Методы приоритизации продуктовых штук
Привет. На связи Саша Липин, продакт-лид Garage Eight. Расскажу, какие методы приоритизации продуктовых штук я пробовал, для чего хорош каждый из них и на что опираться при выборе.
Приоритизируем — что?
Всё, что влияет на целевое состояние продукта в точке Б, то есть:
цели;
метрики;
гипотезы;
PBI — эпики, фичи, стори, таски, техдолг, баги;
атрибуты продукта;
риски;
сегменты аудитории;
эксперименты.
Какие методы приоритизации есть и в чем разница
Вот лишь наиболее популярные фреймворки: PIE, Kano model, RICE, ICE (две версии), PXL, HotWire, MoSCoW, Buy a feature, Cost of delay, WSJF, Value vs Effort, Stack ranking, Opportunity scoring, Weighted score, HiPPO, HIPE, DRICE, BRASS, DICET, матрица Эйзенхауэра, дерево метрик.
Принципиально они отличаются:
Доступностью оценки: нужно ли собирать обратную связь с клиентов или привлекать сторонние агентства, чтобы получить оценку по тому или иному параметру.
Уровнем субъективности: насколько большой вес у параметра веры (например, confidence в RICE).
Универсальностью: можно ли с помощью этой модели приоритизировать разноразмерные задачи — от масштабных программ на месяцы и годы до фич, которые доставляются за спринт.
Полнотой: сколько параметров учитывает модель. Обычно всё упирается в количество ресурсов, стадию развития продукта и специфику отрасли/продукта/сегмента.
PIE использовался для работы с UX-долгом. Сначала проводил синдикативное SUM-исследование, получал набор проблем. Далее приоритизировал, привлекая контрагентов, каждый из которых заполнял параметр: Potential — продакт, Importance — бизнес, Ease — IT. Это было слишком долго и дорого.
Kano model для повседневной приоритизации бэклога не использовался из-за необходимости доступа к клиентам. Я применял его для продуктовых исследований на начальной стадии создания продукта.
Методика очень подошла для QFD-анализа будущего продукта, в рамках которого необходимо было собрать качественные интервью, кластеризовать их по потребностям и дальше приоритизировать.
В чистом виде Kano игнорирует фактор человеческой эмоциональности и склонность людей к крайним вариантам оценок. Что вынудило дорабатывать методику безразмерной шкалой и нормированием итоговых оценок.
В моей практике был пример, когда абоненты Yota, которая на самом деле является виртуальным оператором на базе МегаФона, оценивали качество связи выше, чем абоненты самого МегаФона. По факту связь Yota пессимизировалась МегаФоном, но на уровне ощущений клиентам так не казалось.
RICE и ICE (оба варианта Impact * Confidence * Ease и Impact + Cost + Efforts) подходят для быстрого бега. Плюс в том, что не нужно никого привлекать, кроме IT для оценки простоты. Опытный продакт с насмотренностью и пониманием, как в компании оценивается impact и трудозатраты справится в одиночку. Это классные методики, я пользовался ими на этапе роста продукта.
MoSCoW imho подходит только визионерам. Компаниям, которые экономят ресурсы, такой метод категорически не подходит. Чаще вего использовался на массовых штормингах и на стратегических сессиях, когда не требуется углубленного погружения в детали и нужен просто верхнеуровневый вижн.
Buy a feature выглядит наиболее честным: как будто проводишь решенческие интервью, но в формате количественных исследований. Я использовал его, когда запускал пакет семейных банковских продуктов. Мы готовили фейковые лендинги, лили туда трафик и предлагали потенциальным клиентам заплатить за использование наших продуктов в будущем своими контактами. Они должны были набросать в корзину продукты, которые их привлекают, и оставить контакты — мы обещали связаться, когда запустимся. Метод хорош на запуске продукта. Но важно учесть, что он сильно галлюцинирует на бэклогах больше 10 фич.
WSJF (Weighted Shortest Job First) применялся для разных фаз развития продукта в больших энтерпрайзах. Он позволяет обходиться без обратной связи от клиентов, учитывать риски и стоимость задержки. Для последнего есть отдельный метод — Cost of delay. По сути, в нем мы сравнивали разные сценарии порядка реализации инициатив и отбирали те сценарии, которые давали наибольший профит с наименьшими временными задержками.
