عبارة مدفوع بالبيانات تُستخدم عادة لإنهاء نقاش لا لتحسينه. المشكلة أن البيانات ممتازة في أشياء محددة وعاجزة بنيوياً عن أشياء أخرى، والخلط بينهما يكلّف كثيراً.
ما تجيده البيانات
البيانات تجيد الحكم بين خيارين موجودين، وقياس أثر تغيير محدود، ورصد التدهور، وكشف الفجوة بين ما يقوله الناس وما يفعلونه. في هذه الحالات لا ينبغي أن يعلو الحدس على القياس.
ما تعجز عنه بنيوياً
البيانات لا تستطيع تقييم ما لم يُبنَ بعد. وهذا ليس نقصاً في الأدوات بل في طبيعة السؤال. المواضع التي يجب أن تقود فيها التقديرات المهنية معروفة:
- فئات المنتجات الجديدة كلياً، حيث لا يوجد سلوك سابق يُقاس.
- قرارات العلامة التي يظهر أثرها بعد سنوات لا أسابيع.
- التجارب النادرة الحدوث التي لا تبلغ دلالة إحصائية أبداً.
- ما يفعله المستخدمون الذين غادروا قبل أن تبدأ القياس.
دوّن التوقع أولاً
أبسط ممارسة تفصل بين الاثنين هي كتابة التوقع قبل إجراء الاختبار. سجّل ما تظن أنه سيحدث ولماذا وبأي حجم. حين يخالف الواقع التوقع تكون قد تعلّمت شيئاً حقيقياً. وحين يطابقه تكون قد كسبت ثقة مستحقة في نموذجك الذهني بدل ثقة عشوائية في رقم.
- التجريب
- اتخاذ القرار
- التحليلات
