如果巴菲特投资一只股票，那么，他是一个很好的可追随者，会有很多人投资他的股票，这样，这只股票原来可以不回赚钱的，但是他投资了，也许你就可以赚钱，这就是从众行为
也许他是名人，所以不太确当，那我就再说一个吃饭的行为吗，如果两家小饭店，一个有2-3个人，另外一个没有人吃饭，现在我们要吃饭，在两家饭店中，你会选择哪一个？答案也许大家都知道，这也是从众行为
那位说，这个行为和BI的分析有用有关系吗？
我觉得太有了
如果生意不好的饭店，在每天生意开始2小时内，推行打折的方式，或者前10名可以打8折。11-50名打9折，只要开始有客人，那么后面的客人就不停地来了。这些效果当然需要经过数据的合理化分析。
这个从众理论只是一个效果的影子，我们延伸到数据分析应用上来吧。
我们常见的报表，经常在线性图上看到一些不规则的图形，有的想钟形，有的类似锅底，就是图形的开始，中部和尾部的差距比较大。
这能说明什么？
我们BI的数据分析，通常到了这一部，我们的系统仅此而已，培训的时候也就培训如何使用，叫别人如何看图等等，这些，在我看来是没有什么效果的。如果我们能对别人稍加指点，用数据作支撑的多，效果就很好。
做个简单的事例
比如KFC，大家都吃过。
如果一天的有早中晚三个高峰时段，每个时段的销售曲线是钟形的，就是早上7-10点这一段中，8：30-9：00的销售很好，中午11-下午2点这段中，12-1点的销售很好，晚上6-9点，7-8点的销售很好
那么我们看到的曲线是就是钟形的或者是波浪形的，如果现在有3种策略（为了说明事实，下面三种都是简单版的）
1：现在的营销方式不变
2：在早上7-8点间，11-12点间，晚上9点以后（或者其他的时段），有打折的方式
3：在高峰时段，如果打包的话，可以按照9.5折付款，并且增加销售口。
那么我们现在怎么知道好不好了？
数据分析，然后才是营销策划和营销效果测试，刚才我们已经说明了策划，现在是需要测试的时候了
如果KFC有90个门店，我们可以轮流才有以上三种营销方式在其中30家店面中测试，每一种营销策略适用1月，然后我们对门店的数据进行同时段同门店的数据对比，看看我们那一种的销售利润最高，然后在90家门店中进行推广
这就是BI的效果