True Skill Center

Trang chủ/ Tài liệu/ Bí kíp ưu tiên hóa backlog: Xử lý feature, fix lỗi, cải tiến hệ thống – không bỏ sót cái nào!

Bí kíp ưu tiên hóa backlog: Xử lý feature, fix lỗi, cải tiến hệ thống – không bỏ sót cái nào!

Cập nhật 15:09, 03/04/2025

1353 lượt xem

Admin

1/ MoSCoW: "Phân loại rõ ràng, từ bug đến tech debt!"

Ngày xưa, tôi từng để backlog rối như tơ vò vì không biết xếp bug hay tech debt vào đâu. MoSCoW giúp tôi phân loại mọi thứ gọn gàng.

CÁCH LÀM CHI TIẾT

1. Liệt kê tất cả task:Mở Jira/Excel, ghi hết: feature, bug, cải tiến. Ví dụ: "Thêm nút Mua ngay", "Fix lỗi thanh toán thất bại", "Refactor API checkout".

2. Phân loại bằng câu hỏi cụ thể:
Họp với đội dev + stakeholder (30 phút), hỏi:
- Không làm cái này, hệ thống có sập không? Có → Must have. Ví dụ: "Fix lỗi thanh toán thất bại – 30% giao dịch lỗi → Must".

- Cái này quan trọng, nhưng trì hoãn 1 sprint được không? Được → Should have. Ví dụ: "Refactor API – giảm 20% thời gian xử lý, nhưng chưa gấp → Should".

- Cái này cải thiện nhẹ, không làm ngay cũng ổn? Ổn → Could have. Ví dụ: "Thêm nút Mua ngay – tăng 5% chuyển đổi → Could".

- Cái này để sau được không? Được → Won’t have. Ví dụ: "Thêm animation giỏ hàng – chỉ tăng UX nhẹ → Won’t".

=> Ghi lý do cạnh task (trong Jira comment).

3. Ước lượng Effort: Hỏi dev: "Mất bao điểm story?" Ví dụ: "Fix lỗi = 5, Refactor = 8, Mua ngay = 3".

4. Kiểm tra capacity: Sprint 30 điểm, nếu Must vượt (ví dụ: 20 điểm), đẩy Should xuống Could.

5. Sắp xếp: Must lên đầu, Should tiếp theo, Could cuối.

VÍ DỤ THỰC TẾ

Dự án: App thương mại điện tử.

Task:"Fix lỗi thanh toán" → Must (5 điểm, analytics báo 30% giao dịch fail).
"Refactor API" → Should (8 điểm, giảm 20% latency, đo bằng New Relic).
"Thêm nút Mua ngay" → Could (3 điểm, A/B test cũ tăng 5% chuyển đổi).
"Animation giỏ hàng" → Won’t (2 điểm, UX bonus).

Kết quả: Must + Should = 13 điểm, còn dư làm Could

2/ RICE Scoring: "Định lượng feature, bug, tech debt bằng số!"

Tôi từng bị đội dev thách: "Sao fix bug lại quan trọng hơn feature?" RICE giúp tôi đưa số liệu ra, không ai cãi được.

CÁCH LÀM CHI TIẾT:

1. Liệt kê task:Ghi vào Excel: "Fix lỗi login", "Thêm tìm kiếm", "Tối ưu database".

2. Thu thập dữ liệu từng tiêu chí:- Reach:Xem analytics/support ticket. Ví dụ: "Fix lỗi login ảnh hưởng 10,000 user/tháng (dữ liệu GA)".
- Impact: Thang 0.25-3. Đo bằng KPI thực tế:Bug: "Mất bao nhiêu % khách?" Ví dụ: "Lỗi login làm 20% user thoát → Impact = 3".
- Tech debt: "Cải thiện bao nhiêu %?" Ví dụ: "Tối ưu DB giảm 15% latency → Impact = 2".
- Feature: "Tăng KPI bao nhiêu?" Ví dụ: "Tìm kiếm tăng 5% engagement → Impact = 1"
- Confidence:Dữ liệu cứng = 100%, phán đoán = 50%-80%. Ví dụ: "Fix lỗi dựa trên ticket → 100%".
- Effort: Hỏi dev ngày công. Ví dụ: "Fix lỗi = 3 ngày, Tối ưu DB = 10 ngày".

