AI CPO Блог
Статьи о продуктовом управлении, product discovery и AI-инструментах для запуска продуктов
MoSCoW и RICE мертвы — приоритизация фич через ценность работы клиента
Фича с RICE score 95 не сдвинула ни одну метрику. Фича с score 23 утроила retention. RICE приоритизирует по голосам, Job Value — по готовности платить. Это н...
Команда генерит 50 идей в квартал. Реализует 12. Работают 2. Что не так с discovery?
200 задач в бэклоге, приоритизация по крику, discovery = «давайте обсудим». Teresa Torres предложила Opportunity Solution Trees: дерево от бизнес-результата ...
RICE vs Job-Weighted Priority vs ODI: 3 метода приоритизации — один основан на данных
RICE оценивает фичи по Reach, Impact, Confidence, Effort. ODI — по Opportunity Score (Importance + Satisfaction gap). Product DNA Demand-Weighted Priority — ...
Kano Model: must-be, delighter, one-dimensional — как классифицировать фичи, чтобы не строить лишнего
Noriaki Kano (1984): 5 категорий качества. Must-be — отсутствие = катастрофа, наличие = норма. Attractive — отсутствие = ок, наличие = восторг. Парные вопрос...
Opportunity Algorithm Ульвика: математика вместо интуиции в приоритизации фич
Tony Ulwick (1991) — первый изобретатель JTBD, не Christensen. Desired Outcome Statements, Job Map из 8 шагов, Opportunity Score = Importance + max(I-S, 0). ...