Як продуктовим командам підготуватися до нового кварталу: від аналізу під K-pop до пріоритезації гіпотез

💡 Усі статті, обговорення, новини про продукти — в одному місці. Приєднуйтесь до Product спільноти!

Початок нового кварталу — це завжди про планування, сінки з командами й пошук відповідей на запитання на кшталт: які задачі варто робити, як визначити їхні пріоритети та які нюанси важливо врахувати? У цій статті якраз буде йти мова про те, як до планування кварталу підходить наша кроскоманда монетизації:

• як ми шукаємо та віднаходимо інсайти в результатах за попередні квартали;
• які інструменти й підходи ми використовуємо для рісьочу, генерації та пріоритезації гіпотез;
• як ми формуємо роадмап із задачами на наступний квартал.

Хто я і чому я про це розповідаю

Мене звати Єгор Домачук. Я — Product Manager і Cross-Team Manager монетизаційної команди Taimi в українській продуктовій IT-компанії appflame.

Ще півтора року тому я був продуктовим аналітиком, але згодом перейшов на позицію продакт-менеджера й перебрав на себе повне керування кроскомандою: від аналітиків й продактів до розробників і тестувальників.

З того моменту я пройшов сім повноцінних кварталів планування, а останні з них планую вже за власним підходом.

Усе, про що я розповідатиму в цій статті — це досвід, котрий ми напрацювали самостійно: через експерименти, поради експертів, зовнішні ресурси тощо. Сподіваюся, ви знайдете тут щось, що зможете адаптувати під свій продукт. Або краще зрозумієте, як працюють інші команди.

І важливе уточнення: весь мій фокус у статті буде на роботі із revenue. Тож якщо ви працюєте, наприклад, над retention-метриками, враховуйте це та адаптуйте підходи під свій контекст.

Як проходять наші квартали

До того, як перейти до статті, я хочу трохи заглибити вас у контекст нашого продукту та роботи продуктової команди. Taimi — це дейтинг-застосунок для ЛГБТІК+ знайомств. На сьогодні він має понад 27 млн користувачів у всьому світі та DAU/MAU YoY +31% (червень 2025 vs червень 2024). Наш основний ринок — США.

Наша продуктова команда поділена на два основні стріми: retention stream (утримання користувачів) і monetization stream (збільшення доходу від застосунку). Разом ми вже понад два роки стабільно проводимо понад 100 продуктових тестів гіпотез за квартал. І це без врахування змін, які ми впроваджували без тестування.

Що стосується релізів — у середньому ми робимо їх 25–26 на рік, залежно від того, чи є технічні релізи. Кожен реліз триває два тижні. У квартал ми плануємо приблизно 6–7 релізів, і, відповідно, під цю кількість готуємо роадмап із задачами.

Назви релізів в Taimi у 2025 році. Після початку повномасштабного вторгнення перед кожним Новим роком продуктова команда Taimi проводить благодійний аукціон — у будь-кого із команди є можливість назвати один із продуктових релізів за донат на ЗСУ

Флоу підготовки до кварталу

Перед тим, як формувати роадмап на наступний квартал, ми збираємо результати попередніх кварталів й аналізуємо, які наші тести спрацювали, а які — ні.

Та виникає питання: які саме дані потрібно збирати для аналізу результатів і що робити з цими даними далі? Ми в команді завжди йдемо цим шляхом.

1. Збираємо результати по всіх тестах та впроваджених змінах, у яких ми впевнені. Оцінюємо вплив цих тестів на продукт і ключові метрики, а також враховуємо кількість поінтів розробки на кожен тест.

На прикладі нижче — дані, які я збираю для аналітики. Більшість цих даних я витягаю з Jira за допомогою автоматизації (крім revenue, activation revenue та feature revenue — ці показники в Jira не фіксуємо, тому їх доводиться збирати вручну).

Збір даних

2. Розбиваємо всі тести на продуктові концепти* і шукаємо інсайти, закономірності, а також слабкі місця в аналітиці результатів.

3. На основі цих інсайтів та інших інструментів генеруємо гіпотези продуктових тестів для наступного кварталу.

4. Визначаємо пріоритетність гіпотез і формуємо роадмап на квартал.

