Bagaimana anda menggunakan data dan eksperimen untuk membuat keputusan produk?

Question

Accepted Answer

**Pengambilan keputusan berbasis data** bermakna mendasarkan pilihan produk pada bukti — data penggunaan, eksperimen, penyelidikan — daripada sekadar pendapat. Versi yang matang adalah *berbasis data*: data mengasah pertimbangan, tetapi tidak menggantikannya. Tujuannya adalah mengurangi risiko bertaruh pada tebakan.

## Mengapa ini penting

```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
```

Data kuantitatif tanpa kualitatif memberitahu anda bahwa corong turun di langkah 3 tetapi bukan *mengapa* — dan anda tidak dapat memperbaiki masalah yang anda tidak pahami.

## Eksperimen (pengujian A/B)

```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 untuk menguji dengan murah dan *tahu* daripada berdebat.

## Ketika data tidak cukup

Data menggambarkan masa lalu dan sekarang, bukan taruhan baru yang berani — anda tidak dapat menguji A/B sesuatu yang belum ada. Langkah strategis besar memerlukan visi dan penilaian; data menginformasikan, tetapi keputusan adalah milik anda. Mengandalkan data secara berlebihan menyebabkan pengoptimalan lokal (kuda yang lebih cepat, bukan mobil).

## Contoh konkret

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

## Kesalahan umum

Penyalahgunaan data: memilih angka untuk membenarkan keputusan yang sudah dibuat, mengejar blip yang tidak signifikan secara statistik, atau mengoptimalkan metrik menjadi produk yang secara keseluruhan lebih buruk (Hukum Goodhart).

## Mengapa ini penting

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

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

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