- Все статьи цикла:
- PoDPR или зачем нам ещё одна формула приоритизации (вы здесь)
- PoDPR как расширяемая основа
- PoDPR: логика, расчёт и антипаттерны
- Примеры приоритизации с PoDPR (coming soon)
- Конфигуратор PoDPR (coming soon)
- Безболезненное внедрение PoDPR (coming soon)
Все любят формулы. Они дают иллюзию контроля: поменял значение-другое в таблице и вот уже состав релизов как на ладони. Можно обосновать их перед руководством и инвесторами, можно повысить боевой дух команды. Однако на практике наши формулы часто отдают вкусовщиной и практически никак не учитывают риски.
В этой статье я расскажу о новом подходе к приоритизации. Это вовсе не значит, что я буду ругать остальные, напротив. Я покажу, как их можно усилить.
У любой методологии есть преимущества и недостатки. Любая из них начинает вредить, если её возвести в культ. И как же легко это сделать, когда речь заходит о приоритетах. Каждый тянет одеяло на свои инициативы, завышая impact, занижая effort и ловко манипулируя confidence. В итоге мы спорим не о проблемах пользователей и ценности для бизнеса, а о десятых долях в табличке.
1. Что такое PoDPR и почему это хорошо
Приоритизация — это не только про «что важнее», это и про «что безопаснее и быстрее проверить». Метод Pain over Difficulty × Probability × Reversibility (PoDPR) рождён именно из этого принципа. Он прост в вычислении, прозрачен команде и, главное, легко расширяется под любой контекст.
По сути, PoDPR фокусируется на трёх ответах: где больно, насколько высок шанс попасть и легко ли будет откатиться. В такой конфигурации мы перестаём романтизировать идеальные таблички и существенно снижаем возможности к манипуляциям. Мы начинаем идти к эффекту по самым коротким и безопасным траекториям.
PoDPR — это произведение независимых факторов, каждый из которых отвечает за ключевой риск приоритизации:
- PoD, Pain over Difficulty — отношение боли к трудности. Боль — это выраженность проблемы для пользователя/бизнеса. Трудность — стоимость реализации. Чем больнее и проще исправить, тем выше PoD.
- Probability (вероятность эффекта) — насколько вероятно, что изменение даст целевой результат. Это не вера и не «чую, взлетит», а сжатая оценка из данных, экспериментов и обратной связи.
- Reversibility (обратимость) — насколько легко откатить решение при провале. Чем выше обратимость, тем меньше организационный страх и тем смелее можно проверять гипотезы.
PoDPR оптимизирует не «красивый роадмап», а скорость безопасной проверки гипотез — реальный цикл продуктового развития. Формула прямо наказывает дорогостоящие, слабообратимые и плохо подтверждённые затеи. И наоборот, поднимает наверх дешёвые, обратимые и подтверждённые шаги, снимающие реальную боль.
В следующих статьях мы подробно разберём то, как рассчитывается каждый из показателей и что нужно делать, чтобы избежать субъективности и манипуляций. А пока давайте поговорим о других подходах и том, как PoDPR может сделать их лучше.
2. Немного про классические подходы и как им помогает PoDPR
Как я уже говорил, у меня нет задачи принизить значимость других методологий. Я буду честно говорить об их плюсах и минусах. Какие-то аспекты придётся упростить, так как эта статья не претендует на полное раскрытие каждого подхода. Везде будут ссылки, почитаете сами.
Ну и, разумеется, всё это лишь мнение автора, вы имеете полное право с ним не соглашаться.
2.1. MoSCoW (Must, Should, Could, Won’t)
Самый наивный, наверное, подход из всех. Я бы вообще не называл его отдельной методологией. Это просто способ оформить уже проведённую работу по расстановке приоритетов. Категории здесь — всего лишь ярлыки, а не метрики. В тот же Must часто пихаются не взвешенные решения, а «всё, что я хочу» (привет, HiPPO). Я сам однажды видел, как в Must попали одновременно критический баг в регистрации и декоративный дашборд для одного из директоров. Формально оба «обязательные», но реальная боль и уровень риска несопоставимы.
