Como criar um Product Backlog eficiente para seu projeto de tecnologia

Definindo os itens do Product Backlog

O primeiro passo para criar um Product Backlog eficiente para seu projeto de tecnologia é definir os itens que serão incluídos nele. O Product Backlog é uma lista de todas as funcionalidades, requisitos e melhorias que precisam ser desenvolvidas no seu projeto. Para isso, você pode seguir algumas práticas recomendadas:

Realize um levantamento de requisitos:

Entenda as necessidades do seu projeto, converse com os stakeholders e usuários para identificar quais são as funcionalidades mais importantes e prioritárias. Isso ajudará a garantir que os itens do Product Backlog estejam alinhados com as expectativas do projeto.

Utilize técnicas de elicitação de requisitos:

Existem várias técnicas que podem ser utilizadas para identificar os requisitos do seu projeto, como entrevistas, workshops, brainstorms, entre outras. Essas técnicas ajudarão a capturar as necessidades dos usuários de forma eficiente.

Divida os itens em pequenas partes:

Para facilitar o gerenciamento do Product Backlog, é recomendado dividir os itens em partes menores e mais gerenciáveis. Isso permitirá uma melhor estimativa de esforço e priorização dos itens.

Utilize critérios de aceitação:

Para cada item do Product Backlog, é importante definir critérios de aceitação claros e objetivos. Isso ajudará a garantir que os desenvolvedores entendam exatamente o que precisa ser entregue e os testadores possam validar se os requisitos foram atendidos.

Priorizando os itens do Product Backlog

Após definir os itens do Product Backlog, é necessário priorizá-los. A priorização correta dos itens é fundamental para garantir que as funcionalidades mais importantes sejam desenvolvidas primeiro. Existem várias técnicas e métodos que podem ser utilizados para priorizar os itens do Product Backlog:

MoSCoW:

Essa técnica classifica os itens em quatro categorias: Must have (deve ter), Should have (deveria ter), Could have (poderia ter) e Won’t have (não terá). Isso ajuda a identificar quais são as funcionalidades essenciais para o projeto e quais podem ser deixadas para futuras iterações.

Valor de negócio:

Nessa abordagem, os itens do Product Backlog são priorizados com base no valor que eles agregam ao negócio. Funcionalidades que trazem maior benefício ou impacto para a empresa são priorizadas em relação às menos relevantes.

Análise de custo-benefício:

Nesse método, os itens do Product Backlog são avaliados levando em consideração o esforço necessário para implementá-los e o benefício que trarão ao projeto. Itens de baixo esforço e alto benefício são priorizados em relação aos de alto esforço e baixo benefício.

Feedback dos stakeholders:

É importante envolver os stakeholders do projeto na priorização dos itens do Product Backlog. Eles podem ter insights valiosos sobre as necessidades do negócio e ajudar a definir quais são as funcionalidades mais importantes para o sucesso do projeto.

Estimando os itens do Product Backlog

A estimativa correta dos itens do Product Backlog é essencial para o planejamento e gerenciamento do projeto. Existem várias técnicas que podem ser utilizadas para estimar o esforço necessário para implementar cada item do Product Backlog:

Estimativa por pontos de história:

Nessa técnica, os itens do Product Backlog são estimados com base em pontos de história, que representam o esforço necessário para implementar cada funcionalidade. Esses pontos são atribuídos com base na complexidade, esforço e incerteza envolvidos na implementação.

Estimativa por tamanho:

Nesse método, os itens do Product Backlog são estimados com base no tamanho, como o número de linhas de código ou a quantidade de trabalho necessário para implementar cada funcionalidade. Essa estimativa pode ser feita com base na experiência da equipe ou utilizando técnicas de análise de complexidade.

Estimativa por comparação:

Nessa abordagem, os itens do Product Backlog são estimados comparando-os com outros itens já implementados. Essa estimativa é útil quando há itens similares no projeto e a equipe possui referências para fazer a comparação.

Refinando e mantendo o Product Backlog eficiente

O trabalho de criar um Product Backlog eficiente não acaba após a sua criação inicial. É importante realizar constantes refinamentos e atualizações para garantir que o backlog esteja sempre alinhado com as necessidades do projeto. Algumas práticas que podem ser adotadas para manter o Product Backlog eficiente são:

Revisões periódicas:

Realize revisões periódicas do Product Backlog para identificar itens que já foram concluídos, remover itens obsoletos e adicionar novos itens conforme as necessidades do projeto evoluem.

Priorização contínua:

A priorização dos itens do Product Backlog é um processo contínuo. À medida que novas informações e necessidades surgem, é necessário reavaliar a prioridade dos itens existentes e adicionar novos itens conforme necessário.

Refinamento constante:

Realize sessões de refinamento do Product Backlog regularmente. Durante essas sessões, a equipe pode discutir, esclarecer e detalhar os itens do backlog, garantindo que eles estejam prontos para serem implementados nas próximas iterações.

Envolver os stakeholders:

Mantenha os stakeholders do projeto envolvidos e atualizados sobre o Product Backlog. Eles podem fornecer feedback valioso e ajudar a manter o backlog alinhado com as expectativas e necessidades do negócio.

Conclusão

Criar um Product Backlog eficiente para seu projeto de tecnologia é fundamental para o sucesso do projeto. Definir corretamente os itens do backlog, priorizá-los adequadamente, estimá-los de forma precisa e realizar refinamentos constantes são práticas essenciais para garantir que o backlog esteja sempre alinhado com as necessidades do projeto. Ao seguir essas práticas, você estará no caminho certo para criar um Product Backlog eficiente e impulsionar o sucesso do seu projeto de tecnologia.

A Awari é a melhor plataforma para aprender sobre gestão de produtos no Brasil.

Aqui você encontra cursos com aulas ao vivo, mentorias individuais com os melhores profissionais do mercado e suporte de carreira personalizado para dar seu próximo passo profissional e aprender habilidades como Data Science, Data Analytics, Machine Learning e mais.

Já pensou em aprender de maneira individualizada com profissionais que atuam em empresas como Nubank, Amazon e Google? Clique aqui para se inscrever na Awari e começar a construir agora mesmo o próximo capítulo da sua carreira em dados.