3．并不是所有事物都能被评估

一些事物评估起来较为简单，而有些事物则极难评估。通常来说，量化指标，如客户数量、浏览量、或销售额等数字，能直观地进行评估。但像客户满意度这类的质化指标却并不好评估。换句话说，你怎样得知自己内容营销的影响力呢？你总不能进入Google Analytics，找一个名为“客户满意度”的指标进行分析吧？因此，你应该怎么做？我认为，你唯一的选择就是将这些事物尽可能量化，并找到最适合的指标进行评估。即便这种方法并不是十全十美，但至少能让你的决策有了事实作为基础。退而求其次，找准第二选择：其实我们之前的讨论已经涉及到这一点了。当你不能对某一目标进行直接评估时，可以通过其他指标对目标进行评估，以此达到准确评估的目的。例如，你可能无法直接评估销售情况。或者某一段时期的销售情况暂时未知，但你希望所有的事情都进展顺利。于是，你选择评估第二个重要指标：合格线索。这些线索可能是我之前提到过的线上会议参与者，也可能是邮件订户。你需要仔细甄别，确保他们都是合格线索。一个随机的邮件地址，或者用户为了拿到免费赠品而发送邮件都不能算是合格线索的情况。如果用户向你索要小样，或者在没有赠品的情况下加入，那么他们很有可能是潜在客户。

之所以做这样的甄别，是因为合格线索将与收益直接相关。你拥有的合格线索越多，就越有可能获得更多收入。

而不合格线索则不能直接反映收入情况，因为其对收入的贡献情况很难量化。

所以，你需要关注与你目标联系最紧密的那些指标。无论你需要评估量化目标还是质化目标，都需要遵循这一原则。例如客户满意度调查。与之相关的指标有哪些？我在这里列举了一些参考指标：

①客户问卷调查结果

②回头客户率

③投诉率和投诉数

这些都并非完美的解决策略，但是如果你能有效将其整合，便会清楚地看出客户的满意程度到底有多少。不要忽略样本偏差：这种评估方法的最大问题之一是必须考虑样本偏差情况。一般来说，只有极度满意或极度不满意的客户才会填写客户问卷调查。虽然了解他们的意见很重要，但是你也需要知道其他用户的意见。你的“中间”客户才是最值得关注的群体。如果你采用过多质化指标，便会产生样本偏差。比如回头客率。如果客户在你这里买了不止一件东西，这可能代表他们很满意你的产品。如果客户不再继续在你这里买东西，也并不代表他们不满意你的产品。另外，有的客户可能对你的产品不满意，但还是会因为一些其他原因继续从你这里买东西，比如价格适中或没有其他选择等。所以，这意味着什么呢？这意味着，所有的指标都不完美。你需要全面分析，才能得到相对准确的结果，但这也是不够的。唯一有效的方法是必须要足够了解自己的样本偏差。例如，在查看客户满意度调查卷时，把重心放在那些中评用户身上。他们可能与那些不填写问卷调查的人最相似。同样，不要过分关注那些极度差评或好评的客户。因为他们并不能代表大部分客户。仔细考虑你的样本偏差情况，关注那些信息模糊的地方。

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原文作者：NEIL PATEL
译者：孙国建@九枝兰