Jak wykorzystujesz dane i eksperymenty, aby podejmować decyzje dotyczące produktu?

Question

Accepted Answer

**Podejmowanie decyzji opartych na danych** oznacza opieranie wyborów produktowych na dowodach — danych użytkowania, eksperymentach, badaniach — a nie tylko na opinii. Dojrzała wersja to *podejmowanie decyzji z uwzględnieniem danych*: dane wyostrza osąd, ale go nie zastępują. Celem jest zmniejszenie ryzyka postawienia na zgadywankę.

## Źródła dowodów

```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
```

Ilościowe bez jakościowych mówi ci, że lejek spada na etapie 3, ale nie *dlaczego* — a nie możesz naprawić tego, czego nie rozumiesz.

## Eksperymenty (testowanie 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
```

Eksperymenty pozwalają testować tanio i *wiedzieć* zamiast spierać się.

## Gdy dane nie wystarczają

Dane opisują przeszłość i teraźniejszość, a nie odważne nowe zakłady — nie możesz testować A/B czegoś, co jeszcze nie istnieje. Duże ruchy strategiczne wymagają wizji i osądu; dane są informacyjne, ale decyzja należy do ciebie. Nadmierne poleganie na danych prowadzi do lokalnej optymalizacji (szybsze konie, nigdy samochód).

## Konkretny przykład

Zespół dyskutuje o nowym przepływie onboardingu przez tygodnie. Zamiast się spierać, wdrażają oba warianty jako test A/B z ukończeniem i retencją w ciągu 7 dni jako metryki. Dane rozstrzygają to w dwa tygodnie — i ujawniają, że "oczywiście lepszy" design faktycznie zaszkodził retencji, wynik, który nikt nie przewidział.

## Częsty błąd

Nieprawidłowe użycie danych: wybieranie liczb, aby uzasadnić wstępnie podjętą decyzję, gonienie statystycznie nieistotnych zmian lub optymalizacja metryki w gorzej wyglądający ogólny produkt (prawo Goodharta).

## Dlaczego to ważne

Intuicja jest często myli, a pewne opinie bez końca się zderzają.

Dowody rozstrzygają debaty obiektywnie i łapią kontraintuicyjne prawdy, które inaczej trafiłyby na rynek jako drogie błędy.

Rygorystycznie stosowane — jako uzupełnienie osądu, a nie jego zastępnik — dane zamieniają rozwój produktu w pętlę uczenia się, która się kumuluje, zamiast serii niezweryfikowanych założeń.