Однажды автор столкнулся с зашкаливающим объёмом неопределенности и сложности структуры в системе, которую предстояло развивать с помощью продуктового подхода. Тогда я исполнял обязаности менеджера продукта в интернет-сервисе мелкооптовой продажи автозапчастей. Бизнес состоял из двух логистических (сортировка и транспортировка) и информационно-технологической компаний. На электронных витринах встречались несколько видов целевой аудитории, и действовали одновременно несколько бизнес-моделей, порой конфликтующих друг с другом с точки зрения интересов разной целевой аудитории. Для удобства организации работы развивающиеся части бизнеса поделили на отдельные подпродукты. Системы приоритезации работ по развитию были организованы внутри каждого отдельного подпродукта. Общего бэклога, отвечающего за целостное видение, не существовало. Важно было не свалиться в локальную оптимизацию, максимизируя одну из метрик. Важно было найти способ как нескольким командам не потерять большую цель по пути локальных улучшений и удостовериться, что все они ведут к ней, а не в противоположную сторону.

Мне придётся уделить немного времени тому почему работает научных подход и логика в частности. Это важно сделать, чтобы даже у неподготовленного читателя сложилось понимание о том, каковы корни методологии, и почему она работоспособна. Если уважаемым читателям не нужно «продавать» добродетель рациональности, они смело могут переходить к описанию сути метода.

В 1958 году в «Логико-философском трактате» Львом Витгештейном был сформулирован принцип, по которому текст, при должном строгом к нему отношении, становится инструментом для точного описания мира. Текст по Витгештейну создаёт зеркальную пару с миром. Другими словами закономерность, если она существует в действительности, может быть отражена в языковой конструкции. Язык становится средством конструирования моделей мира.

Например, фраза «разница в давлении вызывает ветер, ветер колышет деревья» отражает реальные процессы, происходящие в действительности. При этом мы можем расшифровать понятие ветра и уточнить им нашу тектовую формулу: «ветер — это движение воздушных масс в определенном направлении с определенной скоростью». Мы можем двигаться вглубь сколько понадобится, пока не уточним всё, что кажется неочевидным. В наших силах усложнять модель, углубляться в неё или оставаться на поверхности. Однако важно одно обстоятельство. Мы должны следить за тем, чтобы создаваемые конструкции были адекватными, то есть отражали действительность с наименьшим расхождением. Некоторый зазор между реальностью и описывающей её моделью всегда останется, потому что язык, в котором мы описываем мир — всегда неидеальное средство описания. Язык будет описывать мир с той или иной степенью точности. Одни языки подходят лучше других в описании разных аспектов жизни и мироустройства.

Но зачем нам модели мира в тексте? В основном они нужны для того, чтобы представлять как устроено и работает то, что уже существует, но более важен этот язык для создания новых искусственных систем, которые должны соединяться с уже имеющимися в мире системами. Все эти системы должны быть мастерски согласоваными, чтобы не конфликтовать, а существовать и продолжать развиваться гармонично. Например, техническая система, организующая оказание услуг населению независимыми специалистами, должна учитывать то как работают человеческие сообщества, как создаётся и поддерживается доверие между людьми, как люди бывают коварны и, конечно, особенности деятельностей, услуги в которых оказываются системой. Кроме этого, весь этот комплекс работает на базе существующих технологий, особенности которых будут ограничивающим каркасом для создания новой системы.

Вернувшись к нашему простому примеру с ветром, мы можем добавить наблюдение вида «в данной местности ветры особенно сильны в феврале и апреле» и получим конструкцию для прогнозирования возможности некоторой деятельности. Если мы знаем, что ветры сильны в этих местах, то оказавшись в ситуации необходимости возведения там шатров, мы получим формулировку возможного риска разрушения конструкций. И если мы хотим оценить шанс успешности нашего предприятия, мы спросим «насколько сильны ветры?» и далее, получив ответ: «каковая должна быть несущая способность конструкции при такой-то ветровой нагрузки?». Таким образом, с точными текстовыми моделями мы получаем инструмент для прогнозирования будущего.

