Попробовать

Opportunity Solution Tree — дерево возможностей и решений

Opportunity Solution Tree (OST) — фреймворк Терезы Торрес из книги «Continuous Discovery Habits». OST связывает стратегическую цель бизнеса с конкретными решениями через промежуточный слой — opportunities (потребности и боли пользователей). Каждая фича обоснована реальной потребностью, а каждая потребность привязана к бизнес-результату.

Структура дерева

  • Outcome — бизнес-цель (увеличить retention D30 с 25% до 40%).
  • Opportunities — потребности пользователей, влияющие на цель. Извлекаются из custdev.
  • Solutions — конкретные фичи или изменения, закрывающие opportunity.
  • Experiments — быстрые эксперименты для валидации solution перед полной разработкой.

Преимущество перед бэклогом

Обычный бэклог — плоский список фич без обоснования. OST создаёт трассировку: каждая фича связана с потребностью, каждая потребность — с бизнес-целью. Фичи без связи с outcome — кандидаты на удаление. Это предотвращает «фичи ради фич» и фокусирует команду.

Как AI CPO строит OST

AI CPO берёт данные из Job Statements, карты болей и бизнес-метрик. Система строит дерево: определяет outcome, группирует opportunities по влиянию, предлагает solutions для каждой и генерирует эксперименты для валидации. Дерево обновляется при поступлении новых данных.

Создайте Дерево решений (OST) с AI

40+ артефактов за 10 минут. Без регистрации.

Попробовать бесплатно

Частые вопросы

Что такое Opportunity Solution Tree?

Визуальное дерево: бизнес-цель (Outcome) → потребности пользователей (Opportunities) → решения (Solutions) → эксперименты (Experiments). Фреймворк Терезы Торрес для продуктового discovery.

Чем OST лучше обычного бэклога?

OST связывает каждую фичу с потребностью пользователя и бизнес-целью. Фичи без связи с outcome удаляются. Бэклог — плоский список, OST — обоснованная структура.

Как начать строить OST?

Определите одну ключевую бизнес-метрику (outcome). Выпишите потребности пользователей, влияющие на неё. Для каждой потребности предложите 2-3 решения. Для каждого решения — эксперимент валидации.