Как посчитать задачу в деньгах до начала работы

До старта задачу проверяют простой арифметикой: сколько людей увидят изменение, какая доля из них откликнется, какая заплатит, какой средний чек. Произведение этих четырёх чисел даёт потолок эффекта - и его сравнивают со стоимостью работы вместе с доводкой и переделками. По итогам этого сравнения принимают одно из трёх решений: собрать недостающие цифры, выпустить маленькую версию и замерить или просто отказаться.

Звучит как лишний шаг. Но он сберегает недели работы команды на задаче, которая иначе ушла бы в релиз без измеримого эффекта.

Чем «сделали» отличается от «изменилось»

Люди на работе постоянно путают три вещи.

Первое - процесс: что делают прямо сейчас. Второе - готовый артефакт: релиз, документ, презентация, письмо. Третье - изменение в бизнесе: клиенты стали чаще покупать, сотрудники перестали тратить часы на ручной ввод. По-английски это activities, output и outcome, а по-русски проще всего сказать «делаю», «сделали» и «изменилось».

Разницу хорошо видно на истории одного крупного банка.

Метрики в нём росли при минимальной разработке: команды устраняли проблемы в регистрации клиентов, и показатели шли вверх. Потом консалтинговая фирма выпустила отчёт, где банк оказался на четвёртом месте среди банков по количеству функций в приложении. В банке объявили трёхмесячный «военный» план: восемь продуктовых команд за три месяца выпустили 74 функции.

Нормально протестировать столько нового за три месяца невозможно. Функции прятали в раздел помощи и в чат с оператором, чтобы клиенты на них не натыкались случайно.

Через три месяца вышел следующий отчёт - банк на том же четвёртом месте.

74 функции - это «сделали». В рейтинге не изменилось ничего, а клиенты новое почти не видели: его прятали. Метрики до этого двигали мелкие исправления регистрации, почти без разработки.

Другие банки читали те же отчёты, и их руководство тоже решило, что отстаёт.

Похожее бывает в торговле. Один крупный интернет-магазин одежды за полтора года запустил девять проектов по росту конверсии - доли посетителей, которые в итоге покупают. Конверсия по итогам упала. Что-то починили, но сломали больше: перестали приходить SMS, регистрация усложнилась, появились ошибки.

Работу честнее мерить изменениями: что поменялось для клиента или сотрудника. Число релизов и функций об этом ничего не говорит. Задачи делать по-прежнему нужно, только заранее понимая, какая цифра должна сдвинуться.

Почему задачи берут в работу без расчёта

Отвечать за презентацию проще, чем за изменение. Любой документ можно сделать - и положить его в папку, где он ничего не изменит. Добиться, чтобы что-то реально поменялось, на порядок труднее. Система при прочих равных выбирает путь с меньшими усилиями.

Если в компании платят за сдачу в срок, люди будут сдавать в срок. Если в процессе записана ответственность за задачи и релизы, но нет ответственности за деньги и метрики, процесс будет исправно производить задачи и релизы.

Цель почти всегда можно сформулировать так, чтобы её наверняка достичь - без всякого обмана, одной удобной формулировкой. Типичный пример: «хотим лучше». Что именно должно вырасти - не сказано. Такую цель достигнет любой проект.

Метрика - это цифра, за которой стоит поведение живых людей: клиентов или сотрудников. Нельзя сдвинуть метрику, не поменяв чьё-то поведение. Рациональных целей у бизнеса немного: растить выручку и прибыль, привлекать новых клиентов, снижать затраты, снижать отток. Связь конкретной задачи с этими целями часто неочевидна.

Любая придуманная задача - гипотеза, то есть предположение: сработает или нет. В быту мы привыкли, что предположения сбываются. Идёшь в магазин за молоком - оно на полке, потому что за этим поработало множество людей. В собственных задачах такой работы за вас никто не сделал. Задача удалась, когда её результатом пользуются и получают от него выгоду. Готовый артефакт этого ещё не гарантирует.

На встречах люди приносят обрывки информации и за пять-сорок пять минут придумывают идеи, которые без проверки попадают в разработку и в план на три месяца вперёд. Неэффективность при этом почти никогда не переводят в деньги, хотя медленную работу замечают все. А посчитать легко: нужно знать, сколько стоит час сотрудника вместе с налогами.

Как посчитать верхнюю границу эффекта

Верхнюю границу считают одной строкой.

Верхняя граница эффекта равна произведению охвата, отклика, конверсии и среднего чека.