Кому-то может показаться, что тщательно формулируемые фразы похожи на заклинания. Может казаться, чудно́, что от фразы зависит, то как работает действительность. Но всё устроено ровно наоборот. Текстовые конструкции строго сформулированные и адекватно уложенные во взаимосвязи причин и следствий отражают закономерности из действительности.
Итак, чтобы подытожить, соберем цепочку из текстовых конструкцию о сказанном выше.

Итак, мы намереваемся создать новую систему, которая будет прилажена к миру настолько, что не будет отторжена, а в идеале будет процветать. До её запуска неплохо было бы как-то представить её в контуре ближайших систем и сред. В этом нам помогают гипотезы и эксперименты — артефакты научного подхода.

Гипотеза — это текстовое утверждение в виде логической цепочки, моделирующее какую-то имеющуюся или будущую закономерность в действительности, которую следует проверить. Например:

Если внимательно посмотреть на формат гипотезы выше, то у неё есть трехчастный каркас: если X то Y, потому что R. Или немного иначе: если X, то R, а значит Y. Часть с R нужна для того, чтобы восстановить причино-следственные связи. В добротных размышлениях таких цепочек между X и Y может быть множество. Они помогают более тщательно выстроить и проверить взаимосвязи в модели.

Сформировав гипотезу, вы обращаетесь к другой части научного подхода — эксперименту. В большинстве практических ситуаций невозможно или бесконечно трудно точно доказать, что одно явление повлияло на другое. Поэтому для выявления взаимосвязей используют метод индукции. Согласно ему мы принимаем на веру существование такой взаимосвязи, которая постоянно подтверждется в массе экспериментов. Читатель возмутится, выше говорилось о рациональности, почему же вдруг появилось такое понятие как вера. Достаточно привести пример с цветом лебедей, которых во всём мире до открытия Австралии встречали только с белым окрасом. Так была установлена чёткая связь между сущностью «лебедь» и множеством значений её признака «цвет». Если лебедь, то только белый. Но впоследствии были открыты чёрные лебеди. Знание изменилось. Прежняя модель была отвергнута и заменена новой. Поэтому, строго говоря, в индуктивном подходе никакого количества экспериментов не будет хватать для окончательного выявления взаимосвязи. Вместо этого пытаются опровергнуть достаточным количеством экспериментов обратное утверждение. Так проще и быстрее двигаться в добыче знаний.

Про выявленные таким образом взаимосвязи говорят, что они имеют верятностную природу. То есть всегда есть шанс встретить редких представителей, которые разрушат прежнюю структуру знаний, но пока это наиболее адекватное приближение.

Но вернёмся к структуре гипотезы. Ниже приведён обобщенный каркас для продуктовой гипотезы, который я использую сам:

Чтобы понять хороша ваша гипотезы или нет, достаточно проверить строгость утверждения и наличие структуры, по которой вы будете принимать или отвергать знание в эксперименте. Вот как П. Г. Щедровицкий пишет про критерии пригодности гипотезы: «Не стоит в рефлексии рассчитывать, что ваша исходная гипотеза имеет („сразу“ — примечание автора статьи) хоть какое-то отношение к реальности, но она должна быть, и она должна быть достаточно артикулирована, чтобы вы потом могли подвергнуть ее критике и изменить. Карл Поппер, австрийский и британский философ и социолог, выражает ту же самую мысль в своем определении знания: знание — это то, от чего мы отказываемся, то, что фальсифицируется, то есть имеет такую структуру, в которой присутствует то, от чего мы отказываемся и то, что сохраняем. Если такой структуры нет, то это не гипотеза».

В цитате выше прозвучал главный принцип научного подхода, по которому ничего нельзя экспериментально доказать, но можно опровергнуть. Согласно этому мы получаем новое знание через попытки отрицания гипотез. Если нам не удалось после многократных экспериментов отвергнуть гипотезу, значит она становится частью нового знания. Однако для отвергания нужно достаточно много экспериментов. За количество экспериментов для заданной строгости отвечает критерий статистической значимости, если вы пользуетесь методами математической статистики в проверке гипотез, он не даст вам раньше времени принять гипотезу.

Вместе с тем есть одна опасность применения научного метода в современном продуктовом подходе. Изначально научный подход был открыт для описания фундаментальный закономерностей мира таких как законы электромагнетизма и гидродинамики. Подобные закономерности не изменяются на протяжении миллионов лет в отличие от закономерностей в человеческих сообществах, и поэтому применять научный подход здесь следует с пониманием, что как стабильное отсутствие в эксперименте связи так и стабильное его наличие может отражать временные явления. Рынок может измениться, и закономерности «поплывут».

