Dans les projets liés à la conception de produits et services, la priorisation est plus Art que Science

Il n’y a pas d’approche de priorisation foncièrement mauvaise ni systématiquement bonne mais il y a des incontournables.

Prioritization is More Art Than Science

http://www.cleverpm.com/2018/10/05/prioritization-is-more-art-than-science/ par The Clever PM

Un challenge très commun chez les managers de produit de tous niveaux d’expérience est de comprendre et mettre en œuvre une certaine forme de processus répétable autour de la priorisation.

Certaines personnes prennent une approche très légère, elles font des décisions basées sur leur propre expérience, données et conviction sur la direction du produit.  D’autres prennent une approche beaucoup plus rigoureuse, appliquant des scorecards et autres mesures « objectives » à travers une pléthore de différentes métriques potentielles.

Je dois ici vous dire qu’il n’y a rien de mauvais avec n’importe laquelle de ces approches, mais il m’est aussi apparu clairement au cours de mes années de  manager de produit qu’il n’y a aucune solution miracle pour vous assurer que vos décisions de priorisation seront bonnes plus souvent que mauvaises.

Trop compter sur des systèmes et des scores aboutit souvent seulement à un faux sentiment de sécurité que « le processus » était bon, quand en creusant vous constaterez que ces “scores objectifs” ne sont rien plus qu’un système avec lequel jouer.

Il y a cependant 3 choses dont je pense que chaque système de priorisation devrait tenir compte.  Aussi, sans plus de cérémonie, discutons valeur, difficulté et instinct

#1 – Prioriser c’est prendre en compte la valeur

Si nous pensons au problème racine que nous essayons de résoudre avec nos efforts de priorisation, ce devrait être que nous essayons de livrer la plus grande valeur possible, aussi rapidement que possible, en apportant des bénéfices à nos utilisateurs finaux et clients.  Si c’est votre but (et si ça ne l’est pas, honte à vous !), alors l’un des facteurs les plus importants à considérer dans vos efforts de priorisation est la valeur que cette chose apportera vraiment.

Apporter la plus grande valeur possible, aussi rapidement que possible à nos clients.

Certains lui donnent une valeur numérique, d’autres utilisent une valeur monétaire — quoique ce soit qui marche, tant que vous considérez combien de valeur vos efforts vont délivrer.  Cependant, baser vos décisions seulement sur la valeur marchande peut souvent aboutir à une dépriorisation de la dette technique et des investissements d’infrastructure. S’il vous plaît, pour l’amour de toute puissance supérieure en laquelle vous croyez, n’en soyez pas la victime.  Bien que la dette technique et l’infrastructure pourraient ne pas avoir la valeur évidente pour le client, échouer à investir le nécessaire dans celles-ci causera l’échec de votre produit à un certain point critique pour un certain client critique.  Si vous utilisez la valeur pour le client comme unique ou principale métrique, assurez-vous s’il vous plaît que vous avez un groupe de taches séparé pour le travail qui vous permet de rembourser votre dette technique et investir dans des améliorations d’infrastructure.  Ayez confiance en moi, vous respirerez beaucoup plus librement en sachant qu’il n’y a pas un certain item technique inconnu qui va causer un effondrement général au plus mauvais moment possible.

#2 – Prioriser c’est prendre en compte la difficulté

Alors que la valeur pour le client est importante, il est également important que nous comprenions la quantité de travail qui va entrer dans toute nouvelle fonctionnalité ou amélioration de notre produit.  Peu importe combien la valeur client est incroyablement élevée, si vous ne parviendrez jamais en réalité à compléter le travail à temps pour capitaliser sur cette opportunité.  Trop souvent, des managers de produit décident seuls de la difficulté de quelque chose sans impliquer quelqu’un côté développement, support, ou équipes de livraison : C’est une erreur de débutant que même les managers de produit avec plus de 10 années d’expérience font tout le temps (oui, je la fais aussi parfois).

Attention au mirage venu de la seule imagination du manager de produit sans réelle prise en compte de la faisabilité.Évaluer l’effort exigé pour ajouter une  fonctionnalité ou une capacité est plus précis quand réalisé en impliquant les gens qui feront effectivement le travail. Ils connaissent leurs capacités mieux que vous, ils connaissent la technologie mieux que vous, ils connaissent le code existant mieux que vous, etc.  Cela ne signifie pas que vous devez tout décomposer en tâches, ou même en histoires utilisateur mais cela veut dire que vous devez consulter vos équipes techniques pour avoir une meilleure idée de combien une fonctionnalité est « grande », ou combien de temps il leur faudrait pour la produire.  Quand nous devons évaluer la difficulté de résoudre un problème, assurons-nous que nous nous basons sur des experts et n’utilisons pas simplement nos propres opinions qui seront plus souvent fausses que correctes.

#3 – Prioriser c’est aussi suivre son instinct

Des données objectives et quantitatives sont des apports épatants dans tout processus de priorisation et plus de données vous pouvez obtenir, meilleures vont probablement être vos décisions.  Mais il y a aussi un aspect inexprimable à la priorisation qui fait de ce processus tout entier plus un art qu’une science.  Franchement, si tout ce qu’il fallait était des données objectives déposées dans un tableau qui donne un score alors vous n’auriez pas vraiment besoin de managers de produit pour mener vos efforts de priorisation.  Vous auriez un système basé sur l’Intelligence Artificielle qui considère vos idées, prend toute les données disponibles et vous dit exactement que faire et précisément quand le faire.  Heureusement pour ceux d’entre nous qui avons choisi le Management de Produit pour carrière, ce n’est pas le cas.

Il y aura toujours une partie d’analyse subjective quand on regarde les données et prend des décisions sur si vraiment la direction que nous indiquent  les données signifie réellement quelque chose dans le schéma d’ensemble.  J’ai travaillé dans des environnements où les décisions ont été prises par des résultats d’étude Six Sigma, des tableaux, un processus « objectif » de collecte de données et celles-ci ont poussé des fonctionnalités que personne ne voulait ni ne se souciait et en gaspillant des ressources techniques.  L’équipe de Management de Produit savait qu’il y avait de meilleures options, savait qu’il y avait d’autres données subjectives pour soutenir ces efforts, mais a été forcée de se taire et de “laisser marcher le système”.  Mais il n’a pas fonctionné, parce qu’il a ignoré l’expérience globale que de bons managers de produit apportent à la table.  Un bon manager de produit sait quand insérer l’instinct et l’expérience dans l’équation et changer ou réarranger des choix basés seulement sur des données « objectives ».

Sans instinct, sans le ressenti dans ses tripes, seuls les choix apparemment les plus sûrs seront adoptés et l’innovation jetée par la fenêtre.

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