*Продуктові концепти — це мій підхід до класифікації тестів, гіпотез і ідей за типом впливу на користувача та продукт. У монетизаційному напрямку Taimi я виділив п’ять основних концептів:

1. створення цінності для користувачів — нові фічі;
2. обмеження — протилежність першого концепту. Це випадки, коли ми забираємо цінність (наприклад, робимо фічу платною);
3. зміна воронок — усі зміни та тести, які стосуються користувацького шляху до моменту, коли користувач потрапляє на пейвол;
4. зміна умов — те, що пропонуємо безпосередньо на пейволі: зміна ціни, бандлів, промо-пропозицій, тріалів тощо;
5. візуальні зміни — зміна дизайну кнопок, форматів бандлів, іконок, візуальних елементів профілю тощо.

Такий підхід дає нам можливість проаналізувати вплив змін на продукт, визначити пріоритетність для майбутніх тестів і не потонути серед потенційно неправильних гіпотез, які раз за разом закриваються в базу. Більше про цей підхід я писав у своїй попередній статті на DOU.

Та насправді можна безтямно копирсатися в даних і не дійти до висновків. Тому далі я на прикладах розповім, як ми шукали інсайти в даних на основі підходу з продуктовими концептами протягом останніх двох років.

Пошук інсайтів у даних за квартал

Після того, як ми зібрали всі дані, завантажуємо їх у Tableau (або інший data visualization tool) і починаємо розбирати результати наших тестів за продуктовими концептами («Нові фічі», «Обмеження», «Зміна воронок», «Зміна умов», «Візуальні зміни»).

На цьому етапі вже можете включити той самий K-pop плейлист, котрий я формував останні важкі місяці на Spotify.

1. Показник, на який ми дивимось у першу чергу, — це кількість закритих задач у динаміці.

На графіку нижче по осі Y — кількість задач, а по осі X — квартали з Q2 2023 по Q1 2025, протягом яких ми ці задачі виконували.

Ми вже можемо зробити перший інсайт: кількість тестів із кожним кварталом у нас зростає. І насправді це зараз те, за що я топлю найбільше на продукті. Бо чим більше тестів ти робиш і закриваєш, тим більше шансів спіймати ідею, яка допоможе команді закрити половину цілі, а то й більше. На мою думку, це те, до чого має прагнути кожна продуктова команда.

Кількість задач у динаміці з Q2 2023 — Q1 2025

2. Далі дивимось, як задачі конвертуються в тести по продуктових концептах.

На графіку нижче — конверт в закриття ідей в тест, в розбивці по концептах, в динаміці. І тут я відразу хочу звернути вашу увагу на динаміку концепту «Обмеження».

Конверт в закриття в тест у динаміці

Один із ключових висновків, який ми винесли під час аналізу, — зловживання концептом «Обмеження» не працює довгостроково.

На початку, коли ми лише почали працювати із цим концептом, конверсія в закриття була 100 %. Проте вже через квартал вона впала до 50 %, а в Q4 2024 зміни за концептом «Обмеження» взагалі перестали приносити прибуток.

Конверт в закриття в тест у динаміці

Тоді ми зрозуміли важливий момент: щоб обмеження працювали ефективно, потрібно давати користувачам нову цінність — робити більше нових фічей. І саме це ми й почали робити з Q2 2024.

Але будьте готові до того, що на початку конверт нових фічей у тест буде низьким і важким для сприйняття (у нас були періоди, коли ми за пів року закривали усі такі тести в базу) — ви ще не до кінця знаєте, що користувачам подобається, а що ні. Але це треба робити, якщо ви хочете ефективно використовувати концепт обмежень.

Кількість задач в динаміці (Нові фічі)

Після того, як ми почали робити багато нових фіч (вдавалося робити близько 14 у найкращі квартали), наші обмеження почали показувати кращу тенденцію і ми нарешті знайшли точку впливу на тести за цим концептом.

Але повернути перформанс «Обмежень» до початкових значень в нас вже так просто не вийде, оскільки їхній успіх напряму залежить від нових можливостей, які ми створюємо через «Нові Фічі». А з часом продукту стає дедалі важче вигадувати стільки ж нових цінностей, як це було до впровадження перших обмежень.

Конверт в закриття в тест в динаміці задач із «Обмеження» після роботи над концептом «Нові фічі»

3. Далі ми дивимося, скільки грошей нам приніс кожен концепт.

Виручка від задач у динаміці

Наприклад, ми бачимо, що візуальні зміни стабільно приносять нам 2–3 % від загального revenue щокварталу. Суть у тому, що користувачі втомлюються бачити один і той самий пейвол день у день. Іноді потрібна невелика зміна дизайну — інший колір кнопки або нова форма бандлів і це може підвищити конверсію в покупку.