Охват - сколько людей вообще увидят изменение: откроют письмо, дойдут до экрана с новой функцией. Отклик - какая доля из них сделает первый шаг: перейдёт по ссылке, нажмёт, попробует. Конверсия - какая доля откликнувшихся заплатит. Средний чек - сколько в среднем платит один покупатель.

Все доли берут по самым щедрым, но правдоподобным значениям. Это потолок, а не прогноз. Если даже потолок ниже стоимости работы, задачу в таком виде можно не делать.

Разберём на учебном примере с условными числами.

Шаг	Условное допущение	Результат
База	3 000 контактов	3 000 человек
Охват	письмо откроют 30%	900 человек
Отклик	по ссылке перейдут 3% открывших	27 человек
Конверсия	купят 1% перешедших	0,27 покупки
Средний чек	100 долларов	потолок 27 долларов

Меньше одной покупки.

Стоимость работы (тоже условная): сотрудник обходится компании в 2 400 долларов в месяц вместе с налогами, в месяце около 160 рабочих часов - час стоит 15 долларов. Два рабочих дня маркетолога, 16 часов по 15 долларов - итого 240 долларов.

Потолок 27 долларов против 240 долларов затрат. Рассылку в таком виде делать не стоит. Расчёт ничего не говорит о рассылках вообще: он про эту базу и эти доли, и здесь работа, скорее всего, уйдёт впустую.

Теперь возьмём те же условные доли, но с другой базой: 30 000 контактов и средний чек 400 долларов. 9 000 откроют, 270 перейдут, 2,7 покупки, потолок - 1 080 долларов. Это в 4,5 раза больше тех же 240 долларов затрат, и тогда есть смысл выпустить маленькую версию: отправить письмо части базы и посмотреть на реальные доли.

С охватом есть тонкость: считать надо не всю аудиторию, а тех, кто реально доходит до места изменения. В одном сервисе для создания чат-ботов разобрали пути пользователей по событиям в аналитике - инструменте, который фиксирует действия на сайте или в приложении. Экран с одним из дополнений хоть раз видели 55% пользователей. А экран, где задаются переменные, то есть данные, которые бот запоминает о собеседнике, например его имя, хоть раз открыли 2,7%, хотя без этого экрана автоматического бота собрать нельзя в принципе.

Если до вашего экрана доходят три человека из ста, потолок считается именно от этих трёх.

Сколько стоят переделки

Переделки - это работа, которую одни люди создали для других. Каждое сообщение в рабочем чате «переделай, это не то» означает, что что-то пошло не по плану.

Знакомая жалоба звучит так: «Требования всё время меняются, в понедельник начинаем задачу, а в среду её уже надо переделывать».

Цену переделок считают так же просто.

Цена переделок равна стоимости часа, умноженной на потерянные часы.

Потерянные часы - время на задачи, которые вернули на доработку, поменяли на ходу или не приняли. Снова учебный пример, числа условные.

Команда из 10 человек. Каждый теряет на переделках 4 часа в неделю - десятую часть 40-часовой рабочей недели. 10 умножить на 4 - 40 часов в неделю. Это полная рабочая неделя одного человека. 40 умножить на 15 долларов (та же условная стоимость часа) - 600 долларов в неделю, за месяц 2 400 долларов: ровно ещё одна зарплата.

Формула считает только оплаченные часы. Задержку запуска она не видит - и поэтому даёт оценку снизу, а не сверху.

Сколько стоит ожидание между шагами работы и как его увидеть, разобрано в статье о кумулятивной диаграмме потока.

Потерянные часы обычно никто не считает, но найти их несложно. Трекер задач покажет, сколько задач вернулись из «готово» обратно в работу и сколько времени на них ушло. Рабочие чаты сохранили сообщения «переделай», «не то», «требования поменялись» - их можно просто посчитать. Если учёта нет, достаточно одной недели: записывать каждый возврат и время на него.

Три решения после расчёта

Самую дорогую или самую спорную задачу стоит разобрать до старта. По итогам расчёта - одно из трёх.

Первое: собрать недостающие цифры. Если в формуле есть множитель, которого вы не знаете - сколько людей доходит до нужного экрана, какая доля открывает письма, сколько часов уходит на переделки - узнать это дешевле, чем делать задачу. Для этого хватит статистики прошлых рассылок, событий в аналитике или недели наблюдения.

Второе: выпустить маленькую версию и замерить. Это имеет смысл, когда потолок заметно выше затрат, но доли в формуле пока догадки. Маленькая версия - часть базы, один экран, одна команда. Главное условие: заранее назвать цифру, которая должна сдвинуться, и проверить по ней, что стало лучше, а не хуже. Если появились новые сбои или выросли обращения в поддержку - что-то пошло не так.

