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Agile Metrics & KPIs | Velocity, Cycle Time, Throughput

Track agile metrics that drive improvement without dysfunction. Measure velocity, cycle time, lead time, and quality. GitScrum dashboards visualize team trends.

9 min read

Metrics drive behavior, so choose them carefully. GitScrum provides built-in analytics and custom tracking to help teams improve continuously.

Metrics Categories

Flow Metrics

FLOW METRICS:
β”Œβ”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”
β”‚                                                             β”‚
β”‚ VELOCITY:                                                   β”‚
β”‚ Story points completed per sprint                         β”‚
β”‚ Use for: Sprint planning, capacity                        β”‚
β”‚ ⚠️ Do not: Compare across teams                           β”‚
β”‚                                                             β”‚
β”‚ Example:                                                    β”‚
β”‚ Sprint 10: 24 points                                       β”‚
β”‚ Sprint 11: 28 points                                       β”‚
β”‚ Sprint 12: 22 points                                       β”‚
β”‚ Average: 25 points/sprint                                  β”‚
β”‚                                                             β”‚
β”‚ ─────────────────────────────────────────────────────────── β”‚
β”‚                                                             β”‚
β”‚ CYCLE TIME:                                                 β”‚
β”‚ Time from work started to work completed                  β”‚
β”‚ Use for: Predictability, process improvement              β”‚
β”‚                                                             β”‚
β”‚ Example:                                                    β”‚
β”‚ Median cycle time: 3.5 days                               β”‚
β”‚ 85th percentile: 7 days                                    β”‚
β”‚                                                             β”‚
β”‚ ─────────────────────────────────────────────────────────── β”‚
β”‚                                                             β”‚
β”‚ LEAD TIME:                                                  β”‚
β”‚ Time from request to delivery                             β”‚
β”‚ Use for: Customer expectations, SLAs                      β”‚
β”‚                                                             β”‚
β”‚ Example:                                                    β”‚
β”‚ From "requested" to "deployed": 12 days average          β”‚
β”‚                                                             β”‚
β”‚ ─────────────────────────────────────────────────────────── β”‚
β”‚                                                             β”‚
β”‚ THROUGHPUT:                                                 β”‚
β”‚ Number of items completed per time period                 β”‚
β”‚ Use for: Forecasting, capacity planning                   β”‚
β”‚                                                             β”‚
β”‚ Example:                                                    β”‚
β”‚ 8 stories/week (average)                                   β”‚
β”‚ Range: 6-10 stories/week                                   β”‚
β””β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”˜

Quality Metrics

QUALITY METRICS:
β”Œβ”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”
β”‚                                                             β”‚
β”‚ DEFECT RATE:                                                β”‚
β”‚ Bugs found per unit of work                               β”‚
β”‚ Use for: Quality trend tracking                           β”‚
β”‚                                                             β”‚
β”‚ Example:                                                    β”‚
β”‚ 0.3 bugs per story (after QA)                             β”‚
β”‚ Trend: Decreasing (was 0.5 last quarter)                 β”‚
β”‚                                                             β”‚
β”‚ ─────────────────────────────────────────────────────────── β”‚
β”‚                                                             β”‚
β”‚ ESCAPED DEFECTS:                                            β”‚
β”‚ Bugs found in production                                  β”‚
β”‚ Use for: Quality gate effectiveness                       β”‚
β”‚                                                             β”‚
β”‚ Example:                                                    β”‚
β”‚ 2 production bugs this sprint                             β”‚
β”‚ Target: < 3 per sprint                                     β”‚
β”‚                                                             β”‚
β”‚ ─────────────────────────────────────────────────────────── β”‚
β”‚                                                             β”‚
β”‚ CODE COVERAGE:                                              β”‚
β”‚ Percentage of code with tests                             β”‚
β”‚ Use for: Test quality indicator (not absolute)            β”‚
β”‚ ⚠️ High coverage β‰  quality                                β”‚
β”‚                                                             β”‚
β”‚ Example:                                                    β”‚
β”‚ Overall: 78%                                               β”‚
β”‚ New code: 90% (target: > 80%)                             β”‚
β”‚                                                             β”‚
β”‚ ─────────────────────────────────────────────────────────── β”‚
β”‚                                                             β”‚
β”‚ MTTR (Mean Time to Recover):                               β”‚
β”‚ Average time to fix production issues                     β”‚
β”‚ Use for: Incident response effectiveness                  β”‚
β”‚                                                             β”‚
β”‚ Example:                                                    β”‚
β”‚ MTTR: 45 minutes (target: < 1 hour)                      β”‚
β””β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”˜

