«Ребят, это вообще не то…» - сказал клиент

Получить такой отзыв в конце работы — страшный сон любого мастера. Особенно, когда все этапы были согласованы.

Мужчина заказал у нас печатку.
Всё как положено: обсудили дизайн, нарисовали эскизы, сделали 3D-модель. На каждом этапе: «Да, всё супер, мне нравится!».
И вот, кольцо готово. Отлито в металле, отполировано. Отправляем финальные фото и видео, ждём радостной реакции и… получаем её!

Вот только когда мужчина увидел кольцо вживую, то остался недоволен: «Я думал, оно будет массивнее, крупнее…»

И вот сидишь, чешешь репу: с одной стороны — все размеры по чертежу, всё утверждено и, формально, мы правы на 100%. Можно было бы сказать: «Ну, вы же сами всё согласовали!».
Но с другой... мы ведь делаем изделия, которые должны приносить радость, а не просто соответствовать цифрам в ТЗ.

Если человек, глядя на кольцо, не чувствует «моё!» — значит, работа не сделана до конца.
Поэтому, без лишних раздумий, мы предложили его переделать, чтобы оно ощущалась на руке именно так, как себе представлял заказчик.

Сейчас мы заканчиваем новую версию и верим, что в этот раз попадём в ожидания на все 100%.
Зацените видосик с производства:

Источник: «Жиза ИТ руководителя»

🕒 Почему заказчики не верят в сроки и что с этим делать
Наверняка у вас было так:
Ты озвучиваешь сроки, заказчик скептически хмыкает:
- «А вы точно успеете?»
Или хуже:
- «В прошлый раз тоже обещали за 2 недели…»
👉 Проблема в том, что большинство команд называет сроки “с потолка”. Это не прогноз, а обещание «на авось». Естественно, доверия тут нет.

🚫 Почему заказчики не верят срокам:
Ожидания ≠ реальность. В прошлых проектах обещали быстро, но сдавали позже.
Субъективность. «Петя сказал, что справится за день» - звучит как мнение, а не как прогноз.
Нет прозрачности. Заказчик не видит, на чём основаны сроки.

✅ Что делать вместо «обещаний»
Применять data-driven подход.
Это значит, что решения принимаются не по ощущениям («думаю, что успеем»), а на основе фактов и статистики.
Ключевые метрики:
Lead Time - сколько времени в среднем проходит от постановки задачи до её завершения.
Cycle Time - сколько времени реально уходит на выполнение после старта.
Throughput - сколько задач команда завершает за единицу времени (обычно за месяц). Это может быть количество пользовательских историй, багов, фич - в зависимости от того, что вы считаете завершённым.

📊 Если у тебя есть данные за последние 3–6 месяцев, ты можешь сказать заказчику:
«85% задач подобного размера мы закрываем за 8–12 дней. С большой вероятностью эта задача будет в том же диапазоне».
Это уже не «авось», а прогноз, основанный на данных.

🎯 Как метрики и data-driven подход помогают строить доверие:
-Переводят разговор из «верьте нам на слово» → в «вот данные».
-Позволяют принимать решения осознанно: менять приоритеты, увеличивать команду, убирать узкие места.
-Дают заказчику ощущение контроля и прозрачности.
-Убирают пространство для манипуляций: цифры объективнее эмоций.

💡 Итог: заказчики не верят обещаниям, потому что слишком много раз обжигались. Но они верят цифрам, данным и статистике.
Data-driven подход и метрики Lead Time / Cycle Time — это твой способ перейти от хаоса к доверительной и предсказуемой работе.
👉 А у вас как в проектах: чаще дают обещания или работают на основе данных?
#leadtime #throughput #заказчики #сроки