22、数据驱动与产品决策：从理论到实践

数据驱动与产品决策：从理论到实践

在产品管理的世界里，数据驱动的决策方式正变得越来越重要。然而，仅仅依赖数据并不能解决所有问题，还需要产品经理结合实际情况，做出明智的决策。

数据驱动决策的陷阱

曾经有这样一个经历，我用真实用户数据解决了一场争论，满心骄傲地去找一位同事。她却笑着说，虽然测试结果在统计上有显著意义，但这个按钮整体的用户参与度并不高，鉴于它在应用中只是一个小部分，而且我们已经花了不少时间研究，不如把精力放在其他地方。

这个经历让我明白，一个测试得出“统计显著”的结果，并不意味着它对业务或用户有实际意义。我过于追求“科学”的方法，而忽略了整体大局。我更关注那些可衡量和可测试的东西，而不是真正能为业务带来更大成果的事情。

现在，我开始先评估机会的大小，比如有多少用户实际与某个事物进行交互，这些交互的意义有多大。如果是一个非常小的事情，那么“数据驱动”的实验可能是毫无用处的。

从“问责制”到行动

许多组织试图通过让产品经理对特定指标的具体变化负责，来推动他们的“问责制”。理论上，这能确保产品经理优先考虑成果，并专注于推动产品和公司朝着正确的方向发展。

但在实践中，这种做法往往适得其反。当产品经理被直接要求达到某个具体的量化指标时，如果他们觉得这个指标无法实现，就很容易失去动力。例如，如果要求你负责新用户增长的一定百分比，而竞争对手推出了一款会蚕食你市场份额的产品，你可能会选择放弃，准备迎接一次不愉快的季度评估。同样，如果一开始就发现评估指标很容易达成，你也可能会失去动力。

这就是数据驱动的“问责制”给产品经理带来的最棘手的挑战之一：如何让人们对最终超出他们控制范围的事情负