Когда мы начали автоматизировать бэклог продукта в Jira, оказалось, что точка боли не в «ручной перетаскивалке задач», а в разрыве между информацией в голове у продактов и ИТ команды. Продакт ощущает и знает реальность рынка и у него есть жёсткая связь с тем, что мы планируем делать. ИТ команде же часто были видны только разрозненные тикеты. Конечная ценность не всегда была прозрачна - у нас сложные аналитические продукты с матмоделями.

Мы перестроили систему продуктового бэклога вокруг данных.

Во‑первых, настроили автоматизированную загрузку внешних сигналов: изменения законодательства, новости по ключевым клиентам, показатели рынка. Эти данные регулярно подтягивались и связывались конкретными продуктами и степенью влияния на них = на бэклог.

Во‑вторых, связали задачи с OKR технически, а не декларативно. У каждой крупной инициативы появился объект‑OKR, а у задач — поле, показывающее, какой цели они служат (как KR). Это помогает ключевым задачам занимать приоритетные места в очереди на решение.

В‑третьих, дополнили картину данными о востребованности продукта, рынке.

На все эти данные мы настроили WSJF‑оценку, автоматизировав выставление приоритетов. Как результат бэклог это не очередь задач. Теперь это живая непредвзятая модель. Рынок, стратегия и команда встречаются в одной точке: — рынок даёт сигналы, — OKR задают рамку, — автоматизированные правила приоритезации помогают принимать решения быстрее и честнее.

В результате обсуждения на планировании сменились с «кто успел убедить» на «что говорят данные и какую цель мы сейчас выбираем усиливать».

#productmanagement #backlog #jira #ИИ #данные #OKR #WSJF #продуктоваяаналитика