Kuinka käytät dataa ja kokeita tuotteen päätösten tekemiseen?

Question

Accepted Answer

**Data-ohjattu päätöksenteko** tarkoittaa tuotteen valintojen perustamista näyttöihin — käyttödataan, kokeiluihin, tutkimukseen — pelkän mielipiteen sijaan. Kypsä versio on *data-informoitu*: data terävöittää harkintaa, mutta ei korvaa sitä. Tavoite on vähentää riskiä panoksesta arvailuun.

## Todisteiden lähteet

```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
```

Määrä ilman laatua kertoo, että suppilo putoaa vaiheessa 3, mutta ei *miksi* — ja et voi korjata "miksi" -tauaa, jota et ymmärrä.

## Kokeilut (A/B-testaus)

```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
```

Kokeilut antavat sinulle testata halvalla ja *tietää* sen sijaan, että väittelisit.

## Kun data ei riitä

Data kuvaa menneisyyttä ja nykyisyyttä, ei rohkeita uusia vetoja — et voi A/B-testata jotakin, joka ei vielä ole olemassa. Suuret strategiset liikkeet vaativat visiota ja harkintaa; data informoi, mutta päätös on sinulla. Liiallinen riippuvuus datasta johtaa paikalliseen optimointiin (nopeammat hevoset, ei koskaan auto).

## Konkreettinen esimerkki

Tiimi keskustelee uudesta käyttöönotto-virtauksesta viikkojen ajan. Väittelyn sijaan he lähettävät molemmat A/B-testinä, jossa valmistuminen + 7 päivän säilytys ovat mittareita. Data ratkaisee sen kahdessa viikossa — ja paljastaa, että "selvästi parempi" design vaurioitti säilytystä, tulos, jota kukaan ei ennustanut.

## Yleinen sudenkuoppa

Datan väärinkäyttö: numeroiden peräänajaminen esitehdyn päätöksen oikeuttamiseksi, tilastollisesti merkityksettömien vaihteluiden jahtaaminen tai mittarin optimoiminen huonommaksi kokonaistuotteeksi (Goodhartin laki).

## Miksi sillä on merkitystä

Intuition on usein väärä, ja itsevarmat mielipiteet törmäävät loputtomasti.

Todisteet ratkaisevat keskustelut objektiivisesti ja saavat kiinni vastaintuitiiviset totuudet, jotka muuten lähetetään kalliiksi virheiksi.

Jos käytetään hyvin — harkinnan täydennyksenä, ei korvikkeena — data muuntaa tuotekehityksen oppimissilmukaksi, joka yhdistää, sen sijaan että se olisi joukko validoimattomia vetoja.