RDE根據(jù)被測試者提供的個人資料以及對自己的描述，從各方面剖析386位被測試者的反饋。我們針對每一組被測試者建立RDE模型，找出加常數(shù)（底線）以及36個要素對評分的影響。不管我們?nèi)绾畏治鰯?shù)據(jù)，結(jié)果都是一樣的：電子雜志本身并沒有特別吸引青少年讀者，影響最大的還是雜志的內(nèi)容。

經(jīng)過回歸分析后，所有36個要素都各有一個數(shù)字。這個數(shù)字是回歸模型產(chǎn)生的系數(shù)（通常稱為效用值），表示該要素對消費(fèi)者興趣之影響力的條件概率。換句話說，效用值代表感興趣的青少年讀者人數(shù)的遞增百分比（正值）以及遞減百分比（負(fù)值）。我們只在意得分最高的要素（表示吸引力最大），將吸引力大的要素用在概念或網(wǎng)站中才能吸引更多青少年讀者。這就是RDE里的“金礦”：告訴我們怎么做才能成功（見表5—3）。

首先，我們發(fā)現(xiàn)效用值的范圍很小。表現(xiàn)最好的要素至多吸引了6%的青少年被測試者，幾乎微不足道。事實上，沒有什么要素的表現(xiàn)是特別突出的。電子雜志應(yīng)該要有+10以上的效用值，也就是如果在概念中加入這個要素，可以多吸引10%的青少年讀者。如此平庸的結(jié)果，可能是由于眾多青少年電子雜志中沒有一個真正符合讀者的興趣，也可能是參加的青少年被測試者剛好分屬兩個不同的極端，意見剛好被中和了，也或許是被測試者當(dāng)中的群體事實上差異很大，只是個人資料看起來差不多而已。

讀者可能會問：+6的效用值究竟好到什么程度？這個數(shù)字是好還是不好？表5—4提供了大致的判斷標(biāo)準(zhǔn)。表中的數(shù)值范圍并不是死的，數(shù)值解讀也只是大概，不過讀者還是可以大致了解什么數(shù)值以上可以稱為重要。

其次，我們發(fā)現(xiàn)負(fù)面的要素很少。不管電子雜志還是廣告，在解構(gòu)類似商業(yè)資訊的過程中，我們很少看到負(fù)面要素。通常，企業(yè)已將明顯具有負(fù)面效果的概念剔除了。不過另一方面，我們也沒有看到表現(xiàn)非常好的要素，或許是因為企業(yè)在過濾負(fù)面概念的過程中把極佳的概念也去掉了，留下的是不好也不壞的概念，這樣做，事實上沒有真正取悅到讀者。

第三個發(fā)現(xiàn)來自對眾多不同電子雜志表現(xiàn)的觀察。是否有哪本電子雜志能做到“百發(fā)百中”，每一項要素的效用值都很高呢？是否有哪本電子雜志屢戰(zhàn)屢敗，每一項效用值都接近于0呢？對照圖5—2（圖中的黑圓圈代表從左邊電子雜志中取樣的要素），我們很驚訝地發(fā)現(xiàn)，大多數(shù)電子雜志都落在中間地帶：沒有一本電子雜志在每個項目上都表現(xiàn)很好或者超過平均值。

如果所有表現(xiàn)都很一般，或許我們應(yīng)該挖掘不同的讀者心態(tài)