データ駆動型の意思決定とは、意見だけではなく、証拠(使用データ、実験、調査)に基づいて製品の選択肢を決定することです。成熟した形はデータに基づくものです:データは判断を鋭くしますが、それに置き換わるものではありません。目標は、推測に賭ける危険性を減らすことです。
なぜ重要なのか
✓ 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
定量データだけでは、ファネルが段階3で落ちることは分かりますが、なぜかは分かりません — 理解していない問題は修正できません。
実験 (A/Bテスト)
✓ 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
