T-Shirt Größe und Gesamtschätzung, wie verwaltet man sie?

Ich arbeite an einem Projekt und der Product Owner muss entscheiden, ob und wie viele neue Spielfunktionen in einer SmartPhone-App implementiert werden. Diese Spielfunktionen haben das Ziel, den Benutzer in der App aktiver zu halten. Derzeit wurden diese Funktionen vom Product Owner grob erklärt, nicht detailliert, sondern allgemeiner.

Wir planten eine Sitzung, um generisch jedes Feature zu analysieren, sie in zu entwickelnde Makrobereiche aufzuteilen (Drupal, Frontend, Middleware, ...), um sie zu schätzen, nicht mit Punkten, sondern mit T-Shirt-Größen, und das Ziel war es, den Aufwand zu verstehen , Risiken, Wiederverwendbarkeit gemeinsamer Komponenten. Am Ende sollte diese Schätzung eine Art Diagramm von Merkmalen ausgeben, von den effizientesten bis zu den letzten.

Aus Effizienzgründen sollten wir das Interesse der Benutzer (aus einer Umfrage stammend) und die Größe der Schätzung berücksichtigen. Aber wie können Sie T-Shirt-Größen wie XS, S, M, L, XL genau analysieren? Würden Sie sie mit 1, 2, 3, 4, 5 abbilden und summieren? Oder einfach mit dem Bauchgefühl prüfen, was am effizientesten umzusetzen wäre, einfach mal einen Blick auf die Größen werfen?

Einer der Vorteile der T-Shirt-Größenbestimmung besteht darin, dass es für jeden offensichtlich macht, dass die Schätzungen eine große Fehlerquote haben. Für welchen Ansatz Sie sich auch immer entscheiden, versuchen Sie, es nicht präziser erscheinen zu lassen. Es besteht die Gefahr, dass dies bei Personen außerhalb des Teams, die die Details nicht kennen, falsches Vertrauen in die Schätzungen wecken kann.

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TL;DR

Wenn Sie Dinge bewerten möchten , müssen Sie in einen numerischen oder ordinalen Wert umwandeln, um einen Vergleich durchzuführen. Ein Teil der Herausforderung besteht jedoch darin, dass Sie das falsche Tool verwenden, um Merkmale in mehreren Dimensionen zu vergleichen. Die T-Shirt-Größe ist ein guter relativer Vergleich für den Aufwand, aber nicht sinnvoll, um mehrere Kriterien mit beliebiger Granularität miteinander zu vergleichen. Sie sollten stattdessen Themenscreening oder Themenbewertung verwenden.

Themenwertung

Im Allgemeinen sollten Sie beim Versuch, Merkmale zu klassifizieren, das Themen-Screening oder Themen-Scoring verwenden, um Merkmale über Dimensionen hinweg zu vergleichen. Die Themenbewertung verwendet zwei Achsen, wobei die X-Achse eine Reihe von Epics oder Themen und die Y-Achse eine Reihe von Kriterien ist. Sie können dann die relative Gewichtung der Kriterien basierend auf den Projektzielen anpassen (z. B. Projekterfolgs-Schieberegler ) oder alle Gewichtungen gleich lassen, wenn Sie nicht differenzieren möchten.

In jedem Fall weisen Sie dann jedem Kriterium für jedes Thema oder Epos einen Rang von 1-5 zu, und es entsteht eine gewichtete Punktzahl. Wenn Sie eine große Anzahl von Kriterien haben, müssen Sie fast immer die Gewichtungen anpassen, um einen wirklich geordneten Satz zu haben, aber manchmal reicht es aus, Ihre Themen nur in einen Satz von Eimern zu platzieren (in diesem Fall die Eimer Nr. 1-5 ) zur späteren Verfeinerung.

Beispiel

Beispiel für Themenbewertung

In diesem Beispiel werden Ihre Drupal-, Frontend- und Middleware-Designs nach Aufwand, Risiko und Wiederverwendbarkeit bewertet. Ich habe 1 als "schlechte" Punktzahl und 5 als bestmögliche Punktzahl verwendet; alle Kriterien wurden gleich gewichtet. Basierend auf dieser beispielhaften Bewertung der Kriterien erhalten wir am Ende eine Rangfolge von:

  1. Middleware
  2. Vorderes Ende
  3. Drupal

Natürlich können Ihre Bewertungen und Rankings unterschiedlich sein, aber dies gibt Ihnen ein solides Beispiel dafür, wie Sie verschiedene Aspekte eines Projekts filtern und bewerten, den Kriterien numerische Gewichte zuweisen und zu einem ordinalen Ranking der Themen oder Epics gelangen, die am meisten liefern Wert für das Projekt.

Gemäß der Beispielbewertung liefert die Middleware den größten Nutzen und sollte daher gegenüber anderen Komponenten priorisiert werden. Pragmatisch gesehen sind Sie möglicherweise nicht in der Lage, Middleware ohne einen vertikalen Slice bereitzustellen, der sowohl Front- als auch Backend-Funktionalität umfasst, aber es hilft Ihnen dennoch dabei, zu identifizieren, welche Arbeit das beste Preis-Leistungs-Verhältnis bietet.

Ich gehe davon aus, dass die Umfragen für jeden Makrobereich eine Punktzahl ergeben, z. B. von 1 bis 9, wobei 9 für sehr hohes Interesse steht. Ich würde Ihren T-Shirt-Größenschätzungen eine Ordnungsskala von 1 bis 5 hinzufügen. Um die Dinge relativ zu machen, würde ich die Benutzerbewertung für jeden Makrobereich nehmen und sie durch die Gesamtbewertung der Benutzer teilen und dasselbe mit der Größe tun Schätzungen. Dann würde ich einfach die relative Benutzerbewertung durch die relative Arbeitsgröße dividieren. Dadurch wird die Priorität derjenigen Makrobereiche erhöht, die für den Benutzer eine hohe Punktzahl erzielen, und es wird zwischen zwei Makrobereichen mit hoher Punktzahl mit Arbeitsschätzungen unterschiedlicher Größe unterschieden, wobei die niedrigere Arbeitsschätzung höher sprudelt.

Geben Sie hier die Bildbeschreibung ein

In diesem Beispiel können Sie sehen, dass Makrobereich D G und F trotz einer niedrigeren Benutzerpunktzahl aufgrund der niedrigeren Arbeitsschätzung schlägt. H schlug C wegen einer sehr niedrigen Arbeitsschätzung und C hatte eine sehr hohe Arbeitsschätzung. Funktioniert ziemlich gut.

Wenn ich also "D" als Beispiel verwende, lautete meine Formel (7/41)/(2/32)*100 = 273.

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