Πώς χρησιμοποιείτε δεδομένα και πειράματα για να λάβετε αποφάσεις σχετικά με τα προϊόντα;

Question

Accepted Answer

**Λήψη αποφάσεων βάσει δεδομένων** σημαίνει να θεμελιώνετε τις επιλογές προϊόντων σε στοιχεία — δεδομένα χρήσης, πειράματα, έρευνα — παρά μόνο σε γνώμη. Η ώριμη έκδοση είναι *ενημερωμένη από δεδομένα*: τα δεδομένα οξύνουν την κρίση, αλλά δεν την αντικαθιστούν. Ο στόχος είναι να μειωθεί ο κίνδυνος στοιχηματισμού σε μια εικασία.

## Πηγές στοιχείων

```text
✓ QUANTITATIVE → analytics, funnels, retention, A/B tests (what is happening)
✓ QUALITATIVE → user interviews, support tickets, session recordings (why)
→ combine both: numbers tell you WHAT, conversations tell you WHY
```

Ποσότητα χωρίς ποιότητα σας λέει ότι το χωνί πέφτει στο βήμα 3 αλλά όχι *γιατί* — και δεν μπορείτε να διορθώσετε ένα "γιατί" που δεν καταλαβαίνετε.

## Πειράματα (δοκιμή A/B)

```text
✓ Form a HYPOTHESIS → "shorter signup → higher completion"
✓ Define the SUCCESS METRIC up front (and guardrails)
✓ Run on a meaningful, RANDOMIZED sample to significance
✓ Decide BEFORE looking → avoid cherry-picking results
✓ Beware false positives, tiny samples, and short-term wins that hurt long-term
```

Τα πειράματα σας επιτρέπουν να δοκιμάσετε φθηνά και να *ξέρετε* αντί να τσακώνεστε.

## Όταν τα δεδομένα δεν είναι αρκετά

Τα δεδομένα περιγράφουν το παρελθόν και το παρόν, όχι τολμηρές νέες προσβάσεις — δεν μπορείτε να κάνετε δοκιμή A/B κάτι που δεν υπάρχει ακόμα. Οι μεγάλες στρατηγικές κινήσεις χρειάζονται όραμα και κρίση. τα δεδομένα ενημερώνουν, αλλά η απόφαση είναι δική σας. Η υπερβολική εξάρτηση από δεδομένα οδηγεί σε τοπική βελτιστοποίηση (γρηγορότερα άλογα, ποτέ το αυτοκίνητο).

## Ένα συγκεκριμένο παράδειγμα

Ένα δέκα συζητά νέα ροή onboarding για εβδομάδες. Αντί να τσακώνονται, κάνουν και τα δύο δοκιμή A/B με ολοκλήρωση + 7 ημερών retention ως μετρικές. Τα δεδομένα το καθορίζουν σε δύο εβδομάδες — και αποκαλύπτουν ότι το σχέδιο "προφανώς καλύτερο" στην πραγματικότητα έβλαψε την επιμονή, ένα αποτέλεσμα που κανένας δεν προέβλεψε.

## Μια κοινή παγίδα

Κακή χρήση δεδομένων: επιλογή αριθμών για να δικαιολογήσετε μια προκαθορισμένη απόφαση, καταδίωξη στατιστικά ασήμαντων διακυμάνσεων, ή βελτιστοποίηση μιας μετρικής σε ένα χειρότερο συνολικό προϊόν (Νόμος Goodhart).

## Γιατί έχει σημασία

Η διαίσθηση είναι συχνά λανθασμένη και οι αυτόπεποίθητες απόψεις συγκρούονται ατελείωτα.

Τα στοιχεία λύνουν τις συζητήσεις αντικειμενικά και εντοπίζουν αντιδιαισθητικές αλήθειες που θα στέλνονταν αλλιώς ως δαπανηρά λάθη.

Όταν χρησιμοποιούνται σωστά — ως συμπλήρωμα της κρίσης, όχι ως υποκατάστατο — τα δεδομένα μετατρέπουν την ανάπτυξη προϊόντος σε έναν κύκλο εκμάθησης που συντίθεται, αντί για μια σειρά ανεπιβεβαίωτων στοιχημάτων.