Datagedreven beslissen als Product Owner: van onderbuik naar bewijs

Empirisme in Agile

Een van de kernprincipes van Scrum en andere Agile-methoden is empirisch werken. Dat betekent dat je beslissingen baseert op waarnemingen, feiten en experimenten, in plaats van uitsluitend op voorspellingen of lange plannen. In de praktijk vertaalt dit zich naar het constant verzamelen en interpreteren van data, feedback en ervaringsresultaten om je product en processen bij te sturen.

‍

Wat is empirisme?

Het Agile Manifesto benadrukt dat het onmogelijk is om alles van tevoren te weten. Je leert al doende, met korte feedbackloops. Elke sprint levert een increment op en op basis van reële gegevens (bv. gebruikerstesten, analytics) pas je je planning of productvisie aan.

‍

Data verzamelen: welke soorten?

Gebruikersstatistieken:

• Aantal gebruikers of bezoeken (Daily Active Users, Monthly Active Users).
• Funnel-analyse (waar haken klanten af?).
• Feature usage: Hoeveel mensen klikken op functie X?

‍

Klantfeedback:

• Surveys (NPS, CSAT): hoe tevreden zijn ze?
• Supporttickets: welke klachten of vragen keren terug?

‍

Performance metrics:

• Laadtijden, error rates, uptime.
• Responsie apps (web, mobiel).

‍

Teammetrics:

• Velocity, lead time, burndown-charts.
• Stabiliteit in de sprint (hoeveel ‘scope churn’ heb je?).

‍

Voorbeelden van datagedreven beslissingen

1. Feature schrappen: Data toont dat slechts 2% van de gebruikers een bepaalde functie gebruikt. Misschien kan die uit het product of pas na renovatie weer terug.
2. Performanceprioriteit: Monitoring laat zien dat laadtijden oplopen tot 3 seconden. Beter even geen nieuwe features, maar focus op optimalisatie.
3. Roadmap bijstellen: Een MVP bewijst dat de markt anders reageert dan gedacht, dus je stelt de roadmap of backlog accordingly bij.

‍

Tools voor data

• Analytics: Google Analytics, Mixpanel, Amplitude (voor web, app usage).
• Dashboards: Tools als Tableau, Power BI of Looker voor visuele rapportages.
• Jira metrics: Voor teamperformance (velocity, lead/ cycle time, etc.).

Het is handig als de Product Owner directe toegang heeft tot de relevante dashboards en rapportages. Zo hoef je niet te ‘bedelen’ om data.

‍

Cultuur: “Bring evidence”

In een datagedreven cultuur vraag je standaard bij een voorstel: “Hebben we bewijs, data of experimenten die dit ondersteunen?” Niet om innovatieve ideeën te blokkeren, maar om te voorkomen dat discussies zuiver politiek of op onderbuikgevoel verlopen. Dit geldt ook voor managementniveaus: als iemand een feature pusht, “Welke klantfeedback wijst daarop?”

‍

Balans tussen data en visie

Natuurlijk kun je niet alles alleen op basis van data beslissen—soms introduceer je iets radicaal nieuws waarvoor nog geen gegevens bestaan. Dan zet je kleine experimenten op om snel wél data te krijgen, zoals een pilot, A/B-test of prototype-try-out. Zo houd je het risico beheersbaar.

‍

Communiceren van beslissingen op basis van data

Een beslissing wordt krachtiger als je ‘m onderbouwt met relevante feiten of getallen. Leg bijvoorbeeld uit:

• “We zagen in de analytics dat 40% van de gebruikers afhaakt bij stap 2 in de funnel, dus gaan we die stap optimaliseren.”
• “De NPS is gedaald met 10 punten, vermoedelijk door performanceproblemen. Daarom focussen we nu op load optimizations.”

‍

Conclusie

Empirische data is een onmisbare bondgenoot voor elke Product Owner die serieus werk maakt van Agile. Door continu metrics te verzamelen, feedbackloops te sluiten en beslissingen te staven aan feiten, minimaliseer je giswerk en maximaliseer je de kans op de juiste productrichting. Maar onthoud ook dat data geen toekomst voorspelt; combineer het met visie en kleine experimenten om echte vernieuwing te realiseren. Zo houd je je product relevant en je stakeholders tevreden.