Outcome Metrics

OUTCOME METRICS:
β”Œβ”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”
β”‚                                                             β”‚
β”‚ THESE MATTER MOST:                                          β”‚
β”‚ (Output metrics are means to these ends)                  β”‚
β”‚                                                             β”‚
β”‚ USER SATISFACTION:                                          β”‚
β”‚ NPS, CSAT, user feedback                                  β”‚
β”‚ Use for: Are we building the right things?                β”‚
β”‚                                                             β”‚
β”‚ Example:                                                    β”‚
β”‚ NPS: 45 (up from 38 last quarter)                        β”‚
β”‚ Feature satisfaction: 4.2/5                               β”‚
β”‚                                                             β”‚
β”‚ ─────────────────────────────────────────────────────────── β”‚
β”‚                                                             β”‚
β”‚ BUSINESS VALUE:                                             β”‚
β”‚ Revenue impact, cost savings, goal achievement            β”‚
β”‚ Use for: Prioritization, ROI                              β”‚
β”‚                                                             β”‚
β”‚ Example:                                                    β”‚
β”‚ New checkout: +12% conversion                             β”‚
β”‚ Automation: saved 20 hrs/week                             β”‚
β”‚                                                             β”‚
β”‚ ─────────────────────────────────────────────────────────── β”‚
β”‚                                                             β”‚
β”‚ ADOPTION:                                                   β”‚
β”‚ Usage of new features                                      β”‚
β”‚ Use for: Feature success validation                       β”‚
β”‚                                                             β”‚
β”‚ Example:                                                    β”‚
β”‚ New search: 65% adoption (target: 50%)                   β”‚
β”‚ Used daily by 40% of users                                β”‚
β”‚                                                             β”‚
β”‚ ─────────────────────────────────────────────────────────── β”‚
β”‚                                                             β”‚
β”‚ TIME TO VALUE:                                              β”‚
β”‚ How long until work delivers value                        β”‚
β”‚ Use for: Reducing batch sizes, faster feedback            β”‚
β”‚                                                             β”‚
β”‚ Example:                                                    β”‚
β”‚ Average: 3 weeks from idea to production                 β”‚
β”‚ Goal: Reduce to 2 weeks                                    β”‚
β””β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”˜

Dashboard Design

Team Dashboard

METRICS DASHBOARD:
β”Œβ”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”
β”‚                                                             β”‚
β”‚ TEAM DASHBOARD EXAMPLE:                                     β”‚
β”‚                                                             β”‚
β”‚ β”Œβ”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”β”‚
β”‚ β”‚ Team Alpha - Sprint 12                                 β”‚β”‚
β”‚ β”‚                                                         β”‚β”‚
β”‚ β”‚ VELOCITY          CYCLE TIME         QUALITY           β”‚β”‚
β”‚ β”‚ ──────────        ──────────         ───────           β”‚β”‚
β”‚ β”‚ 25 pts            3.5 days           0.2 bugs/story    β”‚β”‚
β”‚ β”‚ ↑ +2 vs avg       ↓ -0.5 vs avg      ↓ improving       β”‚β”‚
β”‚ β”‚                                                         β”‚β”‚
β”‚ β”‚ SPRINT PROGRESS                                         β”‚β”‚
β”‚ β”‚ β–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–‘β–‘β–‘β–‘ 80% complete                      β”‚β”‚
β”‚ β”‚ 20/25 points done, 3 days remaining                   β”‚β”‚
β”‚ β”‚                                                         β”‚β”‚
β”‚ β”‚ VELOCITY TREND (last 6 sprints)                        β”‚β”‚
β”‚ β”‚ 30β”‚     β”Œβ”€β”€β”€β”                                          β”‚β”‚
β”‚ β”‚   β”‚ β”Œβ”€β”€β”€β”€   β”œβ”€β”€β”€β”     β”Œβ”€β”€β”€β”                           β”‚β”‚
β”‚ β”‚ 20│──   β”‚   β”‚   β”œβ”€β”€β”€β”¬β”€β”€   β”‚                           β”‚β”‚
β”‚ β”‚   β”‚ β”‚   β”‚   β”‚   β”‚   β”‚ β”‚   β”‚                           β”‚β”‚
β”‚ β”‚ 10β”‚ β”‚   β”‚   β”‚   β”‚   β”‚ β”‚   β”‚                           β”‚β”‚
β”‚ β”‚   └─┴───┴───┴───┴───┴─┴───┴───                        β”‚β”‚
β”‚ β”‚    S7  S8  S9  S10 S11 S12                            β”‚β”‚
β”‚ β”‚                                                         β”‚β”‚
β”‚ β”‚ CYCLE TIME DISTRIBUTION                                 β”‚β”‚
β”‚ β”‚       β”Œβ”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”                                        β”‚β”‚
β”‚ β”‚   β”Œβ”€β”€β”€β”€       β”œβ”€β”€β”€β”                                    β”‚β”‚
β”‚ β”‚ ───   β”‚       β”‚   β”œβ”€β”€                                  β”‚β”‚
β”‚ β”‚   1   3       5   7   days                            β”‚β”‚
β”‚ β”‚       Median: 3.5 days                                β”‚β”‚
β”‚ β””β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”˜β”‚
β”‚                                                             β”‚
β”‚ FOCUS ON TRENDS, NOT ABSOLUTE NUMBERS                      β”‚
β”‚ Are we improving over time?                               β”‚
β””β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”˜

