DIBB: как Spotify превратил «хотелки» в проверяемые ставки

Здесь разбираю, как находить Product‑Market Fit и строить Go‑To‑Market для AI‑продуктов. Пишу практичные конспекты фреймворков, метрики и бенчмарки, делюсь инструментами и рабочими чеклистами без воды. Если вы делаете AI‑сервис и хотите расти осознанно — добро пожаловать.

dibbhippo-эффектSpotify

У PM в руках — список из двадцати задач и ни одного внятного аргумента, почему одна важнее другой. В итоге побеждает тот, кто громче говорит или чьё кресло стоит дороже. Называется это HIPPO-эффектом (Highest Paid Person's Opinion) — и именно его DIBB создавался, чтобы нейтрализовать

DIBB расшифровывается как Data → Insight → Belief → Bet. Это не система скоринга и не матрица приоритизации — это протокол мышления. Он задаёт один вопрос: «Откуда мы знаем, что это нужно делать?» и не позволяет допускать HIPPO эффект в больших командах.

Когда нужен DIBB:

  • Стратегическая инициатива без очевидного обоснования
  • Согласование с руководством или инвесторами
  • Когда несколько команд тянут в разные стороны.
  • Фильтрация входящих запросов от продаж и клиентов

DIBB — инструмент для крупных стратегических инициатив, не для мелких задач. Применять его к смене цвета кнопки или правке копирайта — бюрократия без результата.

👉 Читать подробнее на портале

Презентационный слайд с диаграммой DIBB (Data → Insight → Belief → Bet) на тёмном фоне, подписи и стрелки, контекст продукта (Spotify).
Презентационный слайд с визуализацией протокола DIBB.

Читайте так же