Bagaimana Anda menggunakan data dan eksperimen untuk membuat keputusan produk?

Question

Accepted Answer

**Data-driven decision-making** berarti mendasarkan pilihan produk pada bukti — data penggunaan, eksperimen, riset — daripada sekadar pendapat. Versi yang lebih matang adalah *data-informed*: data mempertajam penilaian, tetapi tidak menggantinya. Tujuannya adalah mengurangi risiko bertaruh pada tebakan.

## Sumber bukti

```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
```

Kuant tanpa kualitatif memberitahu Anda bahwa corong turun di langkah 3 tetapi bukan *mengapa* — dan Anda tidak bisa memperbaiki sesuatu yang tidak Anda pahami.

## Eksperimen (A/B testing)

```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
```

Eksperimen memungkinkan Anda menguji dengan murah dan *tahu* daripada berdebat.

## Ketika data tidak cukup

Data menggambarkan masa lalu dan masa kini, bukan taruhan baru yang berani — Anda tidak bisa A/B test sesuatu yang belum ada. Langkah strategis besar memerlukan visi dan penilaian; data menginformasikan, tetapi keputusan ada di tangan Anda. Terlalu mengandalkan data menyebabkan optimasi lokal (kuda lebih cepat, bukan mobil).

## Contoh konkret

Sebuah tim memperdebatkan alur onboarding baru selama berminggu-minggu. Alih-alih berdebat, mereka meluncurkan keduanya sebagai uji A/B dengan penyelesaian + retensi 7 hari sebagai metrik. Data menyelesaikannya dalam dua minggu — dan mengungkapkan desain yang "jelas lebih baik" sebenarnya merusak retensi, hasil yang tidak ada yang intuitifnya prediksi.

## Jebakan umum

Penyalahgunaan data: memilih nomor secara selektif untuk membenarkan keputusan yang sudah dibuat, mengejar penyimpangan yang tidak signifikan secara statistik, atau mengoptimalkan metrik menjadi produk yang lebih buruk secara keseluruhan (Goodhart's Law).

## Mengapa ini penting

Intuisi sering kali salah, dan pendapat yang percaya diri terus bertabrakan.

Bukti menyelesaikan perdebatan secara objektif dan menangkap kebenaran yang berlawanan dengan intuisi yang akan terkirim sebagai kesalahan mahal.

Digunakan dengan baik — sebagai pelengkap penilaian, bukan pengganti — data mengubah pengembangan produk menjadi loop pembelajaran yang bertambah, alih-alih serangkaian taruhan yang tidak divalidasi.