WSJF выглядел крайне эффективным для ситуаций с дефицитом ресурсов. И позволял подмешивать в бэклоги и бизнесовые вещи, и техдолги, и баги, и вообще какие-то энейблеры на далекое будущее. Его-то я и внедрил в Garage Eight.
Weighted score — по сути, базовая методика для создания собственных скор-карт. Мы делали несколько подходов, выбирали критерии, которые хотим учитывать, экспертно определяли вес каждого критерия и собирали формулы. Advanced scorecard позволяла также учитывать ресурсы. Мы делали три подхода, получались рабочие методы, но к финальным версиям из них мистически пропадали важные для нас критерии, например, gap отставания от рынка.
Матрица Эйзенхауэра — это метод тайм-менеджмента, но он также позволяет приоритизировать продуктовые штуки. Ключевой минус — в неопределенности понятия срочности для задач без сквозного дедлайна. Я применял только в экстренных случаях ситуативной приоритизации, когда нужно в моменте бросить всё и пересмотреть направление работы.
Дерево метрик — в качестве одного из параметров любой скоринговой модели я подключал его как фильтр, помогающий не смотреть на ту часть бэклога, которая не бьет в ключевые метрики инкремента. В качестве отдельного метода приоритезации дерево метрик в чистом виде я не встречал.
Stack ranking — самый субъективный после HiPPO метод. Единственный его плюс — это примитивность и скорость. Но по сути своей он противоречит всяким правильным походам типа data driven или data informed. Я давно от него отказался.
HiPPO — кошмар, разрушающий любую продуктовую культуру. Не будем об этом, просто погуглите, и ПТСР с флешбэками вам гарантированы в любой отрасли и профессии.
Я попробовал запихнуть опробованные методы в одну таблицу.
В поисках «серебряной пули» я пришел к простому выводу — ничто не истина, всё дозволено. Любой метод можно ломать, перекраивать, чтобы получить нужный результат.
Так мы «изобрели» MICE. Это классический ICE с параметром Moment, то есть ценность в моменте. Таким образом мы некоторое время приоритизировали disruption-инициативы, направленные больше на маркетинг и привлечение.
С помощью MICE мы запустили веселую новогоднюю кампанию, чтобы прорекламировать бесплатный трафик в Youtube от Yota. Тогда по всей стране еще стояли таксофоны. Человек идет по улице, и вдруг звонит таксофон — как в американском кино. Те, кто снимал трубку, слышали голос Петра Ганца, озвучивающего новогоднее поздравление со скрытой рекламой. 15% даже дослушивали его до конца. Поскольку это была новогодняя кампания, параметр M имел высокий вес.
Как выбрать метод приоритизации
Ненулевая гипотеза, которую я рекомендую выдвигать априори — на рынке есть готовое решение по приоритизации подходящее вам. Критериев выбора много, учитывайте то, что наиболее важно в моменте.
Фаза развития продукта
В зависимости от фазы жизненного цикла продукта (идея, разработка, запуск, закрепление на рынке, спад, уход с рынка) цели будут меняться, как и методы приоритизации.
На старте однозначно нужны модели, которые будут учитывать обратную связь от клиентов и помогут найти product market fit, такие как Buy a feature или Kano model. А вот для фазы роста, когда нужно ускоряться, подойдут менее сложные модели, например, RICE или WSJF.
NSM
Приоритизация должна учитывать фокусную метрику, которая отражает ценность продукта для пользователей. Например, общепринятый DAU в багровом океане daily banking, или что-то своё.
LG, например, приоритизировал зоны застройки на своих road-show по числу улыбок на фотографиях предыдущих шоу в подобных зонах.
Зрелость команды
Если ваша команда экспертна, самоходна, понимает тренды, тот же PIE позволяет оценить потенциал будущего вклада фич, без привлечения внешних контрагентов.
Индустрия
В страховании, финтехе, где есть жесткое регулирование, нужны модели, позволяющие учитывать риски и комплаентность. Например, WSJF. А вот в серьезном геймдеве лучше использовать модели с учетом клиентских предпочтений, например, Kano.
Цвет океана
Когда вы ныряете в багровый океан, где водятся акулы рынка, вам нужно их как минимум догнать. С этим может помочь бенчмаркинг, gap-анализ или MoSCoW.
Если же вы ныряете в новую нишу, где почти нет конкурентов и может быть много фич с большим потенциалом, стоит взять что-то, что позволяет этот потенциал учитывать. Тот же Buy a feature.
