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艾美：衡量绩效指标对于了解项目是否成功至关重要。它可能是一个两极分化的概念，因为人们常常担心会被判定为失败。但是，这并不是失败——而是优化的机会。甚至KPI本身也可能需要根据真实世界中的衡量和统计结果进行优化。
克里斯：相反，如果统计数据和结果没有达成KPI，那就问问你自己问题出在哪里，这可能给AI带来克服障碍的机会。
艾美：思考的维度有，时间是否足够？是否存在不可预见的更广泛的市场动态？是否应该重新检查和改进你的KPI？产品表现不佳是不是技术原因，如硬件无法支持或网络太慢？
克里斯：还有，看看市场营销做得怎么样。市场营销面向的受众是否合适？市场营销资金是否到位？衡量标准是否准确？你能将这些推论过程联系起来吗？
艾美：关键在于，必须全面审视衡量指标和KPI。你必须了解统计数据的置信水平(1)。必须考虑到环境。数据质量是不是如你所认为的那样干净？
克里斯：是的，衡量指标是很重要的，但是根据衡量指标得出的结论要警惕“回声室效应”(2)。世界可能是复杂的，一些衡量指标并不总是会考虑到这种复杂性。
艾美：的确如此。经过分析，你可能会发现你需要更多的衡量指标，或者你所拥有的衡量指标并不精确，又或是目标错误。记住，衡量值只是数据点，并不是结论。你根据数据点——衡量指标——形成结论，而如果这些是不正确或不充分的，你的结论就会是错误的。

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