Os dados te dizem o quê, não o porquê

Você não pode delegar o entendimento. Se você vai fazer experimentos AB ou medir dados, você precisa entender o que isso significa.

Pessoas realmente empolgadas em serem orientadas por dados, para mim, é frequentemente um sinal vermelho para o seu pensamento sobre produto.

Previsão é inerentemente sobre correlação. Mas quando pedimos às pessoas que tomem decisões, estamos pedindo a elas que pensem sobre causalidade. A distinção entre causalidade e correlação importa muito.

O que a IA fez por nós é que expandiu massivamente a fronteira de coisas em que poderíamos pensar sobre nosso problema, hipóteses que poderíamos ter, talvez coisas que poderíamos testar. Eu realmente acho que isso coloca mais pressão sobre o ser humano, não menos.

Eu comecei a descobrir que meus experimentos eram muito melhores quanto mais eu falava com os clientes, e eventualmente eu me tornei muito... A combinação de pesquisa qualitativa e quantitativa leva a testes muito melhores.

Se você olhar para um pedaço de dados e o resultado lhe disser algo que sua intuição lhe diz que está incrivelmente errado, é provável que não esteja certo. Primeiro, acredite em sua intuição e vá provar que você está certo.