Healthy Metrics

Balanced Metrics

AVOID DYSFUNCTION:
β”Œβ”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”
β”‚                                                             β”‚
β”‚ SINGLE METRICS ARE DANGEROUS:                               β”‚
β”‚                                                             β”‚
β”‚ If you only measure velocity:                              β”‚
β”‚ β†’ Stories get inflated                                    β”‚
β”‚ β†’ Quality suffers                                          β”‚
β”‚ β†’ Tech debt ignored                                        β”‚
β”‚                                                             β”‚
β”‚ If you only measure cycle time:                            β”‚
β”‚ β†’ Small stories only                                       β”‚
β”‚ β†’ Important work avoided                                  β”‚
β”‚                                                             β”‚
β”‚ If you only measure bugs:                                  β”‚
β”‚ β†’ Defensive coding, less innovation                      β”‚
β”‚ β†’ Fear of trying new things                               β”‚
β”‚                                                             β”‚
β”‚ ─────────────────────────────────────────────────────────── β”‚
β”‚                                                             β”‚
β”‚ BALANCE METRICS:                                            β”‚
β”‚                                                             β”‚
β”‚ Speed + Quality:                                           β”‚
β”‚ Track velocity AND defect rate                            β”‚
β”‚ Fast but broken is not good                               β”‚
β”‚                                                             β”‚
β”‚ Output + Outcome:                                           β”‚
β”‚ Track throughput AND user satisfaction                    β”‚
β”‚ Shipping fast but wrong is not good                       β”‚
β”‚                                                             β”‚
β”‚ Short-term + Long-term:                                    β”‚
β”‚ Track velocity AND tech debt                              β”‚
β”‚ Fast now, slow later is not good                          β”‚
β”‚                                                             β”‚
β”‚ ─────────────────────────────────────────────────────────── β”‚
β”‚                                                             β”‚
β”‚ METRICS FOR IMPROVEMENT, NOT PUNISHMENT:                    β”‚
β”‚                                                             β”‚
β”‚ ❌ "Your velocity is lower than Team B"                   β”‚
β”‚ βœ… "Our velocity dropped - what changed?"                 β”‚
β”‚                                                             β”‚
β”‚ ❌ "You need to increase velocity 20%"                    β”‚
β”‚ βœ… "What's blocking us from delivering faster?"           β”‚
β””β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”˜

