TL;DR—

Я розробив підхід, який виходить за межі типової продуктної тріади та відповідає моєму баченню ефективного, співпраці сприятливого та впливового управління продуктом, структурований навколо основних стовпів: співпраця, прийняття рішень на основі даних, інтеграція AI/ML та трансформація, орієнтована на клієнта, і експерименти. Я називаю це Динамічною екосистемою продукту.

Резюме для керівників: Динамічна екосистема продукту

Динамічна екосистема продукту — це всебічний, адаптивний підхід, спрямований на досягнення результатів через сприяння співпраці між багатофункціональними командами, використання даних та технологій AI/ML, а також подолання невизначеності за допомогою чітких, орієнтованих на результат метрик. Вона підкреслює взаємозв'язок усіх функцій, залучених у розробку продукту — інженерії, дизайну, науки про дані та бізнес-аналізу — створюючи чутливу та гнучку систему, яка розвивається на основі відгуків клієнтів і потреб ринку.

Екосистема процвітає завдяки безперервному вдосконаленню, співпраці та цілісному погляду на динаміку команди та успіх клієнта. Кожен учасник і кожна команда в екосистемі має роль у стимулюванні експериментів і трансформацій, щоб забезпечити вирішення реальних проблем, відповідність очікуванням клієнтів і узгодження з бізнес-цілями.

Ось всебічний розбір цього підходу:

1. Динамічна екосистема продукту: Багатофункціональна продуктна тріада+

Я розширив класичну продуктну тріаду, залучивши більше ключових зацікавлених сторін у організації, при цьому зберігши основні функції управління продуктом, дизайну та інженерії. Це еволюція, необхідна для більш швидкого узгодження з бізнес-цілями, успіхом клієнтів та операційною еволюцією, і я називаю це Динамічною екосистемою продукту. Ось розширена структура:

• Управління продуктом (Product Management): Відповідає за бачення, стратегію, дорожню карту та результати.
• Продуктовий дизайн (UX/UI): Зосереджений на дизайні, орієнтованому на користувача, та інтерфейсах, які захоплюють клієнтів.
• Інженерія: Відповідає за можливість реалізації, архітектуру та технічну доставку.
• Команда науковців з даних/AI: Додає шар моделей машинного навчання, даних та потенціалу автоматизації.
• Бізнес-аналітики/Команда інсайтів: Використовує дані для прийняття бізнес-рішень, забезпечуючи всебічне розуміння потреб ринку.
• Команда успіху клієнтів/Підтримка: Надає інсайти з безпосередніх взаємодій з клієнтами та допомагає пріоритезувати рішення для больових точок.
• Продажі/Маркетинг: Узгоджує стратегію продукту з позиціюванням на ринку та стратегіями залучення користувачів.
• Операції/Юридичні питання/Комплаєнс: Забезпечує масштабованість, юридичну безпеку та операційну готовність.

Ключовий результат: Підхід, який включає більше голосів з самого початку, забезпечує життєздатність продукту з усіх бізнесових, технічних і користувацьких точок зору.

2. Гнучкий цикл продукту з безперервним зворотнім зв'язком

Життєвий цикл продукту повинен бути ітераційним, використовуючи методології Agile, але з більшою кількістю зворотних зв'язків для постійного вдосконалення. Структуруйте розробку в короткі спринти, що фокусуються на наступному:

• Розробка, орієнтована на гіпотези: Кожен спринт чи функція повинні базуватися на конкретній гіпотезі, яку необхідно перевірити. Це допомагає впоратися з невизначеністю, постійно тестуючи припущення.
• Перевірка з клієнтами на кожному кроці: Нехай адвокати клієнтів (з команди успіху клієнтів) беруть участь у оглядах спринтів і ретроспективних зустрічах. Збирайте безпосередній відгук, щоб гарантувати постійне узгодження з реальними випадками використання.
• Інсайти з бізнесу та цикли даних: Інтегруйте бізнес-аналітику та інформаційні панелі з ринковими даними в сесії планування спринтів для керування рішеннями. Ці інсайти допомагають пріоритезувати функції, які приносять найбільшу цінність, балансуючи якісні відгуки з кількісними даними.

