開放態度看數據（車品覺）
大數據能為公司帶來什麼好處？這是我在面對傳統企業時被問得最多的問題。當然我會解釋大數據和數據化管理不是同一件事，公司若認同數據化管理有利於經營，下一個問題便是如何開展？我的經驗是管理層的決心最為關鍵，員工心態及建立工具是過程，下面我想給大家看一個遊戲公司的例子。
Zynga收集遊戲中發生東西的一切數據，一天約有400億到600億行數據，並全部結構化。該公司數據文化的一個典型體現，是所有員工都可以接觸到所有數據。從加入Zynga的第一天起，員工就能通過可視化工具看到所有數據報告。產品經理可以看到其他任何產品的相關數據，從產品總況、產品細節到產品中每一個動作的分析統計，這些數據完全透明，通過這種方式造就了數據驅動的公司文化。他們基於數據深入理解玩家（新舊用戶不一樣）的行為， 喜歡什麼、不喜歡什麼，基於這些分析結果進行產品設計、改進、升級，甚至基於玩家模式風格進行遊戲的個性化。
作為成立於2007年的社交遊戲公司，Zynga卻更被認為是喬裝成遊戲公司的數據分析公司。該公司從成立的第一天起，就確定了數據驅動的地位。當時還沒有一家分析公司能滿足他們的分析計算需求，他們為此建立了自己的分析基礎架構。
依分析促銷 策略未必成功
Zynga於多年前開始做的產品分析，亦是今天眾多擁有移動應用的主流公司需要學習的。首先，在產品發布前，建立分析模型來衡量預期結果。
Zynga推出任何遊戲之前，都會為遊戲的表現建立分析模型。模型通過產品的特徵，預測遊戲的重要指標，如每天的安裝、衰減、發布一天後的留存率，活躍用戶每天產生的營收等。產品團隊利用這些模型作為基礎來改進提升遊戲，同時也作為衡量遊戲表現的基準線。
關鍵的地方來了，目標明確不代表要追逐短期利益，而犧牲長期可持續增長。例如數據可能證明促銷手段極大地促進了營收，能將更多的用戶轉化。然而這之後用戶開始期待促銷，未來只有通過更大幅度、更頻繁的促銷才能帶來營收增長，促銷開始變得愈來愈沒有效果，最終證明這個銷售策略是失敗的。
作為一家數據驅動的公司，不要讓數據統治你的世界。上面的促銷例子證明，單單追逐數字可能導致錯誤的決策。儘管通過數據分析獲得了巨大的成功，但同時我們亦要反思，過度聚焦在可量化的指標上，可能會忽視那些不能量化卻非常重要的因素。數據驅動的同時，需要保持開放，勇於去做一些非數據驅動，如直覺驅動的決策。
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