Сегмент
В B2C, независимо от индустрии, важно учитывать охватность продукта или фичи. Для этого прекрасно подойдет RICE.
В B2B охватность может быть не так важна, как ресурсы. Например, инвестор скупой или вы специально попросили немного, потому что не готовы на входе давать большую долю. Тогда лучше выбрать WSJF или RICE, которые позволяют учитывать затраты.
В B2C premium в зависимости от конкретной индустрии, скорее всего, придется собирать собственную модель — с учетом конкретики.
Ресурсы
У вас очень мало ресурсов — выбирайте модели, учитывающие в первую очередь их. Отбалансируйте вес ресурса, например, в Weighted score, как наиболее значимый.
Много ресурсов и никто не топит за профитабильность — берите модели без учета трудозатрат и ресурсов.
Ограничения методов приоритизации: как их преодолеть
Одни модели не учитывают охват, другие — риски, у некоторых моделей слишком сложные формулы и много параметров — что удорожает приоритизацию саму по себе, некоторые модели требуют привлекать клиентов, а какие-то не учитывают ничего кроме мнения дорогих специалистов.
Для себя я определил следующий порядок действий по преодолению этих ограничений:
Смотрю рынок. Если есть готовое решение из коробки — беру его as is;
Если готовые методики не подходят — пробую доработать наиболее подходящую;
Если доработка занимает слишком много времени — делаю что-то своё.
Главное не забывайте — любые фреймворки это не прибитая гвоздями истина, а всего лишь теории.
Можно ли совмещать или объединять несколько методов приоритизации при работе над одним продуктом?
Можно и нужно. Как минимум на этапе выбора и экспериментов с приоритизацией.
Напомню: «ничто не истина — всё дозволено». Тот же WSJF, по сути, это смесь Cost of delay и Weighted score, да еще и с учетом затрат. DICET — тот же навороченный ICE. DRICE — докрученный RICE.
Что будет, если выбрать не тот метод
Например, вы на старте запуска BNPL-сервиса на похоронные услуги. Вы выбираете MoSCoW без учета трудозатрат и ресурсоемкости. При этом продукт еще не запущен. Вы только формируете индустрию, и пока не знаете, что такое must have или won«t have в ней. В итоге время потрачено на субъективную оценку. Вместо этого можно было провести полноценный QFD-анализ с использованием модели Kano, чтобы более четко приоритизировать работу над продуктом от потребностей клиента.
Неправильный выбор метода приоритизации запускает целую цепочку последствий вплоть до закрытия компании.
Вы потратили ценный ресурс впустую, в то время как конкуренты вовсю развивались.
Продукт запустился без шанса на product market fit.
Команда выгорела и деморализована из-за того, что вы бросили фичу на полпути.
В отделе начинается текучка, вы тратите много времени на онбординг новых сотрудников, но в новом составе команда бежит гораздо медленнее, а процессы начинают сыпаться.
Может ли метод приоритизации меняться в процессе работы над продуктом
100% приоритизация должна меняться.
Иначе эффективность работы будет на уровне ГБУ «Жилищник» района Владыкино. Мы живем в нестатичной вселенной где всё изменяется— цели, north star metric, конъюнктура, индустрия, парадигмы и прочее. Вслед за ними нужно калибровать ключевые параметры, от которых мы будем отталкиваться в приоритетах.
Например, мы выбрали стратегию на рост MAU, но при текущей приоритизации в бэклоге у нас вылезают только фичи, связанные с тарифным менеджментом для роста квартальной выручки. При пересмотре становится ясно, что нужно менять что-то в методике приоритизации, потому что она не бьет в стратегию.
Или в какой-то момент в компании набрали эффективных менеджеров, которые заказали модный аудит от McKinsey, и вектор развития изменился, а вместе с ним и методы приоритизации.
А может, продукт просто вырос, и прежние методы ему уже маловаты.
Резюме
В конечном счете вся суть приоритизации сводится к тому, чтобы убедить всех, что A важнее B. Если продакт чем-то искренне увлечен или имеет фокусную экспертизу, какую бы он ни выбрал методику, он будет искать аргументы в пользу этой идеи. Вся правда приоритизации в том, что иногда бывает проще и разумнее в каком-то виде принять решение и побежать его делать, чем тратить дополнительные часы на расчеты формул и правильный порядок действий.