Ключовий результат: Прийняття рішень на основі даних в реальному часі та швидкі ітерації, які відображають потреби бізнесу та бажання клієнтів.

3. AI/ML як творець вартості, а не просто функція

При застосуванні AI/ML, не додавайте їх просто заради новизни.
Замість цього використовуйте його для створення або покращення основної ціннісної пропозиції продукту. Команда AI/ML (Штучний інтелект/Машинне навчання) повинна бути залучена на ранніх етапах ідеації, щоб зрозуміти, де автоматизація, передбачення або персоналізація можуть покращити досвід користувачів. Ось кілька способів інтегрувати AI в ваш підхід:

• Персоналізація: Створіть моделі машинного навчання, які налаштовують досвід користувача на основі поведінкових даних.
• Операційна еволюція: AI автоматизує процеси, які традиційно потребують ручної, нецінної роботи, такі як реєстрація клієнтів або перевірка відповідності. Автоматизація цих завдань за допомогою експериментів і трансформацій з AI дозволяє операційним командам зосередитися на роботі, яка має вищу цінність, і одночасно еволюціонувати в операціях.
• Прогнозні інсайти: Використовуйте прогностичні моделі для проактивного визначення потреб клієнтів або потенційних зон втрат, що допомагає покращити продукт та здійснювати дії в галузі успіху клієнтів.

Ключовий результат: AI/ML — це не просто функція, це інтегрована частина продукту, що створює більш інтелектуальний і чуйний досвід для користувачів.

4. Стійкість до невизначеності через чіткі метрики та цілі

Щоб орієнтуватися в умовах невизначеності та невідповідностей, визначте чіткі цілі та результати за допомогою OKRs (Objectives and Key Results) або іншої системи постановки цілей:

• Цілі, орієнтовані на результат: Кожен OKR повинен бути прив’язаний до чітких, вимірювальних бізнес-результатів, таких як зростання доходу, задоволення користувачів, еволюція операцій тощо.
• Крос-функціональна узгодженість: OKRs повинні створюватися колективно, а не в ізоляції. Кожна команда вносить свій вклад у цілі, а результати повинні відображати внесок різних точок зору команди продуктної тріади+.
• Раннє виявлення ризиків: Перетворіть виявлення ризиків на колективне завдання. Використовуйте семінари з невизначеності для збору потенційних проблем і бар’єрів на самому початку, при цьому команди можуть надавати свої погляди на ризики та способи їх вирішення.

Ключовий результат: Прозорість у цілях і очікуваннях дає змогу командам діяти рішуче, навіть перед обличчям невизначеності.

5. Орієнтоване на клієнта виявлення потреб і тестування

Включіть клієнтів у кожну фазу шляху продукту:

• Спільне створення з клієнтами: Введіть консультативні ради клієнтів або бета-програми на ранніх етапах розробки. Їхні інсайти допоможуть спрямувати пріоритети та вдосконалення функцій.
• Звички постійного виявлення: Створіть процеси виявлення потреб, які постійно слухають відгуки клієнтів, тенденції ринку та кроки конкурентів. Щотижневі або двотижневі сесії виявлення потреб повинні бути включені в процес вашої дорожньої карти.
• Метрики успіху клієнтів: Використовуйте метрики, такі як NPS, утримання клієнтів і показники зусиль клієнтів для постійного оцінювання рівня задоволення і визначення зон для вдосконалення.

Ключовий результат: Продукти створюються за безпосередньою участю клієнтів, що мінімізує здогадки та забезпечує відповідність продукту потребам ринку.

6. Інтеграція інструментів та технологій

Надайте командам можливість виконувати свою роботу найкращим чином, використовуючи правильні інструменти:

Платформи для співпраці

Співпраця є серцем успішних команд. Використовуйте інструменти, такі як Figma та Miro для брейнштормінгу та ідеації, Confluence для обміну знаннями і Jira для управління беклогом. Інструменти, такі як Notion, Asana та Airtable приносять гнучкість і структуру в управління завданнями та проектами, в той час як Slack залишається основою для міжкомандної комунікації.