Как мы видим из структуры выше, каждая из гипотез имеет цепочку из двух-трёх утверждений, связанных логикой причин и следствий. Гипотезы в формулировках как приведено выше удобны тем, что они могут изолированно использоваться друг от друга. Например, команда может взять в работу две отдельных важных, но не несвязанных с собой гипотезы, а может разделить работу над ними между двумя разными командами.
Вместе с тем, гипотезы могут зацепляться друг за друга связями между тезисом-причиной и тезисом-следствием и создавать тем самым как более длинные цепочки так и ветвления. Цепочки в свою очередь можно состыковывать друг с другом, получая ветви дерева.

Существует уже несколько инструментов, упорядочивающие мышление о текущих проблемных ситуациях на основе логических цепочек, складываемых в деревья. Для примера в Теории решения изобретельских задач (ТРИЗ) это причинно-следственный анализ (ПСА), а в ТОС — дерево текущей реальности. Методы похожи тем, что помогают «разматывать» текущую проблемную ситуацию, путём спрашивания «Почему» на каждом из звеньев. Начинают с записи текстового утверждения, отражающего наблюдаемое нежелательное явление. С каждым новым ответом на вопрос «почему» исследователь погружается всё глубже от следствий к причинам, соединяя звенья.

С помощью цепи из причинно-следственных связей можно не только анализировать имеющуюся ситуцию, но и синтезировать логические связи для будущей ситуации. Например, в ТОС существует инструмент Дерево будущей реальности, где за счёт звеньев-инъекций, вносящих изменения в дерево текущей реальности, можно создавать модель взамосвязей будущей системы.

Имея модель взаимосвязей в будущей систем, становится доступным принимать осмысленные решения о том как усилить или ослабить выборочные из звеньев, чтобы усилить отдельный или группу показателей в системе.

Суть метода в создании и использовании для принятия решений логической диаграммы, отражающей структуру будущей реальности продукта. Структура эта изначально строится так, что все вкладываемые в дерево инициативы будут улучшать продукт. Чем большая строгость будет соблюдена при составлении дерева, тем меньше окажется зазор между моделью и реальностью.

Вот набор тезисов, на основе которого строится дерево гипотез.

Построенное таким образом дерево даёт целостный план инициатив и их связей с коммерческими целями в корне дерева. Процесс построения дерева, кроме получения модели, дарит его участникам возросшую интуицию взаимосвязей в развиваемом продукте из-за тщательного и вдумчивого прописывания адекватных связей и отбрасывания заблуждений.

Я выделяю несколько принципиальных фаз в работе с деревом:

Разберём ниже каждую фазу.

Здесь нам потребуется установить какие потоки ценности существуют в бизнесе, и как они увязаны друг с другом. Для такого анализа больше подходит формат схем или визуализации связей потоков в виде графа. В идеале сразу оцифровывать и ширину каналов (русел, в которых течет вещество потока) и текущую скорость потоков. Без этих данных будет трудно на этапе принятия решений.

Для примера на картинке ниже показаны структура потоков действий потребителей через несколько экранных форм типичного e-com'а автозапчастей. Рассмотрен сценарий от проверки наличия товаров к поисковым запросам, просмотру вариантов поставки и добавлению товара в корзину. Рассмотрены важные для анализа срезы, например, какая запчасть рассматривалась: искомая или заменитель; когда она была в наличии: сегодня или завтра; привозили ли её сторонние поставщики или справлялись собственные склады; добавили ли её в итоге в корзину. Все величины измерены, что дало возможность для визуализации и первичного анализа.

На момент составления схемы может не быть точной численной информации о потоках, но это не должно останавливать. Главное, что у вас должно быть, это понимание как всё происходит, откуда и куда текут основные ценности. К примеру, ниже показана принципиальная схема для интернет-маркетплейса по торговли запчастями. В «котёл» подбора вариантов и принятия решения попадают потоки потребителей и поток предложений от поставщиков и продавцов. На каждый из каналов, приводящий часть потока, можно воздействовать. Наша задача на этом этапе вычленить каналы и записать их в словесные формулировки дерева.

