तुम्ही उत्पाद निर्णय घेण्यासाठी डेटा आणि प्रयोग कसे वापराल?

Question

Accepted Answer

**डेटा-चालित निर्णय घेणे** म्हणजे उत्पाद निवडी केवळ मतांच्या आधारावर नाही तर पुरावे — वापरण्यातील डेटा, प्रयोग, संशोधन — यावर आधारित करणे. परिपक्व आवृत्ती *डेटा-सूचित* आहे: डेटा निर्णयाला तीक्ष्ण करते, परंतु त्याची जागा घेत नाही. लक्ष्य अनुमानावर पैज लावण्याचा जोखीम कमी करणे आहे.

## हे का महत्वाचे आहे

```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
```

गुणात्मक डेटाशिवाय परिमाणात्मक डेटा तुम्हाला सांगते की फनल 3 रे चरणावर खाली पडते परंतु *का* नाही — आणि तुम्ही असे समस्या सोडवू शकत नाही ज्याला तुम्ही समजत नाही.

## प्रयोग (A/B चाचणी)

```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
```

प्रयोग तुम्हाला स्वस्तपणे चाचणी करण्यास आणि तर्क करण्याऐवजी *जाणून* घेण्यास अनुमती देतात.

## जेव्हा डेटा पर्याप्त नसतो

डेटा भूतकाळ आणि वर्तमान वर्णन करते, साहसी नवीन पैज नाही — तुम्ही अशा कशाची A/B चाचणी घेऊ शकत नाही जे अजून अस्तित्वात नाही. मोठ्या सामरिक हालचाली दृष्टि आणि निर्णय आवश्यक आहेत; डेटा माहिती देते, परंतु निर्णय तुमचा आहे. डेटावर जास्त अवलंबून राहणे स्थानिक ऑप्टिमाइজेशन (वेगवान घोडे, कधीही कार नाही) होते.

## एक ठोस उदाहरण

एक संघ आठवड्यभर नवीन ऑनबोर्डिंग प्रवाह नियंत्रण करतो. तर्क करण्याऐवजी, ते पूर्ण होणे आणि 7-दिवसीय धारणा मेट्रिक्स म्हणून दोन्ही A/B चाचणी म्हणून पाठवतात. डेटा दोन आठवड्यात हे सेट करते — आणि असे प्रकट करते की "स्पष्टपणे चांगली" डिজाइन वास्तविकपणे धारणा नुकसान पोहोचवली, एक परिणाम कोणताही अंतर्ज्ञान अंदाज लावले नाही.

## एक सामान्य त्रुटी

डेटाचा गैरवापर: संख्या निवडणे प्री-मेड निर्णय न्याय्य करण्यासाठी, सांख्यिकीय महत्त्वपूर्ण नसलेल्या ब्लिप्स पाठलाग करणे, किंवा मेट्रिक अधिकृत केल्याने संपूर्ण खराब उत्पाद (गोडहर्ट्स लॉ).

## हे का महत्वाचे आहे

अंतर्ज्ञान अक्सर चुकीचा असतो, आणि आत्मविश्वास असलेले मत अनंत संघर्ष करतात.

पुरावे तर्क उद्देश्यपणे सोडवतात आणि विरोधाभासी सत्य पकडतात जे अन्यथा महाग चुकीने पाठवले जातील.

चांगल्याने वापरले जाते — निर्णयाचे पूरक म्हणून, पर्यायी नाही — डेटा उत्पाद विकास शिक्षण लूपमध्ये रूपांतरित करते जो मिश्रित करते, न सत्यापित पैज यांची मालिका नाही.