• Product Craft
  • Posts
  • [F4T] Zarządzanie swoim czasem, jak szacować ROI, outputowe OKRy

[F4T] Zarządzanie swoim czasem, jak szacować ROI, outputowe OKRy

Zarządzanie swoim czasem jako PM - lista „waiting for”, Ocena biznesowego IMPACTU dla realizowanych inicjatyw, Czy OKRy outputowe są zawsze ZŁE?

Wracam z workation. Podróże samolotem (tym razem 24h w jedną stronę :P) to zawsze dla mnie dobry moment, by nadrobić moją zapomnianą listę “Read It Later”. Z najciekawszych treści robię sobie zawsze notatki na przyszłość 📝.

Dlatego dzisiaj w newsletterze mam dla Ciebie 3 praktyczne „Food 4 Thoughts” [F4T], które mnie mocniej zainspirowały i trafiły do mojej prywatnej “bazy wiedzy”:

  • 1️⃣ Zarządzanie swoim czasem jako PM - lista „waiting for”

  • 2️⃣ Ocena biznesowego IMPACTU (ROI) dla realizowanych inicjatyw

  • 3️⃣ Czy OKRy outputowe są zawsze ZŁE?

Smacznego!

1️⃣ Zarządzanie swoim czasem jako PM - lista „waiting for”

Lenny ostatnio w newsletterze opisywał praktyczne techniki zarządzania swoimi czasem jako product manager. Cześć z nich stosuję, część mocno mnie zainspirowało.

Jednak z prostych technik, która mi sie pokrywa z artykułem i dla mnie też była game-changerem to trzymanie sobie listy “waiting for”. Mało kto deleguje tak dużo tematów, jak PM (albo czeka na realizację tematów przez innych).

Whenever you ask someone to do something for you, add them to your “waiting for” list. I keep this alongside my to-do list:

This tactic also comes from the Getting Things Done framework, and it changed my life. One of the most important habits of highly effective PMs is creating an aura of “I got this,” and the best way to build that aura is to never drop the ball. This tactic allows you to keep track of every open thread, versus relying on your memory, and makes it easy to remember to check in when someone else is dropping the ball. Once your brain knows that the information is written down somewhere, it can relax and create space for much more valuable thinking.

If you’re using a to-do app, you can alternatively note who you’re waiting on (aka who’s blocking progress on that task) within the task description:

Moja lista „waiting for”

Sam mam też taką listę w swoim tool-u do zarządzania zadaniami. Jak zadanie czeka na jakąś osobę to po prostu przerzucam sobie do sekcji „delegowane” i opcjonalnie przypisuje termin, kiedy ma mi się ten temat przypomnieć (zwykle wynikając z umówionego terminy realizacja tego zadania). Trwa to 3 sekundy, a dalej nie muszę już się tym przejmować.

Stosujesz coś podobnego?

2️⃣ Ocena biznesowego IMPACTU (ROI) dla realizowanych inicjatyw

Wielu PMów stoi przed wyzwaniem „oszacowania finansowego impactu na biznes” dla realizowanej inicjatywy / ficzera.

IMHO to zwykle nie powinna być praca regular PMa (my raczej powinniśmy pracować na produktowych celach - “outcomach”), ale wielu organizacjach tak to jednak działa. Sam też się z tym zderzałem.

Jak do tego podejść? Przeczesując moja listę Read It Later (w ciągu ostatnie 14h lotu :P) trafiłem na spoko artykuł od Adama Fishaman ⤵️

How to think like your Finance team, quantify the impact of product work and connect it to what matters for the business (template included!)

A artykule jest cały 5-krokowy Playbook jak do tego podejść:

Arkusz do szacowania

Arkusz, który ułatwia wyliczenie ROI:

PUŁAPKI, czyli na co uważać przy szacowaniu ROI?

Mnie najbardziej zaciekawiło 5 „haczyków” (pułapek, w które wpadamy często) przy ocenie ROI z inicjatywy:

  1. Nie będziesz potrzebować tylu ludzi, ilu Ci się wydaje. Całe firmy powstawały z 2-3 osób.

  2. Prawdopodobnie zajmie ci to więcej czasu, niż myślisz.

  3. Skup się na planowaniu w kwartałach lub miesiącach, a nie na bardziej szczegółowych horyzontach czasowych (np. sprintach).

  4. Zakładanie, że wszyscy ludzie będą dla Ciebie dostępni (zwykle tak nie jest, a to dodatkowe koszty związane z szukaniem np. na rynku)

  5. Przychód w roku 1 będzie znacznie niższy, niż myślisz.

Sam najczęściej wpadałem w pułapki 1, 4 i 5.

