Data-informed vs Data-driven. Разница, которую стоит понять.
Большинство компаний уже давно не полагаются только на интуицию. Все говорят про данные, строят дашборды, считают метрики. Но вот вопрос — как вы используете эти данные?
Есть два принципиально разных подхода: data-informed и data-driven.
Data-informed — это когда данные помогают принимать решения, но не диктуют их. Аналитика здесь — как советник. Но финальное слово остаётся за командой — с учётом контекста, интуиции, опыта. Например, данные говорят: “этот канал хуже конвертит”, но вы знаете, что он даёт лояльных клиентов — и не убираете его.
Data-driven — здесь решения целиком основаны на цифрах. Интуиция и мнения — не в счёт. A/B тест показал статистически не значимый результат — откат. Тут всё строится вокруг системы: правильные метрики, хорошая архитектура данных, быстрая обратная связь - многое автоматизировано. Звучит круто, но требует жёсткой дисциплины и зрелости.
Раньше, кстати, был ещё один способ: HiPPO — Highest Paid Person’s Opinion — мнение самого высокооплачиваемого сотрудника. Такой человек просто говорил: “делаем так”, и всё. Без данных, без обсуждений. (Если вы всё ещё так работаете — у меня для вас плохие новости))
У каждого подхода есть цена. Data-informed даёт гибкость, но может упустить очевидное. Data-driven даёт точность, но легко утонуть в деталях и “оптимизировать” не то.
По своему опыту могу сказать, что на практике большинство компаний сегодня работают в режиме data-informed — потому что быть по-настоящему data-driven тяжело.
Подробнее об аналитике и данных читайте на Telegram-канале Владислава Захарова