【版权声明】本文系Adobe Omniture资深分析总监Brent Dykes所作，原文名为：Strategy and Data - the Yin and Yang of Analytics and Optimization。中文译文系Sidney Song(宋星)翻译。Adobe及作者拥有版权，译文版权归译者及CWA?hina Web Analytics, www.chinawebanalytics.cn)所有。

    【前言】

    　　这是2010年12月15日圣诞节前前辈Brent Dykes的一篇文章，探讨数据和策略之间的关系。原文请见：http://blogs.omniture.com/2010/12/15/strategy-and-data-%E2%80%93-the-yin-and-yang-of-analytics-and-optimization/。

    　　在我的前一篇文章中，我介绍了“价值路径”的理念(见下图)，显示了实现网站分析投资的不同的关键步骤。这个过程中的第一个“多米诺骨牌”是数据。最初，我认为大家都很好地理解了自身的业务目标决定了自己的数据收集方式，但进一步的反馈表明我还是需要明确说明这个过程中“策略”的重要性。

    　　我的第一个想法是在数据“多米诺牌”前加上另一个骨牌。然而，再度考虑之后，我觉得相对于把策略置于这个流程的第一步，把它作为这个数据驱动价值路径中所有步骤的基础更为恰当，因为策略是贯穿始终的，而且比这个过程中的每个单一步骤都更有影响力而且能够真正影响到每一个“骨牌”。

    　　为了显示策略如何作为上面所有数据驱动活动的基础，我将描述5个关键区域，并说明策略是如何以不同的方式为其中的每个区域带来不同影响的。

    1. 数据

    　　为了让网站数据有用、相关而且完整，需要紧随在线营销的策略和组织的目标。如同上面提到的，一个网站监测策略确保网站分析和优化工具的实施或是配置与业务的关键目标相一致。没有任何组织想要不好的数据。相关性差以及不完整的数据和不精确的数据一样糟糕。

    2. 报告

    　　如果不理解一个公司的策略和业务目标，那么就很难建立有意义的报告和dashboard(精要报告，所谓dashboard的的解释请见我的博客www.chinawebanalytics.cn的文章：网站分析报告101：计划、实施策略和Dashboard)。最好的报告和dashboard一定很好地为衡量业务的绩效表现而做了恰当的调整。如果你不是那么小心，超期报告就会跟不上当前的在线营销策略和业务目标。

    　　时间一长，网站分析团队可能会被要求不断定期做出各种报告，做这些报告也许只是成为了连贯性的行为。在日夜劳作前，有些人会按下暂停键并问“为什么这个报告会存在？”或者“这个报告还跟业务有关吗？”因此，与其复制那些为过时的业务目标设定的历史报告，还不如决定是否这些报告应该被更具相关性、更有意义且与当前业务目标联系更紧密的报告所替代。

    3. 分析

    　　分析工具例如SiteCatalyst，Discover以及Insight都提供极为丰富的网站数据供公司进行分析。在很多情况下，你所拥有的数据比你想要知道的还要多。此外，你的分析师团队每天或每周都会接到来自各个业务部门的堆积如山的分析需求。当分析师对于线上策略和关键业务目标有一个清晰理解的时候，他们就能自主为需要进行的分析排好优先级――哪些需要早些完成，哪些可以延迟，哪些可以忽略。由于大多数公司的分析资源都是有限的，因此对于业务策略的理解对于高效分配资源和时间是至关重要的。当分析的优先级是基于对当前业务最为重要的事情排序的，那么就很容易推回那些暂时不重要的事情。分析师的精力也就能集中于那些能够带来最大回报的工作上。

    4. 行动

    　　没有之后的执行(行动)，分析再多也没有价值。一旦企业掌握了有价值的分析和洞见，就会形成策略并影响之后的行动。类似于对于分析的优先级排序的影响，策略也能帮助对于提出优化建议的优先级进行更好地排序，例如哪些被提出来的建议更值得通过Test&Target(Adobe Omniture的一款功能强大的测试和定向工具)进行实际的测试。策略也能够潜移默化地灌输给团队对于建议被采纳优先级别的更好感觉。如果市场营销部门以及IT部门能够对关键业务目标有共同的认识，那么这两个团队就能够围绕更加重要更有优先级的策略目标更好地配合工作。

    5. 业务价值

    　　策略决定了一个公司可能能够通过数据驱动实现的最大化的潜在价值。一个差劲的策略将会限制潜在的整体价值。即使所有其他的业务领域(例如做出极好的实施，很有洞察力的报告，有技能的分析师，执行力很强的团队等)都被你夯实，但是你的业务价值却受限于积弱的策略而不能够有所质变。另一方面，一个合理的策略能够提供给一个组织无尽的价值。数据、汇报、分析以及执行等具体活动为价值带来的贡献其实都被策略的优劣所牢牢限定。

    阴阳

    　　当一个公司的策略影响到前面价值路径中的所有领域之后，一个有趣的事情就会发生。起初，数据会开始引导并优化业务的战术执行层面。然后，你将看到数据在不断形成或影响你的业务策略，并且能从中得到很多洞见。数据和策略就如同中国的阴阳太极。两个领域互相平衡，互相影响，互相转化又互相滋养。

    　　例如，无论监测实施的多快多顺利，如果不能与业务策略紧密结合都会使数据变得无甚意义。没有预先清晰定义的线上策略，数据、汇报、分析和行动都将无法带来预期的价值。如同Peter Drucker(彼得・德鲁克)所嘲讽的：“做不需要去做的事情，即使再高效，也屁用没有。”分析师的资源和时间都是有限的，有一个清晰地策略对于数据驱动的成功至关重要。这会确保你的公司正在衡量和测试正确的事情，假以时日，这些衡量和测试的数据就会为你源源不断带来洞见，并帮助你不断提纯和提升你的在线策略。

    　　策略催生数据，数据催生策略，正如同阴阳太极，相克相生。【全文完】

建议继续学习：

1. 海量数据面试题举例    (阅读：8732)
2. 三种东西永远不要放到数据库里    (阅读：6302)
3. 如何对统计数据进行分析    (阅读：3729)
4. 数据即代码，我和小伙伴们都惊呆了！    (阅读：3238)
5. 从数据中了解用户——数据在现有产品改版设计中的应用    (阅读：3189)
6. 从数据中了解用户——数据在新产品设计中的应用    (阅读：3103)
7. 有关品牌微博的一些数据    (阅读：2269)
8. 统计数据背后的真相 ― 读《How to lie with statistics》    (阅读：2178)
9. UED团队建设：以数据为基础的设计    (阅读：2030)
10. 我们需要什么样的网站数据    (阅读：1990)