При выборе эффективного решения оцениваю по критериям: - **Impact** – какой вклад вносит в бизнес-метрики (например, конверсия, retention). - **Effort** – оценка ресурсов (время, бюджет, команда). - **Risks** – технические, рыночные или юридические риски. Пример: выбор между двумя фичами для e-commerce: - **A**: Улучшение поиска (ожидаемый рост конверсии +5%, 3 недели разработки). - **B**: Персонализация рекомендаций (+3%, 6 недель + ML-инфраструктура). Выбираю **A**, так как выше ROI (воздействие/усилия) и быстрее выход на рынок. Дополнительно: - Провожу A/B-тесты для валидации гипотез. - Учитываю feedback от пользователей (например, через NPS или юзабилити-тесты). Код для оценки приоритетов (условный пример): ``` def calculate_priority(impact, effort, risk): return (impact * 0.7) / (effort * 0.3 + risk * 0.2) priority_A = calculate_priority(5, 3, 1) # 3.18 priority_B = calculate_priority(3, 6, 2) # 1.07 ```