Successfully reported this slideshow.
We use your LinkedIn profile and activity data to personalize ads and to show you more relevant ads. You can change your ad preferences anytime.

Как выбирать задачи, полезные для продукта

157 views

Published on

Доклад Александра Константинова на Analyst Days-7. 13-14 октября 2017. Минск
www.analystdays.com

Published in: Education
  • Be the first to comment

  • Be the first to like this

Как выбирать задачи, полезные для продукта

  1. 1. Проект компании Как выбирать задачи, полезные для продукта Александр Константинов Системный аналитик
  2. 2. Диадок — крупнейший оператор ЭДО в России 170 000 компаний 20 внутренних заказчиков Сотни клиентов у каждого заказчика 3 команды разработки > 200 задач в бэклоге Массовый и корпоративный сегменты клиентов
  3. 3. Наша команда 4 менеджера разработки 4 аналитика 2 проектировщика 1 дизайнер 2 UX специалиста 13 back end 4,5 front end 3 тестировщика 2 инженера
  4. 4. О чём эта история? • Как мы выбирали задачи раньше • Что делаем сейчас • Как это работает • Какими инструментами пользуемся
  5. 5. Клиенты бывают разные, чьи задачи важнее?
  6. 6. Чем плох старый подход? • Непрозрачное планирование • «Разработка ничего не делает» • Недовольные клиенты • Делаем задачи в стол
  7. 7. Наше решение — предварительная аналитика • Анализ проблемы клиента • Создание концепции решения • Оценка трудозатрат • Анализ преимуществ, недостатков и рисков решений • Оценка тиражируемости решения
  8. 8. Цели Диадока • Увеличение числа новых пользователей • Уменьшение оттока существующих пользователей • Увеличение количества клиентов в два раза
  9. 9. Что у нас получилось
  10. 10. Тип задачи: клиентский запрос Потребность: Заполнение двух сторон документа сразу Почему мы решаем эту задачу: Клиент не может работать без функции
  11. 11. Что мы сделали: • собрали требования клиента • спросили у продаж, есть ли ещё такие клиенты • оценить количество их контрагентов Заполнение второй стороны Результат: > 100 новых клиентов
  12. 12. Тип задачи: фичи для удобства Потребность: Массовая печать документов из Диадока Почему мы решаем эту задачу: Самая частая причина недовольства
  13. 13. Что мы сделали: • спросили у тех, кто звонил, что не так • выявили два типичных сценария • оценили их через GA Массовая печать Результат: Фичей будут пользоваться не более 1 700 организаций — задача не является существенной для работы
  14. 14. Тип задачи: рефакторинг, редизайн Потребность: Изменение «Светофора» Почему мы решаем эту задачу: Команда активации недовольна отправляемыми приглашениями
  15. 15. Светофор Что мы сделали: • узнали у пользователей сценарии работы с поиском • узнали целевые действия у пользователей • посчитали результат Результат: 1 000 новых организаций в год + накопленный эффект
  16. 16. Фильтр для оценки багов 1. Баг или фича? 2. В каких сценариях воспроизводится? 3. В каких сценариях баг критичен для работы? 4. Сколько пользователей работает в этих сценариях?
  17. 17. Инструменты • Интервью • UX-исследования • Веб-аналитика • Кубы статистики • Логи • Базы знаний в продажах, техподдержке, внедрении
  18. 18. Что дальше? • Разрабатываем • Тиражируем • Собираем обратную связь
  19. 19. Почему аналитики должны этим заниматься?
  20. 20. 1. Нет заинтересованности в том, что бы сделать конкретную задачу 2. Знают пользователей 3. Умеют общаться с пользователями 4. Умеют работать со статистикой 5. Небольшая стоимость ошибки У них на это пять причин
  21. 21. Наши успехи: • Процесс работает • Не делаем задачи «в стол» • Видимый эффект от задач • Осознанность у заказчиков
  22. 22. Неудачи: • Загруженность аналитика — меньше фич на единицу времени • Отложенность в решении — между «хочу» и «готово» пара месяцев. Иногда – это плюс.
  23. 23. Как повторить наш опыт? 1. Выбрать цель продукта 2. Считать каждую задачу 3. Собирать обратную связь
  24. 24. Проект компании Спасибо за внимание! Александр Константинов системный аналитик a.konstantinov@skbkontur.ru

×