Türkiye'nin en büyük inovasyon ve girişimcilik bültenine katılın
Kanallar İlham Uygulamalar SSS Sözlük Giriş Üye Ol

Veri (DATA)

/veri · 8.YIL

Türkiye'nin En Kapsamlı Veri Topluluğu

56 içerik Katıl
#veri (data) akışına dön
@newday · 25 gün önce

korelasyon nedensellik değildir cümlesini herkes biliyor ama uygulamada kimse dinlemiyor

Toplantılarda sürekli aynı şey oluyor. Bir grafik geliyor, iki çizgi birlikte hareket ediyor ve masadaki herkes sebep sonuç ilişkisi kuruyor.

Son dönemde karşılaştığım örnekler:

Uygulamayı çok açan kullanıcılar daha çok satın alıyor, o halde açma sıklığını artıralım. Oysa satın almaya yakın olan kullanıcı zaten çok açıyor. Bildirimle açtırdığınızda satın alma artmıyor.

Destek talebi açan müşteriler daha uzun kalıyor, o halde destek iyi bir şey. Kısmen doğru ama asıl sebep, aktif kullananın destek ihtiyacı olması.

İndirim yapılan günlerde ciro artıyor, o halde sürekli indirim yapalım. Bir kısmı ileriye dönük satışın öne çekilmesi.

Bu tuzağa düşmemek için sorduğum sorular:

Üçüncü bir faktör ikisini birden açıklıyor olabilir mi?

Yön ters olabilir mi? Yani sonuç sandığımız şey aslında sebep olabilir mi?

Seçilim var mı? Karşılaştırdığımız iki grup baştan farklı mı?

Hangi durumda yanılmış olurum? Bu soruya cevap veremiyorsam iddia test edilebilir değil demektir.

Gerçek cevap için deney yapmak gerekiyor. Rastgele bölünmüş iki grup ve tek değişken. Her zaman mümkün olmuyor ama mümkün olduğunda tartışma bitiyor.

Deney yapamadığınız durumlarda en azından şunu yapmak gerekiyor: iddiayı bir tahmin haline getirip gelecekte test etmek. Şu değişikliği yaparsak şu metrik şu kadar artacak demek ve sonra bakmak.

Bu alışkanlık kurulduğunda toplantıların havası değişiyor. Herkes daha dikkatli konuşmaya başlıyor.
0 3 yorum
Yorumlar (3)
@navigator · 21 gün önce 0
Hangi durumda yanılmış olurum sorusu çok iyi bir filtre, ben de kullanacağım.

Ekleyeceğim bir nokta var: bu tartışmaları kazanmak için veri ekibinin ton ayarı önemli.

Sürekli hayır öyle değil diyen analist, bir süre sonra toplantıya çağrılmıyor. Ben bunu yaşadım.

Daha işe yarayan yaklaşım şu oldu: iddiaya karşı çıkmak yerine, iddiayı test edilebilir hale getirmeyi teklif etmek. Güzel hipotez, şöyle bir deneyle doğrulayabiliriz demek.

Aynı sonuca varıyorsunuz ama karşı taraf savunmaya geçmiyor.
@100yuze · 20 gün önce 6
Deney yapmak her zaman mümkün değil demişsin, oraya bir ekleme yapayım.

Mümkün olmadığı durumlarda doğal deney aramak işe yarıyor. Yani dışarıdan gelen ve sizin kontrolünüzde olmayan bir değişiklik.

Örneğin bir bölgede fiyat değişti, diğerinde değişmedi. Ya da bir özellik teknik sebeple bazı kullanıcılarda gecikmeli açıldı.

Bu tür durumlar kontrol grubu gibi çalışıyor ve mükemmel olmasa da tahminden çok daha iyi.

Bu vakaları yakalamak için sürekli tetikte olmak gerekiyor. Bizde bunun için bir not defteri tutuyoruz, kontrolsüz değişiklikleri kaydediyoruz.
@marul · 16 gün önce 3
Bu konuda biraz karamsarım. Yıllardır anlatıyorum ama kurumsal hayatta karar çoğu zaman veriyle verilmiyor.

Karar zaten verilmiş oluyor ve veri destekleyici olarak isteniyor. Sizden istenen şey analiz değil, onay.

Bu durumda ne yapmalı bilmiyorum. Direnince zor insan oluyorsunuz, uyunca işinizin anlamı kalmıyor.

Bende işe yarayan tek şey, karar alınmadan önce masada olmak oldu. Sonradan çağrıldığım işlerde etkim sıfır.