Приоритизация экспериментов: как не утонуть в 40 «срочных» гипотезах

Приоритизация экспериментов: как не утонуть в 40 «срочных» гипотезах

Если в бэклоге всё важное, приоритета нет. Режьте гипотезы не по громкости автора, а по влиянию на метрику, скорости проверки и риску сломать воронку.

Фильтр до скоринга:
— какая метрика двигается: activation, retention, ARPU, CAC;
— где узкое место подтверждено данными;
— что считаем успехом до запуска;
— какой минимальный тест убьёт или подтвердит идею.

RICE хватает:
Reach — сколько пользователей затронем;
Impact — насколько может сдвинуть метрику;
Confidence — насколько верим в причинную связь;
Effort — сколько съест разработка, дизайн, аналитика и QA.

Правило: низкий Confidence не идёт в дорогую разработку. Сначала прототип, ручной обход, лендинг, fake door или CRM-тест. Покупайте знание дешевле, чем полноценный релиз.

Приоритизация — не таблица ради таблицы, а защита от красивых дорогих идей. Хороший бэклог отвечает на один вопрос: какой тест даст максимум обучения на единицу усилия.