אני רוצה לחפש לנפץ את המיתוס, או החלום, שיש לכולנו, להיות באמת באמת data driven
כולנו שמענו על החברות האלה שבהן ״לא עושים שום דבר בלי שיש לנו את הנתונים שמוכיחים לנו שחור על גבי לבן שככה צריך לעשות״. הרשו לי לנפץ את המיתוס
מהניסיון שלי, ועוד יותר מזה בשנה של עשרות קבוצות של הגילדה לניהול מוצר, הנה מה שאני רואה.
כמעט אף פעם אין את כמות הדאטה שאנחנו רוצים, בצורה שאנחנו רוצים, בדרך שמישה ונוחה.
זה מקרים מאוד נדירים, ובדרך כלל, ברוב החברות, אין חיה כזאת.
או שהמוצר שלנו בחיתולים ויש לנו מעט מאוד נתונים, ואז אפשר לאסוף את הנתונים יחסית בקלות בצורה ידנית, ומוסיפים עליהם מידע איכותני, ולוקחים בחשבון שמדובר בדאטה מוגבל. אז אנחנו קצת מתוסכלים שאין לנו מספיק נתונים, אבל מבינים שככה זה בשלב הזה.
אחר כך המוצר שלנו כבר קצת יותר בשל, ובאופן תיאורטי יש נתונים, אבל אז מתחיל ״המאבק לשחרור הנתונים״.
קודם כל לשים את הלוגים כמו שצריך. זה לוקח זמן. זה לא פשוט. אחר כך צריך להוציא את הנתונים לייצר אותם למקום הגיוני ולבנות מעליו את שכבת החשיפה לנתונים, כולל הדשבורדים וכלים לתשאול וכו׳.
הרשו לי לספר לכם שהשלב הזה תמיד כואב. תמיד לוקח יותר זמן ממה שתכננו, בגדול אנחנו מדברים כאן על חודשים אם לא יותר, והוא תמיד הרבה יותר מסובך ממה שצופים בהתחלה.
ואז נגיד שכבר הגענו למקום שיש לנו המון נתונים וגם מערכת שקל לנו להוציא אותם ממנה, ואנחנו תאורטית יכולים לשלוף כל נתון שאנחנו צריכים. כאן אנחנו מגיעים לחלק המסובך של ההגדרה של מה בדיוק המטריקות אומרות, ועוד יותר מזה – מה המטריקות החשובות. בחברות שבהן באמת הכל מתוייג ומתועד וכל הנתונים שאת יכולה לדמיין אמורים להיות נמצאים בקצות האצבעות שלך את מגלה שבעצם יש בארגון חמש דרכים שונות להגדיר אקטיב יוזר, ויש בארגון 18 נוסחאות שונות שמחשבות את זמן השימוש של הלקוח. ואת המטריקה האחת שאת מבינה שאת צריכה – אין.
המטרה של הפוסט הזה היא לא לדכא אתכם. להיפך, אני רוצה לעודד אתכם.
אני רוצה להגיד לכם שאין אף ארגון כמעט שמצליח להיות data driven בצורה שמספרים לנו עליה בספרים, וזה בסדר. דאטה זה דבר ״מלוכלך״ מיסודו.
כל מי שלמד סטטיסטיקה יגיד לך שהשלב הראשון שלוקח הכי הרבה זמן זה להגדיר את הנתונים, ולנקות את הדאטה. כל מי שעבד עם אנליסטים רציניים יודע שכל מצגת של ניתוח שלהם מתחילה בשלושה שקפים של הסתייגויות והבהרות למה בעצם כל המחקר הזה הוא בעייתי ביותר (לא אספנו מספיק נתונים/לא חיכינו מספיק זמן/אפקט לא מספיק חזק, וכו).
דאטה זה דבר מורכב ומסובך. אל תתבאסו שתמיד צריך בסופו של דבר להחליט בתוך אי ודאות ברמה מסוימת. אלה החיים האמיתיים. זה האתגר שלנו בניהול מוצר, ואם לוקחים את זה בצורה הנכונה – זה גם הכייף הגדול.