Третье: отказаться, если даже щедрый потолок ниже стоимости работы. Освобождённые недели команды - тоже результат.

Из длинного списка идей реально взять две-три, остальные отпустить. Иногда себе нужно просто разрешить не делать. А если нельзя назвать цифру, которая должна измениться, задачу лучше пока не начинать.

При внедрении AI маленькой версией служит пилот на одном процессе. Как его выбрать и проверить готовность к запуску - в статье о пяти ошибках внедрения AI.

Чек-лист: что выяснить до того, как брать задачу

Восемь вопросов, которые стоит задать до старта.

1. Что должно измениться и в какой цифре? «Хотим лучше» не ответ.
2. Чьё поведение должно поменяться: клиентов или сотрудников?
3. Сколько людей вообще увидят изменение?
4. Какая доля откликнется, какая заплатит, какой средний чек?
5. Какой потолок эффекта в деньгах при самых щедрых допущениях?
6. Сколько часов уйдёт на задачу вместе с доводкой и переделками - и сколько стоит час?
7. По какой цифре вы поймёте, что стало лучше, а не хуже?
8. Какое из трёх решений вы принимаете?

То, что вы знаете о задаче на старте, всегда меньше того, что узнаете через две-три недели работы. Большой проект на квартал по заранее написанному заданию рискованнее, чем короткие шаги с уточнением по ходу - именно потому, что требования в начале неполные.

Что меняется, когда работу делает AI-агент

AI-агент - это программа, которой ставят задачу обычными словами, а она сама проходит нужные шаги. Первую версию, прототип, агенты делают быстро. Довести работу до состояния, когда всё стабильно работает и не создаёт сбоев, - большая работа.

С агентами можно очень быстро двигаться не туда. После них остаются файлы и решения, которые потом придётся переделывать. Один руководитель перепутал в задаче для агента одно слово, и агент два часа делал не то. Эти два часа руководитель потерял.

Та же подмена «сделали» вместо «изменилось» встречается в отчётах о внедрении AI. «Агент запущен» - это «сделали». «Сотрудники перестали вручную переносить данные» - это «изменилось». Подробнее - в разборе того, чем использование AI отличается от его влияния на бизнес.

Внедрение AI - такой же продукт, как любой другой. У него есть первое использование, привычка, удержание и экономика: агенты стоят денег и должны приносить деньги. Чтобы внедрить AI, нужно поменять поведение людей в компании.

Сначала стоит научиться приносить ценность, потом её автоматизировать. Если пользы нет, автоматизировать нечего.

В Majento проект внедрения начинается с одного процесса и с вопроса: какое изменение нужно измерить. Иногда на диагностике выясняется, что задачу дешевле решают правила, шаблон или обычная интеграция без AI - и тогда лучше остановиться на этом шаге. Как устроено внедрение AI в Majento, описано на странице услуги.

Вопросы и ответы

Что такое output и outcome простыми словами?

Output - это то, что вы сделали: релиз, документ, письмо, презентация. Outcome - то, что поменялось из-за этого в жизни клиента или в работе компании. Презентация - output. «Клиенты стали чаще покупать после того, как увидели новый экран» - outcome. Работу честнее мерить outcome, потому что output можно производить бесконечно без всякого эффекта.

Что делать, если цифр для расчёта нет?

Первое решение из трёх: собрать эти цифры. Это дешевле, чем делать задачу вслепую. Статистика прошлых рассылок, базовые события в аналитике или одна неделя наблюдения за работой команды дают достаточно, чтобы заполнить формулу реальными числами.

Как посчитать задачу, которая не приносит выручку напрямую?

Через часы и стоимость часа. Посчитайте, сколько раз в месяц происходит операция и сколько минут задача сэкономит на каждой, переведите в часы и умножьте на стоимость часа сотрудника. Стоимость часа: месячные затраты на человека с налогами, делённые на число рабочих часов в месяце. Это и есть деньги, которые задача высвобождает.

Не отсеет ли такой расчёт хорошие идеи?

Расчёт отсеивает идеи с низким потолком - те, которые при самых щедрых допущениях не окупятся. Если потолок заметно выше затрат, идея не отсеивается: принимается решение выпустить маленькую версию и проверить реальные доли. Так команда тратит время на задачи с реальным потолком, а вместо догадок появляются цифры.

Если хотите посчитать конкретную задачу или процесс до того, как вкладывать в него недели работы команды, напишите в Telegram или на hello@majento.ai.