Ürün kararlarını almak için verileri ve deneyleri nasıl kullanırsınız?

Question

Accepted Answer

**Veriye dayalı karar alma**, ürün seçimlerini kanıta dayandırmak — kullanım verileri, deneyler, araştırma — anlamına gelir, sadece görüşlere değil. Olgun versiyonu *veriye dayalı*: veriler hükmü keskinleştirir, ama yerini almaz. Amaç, bir tahminin riski azaltmaktır.

## Kanıt kaynakları

```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
```

Sayısal veriler olmadan nitel veriler, huninin 3. adımda neden düştüğünü söylemez — ve anlamadığınız bir problemi çözemezsiniz.

## Deneyler (A/B testleri)

```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
```

Deneyler ucuz bir şekilde test etmenize ve tartışmak yerine *bilmenize* olanak sağlar.

## Veriler yetmediğinde

Veriler geçmiş ve şimdiki zamanı açıklar, cesur yeni bahisler değil — henüz var olmayan bir şeyi A/B test edemezsiniz. Büyük stratejik hamlelerin vizyonu ve hükmü gerekir; veriler bilgi sağlar, ama karar sizin. Veriye aşırı güvenmek yerel optimizasyona yol açar (daha hızlı atlar, asla arabalar değil).

## Somut bir örnek

Bir ekip, yeni bir onboarding akışı hakkında haftalarca tartışır. Tartışmak yerine, her ikisini de tamamlama + 7 günlük tutma metriklerine sahip bir A/B testi olarak gönderirler. Veriler iki haftada kararı verir — ve "açık şekilde daha iyi" tasarımın aslında tutmayı azalttığını ortaya çıkarır, hiç kimsenin sezgisi tahmin etmediği bir sonuç.

## Yaygın bir tuzak

Verileri yanlış kullanmak: önceden alınmış bir kararı haklı çıkarmak için sayıları seçmek, istatistiksel olarak anlamlı olmayan blipleri takip etmek veya bir metriği daha kötü bir genel ürüne optimize etmek (Goodhart Kanunu).

## Neden önemli

Sezgi genellikle yanlıştır ve güvenceli görüşler sonsuza kadar çatışır.

Kanıt tartışmaları objektif olarak çözer ve aksi takdirde pahalı hatalar olarak gönderilecek olan sezgiyle uyumsuz gerçekleri yakalar.

İyi kullanıldığında — hükmün yerini almak değil, ona tamamlayan — veriler ürün geliştirmeyi doğrulanmamış bahislerin bir serisi yerine, bileşken bir öğrenme döngüsüne dönüştürür.