The "Story" Of Defining the product strategy, vision, and roadmap

⭐ الفصل الجديد من قصة كريم – “من الرؤية للطريق”

بعد ما كريم قضّى أسابيع يفهم العميل، ويجمع الـ Value Drivers، والـ Gains، والـ Pains، ويعمل ورش Co-Creation… وصل للمرحلة اللي بيبان فيها معدن الـ Product Owner الحقيقي:

1) Product Vision — “الحلم اللي هنوصّله”

كريم قعد لوحده بعد ورشة طويلة، بصّ على كل الورق، وكل الـ Sticky Notes، وكل التعليقات اللي جمعها من المدربين والمتدربين ومن مدير الـ L&D…
وحس إن الرؤية بدأت تتشكل.

كتب الرؤية في جملة بسيطة يقدر أي حد يفهمها:

“منصة LMS موحّدة، سهلة، ذكية، تساعد المؤسسة على رفع التزام المتدربين، وتقلل المجهود اليدوي، وتوفر رؤية كاملة في وقت حقيقي.”

الرؤية دي ما كانتش مجرد كلام… كانت:

  • بتلّم كل دافعات القيمة

  • بتوضح الهدف الطويل المدى

  • بتحط خط واضح بين “الضروري” و”الكماليات”

  • وبتخلي كل الفريق يشوف نفس الاتجاه

وفي أول اجتماع مع العميل بعدها، قالها كريم بصوت ثابت…
والعميل قال:
“أهو ده اللي نفسنا نوصل له.”

2) Product Strategy — “إزاي هنحقق الرؤية؟”

كريم عارف إن الرؤية لوحدها كلام جميل…
إنما الاستراتيجية هي اللي بتقول “هتمشي إزاي؟”.

قسّم استراتيجيته لـ 4 محاور واضحة:

أ) Simplify Learning Journeys — تبسيط رحلة المتدرب

ليه؟
لأن أهم Value Driver هو إن المتدرب ما يتوهش.
الاستراتيجية: UX بسيط + مسارات تعلم جاهزة.

ب) Automate Admin Work — تقليل المجهود الإداري

ليه؟
لأن الإدارة بتضيع ساعات كل أسبوع على شغل manual.
الاستراتيجية: Attendance automation + bulk enrollment + smart templates.

ج) Improve Visibility — رؤية كاملة للمدربين والمديرين

ليه؟
لأن عدم وجود insight كان أكبر Pain.
الاستراتيجية: real-time dashboards + smart reports.

د) Scale Confidently — منصة تحتمل النمو

ليه؟
لأن عدد المستخدمين كبير جداً ومتزايد.
الاستراتيجية: cloud scaling + modular architecture.

وبكده بقيت الاستراتيجية عبارة عن “قرارات طريق”… تقود المشروع ناحية الرؤية.

3) Product Roadmap — “الخريطة اللي هنمشي عليها فعليًا”

بعد الرؤية + الاستراتيجية… كريم رسم الطريق.

ماعملش Roadmap فيها Features مسطرة وخلاص.
عمل واحدة “Outcome-based”، يعني كل مرحلة لازم تحقق تغيير حقيقي للعميل.

🔶 المرحلة 1 – Foundation (الشهر 1–2)

هدفها: “نظام شغّال بسيط يقدر المتدرّب يدخل عليه ويخلص محتوى.”
تشمل:

  • Login/SSO

  • Dashboard بسيط للمتدرب

  • رفع المحتوى

  • Basic tracking

ده كان Pilot Version.

🔶 المرحلة 2 – Efficiency Boost (الشهر 3–4)

هدفها: “تقليل المجهود الإداري.”
تشمل:

  • bulk enrollment

  • templates

  • auto attendance

  • workflow automation

هنا بدأت الإدارة تقول:
“إحنا بننجز أسرع.”

🔶 المرحلة 3 – Insight & Intelligence (الشهر 5–6)

هدفها: “رؤية قوية جداً للمدربين والمديرين.”
تشمل:

  • dashboards

  • smart reporting

  • progress heatmaps

  • alerts & triggers

المدربين قالوا:
“أخيرًا شايفين الناس بتتعلم ولا لأ.”

