ਤੁਸੀਂ ਉਤਪਾਦ ਦੇ ਫ਼ੈਸਲੇ ਲੈਣ ਲਈ ਡੇਟਾ ਅਤੇ ਪ੍ਰਯੋਗਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਿਵੇਂ ਕਰਦੇ ਹੋ?

Question

Accepted Answer

**ਡੇਟਾ-ਚਾਲਿਤ ਫ਼ੈਸਲਾ ਲੈਣਾ** ਮਤਲਬ ਹੈ ਉਤਪਾਦ ਦੀ ਚੋਣ ਨੂੰ ਸਬੂਤ ਵਿੱਚ — ਵਰਤੋਂ ਦਾ ਡੇਟਾ, ਪ੍ਰਯੋਗ, ਗਵੇਖਣ — ਸਿਰਫ ਰਾਏ ਦੀ ਬਜਾਏ ਜੜ੍ਹ ਪਕੜਨੀ। ਪਰਿਪੱਕ ਸੰਸਕਰਣ ਹੈ *ਡੇਟਾ-ਸੂਚਿਤ*: ਡੇਟਾ ਨਿਰਣਾ ਨੂੰ ਤੀਖਾ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਇਸ ਦੀ ਥਾਂ ਨਹੀਂ ਲੈਂਦਾ। ਟੀਚਾ ਹੈ ਕਿਸੇ ਅੰਦਾਜ਼ੇ ਉੱਤੇ ਸੱਟਾ ਲਗਾਉਣ ਦਾ ਖ਼ਤਰਾ ਘਟਾਉਣਾ।

## ਸਬੂਤ ਦੇ ਸਰੋਤ

```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
```

ਸੰਖਿਆ ਮੁਤਾਬਕ ਗੁਣ ਵਿਨਾ ਤੁਹਾਨੂੰ ਨਿਕਲਦਾ ਹੈ ਕਿ ਫਨੇਲ ਸਟੈਪ 3 ਤੇ ਡਿੱਗਦਾ ਹੈ ਪਰ *ਕਿਉਂ* ਨਹੀਂ — ਅਤੇ ਤੁਸੀਂ ਕਿਸੇ *ਕਿਉਂ* ਨੂੰ ਠੀਕ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਜੋ ਤੁਹਾਨੂੰ ਸਮਝ ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ ਆਈ।

## ਪ੍ਰਯੋਗ (A/B ਪਰੀਖਣ)

```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
```

ਪ੍ਰਯੋਗ ਤੁਹਾਨੂੰ ਸਸਤੇ ਢੰਗ ਨਾਲ ਪਰੀਖਣ ਕਰਨ ਦਿੰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ *ਜਾਣਦੇ* ਹੋ — ਸਿਰਫ ਬਿਹਸ ਨਹੀਂ।

## ਜਦੋਂ ਡੇਟਾ ਕਾਫ਼ੀ ਨਹੀਂ ਹੈ

ਡੇਟਾ ਭੂਤ ਅਤੇ ਵਰਤਮਾਨ ਦਾ ਵਰਣਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਸਾਹਸੀ ਨਵ ਸੱਟਾ ਨਹੀਂ — ਤੁਸੀਂ ਕਿਸੇ ਚੀਜ਼ ਦਾ A/B ਪਰੀਖਣ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਜੋ ਅਜੇ ਮੌਜੂਦ ਨਹੀਂ। ਵੱਡੀ ਰਣਨੀਤਕ ਚਾਲ ਨੂੰ ਨਜ਼ਰੀਆ ਅਤੇ ਨਿਰਣਾ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ; ਡੇਟਾ ਸੂਚਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਫ਼ੈਸਲਾ ਤੁਹਾਡਾ ਹੈ। ਡੇਟਾ ਉੱਤੇ ਬਹੁਤ ਭਰੋਸਾ ਕਰਨਾ ਸਥਾਨਿਕ ਅਨੁਕੂਲਨ ਦੀ ਵੱਲ ਲੈ ਜਾਂਦਾ ਹੈ (ਤੇਜ਼ ਘੋੜੇ, ਕਦੇ ਕਾਰ ਨਹੀਂ)।

