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对数据、指标和目标的洞察 from 前Airbnb产品负责人

原文链接:Observations on Data, Metrics & Goals

作者:前Airbnb产品负责人

翻译:Charles Wang

从我之前的帖子继续,关于产品管理的观察,我想就另一个主题分享一些想法:数据、指标和目标

再说一次,这不是一篇详尽的文章,而是我发现的经常有用或经常被忽视的观察结果的集合:

*如果您的团队有七个目标,您可能会错过一些目标。最多三个-你无法权衡处理三个以外的目标

*当一个团队进行长期投资时,他们实际上是在说短期内是没有进展的。否则他们现在就已经赢了。

*如果一个指标看起来稍微有点不合适,则它肯定是有点问题的。如果你的评估方法看起来太过分了,那么你的评估方法可能失效了。

*垃圾输入,垃圾输出。如果有疑问,可能是ETL管道中的一个bug。如果没有可靠的基础事实,调试它们通常是一场噩梦

*要判断一种药物是否有效,你需要就行多少次实验?如果第一个病人死了,只需要一个。如果你已经知道实验不起作用,就不要进行大规模的实验。原文:How many N’s do you need to tell if a medicine works? Only one if the first patient dies. Don’t run experiments at scale if you know already know they don’t work.

*数据科学家通过知道哪些指标值得信任的人来获得工作保障。但最终,如果所有的知识都要通过他们,每个人都会放慢脚步原文:Data scientists get job security by being the only people who know which metrics to trust. But eventually everyone gets slowed down if all knowledge has to flow through them.

*每个人(PM、Eng、DS、Des)都应该能够从数据中说出发生了什么。PM,DS应该能够从数据中说出为什么会发生这种情况。DS真的能自己预测下一步会发生什么(DS:Data scientists、Eng:Engineer、Des:Designer)

*不要浪费数据科学家的时间,让他们不断解释什么或为什么,没有什么比这更让他们恼火了。要么挖掘自己,要么投资于工具,让每个人都能轻松做到。

*请先了解一个指标的置信区间,然后再解释本周的涨跌原因。解释噪音真是浪费时间:Know the confidence intervals around a metric before you send people off to explain why it’s up/down this week. Explaining noise is such a giant waste of time.

*将方差解释为预测,而不是将方差解释为希望。先问问你的计划有哪些没有发生,你需要一个计划来开始。如果你不知道会发生什么,很难解释发生了什么

*如果结果为阳性,则显示净值。如果是负数,显示恶心:If a result is positive, show net. If it’s negative, show gross.

*目标是三件事:一个指标、一个值、一个时间点。当一个目标感觉不对劲时,通常会错过其中一个,或者它们不够具体。-Goals are three things: a metric, a value, a moment in time. When a goal feels wrong its usually missing one of these, or they’re not specific enough.

*始终设定一个目标,即使只是为了迫使您彻底了解产品中的杠杆、关系和权衡。Always set a goal, even if only to force you to be thorough about the levers, relationships and tradeoffs within your product.

*推动目标的价值极限,直到它要求你完全更改Roadmap。如果你想要2倍、5倍、10倍不同的结果,你会有什么不同的做法?

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