Причинно-следственная связь и продуктовые риски

Главное — причина и следствие

Принимая решение об инвестировании в продукт, помните: всегда существует вероятность, что ваши инвестиции не дадут желаемых результатов. Одна из категорий такого риска — бизнес-риски, в том числе опасность ошибиться на этапе замысла и создать «неправильный продукт». Управлять подобными рисками позволяет продукт-менеджмент.

Есть две серьезные проблемы, с которыми сталкиваются группы разработчиков, и эти проблемы тесно связаны между собой. Чтобы работать более эффективно, команда должна решить обе: сначала одну, потом другую — порядок продиктован их взаимосвязью.

Первая состоит в том, что команды формируют бэклог, не опираясь на причинно-следственные связи. Команда попросту принимает заказы — «сделать, потому что так сказал кто-то». Это основной антипаттерн, который я обнаруживаю при первой встрече с людьми.

Решить эту проблему можно, если перейти на более эффективный метод управления — от системы «выталкивания» к системе «вытягивания». Мы управляем формированием спроса, чтобы он отвечал возможностям команды. Без этого не обойтись, чтобы избежать проблем в будущем. Но это решение «в лоб», между тем существует более тонкий подход — и он требует усовершенствовать мастерство продукт-менеджмента. Нам надо научиться мыслить причинно-следственными категориями, и это поможет согласовать наши действия.

Сегодня принято называть такой подход нацеленным на результат — в противовес нацеленному на показатели. Чтобы стать организацией, ориентированной на продукт, нужно инвестировать в результат — и, как говорится, бинго.

Уяснить это тонкое различие при решении первой проблемы помогает простое сравнение до и после.

• До: Создать X, потому что наш гендир считает, что это важно (привет Ричу Миронову).
• После: Создать X, потому что с его помощью мы сможем реализовать преимущество Y.

Создавая продукты, от которых можно ожидать определенных результатов, мы имеем больше шансов на успех. Но разве наш гипотетический генеральный директор не стремится к достижению результата? Разумеется, но каков этот результат? Здесь-то и надо искать корень проблемы, а значит, и ключ к ее решению. Нужно, чтобы каждый понимал, каким образом конкретные инвестиции помогут достичь желаемого результата.

Выявить связь между тем, что мы планируем создать, и причинами, по которым мы решили это сделать, помогают карты влияния (impact maps). Есть и другие техники решения этой проблемы — а решать ее вам придется, но карты влияния я считаю самым изящным методом.

Двигаясь по карте влияния в обратном направлении — справа налево, — мы можем изучить «заказ», который нас попросили взять, и проанализировать свои намерения.

1. Мы создаем X, чтобы решить проблему A для пользователя B.
2. Если проблема A будет решена, пользователь B может изменить свое поведение C.
3. Если поведение C изменится, это приведет к измеримому результату D.
4. Измеримый результат D — это практическая составляющая преимущества Y.

Когда мы совместно приходим к пониманию того, что «создание X» явным образом связано с «реализацией преимущества Y», мы решаем первую проблему. Карта влияния хороша тем, что мы ставим под сомнение одни связи и исследуем другие, разрабатываем более эффективные планы, переключаемся на более масштабные задачи. При этом члены команды глубже понимают контекст, что повышает вероятность успешной реализации и эффективность стейкхолдер-менеджмента.

Прежде чем мы сможем признать вторую проблему, нужно принять во внимание еще один аспект разработки планов — выявление и устранение рисков. Наш план, даже изложенный четко и грамотно, содержит скрытые риски, которые следует выявить. Скрытые риски содержатся в допущениях и становятся явными, если сформулировать эти допущения как гипотезы.

1. Мы предполагаем, что создание X решит проблему A для пользователя B.
2. Мы предполагаем, что решение проблемы A приведет к изменению поведения C. 3ю Мы предполагаем, что изменение поведения C будет способствовать результату D.

Мы используем выражения такого вида, чтобы признать риск, что позволяет нам принимать решения. Одни риски мы исключаем, другие учитываем. А некоторые устраняем. Когда потенциальная ценность слишком высока, чтобы ею пренебречь, а риск слишком велик, чтобы на него идти, мы проводим эксперимент, чтобы устранить неопределенность.

