Приоритизация обратной связи через Impact-Effort матрицу

Систематизация запросов пользователей требует оценки двух параметров: влияния на ключевую метрику (Impact) и трудозатрат (Effort). Impact оценивается через личный опыт, претотайпинг или рыночные бенчмарки — например, чекаут без регистрации может вернуть четверть отмененных заказов. После оценки обоих параметров фичи размещаются в матрице 2x2 и берутся в работу по приоритету: сначала Quick Wins (низкие усилия, высокий эффект), затем Big Bets (высокие усилия и эффект), а идеи с низким влиянием и высокими усилиями отбрасываются. Этот подход должен быть согласован с CEO и быть частью стратегии продукта.

Связи

• 20240215_2224 Отсечение low impact - high effort задач — Конкретное применение квадранта Impact-Effort матрицы с практическим примером отказа
• 20250710_2033 Функциональная зашоренность блокирует возможности — Противоположный риск приоритизации: фокус на метриках может закрыть нестандартные возможности
• 20240316_2387 Разрушительная эмпатия в менеджменте — Схожая дисциплина отказа: отбрасывать задачи так же важно, как давать жёсткий фидбек
• 20240220_2251 Адаптация пользователя к ограничениям LLM — Path dependence релевантна для приоритизации: ранние решения формируют будущие возможности продукта

---

Источник: Telegram, 2024-02-15