Люстра

JTBD + CJM

Изучил подробнее метод Анны Матвеевой с объединением JTBD и CJM, а также снова перечитал статью Джеймса Томаса про подключение Desired Outcomes к Job Stories. На самом деле оба пришли практический к одному и тому же.

Сходства:
– Выделяется большая Job Stories и она декомпозируется на составные, если это требуется;
– Job Stories расписываются с помощью ориентированного графа с набором необходимых данных;
– Во всех ориентированных графах присутствует Desired Outcomes.

Отличия:
– Анна явно не предлагает выделять Core и Growth JobStories;
– Джеймс явно не предлагает строить CJM;
– Джеймс предлагает создавать интересный суммаризирующий артефакт для команды «Jobs map».

Адаптация на адаптации

Из адаптаций Анны и Джеймса я слепил черновик своей адаптации, которую можно увидеть в обложке поста. Такая адаптация подойдёт не всем, может она и мне не подойдёт, это только черновик. Такая адаптация создаётся под определённый проект, на котором хочется обкатать знания.

На всякий случай объясню то что вы видите на обложке.

1. У продукта, который я хочу заисследовать, есть определённый набор больших Job Stories. Короче, верхнеуровнего то ради чего в принципе будут использовать продукт. Это Core Functional Job.

2. Core Functional Job слишком большие, чтобы на основе них генерировать какие-то решения, поэтому их нужно декомпозировать на составные, т.е. Core Job Stories (MVP) и Growth Job Stories. Core JS первыми берутся в исследования, а Growth JS идут в беклог и достаются из него когда обработаны все Core JS.

3. Чтобы качественно происследовать JS и получить данные, которые помогут сгенерировать решения, строится CJM и(или) UJM. Первая исследует продвижение человека по JS как покупателя (customer), а вторая как пользователя (user).

У меня есть большие сомнения в нужности этапов для Core Functional Job и разделении JS на CJM и UJM, возможно, можно всё сразу учесть в одном артефакте.

❤9👍3

8.68K views18:53