Графік «Візуальні зміни» — виручка від задач

4. Далі ми розраховуємо прибутковість концептів відносно кількості поінтів розробки, котрі витратили на задачі:

Формула: Виручка на 1 поінт розробки = Загальний заробіток від концепту / Загальна кількість поінтів, витрачених на концепт.

І ми бачимо, що за весь час роботи з монетизацією найкраще в нас перформлять задачі з концепту «Обмеження» та «Зміни умов». Ми робимо висновок, що з погляду розробки ці концепти для нас найрентабельніші й треба більше працювати над ними.

Виручка на кількість поінтів розробки

Але тут важливо не потрапити в пастку молодого аналітика — це дивитися лише на агреговані дані та не перевіряти їхню динаміку. Якщо, для початку, взяти дані лише за Q1 2025 року (пізніше глянемо усю динаміку), ми побачимо, що:

• концепт «Зміни умов» майже не дав результату;
• «Обмеження» опинилися на третьому місці за ефективністю;
• найкраще перформили концепти «Нові фічі» та «Зміни воронок».

Виручка на кількість поінтів Q1 2025 року

Якщо ж дивитися динаміку за 2024–2025 роки, ми бачимо, що «Обмеження» і «Зміни умов» у певний момент починають вигорати. Особливо це помітно на «Змінах умов» — тобто тих речах, які ми пропонуємо безпосередньо на пейволі.

Виручка/кількість поінтів на коефіцієнт (Обмеження, Зміни умов)

Спочатку, коли користувачу довго нічого не пропонували, навіть прості зміни давали відчутну цінність. Але з часом, коли команда запускає десятки прайс-тестів щокварталу, створює нові бандли, офери, варіації trial-періодів (3 дні, 7 днів, пів року тощо), ефективність кожного наступного тесту поступово знижується.

Очевидні й найсильніші рішення, як правило, перевіряються першими. Далі простір для креативу звужується. І на певному етапі, щоб отримати хоч якийсь приріст, доводиться просто збільшувати кількість пострілів, щоб отримати хоч якийсь вплив.

Тому дуже важливо дивитися на дані в динаміці та робити висновок, що потрібно трохи пригальмувати із воронками, які із часом вигорають: наприклад, робити не три, а один прайсовий тест на квартал, тестити не три дні trial period, а зовсім його прибирати тощо.

На основі цього підходу з концептами я кожного кварталу аналізую результати й готую для команди список із 10–15 ідей, як далі працювати з гіпотезами. Не всі вони виявляються ефективними, але цей підхід допомагає формувати продуктовий майндсет у команди й ефективніше рухатись далі.

6 інструментів для генерації гіпотез

Отже, ми з вами розібралися, як знаходити інсайти в даних і тепер починаємо шукати гіпотези, з якими ми будемо вриватись у наступний квартал. Ми робимо це за допомоги наступних інструментів.

1. Одним з інструментів, який ми використовуємо під час підготовки до нового кварталу, є Market Research. Що саме робимо:

• аналізуємо прямих конкурентів — які фічі вони запускають, як монетизують продукт, як повертають користувачів у застосунок, які пуші використовують тощо;
• досліджуємо непрямих конкурентів, які працюють у суміжних нішах, але розв’язують подібні задачі;
• і окремо дивимось на взагалі не конкурентів, але із сильними продуктами. Часто саме там знаходимо найбільше інсайтів, які можна адаптувати під наш контекст.

Коли я вперше вирішив подивитися апки з інших ніш, котрі ніяк не пов’язані з дейтингом, я зрозумів, що можу знайти там більше інсайтів, ніж у конкурентів. У дейтингу всі йдуть більш-менш однаковим шляхом: якщо якась фіча спрацювала в одного, за рік вона вже є в усіх. Це звужує простір для пошуку нових рішень.

Ще одне корисне джерело — публічні звіти компаній, які вийшли на IPO. Якщо конкурент публічний, щокварталу він публікує звіт для акціонерів, у якому розписує, які напрями розвиває, які фічі планує тестувати, які результати показали минулі тести, які задачі в пріоритеті на наступний період.

Певна кількість цих ідей вже буде відтестована на момент вашого ознайомлення зі звітом. Але ці звіти дають розуміння, що було в їхньому фокусі, на чому вони заробляють, як змінюється їхній підхід. І ви можете якісь із гіпотез (або їхні варіації) протестувати на своєму продукті.

