अधिकांश उत्पाद टीमों में, बैकलॉग एक ऐसी जगह है जहां तत्कालता मरने के लिए जाती है। हर चीज़ जो इसमें प्रवेश करती है, वह तत्काल थी जब इसे जोड़ा गया था - एक ग्राहक की शिकायत, एक बिक्रय अनुरोध, एक प्रतियोगी फीचर, एक आंतरिक विचार। छह महीने बाद, यह सब अभी भी वहाँ है, और यह सब अभी भी तत्काल लगता है, और कोई भी सटीक रूप से नहीं जानता कि आगे क्या करना है।
समस्या उपकरणों की कमी नहीं है। दर्जनों प्राथमिकता ढांचे हैं: RICE, MoSCoW, Kano, ICE, भारित स्कोरिंग। समस्या यह है कि अधिकांश ढांचों को एक प्रकार की झूठी सटीकता की आवश्यकता होती है - अज्ञात को संख्या असाइन करना - जो उन्हें कठोर महसूस करता है जबकि वास्तव में केवल एक स्प्रेडशीट के माध्यम से आंत के अनुभव को धोता है।
जो वास्तव में काम करता है वह सरल है: दो आयाम, ईमानदारी से मूल्यांकन किया, और परिणाम पर कार्य करने का अनुशासन।
प्राथमिकता दो सवालों तक सीमित हो जाती है। पहला: यह जिस परिणाम की हम परवाह करते हैं उसे कितना सुधारता है? (प्रभाव।) दूसरा: इसे वितरित करने के लिए हमें कितना खर्च आएगा? (प्रयास।) बाकी सब कुछ या तो इन दोनों का परिशोधन है या उनसे विचलन है।
आत्मविश्वास कभी-कभी तीसरे आयाम के रूप में जोड़ा जाता है - "हम प्रभाव के बारे में कितने निश्चित हैं?" - और इसे ध्यान में रखना लायक है। लेकिन व्यवहार में, अधिकांश टीमें जानती हैं कि जब वे अनुमान लगा रहे हैं। अनुशासन अनुमान को ईमानदारी से लेबल करना है, न कि इसे 1-5 पैमाने पर स्कोर करना और इसे एक सूत्र में जोड़ना।
कठिन हिस्सा ग्रिड को समझना नहीं है - यह ईमानदार होना है जब इसे भर रहे हों। हर टीम के पास ऐसे फीचर्स हैं जो वे बनाना चाहते हैं जो "समय सिंक" में हैं लेकिन "बड़े दाँव" के रूप में फिर से वर्गीकृत किए जाते रहते हैं। यह ढांचा केवल तभी काम करता है जब टीम प्रभाव के बारे में ईमानदार हो सकती है।
प्रभाव वह आयाम है जिसे टीमें मूल्यांकन करना सबसे कठिन लगता है, क्योंकि इसमें अक्सर भविष्य की भविष्यवाणी की आवश्यकता होती है। प्रलोभन इसे संख्यात्मक रूप से स्कोर करना और इसके बारे में वैज्ञानिक महसूस करना है। एक बेहतर दृष्टिकोण गुणात्मक लेकिन संरचित है।
प्रत्येक फीचर के लिए विचार के तहत तीन सवाल पूछें:
टीमें व्यवस्थित रूप से प्रयास को कम आंकती हैं। यह अच्छी तरह से प्रलेखित है - यह योजना पूर्वाग्रह और आशावाद पूर्वाग्रह से संबंधित है - और यह विशेष रूप से ऐसी विशेषताओं के लिए अधिक स्पष्ट है जो कई सिस्टम को छूते हैं, टीमों में समन्वय की आवश्यकता होती है, या टीम द्वारा निर्मित क्षमताएँ शामिल होती हैं।
दो अभ्यास मदद करते हैं। सबसे पहले, हमेशा इंजीनियरिंग से पूछें प्रयास को स्कोर करने से पहले, बाद में नहीं। पीएम जो एकतरफा प्रयास को स्कोर करते हैं वे लगभग हमेशा कम आंकते हैं। दूसरा, "अज्ञात अज्ञात" की अवधारणा को एक स्पष्ट प्रयास गुणक के रूप में उपयोग करें। कोई भी फीचर जो एक नए कोडबेस क्षेत्र को छूता है, एक तीसरे पक्ष के API, या एक उपयोगकर्ता प्रवाह जिसे हाल ही में परीक्षण नहीं किया गया है, एक प्रयास स्कोर 1.5 गुना अधिक प्राप्त करता है जो स्पष्ट कार्य सुझाता है।
उत्पाद बैकलॉग में अधिकांश तत्काल वास्तविक तत्काल नहीं है - यह पुनः प्राप्ति है। एक ग्राहक ने पिछले हफ्ते शिकायत की, इसलिए उनका अनुरोध दबाव वाला लगता है। एक प्रतियोगी ने पिछले महीने कुछ लॉन्च किया, इसलिए इसके साथ तालमेल आलोचनात्मक लगता है। लेकिन पुनः प्राप्ति महत्व के समान नहीं है, और पुनः प्राप्ति पर प्रतिक्रिया करना अधिकांश विश्वसनीय तरीकों में से एक है कि वास्तविक महत्वपूर्ण कार्य को फिसलने दिया जाए।
एक व्यावहारिक परीक्षण: अपने आप से पूछें कि क्या आप अभी भी इसे तत्काल मानेंगे यदि आपने छह महीने पहले इसके बारे में सुना था पिछले हफ्ते की बजाय। यदि उत्तर नहीं है, तो यह तत्काल पूर्वाग्रह है काम कर रहा है, रणनीतिक प्राथमिकता नहीं। इसे लॉग करें, इसका ग्रिड के विरुद्ध शांति से मूल्यांकन करें, और इसे तेजी से ट्रैक करने के लिए खींचने का प्रतिरोध करें क्योंकि यह ताजा है।
ग्रिड हमेशा एक स्वच्छ उत्तर नहीं देता है। दो आइटम समान स्कोर के साथ एक ही चतुर्थांश में आते हैं, और आपको अभी भी एक को चुनना है। इन मामलों में, दो टाई-ब्रेकर उपयोगी हैं: रणनीतिक संरेखण (कौन सा आपको वहाँ पहुँचाता है जहाँ आप 18 महीनों में होना चाहते हैं?) और प्रतिवर्तीता (यदि यह गलत है तो कौन सा हटाना कठिन है?)। उस आइटम को प्राथमिकता दें जो अधिक रणनीतिक रूप से संरेखित और अधिक प्रतिवर्ती है।