8 ^* q' A4 x* G% Q7 r. } 1. 新加入项目的人员需要一段时间才会有产出(“上手时间”)，教会他们反而会占用团队中老成员的时间。" R0 c. o' W6 ]) Q; S9 O
2. 人员数量增加，沟通成本也会随之上升。 ; x3 H5 H; N [0 ` 8 j2 M8 X d5 @) i
3 M6 q5 C$ C1 M2 i5 ^2 f* H& g+ o6 Z 为什么你需要了解2 L4 r* V; Y- Y' u
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尽管Hofstadter定律有些开玩笑的意味，但这里有一条重要的启示：复杂的结果是很难精确预估的——而营销技术状况的复杂程度足够适用于这条规律。解决方法是接受意料之外的发展，采取可以承受这种不确定性的管理方式。有一些非常好的例子，例如敏捷营销，它基于的是敏捷软件开发的原则，还有基于测试的营销，这种方法接受连续的实验研究。5 E5 }8 @. ]* n$ x
9 D- A* u& O& @6 j- k ) r- P# V- L) m& k# ^2 i 5. Segal定律 B6 r3 O/ `0 x7 b0 G
: w+ D0 d7 [3 |8 k 4 A2 Q; ^ f H) S2 W4 W ^6 M Segal定律简洁扼要，它与任何一个涉及到营销绩效评价的人(即营销行业的每个人)都有关：只有一块手表的人可以知道时间;拥有两块手表的人无法确定时间。6 Q, y( X( N( c8 x
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如果你曾经试过用两个不同的网页分析方法来得到相同的数据，你一定会对这条定律抱以深深的敬意。在营销领域，不同的系统中的数据有如此多的重叠，要想让所有的数字都保持一致对应得很完美也许会陷入无休无止的困境。* g: J \ s: _1 t j( A& W, u2 l
为什么你需要了解0 w9 x# N- ~' u' Q" _* S; l; _
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9 k' s/ `! ^+ U& c 营销领域中充满了度量和指标——这大体上是一件好事。但是重要的是，要关注这些数字所揭示的有意义的信号和趋势，而不是沉迷于误差界限的精度。Tom Davenport，可以说是世界范围内提倡商业分析的主要人物，他说，“(商业)分析不应该是关于数学的“，它应该用于说故事、拟定决策、以及为打破现状而寻找坚持意见的勇气。” & Z% B4 i' Y, h2 k7 Y 换个说法：“现在几点”和“接下来一小时我们将要高效地做什么”之间的区别也并不那么重要。 + [6 f, ?3 V6 }( [" C! F. H X$ o4 K: J |% z2 v, U( E
# o. [3 ^# }: | 6. Conway定律4 s% n1 Q: v0 g, I+ k# j, e h
我最喜欢的Conway定律的内容是：软件的任何一个部分都反映了设计开发团队的组织结构。Melvin Conway在1968年做出了这个社会学观察，并不久之后得到了哈佛商学院的一个研究的肯定，而且这并不是为了故意幽默一下(尽管它确实无意中讽刺了委员会的设计)。 4 I7 q; w$ t) q; b# n9 X2 ?+ h5 [) X6 I1 k% f6 G7 s
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实际上，我同意这条定律的一个更广泛的解释：软件——以及其他复杂系统，比如网页和营销操作流程——反映了设计开发团队的结构和文化两方面。 0 `. v# n$ |+ l2 w 8 S8 N1 u1 P4 R7 ~3 ] }
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随着社交媒体的兴起，这条定律在社交网络动力学中被频繁地引用，其中背后的一种力是所谓的“优势交换”。你用Twitter和Facebook 是因为别人都在用。Reed定律是这条定律的变体，它具体谈到了从社交网络规模中获得的效用的问题。/ k5 j' I8 [) J( b# S9 Y