2. Далі, щоб оцінити ефективність нових фіч або перевірити гіпотезу, ми шукаємо інсайти в наших даних за результатами A/B тестів, даних по наявних воронках та інших поведінкових метриках.

Ми шукаємо когорти, які конвертяться найкраще на наших воронках, пробуємо знайти кореляцію чи наслідковість в діях користувачів перед купівлею, і на основі цього чи іншого виводимо ідеї для майбутніх тестів. Або ж у нас вже є цікава гіпотеза, але ми сумніваємося щодо доцільності фічі — тоді перевіряємо її adoption, тобто, скільки користувачів реально почали користуватися новою функцією.

Або ще, для прикладу, — дивимося на хітмапи. З їхньою допомогою можна побачити, на які неклікабельні елементи користувачі намагаються тицяти. Ми в результаті можемо підставити туди, наприклад, кнопку, яка відкриває пейвол (це дуже грубий приклад), і таким чином підвищити конверсію в покупку.

3. Консультації зі світовими експертами. Наразі це один із найефективніших підходів, який активно використовують в appflame. Це дуже класна штука, тому що ви отримуєте знання від людей, які є топфахівцями у своїй ніші.

Ми в команді консультуємося з експертами, які працювали в Tinder, Bumble, Grindr, Duolingo і часто чуємо від них ті речі, які просто не існують в локальному контексті й це відкриває інший погляд на наш продукт.

4. User research. Кількісні опитування дають змогу зібрати статистику та зрозуміти загальну картину. Але часто їх недостатньо, щоб відчути, що насправді відбувається з користувачем у моменті взаємодії з продуктом.

Наприклад, користувач може тицяти на елемент інтерфейсу не тому, що хоче щось купити, а просто тому, що не розуміє, як закрити пейвол. Тому вам треба йти й говорити з користувачами напряму, слухати їхній досвід, емоції, заглиблюватися в контекст.

Інколи користувачі нам кажуть речі, про які ми навіть не замислювались. Наприклад, у нас був кейс з онлайн-фільтрами. Користувачі запитали: «Чому кнопка фільтрування по онлайну захована так далеко?». Ми вирішили винести її на перше місце й це збільшило конверсію у воронці на 15%.

Але треба памʼятати, що від користувачів завжди буде негативний фідбек і із цим нічого не зробиш. Ваше завдання — діставати з нього ідеї, які можуть покращити продукт.

Також варто враховувати, що user research краще працює для простих юзер-сценаріїв, як-от сортування списків або взаємодія з фільтрами. Для складних тем — наприклад, готовність платити — інсайти бувають менш очевидними й це теж нормально. В таких випадках завжди пам’ятайте, що істину або щось наближене до неї ви побачите тільки в даних, а не в словах користувачів.

5. Книжки, статті, лекції, курси, Reddit. Ці джерела дуже класно працюють, якщо ви знайдете свій підхід до навчання. Комусь легше сприймати інформацію з книжок, комусь — через коментарі в комʼюніті або інтенсиви.

Наприклад, якщо ви шукаєте глибше розуміння retention, подивіться курси на Reforge або Coursera. Так, не кожна хвилина вам окупиться, але нові ідеї та гіпотези для тестів ви отримаєте точно.

6. І найголовніша річ — internal deep thinking. Іноді ми занадто сильно віримо в те, що ми можемо знайти всі відповіді ззовні: в аналітиці, експертних консультаціях, рісьочах тощо. Але один із найцінніших інструментів — це власний досвід і вміння глибоко осмислити все, що ви вже знаєте про свій продукт.

Після досліджень, інтерв’ю й аналізу метрик ви все одно сідаєте й генеруєте ідеї на основі всього того, що ви розкопали, й пропускаєте їх через призму ваших продуктових умов та досвіду команди.

Мені, наприклад, дуже допомагає в такі моменти грати в ігри типу FIFA або Rematch, де не потрібно надто напружуватися. Іноді з однієї гри я виходжу з готовою гіпотезою.

Розкажу вам про кейс, коли Fortnite підказав мені гіпотезу. У цій грі є така штука, як Battle Pass — система винагород за час, проведений у грі. Я подумав: а чому б не використати цю ж механіку в дейтингу?

Фіча Battle Pass у Fortnight

Замість Battle Pass ми створили Love Pass і на 3-й, 6-й день поспіль користувачі отримували безкоштовний подарунок.

