我们要做的事情，是让每一个人都具备这种数据决策运营的能力。在今天的中国，特别是高度竞争、成本不断增长的时代，这是一种战略级的能力。
一、烧钱≠增长，数据驱动是一种能力
在过去10年，中国互联网发展速度非常快，以前是流量驱动的互联网经济。随着人力成本不断攀升，竞争不断加剧，完全靠流量、预算、烧钱来获取客户和市场，已经不可持续了。如果你获取客户的成本高、速度慢且代价大，导致商业价值不能涵盖成本，最终是无法盈利和变现的。
同样获取一个购买客户，在中国可能是美国 5 倍的成本。在中国任何垂直领域都不是一个真空的领域，总会存在跟你同样估值或融资额差不多的竞争对手。如果你花钱效率比别人高，那就很容易出类拔萃，甚至把竞争对手至于死地。而高效花钱的前提，就是要有数据支持，依照数据分析去花钱。
所以只有把效率提升，用相对快的速度，更低的成本，来帮助一个企业获得增长，才是一个公司的核心竞争力之一。
获取增长里的第一步就是做好产品，让用户能够停留在你的APP、网站和服务里。以前流量为王的时代，就像一个漏水的桶，因为进来的水量很大，哪怕它在猛烈地漏水，你的桶慢慢也能灌满。但今天你进来的水越来越少，漏水的速度干不上进水的速度，这个企业就不可能有任何实质性的增长。
所以我们会先帮助企业把产品做到非常高黏度，用户体验非常好、愿意天天来用的产品，就是不漏水的一只桶。然后再帮助企业有效率地优化各种渠道，把新的用户导进来，这样才能获得一种爆发式的增长。
二、中美企业的四大差异
实际上这套理论，在美国已经应用了多年，这也是我们回到中国后，看到的一个核心的区别。除此之外，还有四个非常大的差异在中国和美国整个企业的市场里：
1.是否有数据驱动意识的差异
中国为数很多的企业，还没有意识到数据驱动能为企业带来的巨大价值，或者说只有少数超大规模的公司意识到了这一点。大部分中国的企业，没有意识到数据的价值，使得创始人的决策、商业知觉远远重于数据驱动，这是我的第一个印象。
2.是否进行数据分析实践的差异
在美国，数据分析不管是产品还是方法论，已经很多年了。中国很多企业发展比较快，发展时间比较短，在实用操作能力上和美国有一定差异。这种高级数据分析的能力，基本只集中在几个领头的互联网或者大型企业里，其中互联网公司更具备这种能力，而大部分企业不具备这种操作经验和能力。
3.是否用数据做决策的差异
我们发现，在中国企业内用数据做决策的人，相对美国企业内部来说，比例比较低。像以前我工作过的LinkedIn里，不能说100%，但接近80-90% 的人，每天每周都在用数据做决策和优化。在国内，通过我们对客户的了解，包括对很多付费客户的了解，他们内部用这种决策的人相对来说很少。
4.是否用工具代替人力的差异
美国已经迭代到不是靠人力解决运营效率问题的时代，他们已经完全进入工具化、产品化、规模化时代。在中国很多企业里，还停留在准备大量雇佣人，大量雇佣高级的数据工程师、分析师，甚至建造整个数据这条体系的阶段，和美国之间的差异还是蛮大的。
这四点差异也决定了我们目前在中国做产品的形态：
第一：企业不太习惯用数据分析工具，觉得没有价值。
第二：数据分析实践没有什么太大的规模，只在一些核心的互联网公司里。
第三：内部人员使用数据分析工具的经验不够。
第四：数据分析工具化程度不足。
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