మీరు ఉత్పత్తి నిర్ణయాలను చేయడానికి డేటా మరియు ప్రయోగాలను ఎలా ఉపయోగిస్తారు?

Question

Accepted Answer

**డేటా-సంचాలిత నిర్ణయ-తీసుకోవడం** అంటే ఉత్పత్తి ఎంపికలను సాక్ష్యం — వినియోగ డేటా, ప్రయోగాలు, పరిశోధన — మీ అభిప్రాయం మాత్రమే కాకుండా ఆధారంగా చేసుకోవడం. పరిణతమైన సంస్కరణ *డేటా-సమాచారం*: డేటా క판ిని తీక్ష్ణపరుస్తుంది, కానీ దానిని భర్తీ చేయదు. లక్ష్యం ఊహపై పందెం వేసే ప్రమాదాన్ని తగ్గించడం.

## సాక్ష్యం యొక్క వనరులు

```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
```

క్వాంట్ నిర్ణీతమైన గుణాలు లేకుండా మీకు ఫানెల్ 3 వ దశలో పడిపోతుందని చెబుతుంది కానీ *ఎందుకు* — మరియు మీరు ఎందుకు అర్థం చేసుకోని విషయాన్ని సరిచేయలేరు.

## ప్రయోగాలు (A/B పరీక్ష)

```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
```

ప్రయోగాలు మీకు చవకగా పరీక్ష చేయడానికి మరియు *తెలుసుకోవడానికి* అనుమతిస్తాయి, వాదన చేయకుండా.

## డేటా సరిపోనప్పుడు

డేటా గతం మరియు వర్తమానాన్ని వర్ణిస్తుంది, ధైర్యవంతమైన కొత్త పందెస్లను కాదు — మీరు ఇంకా ఉనికిలో లేని విషయాన్ని A/B పరీక్ష చేయలేరు. పెద్ద వ్యూహాత్మక చర్యలకు దృష్టిభంగం మరియు కానిని అవసరం; డేటా సమాచారం చేస్తుంది, కానీ కాల్ మీది. డేటాపై ఎక్కువ భరోసా వేయడం స్థానిక ఆప్టిమైజేషన్‌కు దారితీస్తుంది (వేగవంతమైన గుర్రాలు, ఎప్పుడూ కారు కాదు).

## ఒక నిర్దిష్ట ఉదాహరణ

ఒక టీమ్ వారాలపాటు కొత్త ఆన్‌బోర్డింగ్ ప్రవాహం గురించి చర్చ చేస్తుంది. వాదన చేయకుండా, వారు రెండింటినీ A/B పరీక్ష వలె పంపిస్తారు, సమాపనం + 7-రోజుల ప్రతిધారణను మెట్రిక్‌లుగా ఉపయోగిస్తారు. డేటా రెండు వారాలలో దానిని స్థిరపరుస్తుంది — మరియు "స్పష్టంగా మెరుగైన" డిజైన వాస్తవానికి ప్రతిధారణను దెబ్బతీసిందని బహిర్గతం చేస్తుంది, ఇది ఎవరి అంతర్ज్ఞానమూ ఊహించలేని ఫలితం.

## ఒక సాధారణ ఆపద

డేటాను దుర్వినియోగం చేయడం: సంఖ్యలను ముందుగా చేసిన నిర్ణయాన్ని సమర్థించడానికి ఎంచుకోవడం, గణాంకపరంగా ముఖ్యమైన విషయాలను చేసుకోవడం, లేదా మెట్రిక్‌ను చెత్త సమగ్ర ఉత్పత్తిలోకి ఆప్టిమైజ్ చేయడం (గూధర్ట్ యొక్క చట్టం).

## ఇది ఎందుకు ముఖ్యమైనది

స్వজ్ఞానం తరచుగా తప్పుగా ఉంటుంది, మరియు ఆత్మవిశ్వాసం కలిగిన అభిప్రాయాలు చిరస్థాయిగా సంఘర్షణ చేస్తాయి.

సాక్ష్యం చర్చలను నిష్క్రియంగా పరిష్కరిస్తుంది మరియు ఎవరి అంతర్ణేయ శక్తి ఊహించని సంজ్ఞాసంబంధమైన సత్యాలను పట్టుకుంటుంది.

చక్కగా ఉపయోగించినప్పుడు — కానికి భర్తీ గా కాకుండా సంపూరకంగా — డేటా ఉత్పత్తి అభివృద్ధిని ఒక నేర్పిన లూప్‌గా మారుస్తుంది, ఇది సమ్మేళనం చేస్తుంది, ధృవీకరించని పందెల శ్రేణి కాకుండా.