Kaip jūs naudojate duomenis ir eksperimentus priimant produktų sprendimus?

Question

Accepted Answer

**Duomenimis pagrįsti sprendimai** reiškia produktų pasirinkimą pagrįsti įrodymais — naudojimo duomenimis, eksperimentais, tyrimais — o ne tik nuomone. Subrendusi versija yra *duomenimis informuota*: duomenys aštrina sprendimą, bet jį nepakeičia. Tikslas yra sumažinti spėliojimų rizikos tikimybę.

## Kodėl tai svarbu

```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
```

Kiekybiniai duomenys be kokybinių jums sako, kad piltuvė krinta 3 žingsnyje, bet ne *kodėl* — o jūs negalite pataisyti problemos, kurios nesupranta.

## Eksperimentai (A/B testas)

```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
```

Eksperimentai leidžia jums testuoti pigiai ir *žinoti* vietoj diskusijų.

## Kai duomenų nepakanka

Duomenys aprašo praeitį ir dabartį, o ne drąsias naujas statytas — negalite A/B testuoti kažko, kas dar neegzistuoja. Dideli strateginiai žingsniai reikalingi vizija ir sprendimas; duomenys informuoja, bet sprendimas yra jūsų. Per didelė priklausomybė nuo duomenų veda prie lokalios optimizacijos (greitesni arkliai, bet ne mašina).

## Konkretus pavyzdys

Komanda savaitės debatavo apie naują įmontuojamą srautą. Vietoj diskusijų jie išsiuntė abu kaip A/B testą su baigtumo ir 7 dienų išlaikymo metrika. Duomenys tai išsprendžia per dvi savaites — ir atskleidžia, kad "akivaizdžiai geresnis" dizainas iš tikrųjų pakenkė išlaikan, rezultat, kurį niekas nenumanė.

## Dažna klaida

Duomenų žalojimas: skaičių parinkimas iš anksto priimtam sprendimui pagrįsti, statistiškai nereikšmingų pokyčių medžiojimas arba metricos optimizavimas į blogesnį bendro produkto rezultatą (Goodhart'o dėsnis).

## Kodėl tai svarbu

Intuicija dažnai klaidinga, o pasitikintys nuomonės begaliniai susiduria.

Įrodymai objektyviai išsprendžia diskusijas ir pagauna kontraintuityvias tiesas, kurios priešingu atveju būtų išsiųstos kaip brangios klaidos.

Tigrai naudota — kaip sprendimo papildas, o ne pakeitimas — duomenys paverčia produkto išsivystymą į mokymosi kilpą, kuri sudeda, o ne į nepatvirtintų statytnų seriją.