📊 Декомпозиция гипотез до измеримости

Если я когда-нибудь напишу «Методичку по анализу процессных метрик» 📖, то после главы про гипотезы будет раздел о том, как свести гипотезы к метрикам.
Потому что чаще всего здесь все и буксует: люди плохо мыслят метриками, особенно в отношении расплывчато описанных нежелательных явлений, оценочных осуждений и тп.

В прошлый раз мы дошли до этапа, где гипотезы на столе: кто-то говорит «медленно» 🐢, кто-то — «забюрократизировано» 📚, а у кого-то всё завалено дефектами 🐞.
Самое время разложить эти оценочные суждения на конкретные, измеримые характеристики. Потому что пока не перевели “медленно” и “много” на язык цифр — анализ останется болтовнёй.

❓Почему это сложно?
Во-первых, без насмотренности будет больно 😭
Во-вторых, гипотезы надо уметь деконструировать до конкретных свойств 🔍

Пример гипотез:
1️⃣ ИТ-отдел медленный, забюрократизированный, много дефектов
2️⃣ Аналитиков заваливают идеями без приоритезации, заказчики недоступны, сроки сжаты — итог: «пишем как поняли», а потом программисты делают не то
3️⃣ У тимлидов завал задач на код-ревью, ручное тестирование всё тормозит

🧩Разбираем гипотезы на атомы

В каждой гипотезе — куча оценочных суждений. Если их не декомпозировать, анализ будет ни о чём.

Например, гипотеза 1️⃣:

- "Медленный" —Что это значит? Lead time большой? По сравнению с чем: нормативом, рынком, ощущениями? 😟

- "Забюрократизированный" — много этапов? Долгие согласования? А сколько времени задача проводит в ожидании? 📚

- "Много дефектов" — много, это сколько? По сравнению с чем? Каковы измеримые последствия дефектов? 🐞

Лучше всего эти вопросы обсуждать с участниками процесса — пусть объяснят, что для них значит каждое слово. 💬

Разбор гипотезы 2️⃣:

- "Заваливают идеями без приоритезации" — что считается завалом? Что значит "без приоритезации" - это когда "важгно все" или или когда приоритеты меняются каждый день? ♾

- "Заказчики недоступны" — сколько раз, в среднем, происходит контакт аналитика с заказчиком прежде чем задача идет в разработку? 📞

"Сроки сжаты" — что значит "сжатые"? По сравнению с чем? А у всех задач они "сжатые" или есть те, у которых "разжатые"? 🗜

- "Делают не то" — какой процент задач возвращают на переделку? Когда становится ясно, что сделали не то? Каковы последствия? 💥

Гипотезу 3️⃣ оставлю вам: Попробуйте сами расписать, какие метрики можно вытащить из “завал на код-ревью” и “ручное тестирование тормозит”.

Что на выходе?
Такой разбор даст список метрик, которые действительно описывают гипотезы и позволяют выразить их на языке цифр.

Дальше — надо понять, что реально можно померить, а что нет. И какие из метрик нам нужны в первую очередь, а какие будут дополнением?

Но это уже тема для следующего поста.

Данные в действии

#методичка #data_driven_management

Эй, PMы! А вы не боитесь, что ИИ заменит вашу должность?

Я сделал серьёзный тест в несерьезном оформлении:
«Как легко ИИ может заменить вашу должность?»

Понимаю, многие скептически отнесуться к этому:
- «ИИ — это для технарей»,
- «Никогда он не заменит человека с опытом и харизмой»

Но статистика говорит, что половина увольнений менеджеров среднего звена (и PMов) в последние несколько лет оправдывались как раз автоматизацией и оптимизацией.

Этот тест — способ немного порефликсировать и проанализировать сильные и слабые стороны своей позиции.

Не воспринимайте слишком серьёзно, но данные про влияние ИИ на менеджмент — актуальные

Пройти тест можно здесь ◀

Ждём ваши впечатления в комментариях: совпало ли с ощущениями, или ИИ пока переоценивает себя?

Вы просили - мы сделали.

После выхода первой серии видеопроекта ПрожекторСэмаАльтмана, выяснилось , что есть множество людей, которые не любят смотреть видео ❌, но любят слушать аудиоподкасты 🎧 в машине или в метро по дороге на работу 🤷‍♂️

Мы раньше такого не делали, так что это эксперимент 🧪
Давайте вместе попробуем, надеюсь, он будет удачным 👇

Слушаем по ссылкам:
🎵 Яндекс.Музыка: ссылка
🍎 Apple Podcasts: ссылка
📱 Mave.Stream (слушать в Телеграм): ссылка

Данные в действии