Tracking in GitScrum

Metrics Tasks

METRICS REVIEW TASK:
β”Œβ”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”
β”‚                                                             β”‚
β”‚ RECURRING: Metrics Review                                   β”‚
β”‚ β”Œβ”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”β”‚
β”‚ β”‚ METRICS-SPRINT: Sprint 12 Metrics Review               β”‚β”‚
β”‚ β”‚                                                         β”‚β”‚
β”‚ β”‚ Frequency: Every sprint                                β”‚β”‚
β”‚ β”‚ Owner: Scrum Master                                    β”‚β”‚
β”‚ β”‚                                                         β”‚β”‚
β”‚ β”‚ REVIEW:                                                  β”‚β”‚
β”‚ β”‚ ☐ Velocity vs forecast                                β”‚β”‚
β”‚ β”‚ ☐ Cycle time trends                                   β”‚β”‚
β”‚ β”‚ ☐ Quality metrics                                     β”‚β”‚
β”‚ β”‚ ☐ Burndown accuracy                                   β”‚β”‚
β”‚ β”‚ ☐ Unplanned work percentage                           β”‚β”‚
β”‚ β”‚                                                         β”‚β”‚
β”‚ β”‚ THIS SPRINT:                                             β”‚β”‚
β”‚ β”‚                                                         β”‚β”‚
β”‚ β”‚ Velocity: 22 pts (forecast: 25) ⚠️                     β”‚β”‚
β”‚ β”‚ Analysis: Lost 1 day to production issue              β”‚β”‚
β”‚ β”‚                                                         β”‚β”‚
β”‚ β”‚ Cycle time: 4.2 days (was 3.5) ⚠️                     β”‚β”‚
β”‚ β”‚ Analysis: Larger stories this sprint                  β”‚β”‚
β”‚ β”‚                                                         β”‚β”‚
β”‚ β”‚ Defects: 1 production bug (within target) βœ…           β”‚β”‚
β”‚ β”‚                                                         β”‚β”‚
β”‚ β”‚ ACTIONS:                                                 β”‚β”‚
β”‚ β”‚ β€’ Discuss velocity miss in retro                      β”‚β”‚
β”‚ β”‚ β€’ Break down large stories earlier                    β”‚β”‚
β”‚ β””β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”˜β”‚
β”‚                                                             β”‚
β”‚ QUARTERLY: Trend Analysis                                   β”‚
β”‚ β”Œβ”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”β”‚
β”‚ β”‚ METRICS-Q1: Quarterly Metrics Analysis                 β”‚β”‚
β”‚ β”‚                                                         β”‚β”‚
β”‚ β”‚ Q1 SUMMARY:                                              β”‚β”‚
β”‚ β”‚                                                         β”‚β”‚
β”‚ β”‚ Velocity: Stable (avg 24 pts, range 20-28)            β”‚β”‚
β”‚ β”‚ Cycle time: Improved (4.5 β†’ 3.5 days)                 β”‚β”‚
β”‚ β”‚ Quality: Improved (0.5 β†’ 0.2 bugs/story)              β”‚β”‚
β”‚ β”‚ Predictability: 85% sprint goals met                  β”‚β”‚
β”‚ β”‚                                                         β”‚β”‚
β”‚ β”‚ KEY WINS:                                                β”‚β”‚
β”‚ β”‚ β€’ Cycle time reduction from smaller stories           β”‚β”‚
β”‚ β”‚ β€’ Quality improvement from TDD adoption               β”‚β”‚
β”‚ β”‚                                                         β”‚β”‚
β”‚ β”‚ AREAS TO IMPROVE:                                        β”‚β”‚
β”‚ β”‚ β€’ Sprint goal completion (85% β†’ 90%)                  β”‚β”‚
β”‚ β”‚ β€’ Reduce unplanned work (20% β†’ 15%)                   β”‚β”‚
β”‚ β””β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”˜β”‚
β””β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”˜

Team Discussions

Metrics in Retrospectives

USING METRICS IN RETROS:
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β”‚                                                             β”‚
β”‚ METRICS AS CONVERSATION STARTERS:                           β”‚
β”‚                                                             β”‚
β”‚ Present data, then discuss:                               β”‚
β”‚                                                             β”‚
β”‚ VELOCITY DROPPED:                                           β”‚
β”‚ "Velocity was 18 points, down from 25 average.           β”‚
β”‚ What happened? What can we learn?"                        β”‚
β”‚                                                             β”‚
β”‚ Not: "Why didn't you hit 25 points?"                      β”‚
β”‚                                                             β”‚
β”‚ CYCLE TIME INCREASED:                                       β”‚
β”‚ "Cycle time went from 3 to 5 days.                       β”‚
β”‚ What's causing delays? How can we reduce it?"             β”‚
β”‚                                                             β”‚
β”‚ Not: "You're taking too long on stories."                 β”‚
β”‚                                                             β”‚
β”‚ ─────────────────────────────────────────────────────────── β”‚
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β”‚ GOOD QUESTIONS:                                             β”‚
β”‚                                                             β”‚
β”‚ β€’ "What does this trend tell us?"                        β”‚
β”‚ β€’ "Is this the right metric to track?"                   β”‚
β”‚ β€’ "What's behind this change?"                           β”‚
β”‚ β€’ "What experiment could improve this?"                  β”‚
β”‚ β€’ "Is this metric reflecting our goals?"                 β”‚
β”‚                                                             β”‚
β”‚ BAD APPROACHES:                                             β”‚
β”‚                                                             β”‚
β”‚ β€’ Blaming individuals for metrics                         β”‚
β”‚ β€’ Setting arbitrary targets                               β”‚
β”‚ β€’ Comparing to other teams                                β”‚
β”‚ β€’ Rewarding metric achievement                            β”‚
β”‚   (leads to gaming)                                        β”‚
β””β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”˜

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