{"id":14285,"url":"\/distributions\/14285\/click?bit=1&hash=346f3dd5dee2d88930b559bfe049bf63f032c3f6597a81b363a99361cc92d37d","title":"\u0421\u0442\u0438\u043f\u0435\u043d\u0434\u0438\u044f, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0443\u044e \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043f\u043e\u0442\u0440\u0430\u0442\u0438\u0442\u044c \u043d\u0430 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0438\u043b\u0438 \u043f\u0443\u0442\u0435\u0448\u0435\u0441\u0442\u0432\u0438\u044f","buttonText":"","imageUuid":""}

Как Академия Ростеха разработала методику развития высокотехнологичных продуктов: от идеи до первых продаж

В рамках реализации программы «Вектор» перед Академией Ростеха стоит задача дать участникам четкие и системные рекомендации по созданию высокотехнологичных продуктов: от идеи до первых продаж. Существующие методики управления продуктами в чистом виде не соответствуют особенностям высокотехнологичных проектов, к примеру, не предусматривают длительных этапов выполнения научно-исследовательских работ и/или опытно-конструкторских разработок, поэтому эксперты Академии создали и описали свой алгоритм.

Авторская методика создания продукта объединяет рыночную (клиентоориентированную) и научную концепции. Она будет полезна проектным и продуктовым командам и управленцам, ответственным за научное развитие.

Методика берет за основу две разных системы координат: рыночную - современные методики запуска продуктов на рынок (Customer Development, Jobs to be Done, Lean startup) и технологическую - шкалу TRL (Technology Readiness Level) уровней готовности технологии, разработанную NASA.

Современные рыночные методики включают в себя следующие этапы развития продукта на начальных стадиях:

1. Формирование гипотез о проблемах целевой аудитории

2. Подтверждение проблем целевой аудитории

3. Моделирование экономики и функционала конечной и минимальной версии продукта

4. Создание минимальной жизнеспособной версии продукта (MVP)

5. Поиск партнеров/клиентов для тестирования MVP

6. Тестирование MVP

7. Первая продажа

Указанный алгоритм показал свою эффективность в Кремниевой долине и в России при работе с IT-продуктами, но, чтобы он был эффективен и в случае с высокотехнологичными проектами, его необходимо модифицировать. Для наукоемких продуктов чаще всего характерно наличие длительного периода научно-исследовательских и опытно-конструкторских работ (НИР, ОКР). От старта создания минимальной версии продукта до первых продаж может пройти несколько месяцев, иногда лет. Эксперты Академии Ростеха провели детализацию процесса создания MVP с помощью шкалы TRL, что позволяет уточнить дорожную карту развития проектов и планировать действия в близкой перспективе.

«Нашей целью было создание алгоритма, который поможет реализовать нужный рынку технологичный продукт и минимизировать вероятность рыночного провала. Для этого мы подробно описали этап формирования и проверки рыночных гипотез (предпроектные исследования), о котором забывают многие ученые и разработчики, и который включен далеко не во все методики. Более того, это родовая травма большинства технологических фреймворков для создания продуктов - они не содержат этапа формирования и проверки рыночных гипотез, который должен происходить ДО создания продукта. Можно назвать это стратегическим маркетингом, но в узком смысле, для конкретного продукта или технологии. К примеру, шкала уровней готовности технологии (TRL) в чистом виде не предусматривает анализ рынка, ведь NASA работают с госзаказами, им не нужно искать аудиторию для продукта. Чтобы разработка стала инновацией у нее должен быть устойчивый спрос, должен быть покупатель. Именно эту задачу мы решаем с помощью нашей версии алгоритма по созданию продукта», – рассказал Андрей Батрименко, руководитель программы «Вектор».

Алгоритм, созданный экспертами Академии, включает подробное описание каждого этапа с указанием рекомендуемых к применению инструментов реализации, сроков прохождения этапа, ожидаемых позитивных и возможных негативных результатов.

Таким образом, за счет интеграции на разных уровнях четырех различных методик Академия Ростеха получила алгоритм, который повышает шансы команд на создание не только инновационных, но и востребованных, коммерчески успешных продуктов.

0
Комментарии
-3 комментариев
Раскрывать всегда