Когда "дата-дривен" превращается в клоунаду 🤡 Иногда фраза «мы принимаем решения на основе данных» звучит красиво, но по сути означает: «мы просто подберем такие данные, чтобы выглядело, будто решение уже было правильным» Сценарий №1. "Я шарю за все цифры" Есть такие люди, которые обожают говорить, что все решают "только цифрами". Они сверяют в SQL-запросах каждое свое микрорешение. Копаются в таблицах, ищут закономерности, пересчитывают десять раз — пока не найдут доказательство своей правоты. Но проблема в том, что если ты ищешь в цифрах подтверждение своей идеи — ты ее там обязательно найдешь. Можно сделать любой график, который скажет: «ты молодец, продолжай». А можно — такой, где будет «все плохо, но ты не виноват». Вот и получается, что цифры вроде есть, но решения от этого не становятся умнее. Сценарий №2. "Это гейм-ченджер, просто поверь" Бывает наоборот. Решение уже принято "на ощущениях" потому что "CEO/CPO/тому важному челу с горы кажется, что это сработает". А дальше начинается комедия: — «В смысле на цифрах очевидно, что инициатива проваливатся? Значит, вы неправильно посчитали и ничего не понимаете». — «Давайте пойдем в АБ-тест, но метрику успеха заранее не выберем». — «Примем за успех то, что покрасилось в зеленый». — «А если не покрасилось — значит, вы неправильно посчитали или метрику неправильную выбрали». В этот момент аналитика перестает быть анализом. Она превращается в спектакль, где цель — не разобраться, а доказать, что начальник был прав. Почему это вообще происходит Потому что мы все хотим быть правыми. А цифры — это удобный способ убедить себя и других, что ты прав. Особенно, если: - в компании есть культ доказательств, что ты умнее и опытнее всех остальных, - нужно "отчитаться" по плану до конца квартала, - у всех стоят KPI "на результат", - и нет культуры признать, что ошибки это нормально и 9/10 экспериментов "не работают". В итоге данные перестают помогать принимать решения. Они становятся фоном, чтобы оправдать уже принятые решения. Как понять, что вы играете в "вымышленный дата-дривен" - Если отчеты обновляются каждый день, но от них ничего не меняется. Потому что никто, кроме отдельно взятых менеджеров не разбирается на в отдельно взятых отчетов (у людей нет возможности проверить решения друг друга, либо это сделать очень сложно, либо просто нет ни у кого такого желания) - Если все решения принимаются "на данных", но метрики годами падают - Если аналитиков постоянно просят "посчитать по-другому" или сделать "еще одну другую метрику" - Если в конце теста все ищут хоть одну строчку в таблице, где результат "зеленый" Что делать, если хочется по-настоящему - Договаривайтесь о критериях успеха до начала эксперимента - Не меняйте правила, когда результат не нравится - Не ставьте аналитикам задачи "чтобы все выглядело красиво" - Не давите на аналитиков, сделайте аналитику независимой, а мнение аналитиков тем, чему можно доверять - Спрашивайте не "докажите, что это сработает", а "что нам говорят данные?" - И главное умейте сказать "мы ошиблись", когда это так. Потому что быть дата-дривен — это не про отчеты, миллион датамартов и метрик рядом. Не про умение каждым умным менеджером писать SQL-запросы. Не про миллион задач в аналитику, потому что всегда надо смотреть на цифры. Это про честность. Честность с цифрами, с командой, с самим собой и вашими проблемами. Без нее любые графики — просто красивая декорация.