От Job Story к User Story. Часть 1. Введение в связь артефактов и циклов

Первая часть серии описывает фреймворк, который стыкует разрозненные артефакты разработки и экономики продукта в единую систему. Автор фиксирует проблему «силосов» (JTBD, User Story, юнит-экономика, Use Case, гипотезы) и предлагает связать их сквозной логикой, чтобы получить целостную картину продукта и трассировку решений.

  • Цикл исследования и разработки (Discovery): CustDev → Абстрактная Job Story → Конкретная Job Story → User Flow → CJM/UJM → User Scenario → Use Case → User Story → USM → БП или UI/UX.
  • Цикл поставки (Delivery).
  • Цикл экономики и гипотез: гипотезы и метрики, связь с Specific JobS, A/B-тесты, маркетинг, юнит-экономика, когортный анализ.

Ключевые принципы: линейность (родительско-дочерние связи артефактов) и цикличность (изменение в одном элементе требует проверки по всему циклу). Для всех артефактов вводится единая карточка описания: предисловие, связи, цель, назначение, описание, динамика, плюсы/минусы, пример, итог, примечание.

Практическая ценность: подход масштабируется на десятки абстрактных и сотни конкретных Job Story, обеспечивает прозрачную связку от пользовательской потребности до экономического эффекта без спец-фреймворков. Риски: когнитивные искажения, инерция процессов и текущая бизнес-архитектура. В следующих частях заявлены подробные маппинги и разбор циклов поставки и экономики.

Ключевые инсайты из новости (по версии ChatGPT)
  • Сквозная трассируемость от JTBD к юнит-экономике: Предложен фреймворк, который связывает путь от потребности пользователя (JTBD) через последовательность продуктовых артефактов до экономического эффекта. Трассируемость позволяет видеть источник каждого решения и его влияние на метрики и деньги, убирая «силосы» между исследованием, разработкой и аналитикой.
    [процесс]
Для получения полного доступа оформите подписку PubMag PRO.
Зарегистрированные пользователи видят только два тезиса.
Зарегистрироваться
Инсайты автоматически генерируются с помощью искусственного интеллекта на основе текста статьи.
← Назад в лентуЧитать оригинал →
✈️ Подписывайтесь на мой Telegram-канал — там еще больше интересного про AdTech, MarTech, AI и многое другое!