Придумывать функционал продукта очень легко, первая и наиболее распространенная болезнь продуктовых компаний - это управление на основе функционального планирования.
Очередь задач на разработку (backlog) мгновенно переполняется и разработка становится узким местом компании (Ловушка строительства).
Чтобы не блокировать работу над продуктом, команде необходимо принимать решения, что она собирается разрабатывать, оценивая идеи развития и продвижения, и каждое решение может оказать радикальное влияние на продукт.

"Аналитический паралич" - это термин, который описывает ситуацию, когда команда, работающая над продуктом, сталкивается с огромным количеством возможных решений и пытается для каждого из них провести эксперимент перед тем, как принять решение. В реальности, каждое продуктовое решение несет в себе множество переменных и неизвестных, которые можно попытаться исследовать, проверить и понять до мельчайших подробностей.
Если бы мы пытались провести эксперимент для каждого из этих решений, это заняло бы немало времени и ресурсов. В результате команда может впасть в "аналитический паралич", когда анализ и эксперименты затягиваются настолько, что фактическая разработка продукта откладывается на неопределенное время.

На конференции Product Management Festival девушка из запрещенной фотосети рассказывала кейс, когда команда провела за год более 600 экспериментов, из них "окрасилось" менее 20 и было запущено 3 возможности (features)

Поэтому важно уметь управлять процессом принятия решений. В этом помогает стратегия продукта, которая позволяет команде установить общее направление и сделать информированные решения, не впадая в "аналитический паралич".

Практически все супер-возможности давшие экспоненту лидерам, когда-то провали эксперимент.

• Nokia не смогла выиграть за счет супер качества фото,
• Sony - c mp3 плеером ...

Данные - это описание прошлого и текущего состояния рынка или продукта, они фиксируют то, что уже произошло. Их анализ позволяет увидеть тенденции, установить закономерности и сделать выводы о том, как что-то работало раньше или работает сейчас.
Однако будущее содержит множество неизвестных переменных: изменения во внешней среде, новые технологии, новые конкуренты, изменения в поведении пользователей и многое другое. Эти переменные могут привести к ситуациям, которые не были учтены в ранее собранных данных.
Допустим, что на основе данных последних 6 месяцев компания делает вывод, что спрос на ее продукт растет. Однако, что если в следующем году на рынок выйдет новый конкурент с инновационным продуктом? ( Как Nokia и Iphone ) Или если изменятся законы или отношение лидеров мнений? В таких ситуациях прогноз, основанный на данных, может оказаться неправильным.

Гипотезы, проверка которых работает с помощью данных, т.е. ситуации, когда что-то, что хорошо работает сейчас, будет продолжать работать хорошо в будущем, или когда что-то, что работает плохо сейчас, будет продолжать работать плохо в будущем, являются лишь небольшой частью продуктовых гипотез. И имеют меньше всего шансов дать конкурентные преимущества.