作为数据先驱，我们始终鼓励企业在制定决策时利用一切可用的统计数据。
然而，做到这一点的方式非常重要，而且这导致了几个术语的产生。
数据知情与数据驱动：你应该怎样做？
是数据帮助您做出业务决策，还是您利用 瑞典 WhatsApp 号码数据 数据帮助您做出决策？
简单来说，数据是否驱动或指导您的业务决策？
虽然这些流行语之间的差别很微妙，但每种方法都有很大的不同，并且会改变公司与数据的关系。
采用数据驱动的方法（即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来过多的灵活性。
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合适，而应该直接放弃它们呢？
不完全是。请继续关注以了解原因。
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：哪一个是最好的？
那么，您的企业应该选择哪种方法？
附加主题：了解数据启发方法
总结：根据具体情况和期望充分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读。
这种方法非常好，我们可以利用数据来获得有关客户的独特见解和信息。
但是，正如您已经看到的，数据驱动的方法并没有考虑到个人经验。
➤ 它不太关注大局。简而言之，它只关注事实，数据才是最终决定者。
这是一个典型的例子：我们有两个广告副本，A 和 B。
我们认为广告 A 似乎更好，并且我们认为它可能会产生更好的效果。但是，我们没有投放广告 A，而是继续对两个副本 进行 A/B 测试。
在评估其表现时，广告 B 显示出更好（更低）的客户获取成本(CAC)。
不过，我们非常确定广告 A 更好。可惜的是，我们不得不使用广告 B，因为我们严格遵循数据驱动。
明白我们的意思了吗？
数据驱动方法的优点
我们是这样认为的。
由于数据驱动基本上将决策权从我们手中夺走，因此它可以避免个人偏见。
简单来说，它告诉我们该做什么，然后我们无需凭直觉就去做。
此外，我们不需要经历决策的细微差别——有些企业喜欢这样。
作为第一点的延续，决策权不再掌握在我们手中，这让我们更容易反击那些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呢？
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。
我们不需要对市场变化做出反应，而是可以利用数据来识别潜在的问题情况。
数据驱动方法的缺点
单纯依赖数据来做决策可能会让我们忽视大局。
数据驱动方法的另一个主要问题是我们可能依赖不具有统计意义的数据。
这无疑会阻碍我们做出明智的决定。
事实上，如果我们真正走数据驱动路线，我们必须在相关时期内收集大量数据集以准确反映市场状况。
纯粹数据驱动的方法具有挑战性。
虽然74% 的企业致力于数据驱动，但只有约 29% 的企业擅长将数据分析转化为行动。
ROCK CONTENT MAGAZINE 数据驱动营销的支柱
什么是数据知情方法？
采用数据知情方法意味着将数据与其他输入一起使用，例如：
用户研究。
个人见解。
经验来做决定。
➤ 这意味着数据只是决策过程的一部分。
我们回到前面的例子。
我们为两个广告 A 和 B 设置了 A/B 测试。但是，这两个广告的运行时间都不够长，无法满足我们的销售周期，因此我们无法使用 CAC 评估它们的效果。
我们决定使用点击率（CTR）来评估性能。
经检查，广告 A 的点击率高于广告 B。如果我们采用数据驱动的方法，我们会关闭广告 B，并让广告 A 继续运行，因为它的点击率更高。
然而，由于我们现在采用的是数据驱动的方法，我们将关注更大的图景。
根据我们的调查结果，广告 A 确实具有更高的点击率，但其每次点击费用 (CPC) 也更高。