🔶 المرحلة 4 – Experience Excellence (الشهر 7–9)

هدفها: “رفع التزام المتدربين وتحسين تجربتهم.”
تشمل:

  • gamification

  • learning paths

  • personalized recommendations

  • mobile-first enhancements

هنا ظهر التحسن الفعلي في الـ KPIs.

🔶 المرحلة 5 – Organization-wide Scaling (الشهر 10–12)

هدفها: “منصة تتحمل النمو الكبير وتخدم آلاف المتدربين.”
تشمل:

  • advanced scalability

  • enterprise roles

  • integrations مع بقية أنظمة الشركة

وفي نهاية السنة… لما عرض كريم الـ Roadmap على العميل، قال له المدير:

“أول مرة نحس إن الطريق واضح وغصب عننا هننجح.”

🎬 الخلاصة في سياق القصة

كريم كمل القصة بالشكل الطبيعي:

  • فهم العميل كويس

  • حدد Pains و Gains

  • عمل Co-Creation

  • بنى ثقة

  • أخد Feedback بدري

  • اشتغل Iterative

  • وبعدين رسم Vision

  • بعدها Strategy

  • وأخيرًا Roadmap

وبقى عندهم LMS مش بس معمول…
لكن معمول صح.

Comments

Post a Comment

Popular posts from this blog

Maxpooling vs minpooling vs average pooling

Image
Pooling is performed in neural networks to reduce variance and computation complexity. Many times, beginners blindly use a pooling method without knowing the reason for using it. Here is a comparison of three basic pooling methods that are widely used. The three types of pooling operations are: Max pooling: The maximum pixel value of the batch is selected. Min pooling: The minimum pixel value of the batch is selected. Average pooling: The average value of all the pixels in the batch is selected. The batch here means a group of pixels of size equal to the filter size which is decided based on the size of the image. In the following example, a filter of 9x9 is chosen. The output of the pooling method varies with the varying value of the filter size. The operations are illustrated through the following figures. Average, Max and Min pooling of size 9x9 applied on an image We cannot say that a particular pooling method is better over others generally. The choice of pooling operation is made...
Read more

Best Practices for Storing and Loading JSON Objects from a Large SQL Server Table Using .NET Core

 Best Practices for Storing and Loading JSON Objects from a Large SQL Server Table Using .NET Core Introduction JSON (JavaScript Object Notation) is widely used for storing structured data in SQL Server. However, when dealing with large tables, inefficient handling of JSON data can lead to performance bottlenecks, high storage costs, and slow queries. In this article, we will cover best practices for saving and loading JSON objects from large SQL Server tables using .NET Core. We will focus on storage strategies, indexing, efficient querying, and optimized data retrieval using Entity Framework Core (EF Core) and Dapper. --- 1. Choosing the Right Storage Strategy SQL Server supports JSON natively, but choosing the correct storage method depends on your use case. Option 1: Store JSON as NVARCHAR(MAX) (Best for Flexibility & Simplicity) ✔ Ideal for semi-structured or frequently changing data. ✔ Suitable when you need to store the entire JSON object but rarely query individual fiel...
Read more

Generative AI - Prompting with purpose: The RACE framework for data analysis

Image
  Prompting with purpose: The RACE framework for data analysis We've already established that the quality of your prompts directly influences the quality of your AI-generated outputs. A well-crafted prompt acts as a guiding light, leading the AI toward insightful and actionable results. But how can we consistently achieve this level of clarity and precision in our prompts? Let’s look into the RACE framework—an invaluable tool to elevate your prompts, ensuring they are clear, insightful, and evidence-based. This framework offers a structured approach to prompt engineering, helping you break down complex tasks into manageable steps and communicate your intentions effectively to the AI. This reading will assist you with developing a powerful methodology with generative AI for your data analysis tasks, leading to more accurate, relevant, and impactful results. What is the RACE framework? RACE is an acronym that stands for Research, Answer, Cite, and Expand. It serves as a valuable fram...
Read more