Платформи для роботи з даними

Централізація та ефективний аналіз даних потребують інструментів, які здатні обробляти як складність, так і масштаб. Платформи, такі як Snowflake та Databricks, забезпечують великомасштабне зберігання та аналітику даних, в той час як інструменти, такі як AWS Glue, автоматизують ETL-процеси для підготовки та інтеграції даних. Для передової аналітики та візуалізацій Tableau та ThoughtSpot перетворюють сирі дані на дієві інсайти.
Рішення, такі як Pigment та Anaplan, відмінно справляються з корпоративним плануванням, а Alteryx спрощує підготовку та поєднання даних, дозволяючи командам швидко отримувати інсайти.

AI/ML Фреймворки

Фреймворки, такі як TensorFlow та PyTorch, підтримують розробку складних моделей, а AWS SageMaker та Google Vertex AI надають рішення "під ключ" для навчання та розгортання моделей. Для обробки природної мови та трансформерних моделей лідирує Hugging Face, а платформи, як-от Weights & Biases, спрощують відстеження експериментів і управління ML (машинне навчання) робочими процесами, забезпечуючи командам можливість швидко інновувати з більшою точністю.

Ключовий результат: Безшовна інтеграція технологій, що дозволяє ефективну співпрацю та прийняття рішень на основі даних.

7. Культура співпраці та відповідальності

Створіть культуру, де команди відчувають себе вповноваженими брати на себе відповідальність за свої сфери, при цьому залишаючись підзвітними загальній продуктовій візії:

• Впевненість через власність: Керівники продукту та інші лідери повинні заохочувати команди повністю володіти своїми функціями чи ініціативами. Вони повинні мати автономію приймати рішення в межах узгоджених обмежень.
• Радикальна відвертість — піклуйтесь особисто та кидайте виклик напряму: Ефективна співпраця означає піклуватися про людей, проявляти співчуття та давати чесні поради та зворотний зв'язок. Співчуття — це емпатія в дії — розуміння перспектив інших і надання вказівок, похвали та критики для підтримки руху в правильному напрямку. Розуміння того, що мотивує кожного, допомагає запобігти вигоранню чи нудьзі, зберігаючи зв'язки в команді та її залученість. Це також будує довіру і стимулює безперервне зростання.

Ключовий результат: Культура довіри та власності на робочому місці, що сприяє залученню, відповідальності та співпраці, цінуючи індивідуальність, мотивуючи до зростання та узгоджуючи командні цілі, при цьому запобігаючи вигоранню чи нудьзі.

Підсумок

1. Розширена продуктова тріада+: Включає зацікавлених осіб поза межами традиційної тріади для всебічного прийняття рішень.

2. Гнучкий продуктовий цикл: Безперервний зворотний зв'язок від клієнтів, команд з даних та бізнес-аналітики.

3. Інтеграція AI/ML: AI/ML застосовується лише там, де він підвищує цінність, операції та персоналізацію.

4. Чіткі метрики та цілі: Узгодження на основі OKR між командами, зосереджуючись на вимірюваних результатах.

5. Орієнтоване на клієнта виявлення потреб: Спільна розробка з клієнтами для пріоритизації функцій на основі реальних потреб та відгуків.

6. Інтеграція технологій: Інструменти, що оптимізують співпрацю, доступ до даних і розгортання моделей.

7. Культура співпраці: Команди отримують можливість для автономії, зворотний зв'язок відкритий, і є спільна відповідальність за успіх.

Цей підхід створює міцний, орієнтований на дані та колаборативний процес, який приносить цінність як для ваших команд, так і для клієнтів.

Сподобалась стаття? Натискайте на кнопку 👏, щоб показати свою підтримку, і поділіться своїми думками в коментарях 💬 — я з радістю дізнаюсь про підходи та інструменти, які використовуєте ви!

Перекладено з: Dynamic Product Ecosystem Approach