データは何が起きているかを教えてくれますが、なぜそうなっているかは教えてくれません。

自分で理解することを委任することはできません。A/Bテストをしたり、データを測定したりする場合は、その意味を理解する必要があります。

データ主導であることに熱心な人は、しばしば製品思考が気になるところです。

予測は本質的に相関関係に関するものですが、人々に意思決定をしてもらうときは、因果関係について考えてもらっています。相関関係と因果関係の違いは非常に重要です。

AIがもたらしたのは、私たちが考えられる問題の範囲を大幅に広げ、仮説を立てたり、テストできることを増やすことです。これは実は人間にさらに圧力をかけるのだと思います。

顧客との対話を重ねればするほど、私の実験はよりよいものになっていくのを発見しました。定量的および定性的な研究の組み合わせは、はるかによいテストにつながります。

データを見て、直感的にとんでもないと感じるような結果が出たら、まず直感を信じて、自分が正しいことを証明しに行くべきです。