Вот пример записи корня дерева и его первых мощных ветвей на примере схемы выше.

Эту запись следует читать так: «Действующий операционный бизнес максимизирует выгоду тогда, когда все ниже перечисленные условия одновременно (логическое „И“) выполняются, а именно: организован сбор товарного предложения, организован информационный доступ потребителей, …».

Как несложно заметить, пока эти текстовые формулировки описывают мероприятия по организации базовых частей бизнеса. Начиная с некоторого момента, просто организовать что-то будет недостаточным, и придётся перейти к формулировкам оптимизационным. Например, сейчас в этой связке нет требований к тому как организована работа с приёмом возвратов товаров от потребителей. В будущем мы можем заложить требования к их минимизации и искать соответствующие решения.

Рассмотрим ещё один пример. В нём раскрыто как могло бы выглядеть дерево гипотез для предприятия летнего киоска с мороженным. Добавлено несколько ветвей. Пример взят как учебный.

Генерацию дерева лучше делать всей продуктовой командой, чтобы все «схватили» и унесли с собой понимание того как устроена отсраиваемая часть бизнеса. Встречи по генерации лучше провести без больших пауз между ними, чтобы участники не растеряли контекст. Каждую из встреч лучше ограничить полутора часами, по возможности сделав один перерыв внутри этого блока. Нагрузка на мозг при построении логических схем высока, лучше организовать работу так, чтобы когнитивный ресурс тратился бережно.

Следующая фаза работы с деревом растянута по всему времени роста продукта. Мы обращаемся к процессам этой фазы время от времени, каждый раз когда требуется приземлить в дерево новую гипотезу. Основными процессами здесь являются добавление гипотезы и верификация её встройки в дерево.

Добавление гипотезы
Гипотезы улучшений в дерево записывают в виде утверждений в настоящем времени как будто это уже свершившийся факт. Все утверждения формулируют в формате «мама моет раму», то есть обязательно указывают субьект, оказывающий воздействие; воздействие; объект, испытывающий воздействие. Например, «отходы увеличивают количество выпускаемой продукции».
Гипотезы проблем записывают в виде их отрицания. Например, «конечные устройства системы не становятся заложниками устаревающей платформы».

Давайте возьмем для примера дерево гипотез продукта для продавцов на том же маркетплейсе автозапчастей и попробуем добавить в него новую гипотезу. Гипотеза улучшений, которую мы хотим добавить, связана с повышением прозрачности в системе и звучит так:

Пробуем приземлить гипотезу в следующую ветку дерева:

До этого в дереве не было ветки с улучшением качества, мы её добавили, чтобы поместить в него лепесток с гипотезой улучшения. Теперь нам следует проверить новую ветку на валидность и состоятельность. Развернём её в логическую цепочку:

Легко обнаружить проблемы с валидностью утверждений 2 и 3. Не факт, что большее количество покупателей сделают больше покупок. Не факт, что при возрастании качества, придёт больше покупателей. Вероятно, по задумке авторов гипотезы речь здесь идёт о повторных покупателях. Если покупатели будут удовлетворены качеством сервиса, то часть из них вероятно совершит повторные покупки. Модифицируем утверждение 2 в цепочке, чтобы формулировки были более аккуратными.

Поправим эту часть в дереве. Чтобы дерево осталось логически корректным, потребуется добавить ещё одну промежуточную ветвь — отмечена курсивом — и поместить гипотезу в неё:

Теперь, если проверить цепочку, прочитав записи от лепестка (крайнее в ветке утверждение) в направлении к корню, всё будет корректным. Конечно, у нас могут быть вопросы к состоятельности самой гипотезы. Никто не знает насколько правдоподобно утверждение 1 — критерий этому лишь эксперимент в реальности. На данном этапе мы можем только мысленно проверить гипотезу на состоятельность, уповая на интуицию и умение членов команды прогнозировать. Такие мысленные эксперименты рискуют загубить хорошую идею или наоборот дать ход идее довольно посредственной. Что ж, мы используем здесь интуицию продуктовой команды для ускорения процесса отбора идей. Степень уверенности в той или иной гипотезе входит в некоторые критерии для оценки её ценности, например, в критерий RICE. Однако главным критерием истины будут конечно испытания действительностью.