Фіча Love Pass у Taimi

Ми запустили дві ітерації цього тесту, обидві закрили в базу. Але сам підхід і логіка взаємодії стали мені в пригоді для генерації майбутніх ідей.

Сортування ідей через 4D Roadmapping

Щоб зрозуміти, які ідеї варто реалізовувати, я використовую підхід 4D Roadmapping (де D — це dimension, тобто «вимір»).

Він представлений у вигляді лінзи, котра розділяється на чотири простори:

1. стратегія — чи підтримує ідея вашу загальну продуктову стратегію?
2. візія — чи збігається вона з тим, яким ви бачите продукт у майбутньому?
3. користувач — чи вирішує ідея реальні болі й задачі ваших користувачів?
4. бізнес — чи покриває вона цілі бізнесу й чи впливає на ключові метрики?

4D Roadmapping

На різних етапах життя продукту вага кожного з «D» буде різною. Це нормально, але це важливо враховувати:

• якщо продукт ще не знайшов свій product-market fit, треба тримати фокус на користувачах і стратегії. Саме вони можуть підказати, чого не вистачає вашому продукту, щоб заплатити за ваш продукт або залишитися/повернутися в нього;
• якщо product-market fit уже є і ви скейлитесь, акцент зміщується на бізнес: вам треба добити вашу unit-економіку, треба звести баланс, фінансовий звіт і довести інвесторам, що ви платоспроможні й що ви можете самі себе окуповувати;
• на стабільному етапі важливо балансувати всі виміри, але особливу увагу варто приділяти стратегії (як досягти цілі) і візії (яким ви бачите фінальний вигляд продукту або проєкту).

Інфографіка Company lifecycle and lens objectives

Дуже часто в продуктових командах робляться неправильні акценти на ідеях, з котрими треба працювати або це робиться несвідомо. Наприклад:

• пріоритет дається лише тим задачам, що впливають на метрики, але при цьому команда забиває на користувацький досвід;
• або ж навпаки команда фокусується на користувацькому досвіді й забуває, що фіча не має жодного впливу на LTV чи retention (що нерідко буває головними цілями бізнесу);
• інколи команда навіть не має чіткого бачення, яким має бути продукт у фіналі й тому важко сказати, чи нова фіча рухає нас у правильному напрямку.

То ж перед тим, як запускати тест, потрібно проганяти ідею через 4D Roadmapping. Якщо хоча б одна з ідей у вас під сумнівом, не поспішайте її розробляти, а ліпше запитайте себе, чи справді варто вкладати в неї ресурси зараз?

Мій підхід для пріоритезації гіпотез

Ми з вами визначили, які ідеї будемо реалізовувати й тепер потрібно визначити їхні пріоритети. Раніше для пріоритезації гіпотез ми в команді використовували фреймворк RICE (Reach, Impact, Confidence, Effort — детальніше) і він нам не дуже зайшов, адже ми помітили похибку в цифрах щодо оцінки ефорту, потенційного прибутку, adoption rate. Точність усього була близько 70 %.

Тому я запропонував розбити ідеї за ступенем просмажки мʼяса, відповідно до очікуваного прибутку:

• well-done — найкраща задача, яка принесе найбільше грошей;
• а blue-rare — задачі з мінімальним очікуваним доходом.

Таблиця із прикладом пріоритезації задач — мʼясо

Згодом наш підхід еволюціонував і ми виділили чотири рівні потенційного доходу від задачі:

1. задачі, які можуть принести понад 1,5% виторгу;
2. задачі з потенціалом від 1% до 1,5%;
3. з потенціалом від 0.5% до 1%;
4. і задачі з потенціалом менше 0.5%.

У середніх двох категоріях ми ще додаємо ймовірність закриття задачі в тест:

• якщо ймовірність закриття в тест вище 60 %, для нас це «впевнені гроші»;
• якщо нижче — це вже «невпевнені гроші», тобто гіпотеза, яка менш ймовірно закриється в тест, але в цілому виглядає перспективно.

Таблиця із прикладом пріоритезації задач — гроші

Далі ми збираємо команду, обговорюємо кожну гіпотезу, голосуємо за них, визначаємо середнє значення очікуваного виторгу та розносимо задачі по відповідних категоріях.

