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数据科学家养成手册 [:1700503673]
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17.3.1 性价比优先
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在投资领域有一个专业的缩写名词“ROI”，即“投资回报率”（Return on Investment）。ROI以一个时间周期为单位，用投资回报的资本数量除以投资金额。这种方式很容易被人理解。例如，我们平时在银行或者理财机构看到的诸如“某基金产品，投资回报率为年化7.5％”，意思就是：如果投资100万元，那么一年后将拿到本金100万元再加上利息7.5万元。有了这种方式，在做投资决策的时候，人们都会比较不同金融产品的ROI，哪个高就投资哪个。不过有些投资机构很不厚道，在宣传中隐去很多细节信息和复杂的兑现条件，相信不少人都吃过亏。
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ROI这种方式不仅在投资领域有应用，在其他企业的决策中也常常会用到。例如，广告商会向广告主许诺ROI的提升指标。在投放某种广告的情况下，花费为I，收益为R，ROI的计算方法是：
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其他企业同样有这样的账可以算。例如，举办一次企业宣讲活动，花费经费为I，期望的R是在此后一周内销量提升的部分，也就是活动举办后一周的销量总额与活动举办前一周的销量总额的环比差值，同样可以使用这种方式进行计算。这种账很好算，而且可以应用于所有可以评价出花费I和收益R的场景。
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相信细心的读者朋友可能会发现，这里的分母是I。那么，如果I特别小，岂不是收益巨大？甚至，如果I的值是0，那么ROI是不是就是理想中的无穷大了？现实并不是这样啊。
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没错，刚刚这些例子中，我们说的花费I都是割裂的。一个公司或一个团体的成本计算不会采用这样的方式。如果要计算，I中要包括平摊成本及时间成本。
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为了把这个模型叙述清楚，我们要严谨地对其进行改造：
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R是由本次决策带来的直接收益，要注意用类似刚才的环比差值的形式减去这次计算中的“背景噪声”。
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I是本次决策的投资额。这个投资额是指广义的投资额，包括人员成本、房租水电费用、设备折旧、公关费用、物品采买费用等。注意，在比较不同决策的ROI时，包含的因素要相同。
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T是指事件作用的时间范围，这个时间范围在实践中可能不太容易把握。如果是做季度预算或者年度预算，T是一定的，直接取90天或者一个自然年（财政年也可以）的数据即可。如果是针对某一次活动，例如刚才说的一次宣讲活动或者一次广告投放活动，一般来说要借助行业经验来判断长尾通常会持续多久——只要做过一两次，很快就会有一定的判断能力，所以完全没有必要担心。这里的R和I对应的就是T涉及的收益和花费。
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当这些值确定后，就可以计算ROI，并比较不同方案、不同周期ROI的大小了，一般来说是越大越好。
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数据科学家养成手册 [:1700503674]
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17.3.2 小迭代至上
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在对ROI的评价中有一个重要的原则就是“小迭代至上”，也就是说，通常T不要取太大。如果T太大，就意味着这个决策影响的周期很长，而在这段时间内会发生很多未知的事情，这些事情或直接或间接地影响着R和I的预估准确性。而且，即使严格地控制I的大小，T也会一刻不停地向前流动，哪怕是在开会时间发生的成本也要计入I。
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在大型企业的决策中，由于I里面包含的决策成本过高（通常由高层管理人员参加，中低层管理人员进行相应的数据准备与配合），因此决策本身消耗的人员成本都不能忽略，而是要包含在I中。这种情况下，如果T取值太小，就会让I的比例提高。所以，为了提高决策的ROI，在公司层面通常都是季度、半年、年度集中召开高层会议，不会天天开会。
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在条件允许的情况下，尽可能采用较短的T来做决策的好处是可以快速验证、调整和迭代。较短的T在决策中意味着在一定的时间内有更多次的试错机会，这对于试探性很强的新兴产业来说更有吸引力。
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数据科学家养成手册 [:1700503675]
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17.3.3 不要“输不起”
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鉴于上面这些原则，决策中涉及的问题就是如何衡量一段时间内一切试错决策中的成功概率、试错的总成本及消耗的时间。
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既然是试错，就意味着要把这种投入当成一种必需的成本来看待。所以，既没必要纠结，也一定要留有余地——不要让试错成本高到让自己“输不起”的程度，这也是在做出重大决策时，任何人、任何组织都会非常谨慎的原因。
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对于中小规模的公司，尤其是在有了一定健康的流水以后，通常会比较严格地采用预算制进行开支的控制，其目的也是为了保证不要出现这种“输不起”的情况。而一些人才济济、开拓性思维成员较多的公司，通常也会培养一种去中心化的项目激励制度。大致的形式是：公司只建立流量入口性质的平台和服务性质的平台，在一年中把平台相关的预算和服务性质的预算做足，然后让每个人参与其中；或者让一个人或三五成群形成小组织，每个小组织都有进行项目提案和项目组织的权力。当一个项目提案获得批准后，其消耗的资源会从预算池中分期分批扣除。对一个运作成熟的公司来说，这种方式的好处是能够将大决策中心简化为小决策中心，降低单个决策的风险和试错成本，加快决策执行和试错验证的速度。这种平台一旦成熟，其面对的就不是公司内部的个人了，而是面向全体社会，形成全社会层面的去中心化市场决策。
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苹果的应用商店是一个非常典型的化简决策模型的平台，每个人都能利用自己在某一方面的认知特长做出一个非常好的应用，在苹果应用商店发布自己的App产品。这种应用的边界清晰，迭代短促，决策成本较低，适合这种规模产品的市场角逐。如果苹果不开放iOS的开发标准，而是把这些工作统统留在苹果公司内部来做决策——每个月开个会，不同分类App的副总裁汇报开发计划，做成本预算，再在这几百个方案中选择最为可靠的十几个方案作为月度开发计划——这种决策本身就要消耗一两个月甚至更久的时间，而且这种封闭性天然拒绝了全球化市场中精英头脑里的创造性思维。所以，相比之下，让全社会参与决策的方式显然更有利于市场的发展。
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美国的著名游戏门户平台Steam(1)也非常繁荣，在这个平台上每天都有新的游戏发售，也有玩家在平台上对战和交流，更有周边的出版物、硬件、纪念品可以买卖。可以说，Steam形成了一个非常良性的游戏平台生态。Steam本身不做游戏开发，只负责提供流量入口和支撑服务，并从中抽取一定量的佣金，各个游戏的“生死”由市场决定。这样的方式解放了游戏开发人员，也解放了Steam平台自身，大家都在做自己更擅长的事情，而把和主业无关的东西“外包”给别人——这绝对是重要的决策原则。