大多數公司都在*過度*複雜化他們的分析。 所有的點擊、滾動、展示、事件都被追蹤。 這是可以的。記錄成本低廉。我們在需要理解稀有現象時也需要它們。 但注意力並不便宜。我們追蹤的大多數內容從未幫助我們做出更好的決策。 事實是，只有大約100個指標真正重要。 這100個指標解釋了你業務和產品中90%的發生情況。 同樣的原則在其他地方也適用： 只有50個事件對於理解用戶和系統行為真正重要。 只有150個實體特徵——你用戶、產品或內容的關鍵屬性——解釋了大多數結果。 其他所有的都在長尾中：對特殊情況有用，但對於日常經營業務並不必要。 這是因為每個業務都可以被表示為一個系統，而這些系統可以寫成一組方程式。 當你將你的業務表達為方程式時，你揭示了它的槓桿。這些槓桿是潛在可行的，並且可以實際改變結果。 以Facebook的收入模型為例。它可以簡化為四個組件： 1. 收入 = 用戶 × 每用戶展示次數 × 每展示的廣告展示次數 × 每廣告的收入 就這樣。四個最高層級的槓桿。 ...