAC)更好（更低）。
不过，我们非常确定广告 A 是更好的一个。 B，因为我们是严格数据驱动的。
明白我们的意思吗？
数据驱动方法的优点
我们是这样想的。
由于数据驱动基本上使我们无法做出决策，因此它可以防止个人偏见。
简而言之，它告诉我们该做什么，而我们在没有直觉的情况下就去做了。
另外，我们不需要考虑决策的细微差别——有些企业喜欢这一点。
作为第一点的后续内容，决策权不在我们手中，这使我们更容易抵制可能有自己议程的利益相关者。
谁不喜欢用冷酷的事实和数据来捍卫自己的立场？
数据驱动方法的另一个优点是，它可以帮助我们识别可能预示未来问题的趋势。
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