别人在跟风营销的时候，你还能再思考些什么？

然后我就想，如果是张小龙或者乔布斯看到这样的数据，他们会怎么想?

他们肯定不会直接模仿数据本身，而是去分析用户之所以这么想的原因。

后来我才发现，学员觉得字数多，并不是因为字数本身，而是因为我们错误定义了用户的需求(不应该让他们在工作之前临时看)。

现在我们每天都面临海量的数据，也需要做大量的决策，但大多数人的做法是——把数据本身当成了答案。

这相当于把别人的结果，直接复制到你的结论里，而不是把数据当成参考，自己独立作出判断。

所以我们充斥着这样的所谓调查：

• 不知道哪个slogan比较好，于是把10个slogan发到用户群里，问大家更喜欢哪个，然后选择。

(嗯，所以留下的都是富有诗意的slogan，而不是像当年的“怕上火，喝王老吉”这样充满策略性的slogan)

• 公司新投资了10个新产品，不知道应该给哪个追加投资，于是看业务的增长率，选择最高增长最盈利的。

(嗯，所以柯达肯定会砍掉数码相机业务，因为破坏式创新在初期增长率肯定低而且盈利能力也不好)

•  不知道产品如何改进，所以直接问用户：你觉得产品应该如何改进?

 (嗯，2007年优势麦肯做过一个调查，发达国家的人大多不能接受整合型产品，结论是iPhone会在发达国家失败)

而真正有洞见的人，不会在不了解数据产生原因的情况下，直接把数据当成答案。他们会了解“为什么会产生这样的数据”的原因，把数据本身当成现象，然后通过间接的推断，得出自己的答案。

比如克莱斯勒公司之前在美国做调查，问消费者想要什么样的汽车，得到的答案都是“更豪华的”、“发动机更好的”、“最好能更省油”之类的。

但在采用这样的数据之前，不得不问自己这样一个问题：为什么消费者会给出这样的答案?

其实只要了解过认知心理学，都知道人其实无法直接了解自己的欲望，在“回答问题”的理智模式之下，人会回答看起来最合理的答案，而不是真实的原因。

(当被问到为什么选择某款车，所有人都能说出来发动机好，但是大家可能不会意识到受到了车旁边的车模的影响)

后来，克莱斯勒公司换了方法，寻找消费者对吉普车最初的记忆，发现很多人联想到了“去户外的开阔地”、“西部牛仔的自由”等，最终发现美国消费者对吉普车有着跟“马”类似的联想。

然后在新的车型中，通过把车的前灯变成圆的等方式，让车更加像马，最终销量显著增加。

但是如果直接看数据，没有人会建议“我想要一个像马”的车。

说到这里就有人问了：那为什么有人能够从数据中得到有效结论，而有人就不得不直接把数据当做结果呢?

我发现一个重要的原因是：大部分人不了解一个事物的“微观原因”。

比如，一个强调“便捷”的水果送到家的平台，在某次投放中，发现在分众电梯媒体的整体转化效果，好于户外广告的效果，那应该怎么得出有效结论呢?

如果直接宏观判断数据，最能得出的结论当然是“分众渠道更好”。但此时的你对两者的判断实际上并不清楚。

而如果想要得到更有效的答案，就不得不了解消费者决策的“微观原因”，看消费者在分众以及在户外，是如何被影响的。

比如分众海报在电梯的封闭空间中，距离人很近，相当于拉近了“心理距离”，而人在面临“近心理距离”的时候，对成本类信息(比如省不省力、省不省钱等)更加敏感，本身就更有可能消费以“便捷”作为主打的这个产品。

而户外在开放和远距离空间中，相当于拉远了“心理距离”，此时人对收益类信息(比如额外的功能和价值)更加敏感(所以你看到奢侈品以远距离的户外广告为主)，这可能就不那么适合强调“便捷到家”的产品。

再比如还需要分析消费者的浏览时间、浏览重复次数、浏览时的心理状态等对消费的影响，最终才能发现更好的结论。

而如果没有这样的“微观分析”，只有一个大体的宏观数据，大部分情况下能做的，也只有“照搬数据的结论”了。

在很多情况下，有没有对“微观”进行分析，对结论和做法的影响非常之大，也直接决定了我们是直接模仿照搬数据的结论，还是在数据的基础上做洞察。

比如当年的孕妇生孩子后经常得一种叫做“产褥热”的疾病，死亡率很高。一个医生在对比各种医院的数据后，发现当时他们市的“二院”产褥热发病率很低。

综合对比两个医院的差异，发现最大的差异就是：二院更多使用助产婆接生，其他医院则基本上是医学院的学生。

这个时候你会做什么决策呢?

我想大部分人会认为解决方案很明显：一定是医学院学生经验不足导致孕妇发病，所以应该颁布法令规定医院都要用助产婆。

如果产生了这种思维，就是明显的：没有做微观分析，只通过宏观的数据观察就得到了结论。

医学院学生为什么会导致孕妇发病?你真的了解作用机理吗?

直到后来，这位医生发现，真正的原因是医学院学生经常兼任解剖尸体的任务，而他们解剖尸体后直接不洗手就赶着去接生，导致尸体的病菌感染了产妇。

（编辑：应用网_丽江站长网）

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