Тем не менее, MoSCoW предоставляет понятную и управляемую коммуникацию требований. Это компактный язык для общения с бизнесом, он помогает легко управлять ожиданиями.
Как дружить с PoDPR
Заменить ярлыки измеряемой логикой. Задачи с высокими PoD и Probability даже при средней Reversibility однозначно полетят в Must. PoDPR покажет, какие «Must» нужно сделать обратимыми, прежде чем запускать в проектирование и разработку.
С другой стороны, если вы привыкли к MoSCoW, то можно использовать его как верхнеуровневую рамку, а внутри каждой категории упорядочивать задачи по PoDPR. Получается понятное обоснование бизнесу: «вот почему именно эта фича в Must выше».
2.2. RICE и ICE
RICE (Reach × Impact × Confidence ÷ Effort) и ICE (Impact × Confidence × Ease) — два разных, но очень схожих подхода к приоритизации. Прозрачная логика расчёта, понятная даже вне продуктовой команды; возможность связать эффект с масштабом охвата в RICE или лёгкость реализации с влиянием в ICE — это ли не идеал? И да, и нет. Вот несколько потенциальных проблем:
- Impact легко завысить, особенно без проверяемых источников.
- Reach часто строится исключительно на прогнозных данных.
- Единый Confidence в RICE применяют и к Reach, и к Impact, хотя часто эти оценки делают разные люди на основании разных источников.
- Ease из ICE порой подменяет собой реальную сложность: команда оценивает «кажется, быстро», игнорируя зависимости, тестирование, релизные окна, безопасность, интеграции.
При этом одно из преимуществ RICE и ICE в том, что они весьма адаптивны. И вы, имея голову со здравым смыслом внутри, можете легко построить на основе любого из них свой собственный фреймворк.
Как дружить с PoDPR
В RICE можно ввести Probability как сторожевой показатель, где оценка «попадания» всегда должна подтверждаться данными или экспериментами. Нет данных — меньше оценка, ниже итоговый балл. Reversibility отлично справится в качестве измерения риска: легко обратимые решения автоматически будут увеличивать общий балл.
ICE из-за своей простоты может остаться черновым сортировщиком для быстрых идей. Шорт-лист по ICE отправляется в PoDPR, который вычищает манипуляции и поднимает вверх те задачи, которые быстрее, обратимее, и бьют по реальной боли.
2.3. Kano Model
Одна из популярных в дизайн-среде моделей. Помогает понять, какого типа ценность создаёт фича: обязательную (Must-be), важную (Performance), интересную (Attractive) или безразличную (Indifferent). Отлично подходит для приоритизации на основе пользовательских потребностей, но ничего не говорит о последовательности разработки и внедрения. Модель описывает форму ценности, но не учитывает вероятность успеха, стоимость и риск ошибок. Кроме того, опросы по Кано легко исказить выборкой и кривыми формулировками.
Как дружить с PoDPR
Через Probability и Reversibility решаем, какие Delighters можно безопасно протестировать как эксперимент, не откусывая ресурс у базовых задач. Вероятность «попадания» и обратимость легко укажут, какие вау-фичи не заслуживают высокого приоритета.
Или как с ICE: сначала используем Kano, чтобы классифицировать инициативы внутри команд. А потом считаем PoDPR внутри каждой категории и не даём Delighters перепрыгнуть через Must-be и Performance — и делаем это обоснованно.
2.4. WSJF (Weighted Shortest Job First)
Подход, получивший широкое применение в фреймворке SAFe (Scaled Agile Framework). WSJF заточен под портфельный уровень, он учитывает стоимость задержки и размеры задачи, помогает выстраивать рациональный порядок для крупных эпиков.
WSJF отлично подходит для больших объёмов, но тяжеловесен для discovery — ради быстрой проверки гипотез бессмысленно заводить такой комбайн. Местами метод сложен и абстрактен, а Business Value, Time Criticality и Risk Reduction часто оцениваются «по ощущениям руководства». При этом WSJF единственный из всех учитывает риски в своей формуле, хотя ключевой фокус подхода и не на них.