Таблиця із прикладом пріоритезації задач — після голосування

Окремо в нас стоять задачі, які грошей безпосередньо не приносять, але їх треба робити. Наприклад, якщо в нас є старий пейвол, який не працює, його треба видалити/переробити, навіть якщо це не вплине на метрики. Такі задачі є для нас «боргом» — технічним, продуктовим або UX-боргом. Вони мають свій трек і ми їх враховуємо в плануванні, але вони не конкурують напряму із задачами, що приносять дохід.

Підсумовуючи — наш підхід пріоритезації ми визначили з досвіду, помилок і з розуміння, що простота в підходах дає набагато більше користі, ніж складні таблички. І я щиро раджу вам знайти свій спосіб.

Як ми формуємо роадмап із того, що нагенерували, напріоритезували та наінсайтили

Формування роадмапу — це наш фінальний етап. У Taimi ми робимо це у форматі кроскомандної сесії. Участь у ній беруть 8–9 людей: продакт-менеджери, продакт-аналітики, продакт-дизайнери, розробники та тестувальники.

Для продуктової частини команди участь обов’язкова, для розробників і QA — optional. Але з досвіду скажу: вони часто дуже глибоко розуміють продукт, тому ми завжди намагаємося мотивувати їх долучатися до планування.

Перед тим, як складати роадмап, треба розуміти структуру кварталу: з яких циклів або чекпоінтів він складається. Тому що ви не просто весь квартал без контексту реліз за релізом випускаєте задачі. У вас є дедлайни, є продуктові цілі на квартал, наприклад, заробити певну кількість грошей за квартал чи середню кількість грошей за тиждень тощо. Це все треба враховувати, коли ви формуєте роадмап.

Який roadmap в нас

Ми починаємо квартал із тестування найкращих і найдорожчих у розробці ідей, адже наша головна мета — збільшення загального прибутку квартал до кварталу. Тому гіпотези з високим потенціалом ми запускаємо на початку. Чим раніше вони почнуть працювати, тим довше будуть приносити користь.

На старті в нас є чіткий план із задачами:

• задачі для фаст-старту;
• задачі на другу третину кварталу;
• задачі на другу половину (можливо, вони взагалі не доживуть — їх можуть витіснити нові ідеї чи пріоритети).

Перший чекпоінт ми робимо на межі першої третини кварталу. Ви вже маєте дані по перших релізах: що зайшло користувачам, а що ні. Якщо результати слабкі, саме час переглянути роадмап, побрейнштормити ще ідеї, переварити нові інсайти й зробити невеликий поворот.

Другий чекпоінт — середина кварталу. Це останній шанс зробити розворот на 360°, якщо ви досі не змогли показати хороший traction (докази того, що задачі вистрелили або вистрелять).

Задачі останнього кварталу вже не встигнуть повпливати на метрику. Тому спокійно можна запускати фічі, які не мають прямого впливу на квартальні цілі. Основна мета цього релізу — це підготовка до наступного кварталу або впровадження менш важливих, але потрібних речей.

Важливо, що не кожен квартал вийде у вас ідеальним. Навіть найкраща підготовка не гарантує стабільного зростання. Тому регулярні чекпоінти критичні.

Висновок — впроваджуйте ті зміни в продукті, які здаються вам справді перспективними

Якщо ви бачите в продукті якусь прогалину чи ботлнек, ловіть себе на думці: «А що, як спробувати ось так?». Часто саме такі інтуїтивні ідеї можуть піти вам на користь. Але іноді ми легко їх відпускаємо, адже боїмося вийти із зони комфорту і, як наслідок, боїмося братися за складні й ресурсозатратні речі.

Друге — 80 % з того, що я вам розказав, цілком імовірно, не спрацює у вас так само, як у мене. Щось може краще спрацювати, ніж в моєму кейсі, щось може спрацювати гірше. Тому головне не сліпо копіювати підходи, а провести їх через власний досвід. Та й вам не треба впроваджувати все — тільки те, у що ви справді вірите й що резонує з вашими задачами.

Ви знаєте свій продукт краще за будь-який фреймворк. Ви маєте досвід і з ним можете вирішити: ось ця штука із просмажкою мʼяса якась фігня, зате 4D Roadmapping звучить логічно, спробую.

Ви можете навіть нічого не впроваджувати, але якщо пропустите мій досвід через свій майндсет — це точно колись вплине на прийняття рішення в вашій роботі.

Буду радий відповісти на ваші питання по статті та наших підходах у коментарях або у LinkedIn.