假如我們需要構建自有流量的蓄水池，想持續黏住某種屬性的用戶，是選擇做工具還是做社區呢？在做決策之前，我們需要和數據打交道了。
用數據論證和預演目標
首先我們要明確決策的目的，以及如何評價這個目的是否達成的標準。在這裡，我們的決策目的是希望自己構建流量蓄水池，判斷標準就是它能向我們核心產品輸送精準流量的能力大小和持續持續程度。
如何將能力大小和持續程度數據化呢，可能是每天可以帶來的用戶量（引薦流量數據），以及這部分用戶的質量（留存數據），還有他們的波動情況。
從「構建流量蓄水池」這個議題觸發，我們可以確定一些具體的指標，比如我們希望這個新產品每日用戶新增不低於 XXX，帶來的流量在只要產品線內的次日留存不低於 XX%，每天能夠為主力產品線帶來引薦流量 XXX，另外獲客成本不超過 XXX，等等。
這就是數據在決策中的第一個作用，也就是確認目標。它也是對我們產品發展的一個預演。
縱向和橫向的標杆數據
想要確定具體的衡量指標，有個很現實的問題，就是具體定成多少比較合適，比如獲客成本 5 塊錢一個怎麼樣，高了還是低了等等。
縱向數據來自我們產品內部，如果我們可以推算出平均一個用戶可以給我們帶來多少收入或利潤，我們就很容易判斷我們能接受的獲客成本上限。我們定的每一個數字，都應該是有邏輯的，能被講出原因的。
橫向數據來自類似產品，或來自渠道。這些數據哪裡來呢？比如財報，比如行業研究數據報告，還有其他一些權威文章的數據。這裡還有一個重要的渠道，就是同行朋友，對於一些不敏感的數據，有時候可以互相有一些交流，這個渠道一定要謹慎，不要傷害自己團隊和朋友的利益。
還有一個很有效的渠道就是廣告代理。他們有大量的渠道數據和行業數據，那都是真刀真槍實際跑出來的數據。
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