Как дружить с PoDPR
С помощью Reversibility можно выделить «одноходовые» монолиты и определить, дробим ли их на обратимые шаги или выносим в отдельный контур архитектурного решения, не конкурируя с мелкими гипотезами.
WSJF используем для отбора крупных эпиков на квартал/год. PoDPR — для того, чтобы эти эпики и сопутствующие гипотезы нарезать на последовательность быстрых, обратимых, проверяемых шагов внутри итераций.
2.5. Value vs Effort Matrix
Максимально простая и визуальная, эта матрица интуитивно понятна даже тем, кто далёк от аналитики. Легко объяснить бизнесу и стейкхолдерам, почему часть задач стоит отложить, а часть можно сделать быстро и прямо сейчас. Отлично подходит для стартового ранжирования и вовлечения не‑продуктовых участников в обсуждение приоритетов.
При этом простота подхода — его же проблема. Из-за двумерности невозможно просчитать риски, нет учёта качества данных. А быстрые победы очень часто хоронят под собой серьёзные улучшения.
Как дружить с PoDPR
Матрица остаётся удобным фасадом для диалога со стейкхолдерами. Внутри квадрантов сортируем фичи по PoDPR и объясняем выбор не вкусовщиной, а вполне конкретной формулой. Если расчёт PoDPR говорит, что мы ошиблись в размещении фичи на матрице, делаем шаг назад и перетаскиваем фичу в нужное место.
2.6. User Story Mapping
User Story Mapping фокусируется на пользовательских историях и сценариях, помогает определить состав MVP и понять, какие части критичны для пользователя. Отлично работает для планирования релизов и итераций, но с перекосом в пользовательскую ценность. Бизнес здесь учитывается, но он, обычно, вторичен. А о технической реализации вообще вспоминают в последнюю очередь.
USM не показывает, какие сценарии приоритетнее тестировать первыми, не учитывает вероятность эффекта и обратимость изменений: можно быстро построить красивую карту, не понимая при этом, с чего безопаснее начать.
Как дружить с PoDPR
User Story Mapping формирует сценарии и даже предварительные планы релизов. Тогда как PoDPR помогает упорядочить их по критерию «что проверить первым»: вверх поднимаются задачи, в которых боль максимальна, вероятность подтверждена, а обратимость высокая.
2.7. Impact Mapping
Impact Mapping строит связь между целями, участниками, их действиями и результатами. Он помогает команде видеть стратегический контекст: не просто «какую фичу сделать», а «зачем и кому это поможет». IM часто используется в discovery и планировании крупных инициатив, чтобы показать цепочку «почему → кто → что → как».
Подход хорош в своих задачах, но он не даёт численного приоритета между ветками карты, все воздействия выглядят одинаково значимыми. Кроме того, IM не показывает вероятность эффекта и риск. Даже слабая гипотеза может выглядеть серьёзной, если «правильно» встроена в карту.
Как дружить с PoDPR
Impact Mapping остаётся инструментом стратегического видения, а PoDPR — механизмом навигации внутри карты. Сначала рисуем дерево воздействий, потом считаем PoDPR для каждого узла — и получаем последовательность безопасных проверок.
Это подход к приоритизации во имя здравого смысла. И против таблиц с весами, взятыми с потолка.
3. Итог
PoDPR — метод приоритизации, который поощряет проверять гипотезы там, где боль реальна, вероятность подтверждена, а обратимость высока. Он прост, прозрачен и расширяем. Более того, правильное расширение не ломает формулу, а лишь уточняет её под реальные контексты продукта — и об этом будет следующая статья.
- Все статьи цикла:
- PoDPR или зачем нам ещё одна формула приоритизации (вы здесь)
- PoDPR как расширяемая основа
- PoDPR: логика, расчёт и антипаттерны
- Примеры приоритизации с PoDPR (coming soon)
- Конфигуратор PoDPR (coming soon)
- Безболезненное внедрение PoDPR (coming soon)
