有些商业决策很容易制定。但是，是否有能力在高压和大规模 情况下始终如一地做出正确决策，就成了鉴别卓越商家和良好商家之间的标准。这正是数据所擅长的地方。如果使用得当，数据可带来快速行动的清晰度、明智行动的洞察力以及说服团队的证据。以下是一份实用指南，它详细阐述了如何制定数据驱动型决策、为什么数据驱动型决策很重要，以及如何构建支持数据驱动型决策的系统和习惯。

本文内容

• 什么是数据驱动型决策，为什么它对商家很重要？
  
• 在减少凭空想象和改善结果方面，数据能提供哪些帮助？
  
• 利用实时分析来指导决策有哪些好处？
  
• 商家如何使用数据驱动型决策？
  

什么是数据驱动型决策，为什么它对商家很重要？

数据驱动型决策意味着利用真实信息来制定您的业务战略。这可能意味着在您发布新产品 之前就对客户行为进行分析，或在您设定下个季度的目标之前查看收入模式。有了数据，您就能用证据来支持您的经验，并提供一种方法，来验证您认为已知的事情。当选择以事实为基准时，就可以避免忽略重要因素。有了这样的清晰度，就能带来更自信的决策和更一致的结果。

这种类型的决策带来了真正的优势，并且各公司日益将数据纳入其流程中。到 2026 年，预计 65% 的 B2B 销售组织 将过渡到数据驱动型决策。

在减少凭空想象和改善结果方面，数据能提供哪些帮助？

依靠数据可以大大减轻运营业务带来的不确定性。您无需猜测哪些因素可能有效，而是可以使用实际证据（客户行为、收入趋势和产品使用数据）来了解哪些因素有效、哪些因素无效以及具体原因。以下利用数据帮您做出更好决策的具体方法：

• 假设验证： 每个商家都依靠经验、直觉和习惯的结合来运营。但是，未经检验的假设可能会让您付出高昂的代价。在这些假设对策略 造成实际影响之前，您可利用数据对其进行测试。

• 强化团队支持： 如果选择背后有明确的证据支撑，则更容易获得团队的支持。决策可经由真凭实据的数字（而不是直觉）来加以指导。

• 揭示全新见解： 数据模式通常可以揭示一些新的东西，例如被忽视的客户群体、注册流程中的问题，或意外提高转化率的渠道。

• 保持领先： 预测模型可帮助团队提前预测而非随后做出反应。这些预测可能是发现欺诈模式、预测季节性需求，或预判客户流失 的早期迹象。

• 监控有效性： 可实时掌握动态，以更快调整方向，避免浪费资源。随着数据融入决策，企业往往会变得更敏捷。

• 每个决策都为下一个决策提供依据： 追踪结果越多，商家就越能从自身历史中获得经验教训，这样每个决策都会成为学习机会。

如果数据不完整、有偏差或被误解，您仍然可能被误导。但如果运用得当，以数据为依据的方法可提高每项决策的质量，提供更清晰的认知、更强的信心，以及实现积极成果的更高几率。

利用实时分析来指导决策有哪些好处？

实时分析是一种结构性优势，它能让团队能够立即了解情况并即时调整。这种时效性重塑了决策方式、商家响应速度以及风险管理水平。以下是实时分析在实践中的优势。

您可以更快、更明智地做出决策

有了实时数据，事件和洞察之间不再有延迟。您无需等待每周报告或一天结束时才了解情况。请参考以下示例：

• 如果秒杀促销期间销量达到峰值，则您可以在促销活动进行时加倍投入。

• 如果某款产品的销售速度快于预测，则您可以转移库存。

• 如果某个广告系列的效果优于其他广告系列，您可以在广告观看达到顶峰时重新分配支出。

• 如果新的结账流程 降低了转化率，您可以实时观察到。

当可见性达到这一级别，您的决策将更敏捷且更明智。

在问题升级前就将其标记出来

将实时分析视为您的实时诊断信息。例如，如果您发现：

• 交易量骤降，则您可及时响应，避免损失一整天的收入。

• 区域性断电，则您可在管理平台中查看并立即采取行动。

团队若能获取实时信号，便可在问题失控前识别出来。

客户体验会感觉响应效率更高

实时响应能力也有助于改善客户体验。如果收到关于产品问题的反馈，支持团队可以立即采取行动。如果客户正在浏览您的网站，通过利用实时数据，可提供个性化推荐和有效的结账提醒来优化他们的体验。这样就形成了一个商家倾听并响应，而客户积极参与的良性循环。

风险管理更具前瞻性

市场变化、欺诈事件和系统故障时有发生，利用实时分析，就能让您能够主动监控这些风险。以下是一些示例：

• 如果出现欺诈 模式，可立即将其标记出来，并阻止可疑活动。

• 如果交易期间系统集成失败，您会即时了解到，使其不至于影响其余堆栈。

有了这样的速度，数据从报告工具转变为保护工具。

借助实时分析，每个团队（包括从财务到产品再到运营团队）都能够在还来得及采取行动时，了解哪些措施有效，哪些措施无效。

商家如何使用数据驱动型决策？

实施数据驱动流程需要将基础设施、访问权限和企业文化结合到一起。最终目标是制定更好、更快、更自信的决策。以下介绍商家如何实现这一目标。

从整理好的关联数据开始

打破信息孤岛。不应让销售、产品、支持和财务团队使用各自孤立的数据集。应当将信息集中到一起，确保各团队基于单一数据源开展工作。然后，应注重准确性和完整性。如果记录过时或字段缺失，那么即使是最好的分析也会产生误导性结果。

借助 Stripe Data Pipeline 等工具，可自动将详细的付款和客户数据直接发送到您的数据仓库中，以便您将这些数据与商家跟踪的所有其他数据一起进行分析。

明确重点

如果没有明确的目标，获取更多数据也无济于事。明确您试图回答的主要问题。成功的标准是什么？您要改进哪些结果？

接下来，找到能够体现进展的关键绩效指标 (KPI)。不管指标是客户终身价值 (LTV)、转化率还是运营效率，您的团队都需要了解衡量哪些东西，以及为什么要衡量。这有助于集中分析，并防止团队迷失在一大堆对业务没有推动作用的指标中。

确保分析工具易于使用

如果只有少数专家可以提取报告或解读趋势，数据就会受到限制。当每个人都可以查看和使用重要信息时，才能做出最佳决策。使用能将数据转化为通俗分析结果的管理平台，并为团队配备可自行研究数据的工具。

例如，Stripe 管理平台可实时查看付款、收入、争议、订阅等信息。Stripe Sigma 让团队可以运行结构化查询语言 (SQL) 查询，或提出自然语言问题，例如“按国家/地区划分，本季度我们的客户流失率是多少？”，并立即获得答案，即使团队没有数据科学背景也能读懂。

建立重视证据的企业文化

如果您的决策文化不改变，即使是最好的工具也无济于事。要让“想法由数据支撑”这一理念成为企业常态。鼓励团队在提出“我们认为如何？”之前，先问问自己“我们知道什么？”。强调来自循证决策才能取得成功，并在整个公司范围内宣传这些案例。随着时间的推移，数据将成为您企业思维方式的核心组成部分。

将决策视为实验

数据驱动的决策是侧重于实验，而不是追求完美。尝试对不同的产品流程、定价模式 或营销活动执行 A/B 测试，让结果说明一切。利用试点项目，以小规模方式对大创意进行测试，一旦取得成功，便扩大规模。当您将决策视为实验时，结果就会成为有价值的经验教训。