データと実験を使用して、製品の決定をどのように行いますか？

Question

Accepted Answer

**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

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✓ 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)

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✓ 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
```

実験により、安価にテストを実施し、議論するのではなく*確認する*ことができます。

## データだけでは足りない場合

データは過去と現在を説明するものであり、大胆な新たな賭けではありません — まだ存在しないものについてはA/Bテストできません。大規模な戦略的な動きはビジョンと判断が必要です；データは情報を提供しますが、決定はあなたのものです。データへの過度な依存は局所的な最適化（より速い馬、決して車ではない）につながります。

## 具体的な例

チームが新しいオンボーディングフローについて数週間議論しています。議論する代わりに、完了度と7日間のリテンションをメトリクスとしてA/Bテストとしてリリースします。データは2週間でこれを解決します — そして「明らかに優れている」デザインが実はリテンションを損傷した、誰の直感も予測しなかった結果を明らかにします。

## よくある落とし穴

データの誤用：既に決定した内容を正当化するために数字を厳選する、統計的に有意でない変動を追いかける、またはメトリクスを全体的に悪い製品に最適化する（グッドハートの法則）。

## なぜ重要なのか

直感は間違っていることが多く、自信のある意見は果てしなく衝突します。

証拠は議論を客観的に解決し、そうでなければ高くついた間違いとして出荷されるであろう直感に反する真実を捉えます。

適切に使用される場合 — 判断の補完として、代替物としてではなく — データは製品開発を、検証されていない賭けの一連ではなく、複合する学習ループに変え生まれます。