Xác định product problem, business impact, uncertainty, và decision cần đưa ra.

Học cách làm rõ các mục tiêu mơ hồ, chuyển thành measurable questions, xác định success criteria → tránh optimization sai.

Mỗi giai đoạn sản phẩm và môi trường sẽ dẫn đến các mục tiêu khác nhau. Cần làm rõ bối cảnh trước khi phân tích và quyết định.

Quy trình thu thập dữ liệu phục vụ phân tích hành vi và ảnh hưởng của hành vi tới các chỉ số sản phẩm.

Bao gồm: Data model, cơ sở hạ tầng, dữ liệu và các thuộc tính của dữ liệu.

Quy trình thu thập đầy đủ gồm: Setup môi trường, xác định chỉ số, thiết kế dữ liệu, triển khai thu thập, validation, và duy trì chất lượng dữ liệu.

Đọc và phân tích funnel, retention, cohort, user journey, friction points. Tập trung vào: “Behavior nào đang tác động tới product outcome?”

Mỗi cách chỉ số được tính toán lại cho ra một giá trị chỉ số khác nhau?. Đâu là cách đo lường đúng với nhu cầu của team?

Người tham dự phải trực tiếp sử dụng các công cụ phân tích để đưa ra các insight và nhận định hành vi từ người dùng.

Cách giải quyết khi dữ liệu từ các nguồn conflict với nhau.

Thiết kế nghiên cứu để giải thích được động cơ khiến người dùng thao tác như vậy?

Đâu là hành vi cốt lõi tác động tới product outcome?

Nghiên cứu cần đảm bảo thu thập được đầy đủ cả dữ liệu định tính từ user và định lượng từ hành vi của họ. Từ đó xác định đâu là user segment có vấn đề, vấn đề cốt lõi là gì và đâu là hành vi cần thay đổi.

Khi dữ liệu định tính và định lượng conflict với nhau: Đâu là dữ liệu đáng tin hơn?

Thiết kế hypothesis validation. Có những cách nào để validate được giải pháp trước khi đưa ra quyết định?

Hiểu các phương pháp giảm thiểu rủi ro trước khi scale giải pháp và các tiêu chí lựa chọn?

Ưu tiên improvements dựa trên impact, confidence, business value. Học cách communicate insight, defend recommendation bằng evidence.

Tạo ra một báo cáo nghiên cứu đủ tốt để thuyết phục stakeholder.