bạn không cần nhiều dữ liệu thì mới học hỏi được.
Nếu phải đối mặt với nhiều điều bất định, bạn không cần nhiều dữ liệu thì
mới giảm đáng kể sự bất định đó. Ngược lại, khi bạn đã nắm chắc nhiều
điều, bạn lại cần nhiều dữ liệu để giảm đáng kể sự thiếu chắc chắn.
— Douglas Hubbard
Mục tiêu ban đầu của bạn là để có được một tín hiệu mạnh (tích cực hoặc
tiêu cực), và điều này thường không đòi hỏi kích thước mẫu lớn. Bạn có thể
thực hiện việc này với chừng 5 cuộc phỏng vấn khách hàng.
Một tín hiệu tiêu cực mạnh cho thấy giả thiết của bạn rất có thể sẽ không
hoạt động và cho phép bạn nhanh chóng điều chỉnh hoặc từ bỏ nó. Tuy
nhiên, tín hiệu tích cực mạnh không có nghĩa là ý nghĩa thống kê trong giả
thiết của bạn sẽ tăng lên; dù vậy, nó quả thật cho phép bạn tiếp tục với giả
thiết cho đến khi bạn có thể kiểm chứng lại nó sau đó thông qua dữ liệu định
lượng.
Kiểm chứng giả thiết theo cách định tính trước, định lượng sau là nguyên tắc
then chốt được áp dụng trong nhiều giai đoạn khác nhau xuyên suốt cuốn
sách này.
Đảm bảo bạn có thể truy tương quan của kết quả về lại hành động cụ
thể
Một trong những công việc khó khăn hơn là truy tương quan các kết quả đo
được với các hành động cụ thể và lặp lại, vì sản phẩm của bạn luôn thay đổi.
Khi chạy thử nghiệm định tính (như phỏng vấn), điều quan trọng là bạn phải
chạy chúng theo cùng một phương thức cho đến khi các mô hình lặp nhất
định nổi lên. Đối với các thử nghiệm định lượng, các kỹ thuật như phân tích
đoàn hệ và kiểm tra phân tách sẽ cho phép bạn đạt được điều này. Chúng ta
sẽ bàn chi tiết hơn về vấn đề này ở phần sau.
