TGStat
TGStat
Введите текст для поиска
Расширенный поиск каналов
  • flag Russian
    Язык сайта
    flag Russian flag English flag Uzbek
  • Вход на сайт
  • Каталог
    Каталог каналов и чатов Региональные подборки Тематические подборки Платные каналы Поиск каналов
    Добавить канал/чат
  • Рейтинги
    Рейтинг каналов Рейтинг чатов Рейтинг публикаций
    Рейтинги брендов и персон
  • Аналитика
  • Поиск по публикациям
  • Мониторинг Telegram
  • Продвижение
    Реклама через Яндекс Бизнес Реклама в каналах через TGStat Agency Реклама на сайте TGStat.ru
Product case bar

18 Jul, 10:27

Открыть в Telegram Поделиться Пожаловаться

Репост из: Fresh Product Manager
Как двигаться микроитерациями по скорости разработки и ожиданиями стейкхолдеров

У сильных продуктовых используется несколько подходов, которые позволяют получать результат и данные максимально быстро.

1. Walking Skeleton. Его смысл в том, чтобы как можно быстрее построить самый тонкий работающий сценарий от начала до конца. Представьте, что вы запускаете новый кредитный продукт. Большинство команд начнут делать красивую анкету, скоринг, интеграции, личный кабинет, уведомления и десятки других компонентов. Walking Skeleton заставляет спросить: какой самый простой путь должен пройти пользователь, чтобы получить кредит? Возможно, это всего одна форма заявки, ручная проверка сотрудником и SMS с решением. Неидеально. Не масштабируемо. Но уже через неделю можно увидеть реальные заявки и понять, нужен ли вообще продукт рынку.

2. Tracer Bullet Development. Она появилась в инженерной среде и предназначена для проверки самых рискованных мест проекта. Очень часто команды начинают строить решение вокруг гипотезы, которую никто не проверял. Например, компания хочет внедрить AI-помощника поддержки. Вместо того чтобы полгода строить архитектуру, интеграции и интерфейсы, сначала проверяется главный риск: способен ли AI вообще решать обращения клиентов с нужным качеством. Иногда один такой эксперимент за две недели экономит полгода разработки.

3. MVP Slice. Это одна из самых полезных техник для продактов. Проблема большинства roadmap в том, что команды режут систему по компонентам: сначала API, потом фронт, потом интеграции, потом тестирование. Пользователь месяцами ничего не получает. MVP Slice предлагает резать не по системам, а по пользовательской ценности. Например, вместо задачи "сделать новую рекомендательную систему" появляется задача "дать рекомендации для 5% пользователей на главной странице". Вместо трех месяцев разработки появляется релиз через две недели и первые данные.

4. Feature Ladder. Его используют компании, которые умеют очень быстро доставлять функциональность. Любая большая фича разбивается на уровни зрелости. Первый уровень – ручное решение. Второй – частичная автоматизация. Третий – полноценная автоматизация. Четвертый – масштабируемая платформа. Например, персональные предложения сначала может формировать аналитик в Excel. Затем появляются простые правила. Затем машинное обучение. Затем полноценная рекомендательная система. Большинство компаний пытаются сразу построить четвертый уровень и теряют месяцы.

5. Reverse Roadmap. Вместо планирования списка фич команда планирует список знаний, которые должна получить. Не "запустить новый тариф". А "понять, готовы ли пользователи платить на 20% больше за дополнительные функции". Не "сделать подписку". А "проверить, влияет ли подписка на удержание". Такой подход радикально меняет ожидания бизнеса. Стейкхолдеры начинают ждать не релизов, а ответов на важные вопросы.

6. Continuous Demo. Лучшие команды показывают прогресс каждую неделю. Не презентацию. Не отчет. А работающий кусок продукта. Пусть маленький. Пусть сырой. Пусть на тестовом окружении. Когда руководитель видит движение каждую неделю, давление на команду снижается в разы. Большинство конфликтов возникают не потому, что команда работает медленно, а потому что два месяца никто не понимает, что происходит.

Новые инициативы от автора канала тут https://t.me/FreshProductGo/1792, а расширить насмотренность, включая запуски на новых рынках можно в Разборы кейсов, 76 разборов пришли, всего свыше 190 тестовых и реальных задач продактов. Плейлист доступен по ссылке, сайт разборов тут.
Fresh Product Manager
За последние несколько лет я побывал в десятках профессиональных сообществ для продактов И почти все они со временем приходят к одной и той же проблеме. Слишком много контента. Слишком много докладов. Слишком много людей. И слишком мало реальной пользы. В какой-то момент я понял, что мне самому не ...

531 0 6
Каталог
Каталог каналов и чатов Подборки каналов Поиск каналов Добавить канал/чат
Рейтинги
Рейтинг каналов Telegram Рейтинг чатов Telegram Рейтинг публикаций Рейтинги брендов и персон
API
API статистики API поиска публикаций API Callback
Наши каналы
@TGStat @TGStat_Chat @telepulse @TGStatAPI
Почитать
Академия TGStat Исследование Telegram 2019 Исследование Telegram 2021 Исследование Telegram 2023
Контакты
Справочный центр Поддержка Почта Вакансии
Всякая всячина
Пользовательское соглашение Политика конфиденциальности Публичная оферта
Наши боты
@TGStat_Bot @SearcheeBot @TGAlertsBot @tg_analytics_bot @TGStatChatBot