3. Tính RICE: RICE = (Reach × Impact × Confidence) / Effort.
Ví dụ: Fix lỗi = (10,000 × 3 × 1.0) / 3 = 10,000

4. Sắp xếp:RICE cao nhất lên đầu.

5. Kiểm tra:Đưa bảng cho đội: "Số này đúng không?"

VÍ DỤ THỰC TẾ

1. Dự án: App học online.

2. Task:"Fix lỗi login": Reach = 10,000, Impact = 3 (20% thoát), Confidence = 100%, Effort = 3 → RICE = 10,000.
"Tối ưu DB": Reach = 15,000, Impact = 2 (15% latency), Confidence = 90%, Effort = 10 → RICE = 2,700.
"Thêm tìm kiếm": Reach = 8,000, Impact = 1 (5% engagement), Confidence = 80%, Effort = 4 → RICE = 1,600.

3. Kết quả: Fix lỗi > Tối ưu DB > Tìm kiếm.

3/ Value vs. Effort: "Xếp bug, tech debt, feature lên ma trận!"

Tôi từng bị hỏi: "Sao fix bug lại lên đầu?" Giờ tôi dùng Value vs. Effort, định lượng rõ ràng, ai cũng thấy hợp lý.

CÁCH LÀM CHI TIẾT

1. Vẽ ma trận:Trên Miro/Excel: trục ngang (Effort: 1-10), trục dọc (Value: 1-10).

2. Định lượng Value:
Dựa trên KPI thực tế:Bug: "Giảm mất mát bao nhiêu %?" Ví dụ: "Fix lỗi thanh toán giảm 20% thất bại → Value = 8".
Tech debt: "Tăng hiệu suất bao nhiêu?" Ví dụ: "Refactor API giảm 25% latency → Value = 9".
Feature: "Tăng KPI gì?" Ví dụ: "Mua ngay tăng 5% chuyển đổi → Value = 4".
Thang: 1% = 2 điểm, 5% = 4 điểm, 10%+ = 8-10 điểm.

3. Định lượng Effort:Hỏi dev: "Mất bao ngày?" 1 ngày = 2 điểm. Ví dụ: "Fix lỗi = 2 ngày → Effort = 4".

4. Đặt vào ma trận:Value 6-10, Effort 1-5 → Góc 1 (Làm ngay).
Value 6-10, Effort 6-10 → Góc 2 (Lên kế hoạch).
Value 1-5, Effort 1-5 → Góc 3 (Cân nhắc).
Value 1-5, Effort 6-10 → Góc 4 (Bỏ).

5. Sắp xếp:Góc 1 lên đầu.

VÍ DỤ THỰC TẾ

1. Dự án: App thương mại điện tử.

2. Task:"Fix lỗi thanh toán": Value = 8 (giảm 20% thất bại), Effort = 4 (2 ngày) → Góc 1.
"Refactor API": Value = 9 (25% latency), Effort = 8 (4 ngày) → Góc 2.
"Thêm Mua ngay": Value = 4 (5% chuyển đổi), Effort = 2 (1 ngày) → Góc 3.

3. Kết quả: Fix lỗi > Refactor > Mua ngay.

4/ WSJF: "Bug gấp, tech debt lớn – ưu tiên bằng số!"

Làm dự án bán vé, tôi suýt mất khách vì không fix lỗi kịp. WSJF giúp tôi tính toán chính xác khi thời gian là vàng.

CÁCH LÀM CHI TIẾT

1. Liệt kê task:Ví dụ: "Fix lỗi thanh toán", "Tối ưu server", "Thêm bộ lọc".

2. Tính Cost of Delay (CoD):Business Value: "Tăng/mất bao nhiêu tiền?" Ví dụ: "Fix lỗi giữ 20% doanh thu → 8".
Time Criticality: "Deadline dí bao nhiêu?" Ví dụ: "Fix lỗi trước sự kiện 2 ngày → 10".
Risk Reduction: "Giảm rủi ro gì?" Ví dụ: "Fix lỗi tránh 30% khiếu nại → 7".
CoD = BV + TC + RR. Ví dụ: 8 + 10 + 7 = 25.

