很多管理者都会为自己的企业指定一个战略目标。自然地，有一系列指标被他们选定来判断企业是否正在通往美好目标的金光大道上呼啸前进。且先不论这个目标的制定是否合理，很多被广泛使用的指标，譬如销售增长率、每股收益增长率等，很可能本身就是一个变化无常并不稳定的量，而且和他们期望的目标之间关联很弱，更不用说因果关系了。

 

这样的错误主要来源于管理者的自以为是—他们显然相信自己的头脑超过数据本身。一些拍脑袋的决策，无论从任何方面来看都应该是正确的，然而最终却被证明是错误的。
 

 

譬如著名便利连锁店7-11的管理者曾认为，店员的热情招呼和微笑服务会提高销售服务。数据证明这个想法是完全错误的，彬彬有礼的店员反而降低了销售服务。可能的原因很多，或许大部分消费者到7-11只是为了快速买到自己想要的东西，而不是追求一种宾至如归的感觉。

 

当然，事后诸葛很容易，所有的解释都看起来有理但不一定正确，除非拿出有力的数据分析说明。

 

对于企业的管理者而言，数据陷阱处处皆是。很多管理者分辨不了相关性和因果性。开法拉利跑车的很多都是成功的商人，但是你不会为了成功而咬牙借债买一辆跑车，因为你知道有了成功之后的财富，才能开法拉利。

 

但是如果看到很多市场领先的公司都是麦肯锡的客户，有些管理者就会忍不住动心，却没有仔细想过如果一家公司没有雄厚的资本，又如何能够支付麦肯锡高昂的咨询费用。孰因孰果，是关联还是因果，都需要再三斟酌。

 

有些管理者缺乏统计学的基本素养。有一个经典的诈骗案，是用电子邮件推销一种精确预测篮球比赛胜负结果的软件。这个软件价格不菲，因为有了这个软件你可以通过赌球迅速成为世界首富。当你收到这个邮件的时候，自然不会相信，没关系，邮件会告诉你下周某场比赛的结果。下周你一看，猜对了，有点吃惊，然后你又收到一封邮件，继续向你推销，并且给出再下周比赛结果的预测。怎么样，又对了！如果连续十次都对，你会动心吗？如果你动心了，非常遗憾，又多了一个受害者。

 

骗子的伎俩很简单，每次把人群分成两部分，给出截然不同的胜负结果，下次再把猜对的那部分人群继续分成两部分，到第10次时，总会有人猜中。当你观察手下100名销售人员的时候，不用去奖励那三四位连续三个季度销售额都排名前30%的员工，因为这很可能只是运气而已。

 

每一个管理者都要相信，数据能够带给你非常有价值的信息，而这往往是简单的想象难以企及的。我曾经帮助电信运营商分析手机阅读目标用户。在这个看似简单的事情中，我发现很多管理人员对于数据分析理念缺乏认知。

 

举例来说，有些人只分析客服成功推销的例子，希望从中发现规律，譬如功能机用户数量超过智能机，却没有注意到在客服推荐失败的例子中，功能机用户数量也超过了智能机。

 

要知道，光分析成功事例不会得到任何有价值的结果，除非你把它们放到失败事例的背景中。一个管理人员很容易想到支付意愿更强的用户更有可能购买手机阅读服务，但是要从数据中得出每天城市内移动距离大的手机更容易订购手机阅读服务，就需要更深入的数据分析了。到了这一步，很容易给出一个解释，因为住家和工作单位较远或是经常在路上的人更容易利用零碎时间进行手机阅读。

 

我相信这个解释，但还是要提醒各位，这些事后诸葛的解释很容易，听起来都有道理，但又不一定对。好的数据分析和好的战略设计，不是用于解释，而是用户预测和指导未来。

 

如果你面试一位职业经理人，他面面俱到娓娓道来历数了行业兴衰企业存亡的历史必然，请毫不留情地打断他，并让他说出几件对未来发生事情的预测以及预测的方法。如果他无言以对，就请他预测一下自己是否会被录取——当然，无论他的回答是什么，你都找到了一个很好的理由拒绝他。

周涛 | 文

周涛是中国电子科技大学互联网科学中心主任。

齐菁 | 编辑

本文有删节，原文参见《哈佛商业评论》中文版2012年10月《远离数字陷阱》。