小数据决策模型

核心论断：产品团队被要求达到的统计显著性标准，是组织中没有任何其他人被要求达到的。

• 当有人问"基于一次访谈做决策怎么可靠？"时，真正发生的是：这个人有一个不同意见，不喜欢你的结论，所以在挑刺
• 现实是：商业中每个人都在用零数据做决策——"一个是好于零的"

为什么小数据在产品中是合理的（不是妥协，而是正确选择）：

1. 产品团队是在改变行为，不是在寻求新知识——这两个活动的数据要求完全不同
2. 产品有持续反馈回路——小实验的结果会被后续更大的反馈回路（包括上线后的生产数据）验证和修正
3. 可以从小数据开始，通过交付和生产环境验证逐步获得大规模可靠数据
4. 如果等到有大规模数据才开始，什么也发不出去

面对质疑的回应策略：

• 反问对方："你上周做的决策用了多少客户数据？"——把不公平的标准暴露出来
• 承认这是产品领域特有的困境：每个人对"该建什么"都有意见，所以产品决策天然会被挑战