3. Tính Job Size:Hỏi dev điểm story. Ví dụ: "Fix lỗi = 5".

4. Tính WSJF:WSJF = CoD / Job Size. Ví dụ: 25 / 5 = 5.0.

5. Sắp xếp:WSJF cao nhất lên đầu.

VÍ DỤ THỰC TẾ

1. Dự án: Hệ thống bán vé.

2. Task:"Fix lỗi thanh toán": CoD = 25 (8+10+7), Job Size = 5 → WSJF = 5.0.
"Tối ưu server": CoD = 15 (6+5+4), Job Size = 8 → WSJF = 1.9.
"Thêm bộ lọc": CoD = 10 (4+3+3), Job Size = 3 → WSJF = 3.3.

3. Kết quả: Fix lỗi > Bộ lọc > Tối ưu server.

5/ "Công thức sống sót" từ tôi

1. Dữ liệu là vua: Bug dùng ticket, tech debt dùng metric (latency, error rate), feature dùng A/B test.

2. Họp nhanh: 30 phút refinement, ai không rõ thì hỏi tại chỗ.

3. Đo kết quả: Sau sprint, check KPI (doanh thu, error rate, latency) để điều chỉnh.

Thử ngay nào! Anh em BA, PO lấy backlog của mình – feature, bug, tech debt – làm theo bước trên, rồi kể tôi nghe nhé.

CÓ THỂ BẠN QUAN TÂM

Làm BA trong Fintech: Bí kíp để không chỉ là người ghi yêu cầu!

Fintech đang là “đỉnh của chóp” với ví điện tử, ngân hàng số, blockchain, crypto – cơ hội cho BA tụi mình đầy rẫy ngoài kia. Nhưng làm BA trong fintech không chỉ là ngồi viết BRD hay vẽ sơ đồ đâu nha. Muốn nổi bật, bạn cần vài “vũ khí bí mật” ngoài nghiệp vụ. Hôm nay, mình chia sẻ 5 bí kíp siêu thực tế, cộng thêm cách dùng AI để học fintech nhanh như chớp và lý do vì sao dân BA mê mẩn ngành này.

ITBA

PRODUCT OWNER DỄ HIỂU

Product Owner (PO), hay còn gọi là người quản lý sản phẩm, là người đứng ở “giao điểm” giữa người dùng – công nghệ – mục tiêu kinh doanh. Họ đóng vai trò then chốt trong việc phát triển các sản phẩm số như ứng dụng, trang web, và phần mềm trên nhiều nền tảng khác nhau.

TOP 10 LỖI CẦN TRÁNH KHI VIẾT TÀI LIỆU PRODUCT REQUIREMENT DOCUMENT (PRD)

Một Product Requirements Document (PRD) là tài liệu quan trọng định hướng phát triển cho mọi dự án phần mềm.

VAI TRÒ CỦA MVP TRONG GIAI ĐOẠN XÁC ĐỊNH PHẠM VI DỰ ÁN

Trong phát triển phần mềm, việc ra mắt một sản phẩm hoặc tính năng mới luôn đi kèm với rủi ro. Luôn tồn tại sự không chắc chắn về việc liệu người dùng có thấy sản phẩm của bạn hữu ích hay không

Bí kíp ưu tiên hóa backlog: Xử lý feature, fix lỗi, cải tiến hệ thống – không bỏ sót cái nào!

1/ MoSCoW: "Phân loại rõ ràng, từ bug đến tech debt!"

VÍ DỤ THỰC TẾ

2/ RICE Scoring: "Định lượng feature, bug, tech debt bằng số!"

3/ Value vs. Effort: "Xếp bug, tech debt, feature lên ma trận!"

4/ WSJF: "Bug gấp, tech debt lớn – ưu tiên bằng số!"

5/ "Công thức sống sót" từ tôi

CÓ THỂ BẠN QUAN TÂM

ITBA

Đăng kí nhận tư vấn

Khoá học

Tìm hiểu thêm

Hướng dẫn