По моему опыту, для этого проще всего сформулировать гипотезу, которую можно проверить. Условия эксперимента, проводимого для защиты от риска, должны включать все неблагоприятные факторы, препятствующие выполнению плана. При этом сами планы бывают комплексными, а их последствия для организации — очень широкими. Наличие четкой структуры, которая дает возможность изолировать соответствующие переменные, и проверка гипотез помогают управлять организацией и понять, как устранить потенциальные риски.

Гипотеза описывает предполагаемые причину и следствие

Мы полагаем, что [некое событие — «причина»] приведет к [другому событию — «следствию»]

Визуализируя предположения на карте влияния, я выделяю две категории предположений: одно в пространстве задачи и одно в пространстве решения. Я строю гипотезы о решении и гипотезы о результате. Я регулярно работаю с командами, которые не знакомы с планированием экспериментов, и четкие определения помогают связать эти методы с уже сложившимся у них представлением о своих обязанностях.

Гипотетическое решение в верхней части карты влияния — это высказывание, которое гласит: «Если мы создадим такой продукт, он решит эту задачу и вызовет или сделает возможным желаемое изменение поведения». Причина — это то, что мы хотим создать, следствие — итоговое изменение поведения. В мире измеряемых параметров такое изменение поведения — это опережающий индикатор (ожидаемой выгоды). У нас есть то, что мы можем сделать, и то, что мы можем оценить, чтобы проверить, работает ли наш продукт.

Гипотетический результат в верхней части карты влияния — это высказывание, которое гласит: «Если мы вызовем изменение поведения (лучше, больше, новые виды деятельности и т. д.), мы получим вот такой желаемый результат». В мире измеряемых параметров это запаздывающий индикатор. Теперь у нас есть полный цикл — чтобы оценить влияние продукта, который мы хотим создать.

Такая качественная увязка причины и следствия — первый шаг к определению неявной ценности в вашем плане, второй шаг — это ее количественная оценка.

Наше гипотетическое решение может выглядеть, к примеру, так:

Мы думаем, что, если добавить кнопку «Купить в один клик» на каждую страницу с товаром в нашем мобильном приложении, число заказов от существующих покупателей увеличится.

Говорит ли это о том, что идея удачная? Нет. У нас нет критериев, чтобы понять, оправданы ли затраты на ее реализацию.

[По большому счету обоснованность затрат зависит от цены возможности, а не от расходов на реализацию, но это отдельная тема, обсудим ее в другой раз. Просто поинтересуйтесь, что говорит о цене возможности и цене задержки Дональд Рейнертсен.]

Дело в том, что пока мы не дали количественную оценку результата. Давайте попробуем сделать это.

Мы думаем, что, если добавить кнопку «Купить в один клик» на каждую страницу с товаром в нашем мобильном приложении, число заказов от 30% существующих покупателей увеличится на 1%.

Разговор внезапно принимает другой оборот: вместо «и правда, отличная идея» появляется «каким образом ты получил эти цифры?». Это именно то, к чему мы стремились!

Количественная оценка гипотез накладывает на нас ответственность. Это мощный инструмент, и, когда я прошу людей дать своим высказываниям количественную характеристику, поначалу они всегда испытывают неловкость.

Иногда они чувствуют себя неуютно, потому что боятся наказания: а вдруг руководство спросит с них за то, что они огласили предположительные цифры. [Здесь есть две проблемы — одна организационная, другая связана с оценками и обязательствами.]

Впрочем, есть и другая веская причина для дискомфорта. Чтобы переключиться с объемов на результат, нужно переместить свой локус ответственности из зоны контроля (что вы создаете) в зону влияния (работает это или нет). Гипотезы помогают нам справиться с неопределенностью, присущей такому переключению.

Мотивированные рассуждения — оставайтесь с нами…

И это приводит нас ко второй проблеме — мы рискуем истолковать результаты в пользу своих гипотез, вместо того чтобы использовать их для объективной оценки. О том, как этого не допустить, мы поговорим в следующий раз.

Оригинал статьи