🔥 Data-Driven vs Data-Informed: Почему 80% компаний путают подходы (и теряют деньги)

Недавно вышло новое исследование от product sense.

Факты из исследования:

Топ-навык 2025:управленческиеие навыки и аналитика (но лишь 20% менеджеров умеют интерпретировать данные).

• Тренд: компании фокусируются на утилизации ресурсов, а не на growth hacking. Больше требований к Data-Driven

Но большая часть компаний кроме БигТеха вовсе не Data driven, а Data Informed. В чём разница?

• Data-Driven: «Решаем ТОЛЬКО по данным». Пример: выбор цвета кнопки через A/B-тесты.
• Data-Informed: «Данные + интуиция + контекст». Пример: Apple, игнорирующая фокус-группы ради дизайна.

Почему data-driven часто проваливается?

• Кейс 1: Стартап потратил $50K на A/B-тесты для выбора кнопки. Данные сказали «зелёный», но конверсия упала — аудитория (дизайнеры) ненавидела клише.
• Кейс 2: Рынок труда: 90% вакансий требуют «data-driven», но 65% компаний не могут объяснить, как метрики связаны с прибылью.

Когда что использовать?

• Data-Driven: — Оптимизация CAC/ROI. — Паттерны поведения пользователей.
• Data-Informed: — Инновации (никто не просил iPhone до его появления). — Управление командой (мотивацию не измеришь в Excel).

🙇Но вот что я понял. Сейчас я тоже изучаю data driven. Но во-первых, data driven не про риски и инновации. Data driven - отличное решение для стабильных организаций, но не для стартапа. Там нет ни данных, ни запроса на это. А в организации - это мне помогло приоритизировать задачи между разными подразделениями компании.

Ссылка на источник