Фокусируюсь на приоритизации и структурировании данных. Использую: - **OKR/KPI** – чёткие метрики для фильтрации шума - **User Story Mapping** – визуализация информации через призму пользователя - **Data-driven подход** – A/B тесты, аналитика (пример SQL для проверки гипотезы): ``` SELECT feature, COUNT(DISTINCT user_id) as users, AVG(retention_day7) as retention FROM product_usage GROUP BY 1 ORDER BY 3 DESC LIMIT 5; ``` - **Инструменты** – Notion для документации, Amplitude для поведенческих данных, Jira для трекинга задач. Главное – отделять сигнал от шума через фреймворки типа RICE или ICE.