Как вы используете данные и эксперименты для принятия решений о продукте?

Question

Accepted Answer

**Принятие решений на основе данных** — это обоснование выборов продукта фактами: данными об использовании, экспериментами, исследованиями — а не только мнением. Зрелая версия — *data-informed*: данные обостряют суждение, но не заменяют его. Цель — снизить риск ставки на догадку.

## Источники доказательств

```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
```

Количественные данные без качественных говорят вам, что конверсия падает на этапе 3, но не *почему* — и вы не можете исправить проблему, которую не понимаете.

## Эксперименты (A/B-тестирование)

```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
```

Эксперименты позволяют тестировать дёшево и *знать* результат, вместо того чтобы спорить.

## Когда данных недостаточно

Данные описывают прошлое и настоящее, а не смелые новые ставки — вы не можете A/B-тестировать то, чего ещё не существует. Крупные стратегические ходы требуют видения и суждения; данные информируют, но решение принимаете вы. Чрезмерная опора на данные приводит к локальной оптимизации (более быстрые лошади, а не автомобиль).

## Конкретный пример

Команда недели спорит о новом потоке онбординга. Вместо дебатов они выпускают оба варианта как A/B-тест с полнотой заполнения и 7-дневной удержанием в качестве метрик. Данные решают вопрос за две недели — и выявляют, что "очевидно лучший" дизайн на самом деле снизил удержание, результат, который никто не предсказал.

## Распространённая ошибка

Неправильное использование данных: вишинг чисел для оправдания заранее принятого решения, погоня за статистически незначимыми колебаниями или оптимизация метрики в ущерб общему качеству продукта (закон Гудхарта).

## Почему это важно

Интуиция часто ошибается, и уверенные мнения бесконечно сталкиваются.

Доказательства объективно разрешают споры и выявляют контринтуитивные истины, которые иначе превратились бы в дорогостоящие ошибки.

При правильном использовании — как дополнение к суждению, а не замена ему — данные превращают разработку продукта в цикл обучения, который растёт экспоненциально, вместо серии непроверенных ставок.