Data-Driven Decision Making untuk Product Manager

Written by: Nafisha Taqiyya

Sejak dahulu, Masyarakat sering kali menetapkan konsep "intuisi” sebagai salah satu tolak ukur pengambilan keputusan, dan tidak jarang hal ini juga dilakukan saat membuat produk. 

Bahkan fakta menurut beberapa penelitian, lebih dari separuh orang Amerika mengandalkan "nyali" mereka untuk memutuskan apa yang harus dipercaya, bahkan ketika mereka dihadapkan dengan bukti yang berbicara sebaliknya. Meskipun intuisi dapat menjadi alat yang berguna, namun hal ini dapat dikatakan suatu kesalahan jika semua keputusan berdasarkan firasat belaka.

Lalu, bagaimana hal apa yang bisa dijadikan tolak ukur dalam pengambilan keputusan selain intuisi sebagai Product Manager? Jawabannya adalah “Data”. Melalui sebuah data, Product Manager bisa membuat banyak sekali perbandingan untuk membuat sebuah keputusan yang valid yang bukan hanya berdasarkan ‘intuisi’ semata. Kegiatan ini biasa disebut sebagai “Data-Driven Decision Making”. 

Jadi, apa sebenarnya Data-Driven Decision Making? 

Data-Driven Decision Making (DDDM) dapat diartikan sebagai Pengambilan keputusan berbasis data (atau DDDM) adalah proses pengambilan keputusan organisasi berdasarkan data aktual daripada intuisi atau pengamatan saja.

Data ini bisa didapatkan dari berbagai bentuk dan tujuan tergantung perusahaannya, data yang didapat bisa berupa kumpulkan tanggapan survei, pengujian produk pada pengguna, dan analisis pergeseran data demografis. Hal ini dilakukan dengan tujuan mengidentifikasi produk, layanan, dan fitur yang diinginkan pelanggan mereka potensi masalah yang harus diselesaikan sebelum rilis penuh untuk serta menentukan peluang atau ancaman bisnis. 

Lalu bagaimana cara membuat Data-Driven Decision Making  yang efektif?

1. Mengetahui misi kamu. 

Dalam membuat Data-Driven Decision Making Mengidentifikasi dan memahami industri serta kompetisi pasar akan membekali kamu untuk membuat kesimpulan yang lebih baik dengan data yang kamu miliki. Selain itu, dalam mencari data, kamu harus mengetahui tujuan awal dan misi mu untuk mengetahui data apa saja yang diperlukan dan bagaimana cara mendapatkan data tersebut. 

1. Identifikasi sumber dari datamu.

Dalam proses Data-Driven Decision Making, jangan lupa untuk selalu memperhatikan  sumber dari mana kamu akan mengekstrak data. Kamupun bisa mengkoordinasikan informasi dari database yang berbeda-beda, mulai dari formulir umpan balik berbasis web, dan bahkan media sosial.

Mengkoordinasikan berbagai sumber Anda tampaknya sederhana, tetapi menemukan variabel umum di antara setiap kumpulan data dapat menimbulkan masalah yang sangat sulit. Mungkin mudah untuk menentukan tujuan langsung penggunaan data untuk periode saat ini saja, tetapi sebaiknya tentukan apakah data ini juga dapat digunakan untuk proyek lainnya di masa mendatang. Jika demikian, kamu harus berusaha mengembangkan strategi untuk menyajikan data dengan cara yang juga dapat diakses dalam skenario lain.

2. Melakukan Analisis Statistik Secara Detail 

Setelah kamu memiliki data secara menyeluruh, kamu dapat mulai menganalisis informasi menggunakan model statistik. Pada tahap ini, kamu akan mulai membangun model untuk menguji data kamu dan menjawab pertanyaan bisnis yang kamu identifikasi sebelumnya dalam proses pencarian data yang kamu miliki. Menguji model yang berbeda seperti regresi linier, decision trees, random forest modeling, dan model lainnya dapat membantu kamu menentukan metode mana yang paling cocok untuk kumpulan data. Di sini, kamu juga perlu memutuskan bagaimana menyajikan informasi untuk menjawab pertanyaan yang ada.

3. Pembuatan Kesimpulan

Membuat kesimpulan merupakan langkah terakhir dalam pengambilan keputusan berbasis data yang kamu miliki. Dalam pengambilan kesimpulan sangat diperbolehkan untuk kamu memberikan pertanyaan seperti, “Informasi baru apa yang Anda pelajari dari kumpulan statistik?” Terlepas dari tekanan untuk menemukan sesuatu yang sama sekali baru, tempat yang bagus untuk memulai adalah dengan mengajukan pertanyaan kepada diri sendiri yang sudah kamu ketahui atau kamu pikir Anda tahu jawabannya. 

Kesimpulan yang diambil dari analisis kamu pada akhirnya akan membantu organisasi Anda membuat keputusan yang lebih tepat dan mendorong strategi untuk bergerak maju. Penting untuk diingat, bagaimanapun, temuan-temuan ini hampir tidak berguna jika tidak digunakan dan diproses secara efektif. Dengan demikian, analis data harus menjadi salah satu tolak ukur terhadap data untuk mengkomunikasikan temuan mereka dengan stakeholder utama seefektif mungkin.

Terakhir, Penggunaan Data-Driven Decision Making ini memiliki beberapa fungsi utama untuk Product Manager diantaranya meningkatkan kepercayaan diri saat mengambil keputusan karena ada data yang valid, membuat perencanaan untuk pengembangan selanjutnya serta dapat menghemat budget karena tidak lagi harus mencoba banyak hal yang tidak pasti dan tanpa data yang jelas.

Buat kamu yang tertarik untuk belajar lebih jauh soal Data-Driven Decision Making ataupun insight seputar Product Management lainnya yuk kunjungi https://academy.apiary.id/blog untuk mendapatkan banyak ilmu terkait pengembangan produk lainnya.