如我们所知，方法常变，而方法论不变。
Chamath Palihapitiya 曾经帮助FB 获得了大量的客户增长。
在对他的采访中，他提到了一个基本的方法论;测量，测试，实验三部曲。
按照他的说法，营销并没有什么奇技淫巧，而是扎实的笨功夫。这个功夫就是，测量，测试和实验。
我们用互联网，大数据的热词来包装一下这个东西。
首先是测量，即数据埋点。
大数据的大，其中之一就是数据量大，参数多。比如拍拍贷统计了13秒填完身份证号码的人信用好。– 注意：这是统计相关性，不是因果相关性。但是，如果拍拍贷没有在系统中埋入，读取用户开始和结束身份证号码输入时间点的这个功能，那就没有数据，没有数据就无米下锅。
对数字营销而言，除了基本的统计，例如百度很锉的统计后台以外，基本需要埋点的数据至少有来源，时间，浏览次序，页面停留时间等。再进一步可以使用mixpanel 看看热点。
但就算拿到数据，该如何把数据变成结论呢?你扔给猴子一个T的硬盘数据有用吗?
数据分析要变成商业结论才算合格。但商业结论的来源，第一步是假设。第二步就是 测试。
测试中，最有名的应该是AB测试，就是通过对比组获得对第一步数据解释的一个判断。比如，如果你假定用户在第一步流失很多是因为你按钮的位置不明显;对比测试一下就可以证实或者证伪你的结论。测试在互联网大豪们应该是一个常见的手法，例如，淘宝会不停测试界面，互动设计。这儿部分可以叫内测。一般据说是5% 左右的随机用户。
测试之后是实验，或者叫外测。
你的假定也许是错的，就算你的测试对比说，你猜想得对也并没有什么卵用。模拟炒股的专家大多在真实股市一败涂地。
是时候面对严酷现实了，你的假定和修改需要推出去变成正式的商业化产品。你的修改需要被市场验证。
这个方法论，并不出奇。也就是基本的数据采集，数据分析和数据应用的逻辑。
但能坚持并用好这个逻辑的，并不太多。很多朋友都相信自己天赋异禀，直觉惊人，所以直接跳第三部分去了。
