之前写了篇指导团队如何用数据模型做业务决策的内容，提到了两个原则：1）搞清楚大中小账的区别 2）先整体后局部。 今天再分享两个我日常用数据模型做决策的原则。 [三R] 数据模型除了分析还能做预测 之前有个业务开始跑起来后，业务同事联合财务和数据同事做了个投放模型，然后每次投放后把实际数据填到模型中看ROI结果。其实一般数据模型用到这个程度，对业务决策帮助已经不小了。 但因为业务一直ROI不算太好，我又拉着业务部门和财务数据同事一起，基于数据模型在一些关键业务假设上做可行性预测，来指导业务的下一步工作重点。 比如，先假设一个现在投放和销售团队尽力了之后大概能做到的关键业务数据（获客成本，销售转化率），然后看业务的预测ROI如何。如果发现，再业务团队做了最大努力后，可能业务ROI还是不达标，那就需要一些额外操作了（比如优化产品生产成本）。 [四R] 统一口径才能横向比较 当我开始管了好多条业务线，以及单条业务性的增长销售链路有很多之后，势必会出现互相比较的情况：到底是A业务好还是B业务好，到底投放路径选C好还是选D好。 在业务团队角度，总会有各种数据计算方式，找到对业务有利的口径，来做向上汇报和管理（做过数据模型的朋友懂的都懂的）。 因此，我一般做决策的时候（基于过往自己调数据的经验），会要求第三方部门（比如财务或者数据分析），把业务目标相同的产品/投放路径按统一的口径和计算方式进行分析比较。比如，涉及用户增长项的产品和投放链路，就是统一一套口径大家横向比较ROI，避免各自算各自的账。 希望各位职场人也能高效用好数据模型来协助商业决策！