데이터는 '무엇'을 말해주지만 '왜'를 말해주지는 않습니다

귀하는 AB 실험을 수행하거나 데이터를 측정하는 경우 그 의미를 이해해야 합니다. 이해하는 것은 위임할 수 없습니다.

데이터 중심적이라는 점에 대해 매우 열정적인 사람들은 종종 제품에 대한 사고가 부족하다는 신호일 수 있습니다.

예측은 본질적으로 상관관계에 대한 것입니다. 그러나 우리가 사람들에게 결정을 내리라고 요구할 때는 인과관계에 대해 생각하는 것입니다. 상관관계와 인과관계의 구분은 매우 중요합니다.

AI는 우리가 생각할 수 있는 문제의 경계를 엄청나게 확장했습니다. 그것은 인간에게 더 큰 압력을 가하는 것이지 그렇지 않습니다.

고객과 더 많이 대화할수록 실험이 훨씬 더 좋아졌습니다. 결국 정성적 및 정량적 연구의 결합이 훨씬 나은 테스트로 이어집니다.

데이터를 보면 직관과 완전히 어긋나는 결과가 나온다면, 그것은 아마도 잘못된 것일 가능성이 높습니다. 우선은 직관을 믿고 자신을 증명해보세요.