## ਇੱਕ ਠੋਸ ਉਦਾਹਰਣ

ਇੱਕ ਟੀਮ ਹਫ਼ਤਿਆਂ ਤੋਂ ਇੱਕ ਨਵੇਂ onboarding ਪ੍ਰਵਾਹ ਬਾਰੇ ਬਿਹਸ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਬਿਹਸ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਉਹ ਦੋਨੋਂ ਨੂੰ A/B ਪਰੀਖਣ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਸ਼ਿਪ ਕਰਦੇ ਹਨ ਮਾਪ ਦੇ ਨਾਲ completion + 7-ਦਿਨ ਦੀ retention। ਡੇਟਾ ਇਸ ਨੂੰ ਦੋ ਹਫ਼ਤਿਆਂ ਵਿੱਚ ਸੁਲਝਾ ਦਿੰਦਾ ਹੈ — ਅਤੇ ਬੇਨਕਾਬ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ "ਸਪੱਸ਼ਟ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਬਿਹਤਰ" ਡਿਜ਼ਾਇਨ ਦਰਅਸਲ retention ਨੂੰ ਨੁਕਸਾਨ ਪਹੁੰਚਾਇਆ, ਇੱਕ ਨਤੀਜਾ ਜੋ ਕੋਈ ਵੀ ਅੰਤਰਾ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ।

## ਇੱਕ ਆਮ ਤਰੁੱਟੀ

ਡੇਟਾ ਦੀ ਗਲਤ ਵਰਤੋਂ: ਇੱਕ ਪਹਿਲਾਂ ਬਣੇ ਫ਼ੈਸਲੇ ਨੂੰ ਜਾਇਜ਼ ਠਹਿਰਾਉਣ ਲਈ ਸੰਖਿਆਵਾਂ ਚੁਣਨਾ, ਅੰਕੜੇ ਦੇ ਲਿਹਾਜ਼ ਨਾਲ ਮਹੱਤਵਹੀਨ ਬਿਟਾਂ ਦਾ ਸ਼ਿਕਾਰ ਕਰਨਾ, ਜਾਂ ਇੱਕ ਮਾਪ ਨੂੰ ਉਤਪਾਦ ਨੂੰ ਬਦਤਰ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਅਨੁਕੂਲ ਕਰਨਾ (Goodhart ਦਾ ਕਨੂੰਨ)।

## ਇਹ ਕਿਉਂ ਮਾਇਨੇ ਰਖਦਾ ਹੈ

ਅੰਤਰਾ ਅਕਸਰ ਗਲਤ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਭਰੋਸੇ ਨਾਲ ਕੀਤੀਆਂ ਗਈਆਂ ਰਾਏ ਖਤਮ ਹੀ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀਆਂ।

ਸਬੂਤ ਬਿਹਸ ਨੂੰ ਨਿਰਪੱਖ ਹੱਲ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਵਿਰੋਧਾਭਾਸੀ ਸੱਚਾਈ ਨੂੰ ਫ੍ਰਾਂਘ ਲੈਂਦਾ ਹੈ ਜੋ ਨਹੀਂ ਤਾਂ ਮਹਿੰਗੀ ਗਲਤੀਆਂ ਦੇ ਤੌਰ ਤੇ ਸ਼ਿਪ ਹੋ ਜਾਂਦੀਆਂ।

ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਵਰਤੇ ਜਾਣ — ਨਿਰਣਾ ਦਾ ਪੂਰਕ, ਬਦਲੀ ਨਹੀਂ — ਡੇਟਾ ਉਤਪਾਦ ਦੀ ਤਰੱਕੀ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸਿੱਖਣ ਦਾ ਲੂਪ ਵਿੱਚ ਪਰਿਵਰਤਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਤੇਜ਼ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਬਿਨਾ ਜਾਂਚੇ ਸੱਟਿਆਂ ਦੀ ਲੜੀ ਦੀ ਬਜਾਏ।