TO BE, OR NOT TO BE.

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本文首发自微信公众帐号：runner2sun；作者：邵俊达。
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这是一个真实的故事。

吃过早饭，我悠闲地拿起T1打开『北京实时公交』准备看一下415（我平时所坐公交车的编号）到哪儿了，app缓慢地打开了（简直不能再慢更多），映入眼帘的一个弹窗让我感觉到了不妙，“请求异常，请重试”，根据以往的经历，这app的服务端八成是挂了，而且一挂就是一天...这让我多少有些慌乱，往常我都是按照app显示的公交实时位置和抵达时间来计算我的出门时间，通常剧情是：出门->人到站->等一小会->车到站->上车，很是从容。

这下我突然不知道该什么时候出门了（脑袋没问题，只是习惯了...），地铁在改造没法坐，时间又还很充裕不需要叫Uber。这可怎么办？我心一横决定出门，走到离我最近的一站之后发现车还没有来，往远处望了望好像也没有车的影子（霾太重看不清...），天儿这么冷，站着更冷，我就决定走到下一站，结果走了不到1/4的路程就有一辆415从我身边驶过，我目送它离去，心想已经走出来了就继续走吧，结果走到一半儿的时候又一辆415从我身边驶过，这时我的内心其实是崩溃的。

到站点之后，一个妹子也在等车，似乎已经等了有一会儿了，时不时地眺望一下远方，过了大概10分钟妹子拿出了手机点点画画了几下，又过了大约3分钟一辆专车（据我分析80%是辆专车）缓缓驶来接走了妹子。结果妹子刚打开车门，一辆415的“身影”就出现在了不远的红绿灯处，妹子回头瞧了瞧，稍微停顿了一下，最后还是上了车，我想妹子当时的内心也是崩溃的吧。

这令我发现基于数据做决策的行为已经融入进了我的生活和工作，它对我的影响是竟如此之大。生活中，什么时间出门，出门是否带口罩，出行路线、出行方式的选择都会参考一下第三方的数据。工作中，对网站访问情况的解析，对用户行为的分析，对是否需要对现有功能进行改进，这些也都需要数据来做支撑。在《增长黑客》这本书中提到过一个百姓网通过 A/B testing来做决策的例子：

A/B testing - https://en.wikipedia.org/wiki/A/B_testing

某次广告部的同事提出需求，希望将付费购买了增值服务的广告主信息在列表页面置顶。这使得百姓网内部产生了激烈的争论，产品部认为这个置顶在一个月的展示期内都会显示，用户每天都会看到这条信息会觉得没有新鲜感，会质疑这个位置的信息为什么长时间不更新。而市场部认为，用户一定会往下滚屏，滚下去就能看到更多信息了，其实操作很简单。各自成理，一时间谁也说服不了谁。经过一番讨论后团队成员决定对用户进行A/B testing，此次考察两个核心数据：一是从列表页面到付费信息详情页面的转化率，二是下拉获取下一屏列表条目的事件数。

测试的结论让负责产品的同事大跌眼镜：固定显示付费信息这一改动，对用户的影响几乎可以忽略不计。核心数据相差不大，完全可以进行改动。而且这一改动还会为公司带来更多的收入。所以对百姓网所有用户实施这一改动也就是顺理成章的事儿了。

基于数据，我们可以做出更可靠的决策，也可以更从容地做出决策。也“本”可以让我避免在雾霾红色预警的室外等半个多小时的公交...

To be or not to be, I depend on** data**.