9 материалов · приём мышления · Проверить идею до разработки
Урок7 мин«Чтобы нивелировать нехватку доказательств при прогнозировании пользы фичи, потенциальный эффект нужно умножать на процент уверенности в его достижении.»
здесь это прозвучало
Урок17 мин«Ожидаемые сдвиги метрик (assumptions) для новых гипотез нужно оценивать на основе исторических данных о прошлых запусках, а не брать цифры с потолка.»
здесь это прозвучало
Видео1 ч 2 мин«Приоритизируйте эксперименты по формуле ROTI: ожидаемый эффект умножьте на вероятность успеха и поделите на затраты времени команды.»
здесь это прозвучало
Выступление«Вместо прогнозирования идеального успеха для экспериментальных гипотез нужно брать исторический процент подтвердившихся экспериментов в этом направлении и применять его к ожидаемому импакту.»
здесь это прозвучало
Выступление«Для приоритизации бэклога потенциальный профит задачи нужно умножать на уровень уверенности (confidence) в том, что гипотеза выстрелит.»
здесь это прозвучало
Видео28 мин«Регулярно сверяйте ожидаемый импакт завершенных A/B-тестов с реальной кассой проекта, чтобы ловить системные ошибки.»
здесь это прозвучало
Видео12 мин«При планировании целей и метрик (например, в OKR) не нужно закладывать дополнительные «буферы» или перезакладывать ожидания, так как корпоративная культура на верхнем уровне и так склонна к систематическому завышению планируемых результатов.»
здесь это прозвучало
Видео37 мин«Прогнозируя эффект от фичи при масштабировании, нужно сразу закладывать естественное падение метрик относительно результатов MVP.»
здесь это прозвучало
Видео16 мин«Сравнивайте ожидаемый эффект от эксперимента с фактическим результатом, чтобы выявлять систематические паттерны переоценки или недооценки и калибровать команду.»
здесь это прозвучало