Tu pułapki w szczegółach:

Gotcha #1: You don’t need as many people as you think you do.

Entire companies were started and great products created with only a handful of people. We built the first version of Lyft in about 1-2 months with ~3-4 people. With the tooling that exists today you can do even better.

Gotcha #2: It will probably take you longer than you think. 

The Planning Fallacy suggests that this is true and is driven by the Optimism Bias. In other words, people tend to think that they will not experience a negative event. Because of that they underestimate the amount of time that tasks/projects/etc. will take them or their team. If you’ve ever padded an engineering estimate you know what I’m talking about.

Gotcha #3: Focus on quarters or months vs. finer-grain time horizons.

Yes, I know it’s tempting to try to break down into 1/26ths of a year (2 week sprints, 52 weeks/year, 26 sprints). You’re fooling yourself if you think you can estimate at that level of precision. Also, shocker (!!!): people take vacations, get sick, have to take their dog to the vet, etc. so you’ll never be perfectly accurate here.

A quarter or month breakdown makes the calculation above easier.

Gotcha #4: Assuming all the people are in the building already.

Ideally, you’re following a staffing model that involves leveraging existing people, like the one I recommend in Reforge’s Growth Leadership program. But if you need new people you should be prepared to extend that time horizon and adjust cost upward.

Gotcha #5: Year 1 revenue will be significantly less than you think.

Remember that only about ~30% of product investments actually work— and even fewer on the first try—so you’ll want to be conservative on time to impact. Also, remember our friend the planning fallacy? It’s going to take longer to get the work done than you think. 

Because the meter is already running on team cost it’s a good idea to be reasonably confident in revenue generated by your investments at this stage. If you’re not that confident you can tone down the estimates or assume very little in Year 1. In general I recommend discounting by 70-90% if you’ve never worked in this area before, 30-50% if you’ve got some experience but limited quantitative data

3️⃣ Czy OKRy outputowe są zawsze ZŁE?

Tim Herbig podzielił się niedawno swoim doświadczeniem odnośnie definiowania OKRów.

Często na szkoleniach ten przykład też się pojawia, czyli OKR dla osoby, która pisze książkę. Tim sam się realnie z tym zderzył, bo… pisze książkę :P.

Zwykle w takiej sytuacji pojawiają się takie Kluczowe Rezultaty:

KR 1: Liczba sprzedanych egzemplarzy w danym okresie czasu

KR 2: Średnie oceny na Amazon

KR 3:Liczba osób zamawiających w przedsprzedaży lub zapisujących się na powiadomienia o premierze książki

Jaki jest problem z tymi celami?

Problem z tymi KRami polega na tym, że nie zmieniają się one przez większość czasu, gdy jako autor faktycznie piszesz książkę. W jaki więc sposób one mają Ci na początku pokazywać, jaki robisz progres?

Jaki cele postawił sobie Herbig?

Tu kilka przykładów:

Jak widać, szczególnie na początku wybrał cele oparte po prostu o “ilośc zrealizowanej pracy”, czyli output. Bo to jest to co jesteśmy w stanie często na począteku realnie mierzyć, np.:

O: Book Outputs over Outcomes
KR1: Meaningful (>15 minutes) book writing session on 80% of Healthy Working Days
KR2: Submitted word count of x on agreed milestone dates with my editor, Lauren.

To dobre, czy złe OKRy?

Część OKRów coachów, powie, że to nie są PRAWDZIWE OKRy zgodne z DEFINICJĄ. Tylko że to nie ma znaczenia. To co ma znaczenie, to, czy te OKRy pomogą Ci mierzyć postęp w realizacji danego celu w Twoim konkretnym kontekście.

I może się okazać, że Twoje outputowe OKRy mogą mieć w aktualnej sytuacji jak najbardziej sens.

✳️ Pokrywa się, to z moimi doświadczeniami:

  • Często ciężko mi było szukać outcomowych wskaźników, które w kwartał da się osiągnąć przy nowych inicjatywach. Wtedy często KRami pokazującym progres był ilość wykonanej pracy.

  • Problem jest też wtedy, gdy nie mamy dobrej analityki produktowej i nie da się stawiać mierzalnych celów produktowych. Oczywiście punktem pierwszym powinno być to, żebyśmy zaczęli jednak coś mierzyć. Natomiast

    • a) nie zawsze jest to możliwe/łatwe (np. w moim produkcie on-premise z wrażliwymi danymi klienci nie chcieli się zgadzać na analitykę, a wypracowanie dedykowanego rozwiązania zajęłoby miesiące);

    • b) do czasu wypracowania analityki cele też warto sobie stawiać - i wtedy outputowe cele mogą być na miejscu.

Reply

or to participate.