数据驱动的决策体系，听起来很时髦，但在我看来，太多产品经理把它当成了万能药，结果往往适得其反。我们整天喊着“数据说话”，可选的指标全是虚荣的玩意儿——下载量、点击率，这些有什么用？真正该聚焦的是用户留存和迭代效率，这才是产品增长的硬核燃料。我见过不少团队，KPI定得天花乱坠，最后连用户都跑了，真是讽刺。
别被主流忽悠了。数据驱动不是新宗教，别盲目崇拜。Eric Ries在《精益创业》里强调“构建-测量-学习”循环，但很多PM只学了皮毛，忘了初心。举个例子，亚马逊用A/B测试优化推荐算法，提升了30%留存，这很牛；可我也经历过创业公司，老板非要追DAU（日活跃用户），数据漂亮了，但用户抱怨体验差，留存率暴跌——数据成了遮羞布。辩证地说，数据是地图，指引方向，但别忘了用户的声音是导航仪。过度依赖数字，产品就变成冷冰冰的机器。
构建合理的OKR/KPI体系，关键是选对指标。比如，把用户留存率设为核心KPI，而非表面流量；通过实验快速迭代，像Spotify那样，每周跑几十个A/B测试，提升效率20%。在我大厂工作时，我们用数据驱动优化登录流程，留存涨了15%；但创业时，太注重数据实验，忽略了情感设计，差点崩盘。宏观上，AI和大数据狂潮下，决策更精准了，可隐私问题像定时炸弹——数据是双刃剑，玩不好就割伤自己。
未来？我期待AI辅助决策带来创新，但也担忧数据泡沫破灭。当增长裂变时，问问自己：我们真在服务用户，还是只为数字狂欢？