Слышал ли про scoring

Scoring системы в Product Management

Что я знаю о scoring

Да, я работал со scoring системами на всех этапах карьеры. Это один из самых полезных инструментов для приоритизации и decision-making.

Основные frameworks, которые я использовал

1. RICE Scoring (Reach, Impact, Confidence, Effort)

Формула: (Reach × Impact × Confidence) / Effort

Мой пример:

• Проект A: User dashboard redesign

  • Reach: 10k пользователей (50% from 20k active)
  • Impact: 3 (medium — улучшит experience, но не ключевой metric)
  • Confidence: 80% (основано на user research)
  • Effort: 4 недели
  • RICE Score: (10k × 3 × 0.8) / 4 = 6,000

• Проект B: API performance optimization

  • Reach: 20k пользователей (100% будут влияние)
  • Impact: 4 (high — экономит 2 сек на каждый request)
  • Confidence: 90% (известна точная проблема)
  • Effort: 6 недель
  • RICE Score: (20k × 4 × 0.9) / 6 = 12,000

Вывод: B имеет выше score, выбирается первым.

Когда использую:

• Приоритизация feature requests
• Выбор между компетирующими инициативами
• Обоснование decision перед stakeholders

Минусы:

• Числа часто pulled from the air (Reach = 50% это угадывание?)
• Не учитывает стратегию и долгосрочное видение
• Может привести к тому, что мы делаем много маленьких improvements вместо одного большого shift

2. Weighted Scoring (Custom frameworks)

Пример из реального опыта: Когда выбирали, в какую новую вертикаль идти (3 варианта):

Выбрали: Опция A

Преимущество: Прозрачность. Каждый stakeholder понимает, почему одно выше другого.

Как это помогло: Убедил sales, что Опция B (их предпочтение) не лучший выбор, потому что competitive advantage слабее.

3. MoSCoW (Must have, Should have, Could have, Won't have)

Я использую для scope управления внутри одного проекта.

Пример: Новый reporting dashboard

• Must: экспорт в PDF, базовые фильтры, real-time data
• Should: кастомные alerts, sharing между командами
• Could: AI-powered insights, branded reports
• Won't: mobile app, integrations (не в этом release)

Результат: Понимание, что реально fit в 6 недель без scope creep.

4. Value vs Effort Matrix (2x2 grid)

Визуальный подход:

Высокая ценность, низкий effort → Quick wins (делай первым!)
Высокая ценность, высокий effort → Major projects (планируй заранее)
Низкая ценность, низкий effort → Nice to have (делай если есть время)
Низкая ценность, высокий effort → Avoid (не трать время)

Использование: Быстрая визуализация всего roadmap'а на одном слайде. Обычно кварталь влезает в 12-15 инициатив.

5. OKR-aligned Scoring

Самый sophisticated подход, который я использую.

Пример: компания имеет OKR

• O: Increase customer lifetime value
• KR1: Reduce churn from 5% to 3% MoM
• KR2: Increase ARPU by 20%

Тогда каждый project scorer'ится по:

1. Impact на OKR: Напрямую ли project влияет на KR? Насколько?
2. Confidence: На основе чего мы верим, что это сработает?
3. Cost: Как это соотносится с текущими ресурсами?

Пример:

• Проект A (Churn reduction experiment): Align = 100%, Impact = High, Cost = 3 weeks → Score = High priority
• Проект B (Nice UI improvement): Align = 30%, Impact = Low, Cost = 4 weeks → Score = Low priority

Преимущество: Все понимают, почему мы делаем то, что делаем.

6. Kano Model (иногда использую)

Для понимания feature категорий:

• Performance needs: Больше = лучше (например, скорость)
• Basic needs: Нужна, иначе customers уходят (например, reliability)
• Delighters: Unexpected = wow moment (например, easter eggs, smart UX)

Когда использую: Когда нужно выбрать, в какой category инвестировать. Например, перед product redesign.

7. ICE Scoring (простая версия RICE)

Формула: (Impact × Confidence × Ease) / 10

Использовал в стартапе, когда был еще более limited на resources.

Мой личный подход к scoring

1. Зависит от контекста:

   • Ранний стартап: быстро, qualitative (MoSCoW + Value vs Effort)
   • Growth stage: количественнее (RICE)
   • Mature: стратегический alignment (OKR-based)

2. Всегда валидирую с данными:

   • Не беру Reach и Impact числа из воздуха
   • Использую: customer interviews, analytics data, sales feedback
   • Если нет данных, честно говорю: "We are guessing"

3. Scoring это не decision, это input:

   • Высокий score не значит, что автоматически делаем
   • Нужно также думать о: strategy, team capacity, long-term vision
   • Иногда выбираю low-score project, если он стратегически важен

4. Регулярно пересчитываю:

   • Quarterly ревью scores: что изменилось, какие assumptions неправильные
   • Adjust на основе learnings

Когда я против scoring

1. Если используется как инструмент политики: "My feature has higher score так что делаем мой"
2. Если числа fake: Reach = 50,000 это pulling from the air
3. Если игнорируем стратегию: "Score высокий но это contradicts our mission"
4. Если замораживает innovation: Все крупные bets имеют low score в начале

Итоговый совет

Scoring system — это инструмент для transparency и structured thinking, не для автоматизации решений. Лучший PM знает, когда верить скорам, а когда overruled их для большей картины.

Мой рецепт успеха:

• Используй scoring для 80% решений
• Для remaining 20% (strategic bets, innovation) — слушай инстинкт и долгосрочное видение
• Всегда объясняй reasoning, даже если overrule score