Попробуем приземлить три других утверждения в дерево:

Утверждения 5 и 6 в такой формулировки не готовы для погружения в дерево. Они констатируют некоторые наблюдения. Если эти факты являются нежелательными явлениями, то мы можем попытаться внести их в дерево через отрицание. Например, «80% посетителей сайта удовлетворяют свою потребность». Такая ветка будет формулировать промежуточную цель, желаемый результат. Однако при такой верхнеуровневой формулировке вряд ли у команды родятся конкретные идеи по поводу того как достигать результата. Если так, то подобные факты требуется более детально исследовать. Например, проанализировать их с помощью причинно-следственного анализа, и уже найденные корневые причины атаковать и предлагать мероприятия по слому найденного вредного влияния.

В утверждение 7 довольно чётко сформулирована задача. Можно погрузить её в дерево и предлагать в качестве потомков к ней мероприятия по её решению. Вот пример ветки, в которое может быть погружено такое утверждение.

Дерево реального продукта скорее всего будет большим и развесистым. Если за ним не ухаживать, в разных его частях могут появиться схожие по идеям ветки. Всё это будет затруднять работу с деревом. В иной раз неясно будет куда добавить идею, будут находиться противоречия. Чтобы такого не происходило, требуется время от времени пересматривать формулировки, «пересаживать» ветки с одних мест в другие и находить противоречия.

К сожалению, сам метод не содержит механизма гарантирующего то, что вы даже как единственный автор не прикрепите в дерево противоречащие друг другу ветки. Поэтому в работе с деревом потребуется внимательность и дисциплина. Что уж говорить о работе коллектива авторов. Здесь придётся договариваться и пересматривать дерево совместно или хотя бы оповещать коллег о нововведениях.

Уделим время тому как быть, если вы нашли в дереве противоречащие друг другу ветви. Если ветви составляющие части противоречия ещё не стали реальными мероприятиями и частью бизнеса, то проще всего отказаться от одной из ветвей, входящих в противоречие. Лучше конечно отказываться от той, что приносит меньше выгод или дастся бо́льшими усилиями. Если же обе противоречащие ветки уже стали частью вашей системы, я рекомендую записать в дерево ветку по избавлению от противоречию. Я делаю это так.

Важно следить, чтобы в дереве не было веток, жадно оптимизирующих какой-то из параметров внутри себя. Такая локальная оптимизация может привести к падению результатов в соседних ветках и эффективности предприятия в целом. Поэтому формулировки по основным потоком лучше записывать в связке и с учётом друг друга. Прекрасно, если дерево подкреплено схемами или даже визуализациями потоков и их взаимосвязью. Это даёт интуицию для более аккуратного построения дерева.

Теперь самое интересное. Ведь мы создавали дерево не ради него самого, а для того, чтобы получить инструмент для принятия решений.

Если у вас есть оцифровка потоков, то у вас скорее всего уже есть понимание приоритетов по тому какую из ветвей бизнеса пускать в работу первой. Обычно это ветка с наивысшим ROI. Чаще всего это то, что наиболее доступным способом максимизирует выгоду. Однако это может быть и что-то связанное с самым большим стратегическим риском, зафиксированном в дереве как отрицание его нежелательного эффекта.

Алгоритм работы с деревом на этой фазе такой.

1. Выбрать наиболее потециальную ветвь для чего оцифровать вклад каждого из потоков.
2. Выдвинуть идеи, максимизирующие полезное действие в этой ветке.
3. Свалидировать идеи на адекватность (валидность и состоятельность), невалидные отбросить.
4. Оцифровать ценность валидных идей, если возможно.
5. Вычленять задачи на базе этих идей, если они встроились в дерево.
6. Запустить в работу задачи с максимальным вкладом в ценность, организовав эксперимент по контролю за результатом.
7. Повторить с начала.

Результатом эксперимента может быть и отсутствие ожидаемого в гипотезе результата. В этих случаях мы фиксируем лишь полученное знание и двигаемся дальше.

Этот метод подойдёт не всем. Метод требует дисциплины и опыта рационального мышления, чем попросту отпугивает людей. Вместе с тем, в методе нет ничего, кроме движения к чистому мышлению, и автор, если бы увидел для этого возможность, с радостью перевёл бы его в более символически строгое пространство, чем естественный язык.