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Data-Driven Retrospectives | Metrics + Insights

Use data to drive retrospective discussions with velocity, cycle time, and defect metrics. GitScrum balances numbers with team insights for better outcomes.

9 min read

Data illuminates patterns. GitScrum provides metrics that help teams have data-informed retrospectives, balancing numbers with human insight.

Data in Retrospectives

Why Use Data

DATA-INFORMED RETROSPECTIVES:
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”‚ WITHOUT DATA:                                               β”‚
β”‚ ─────────────                                               β”‚
β”‚ "I feel like we had a lot of bugs this sprint"            β”‚
β”‚ "It seems like reviews took forever"                      β”‚
β”‚ "I think scope kept changing"                             β”‚
β”‚                                                             β”‚
β”‚ PROBLEMS:                                                   β”‚
β”‚ β€’ Based on recent memory (recency bias)                   β”‚
β”‚ β€’ Loud voices dominate                                    β”‚
β”‚ β€’ Hard to spot trends                                     β”‚
β”‚ β€’ Subjective without evidence                             β”‚
β”‚                                                             β”‚
β”‚ ─────────────────────────────────────────────────────────── β”‚
β”‚                                                             β”‚
β”‚ WITH DATA:                                                  β”‚
β”‚ ──────────                                                  β”‚
β”‚ "We had 3 production bugs, same as last 3 sprints"        β”‚
β”‚ "Review time averaged 2.4 days, up from 1.8 days"         β”‚
β”‚ "4 stories were added mid-sprint, 2 were removed"         β”‚
β”‚                                                             β”‚
β”‚ BENEFITS:                                                   β”‚
β”‚ β€’ Objective starting point                                β”‚
β”‚ β€’ Trends visible                                           β”‚
β”‚ β€’ Everyone working from same facts                        β”‚
β”‚ β€’ Progress measurable                                      β”‚
β”‚                                                             β”‚
β”‚ ─────────────────────────────────────────────────────────── β”‚
β”‚                                                             β”‚
β”‚ KEY PRINCIPLE:                                              β”‚
β”‚ ──────────────                                              β”‚
β”‚ Data INFORMS discussion, doesn't replace it               β”‚
β”‚ Numbers + Human insight = Full picture                    β”‚
β”‚                                                             β”‚
β”‚ "The data shows X happened. Why do we think that is?"    β”‚
β””β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€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 to Review

Sprint Metrics

RETROSPECTIVE DATA PACKAGE:
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”‚ DELIVERY METRICS:                                           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”‚ SPRINT 15 SUMMARY                                       β”‚β”‚
β”‚ β”‚                                                         β”‚β”‚
β”‚ β”‚ VELOCITY:                                                β”‚β”‚
β”‚ β”‚ Committed: 40 pts  Completed: 35 pts  (88%)            β”‚β”‚
β”‚ β”‚ Trend: β–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–‘β–‘ 88%              β”‚β”‚
β”‚ β”‚ Last 4 sprints: 32, 38, 35, 35                         β”‚β”‚
β”‚ β”‚                                                         β”‚β”‚
β”‚ β”‚ STORIES:                                                 β”‚β”‚
β”‚ β”‚ Planned: 8  Completed: 7  Carried over: 1              β”‚β”‚
β”‚ β”‚                                                         β”‚β”‚
β”‚ β”‚ SCOPE CHANGES:                                           β”‚β”‚
β”‚ β”‚ Added: 2 stories (8 pts)                               β”‚β”‚
β”‚ β”‚ Removed: 1 story (5 pts)                               β”‚β”‚
β”‚ β”‚ Net: +3 pts mid-sprint                                 β”‚β”‚
β”‚ β””β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”˜β”‚
β”‚                                                             β”‚
β”‚ FLOW METRICS:                                               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”‚ CYCLE TIME:                                             β”‚β”‚
β”‚ β”‚ Average: 4.2 days (target: <5)  βœ…                     β”‚β”‚
β”‚ β”‚ Trend: 3.8 β†’ 4.0 β†’ 4.2 β†’ 4.2 (stable)                 β”‚β”‚
β”‚ β”‚                                                         β”‚β”‚
β”‚ β”‚ BREAKDOWN:                                               β”‚β”‚
β”‚ β”‚ In Dev:     2.1 days  β–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆ           β”‚β”‚
β”‚ β”‚ In Review:  1.5 days  β–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆ                  β”‚β”‚
β”‚ β”‚ In QA:      0.6 days  β–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆ                           β”‚β”‚
β”‚ β”‚                                                         β”‚β”‚
β”‚ β”‚ Review time up from 1.1 days last sprint ⚠️           β”‚β”‚
β”‚ β””β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€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:                                            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”‚ DEFECTS:                                                β”‚β”‚
β”‚ β”‚ Escaped to prod: 2 (target: <3)  βœ…                    β”‚β”‚
β”‚ β”‚ Found in testing: 8                                    β”‚β”‚
β”‚ β”‚ Defect ratio: 20% (2 escaped / 10 total)              β”‚β”‚
β”‚ β”‚                                                         β”‚β”‚
β”‚ β”‚ TEST COVERAGE:                                          β”‚β”‚
β”‚ β”‚ New code: 82% (target: >80%)  βœ…                       β”‚β”‚
β”‚ β”‚ Overall: 71%                                           β”‚β”‚
β”‚ β””β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”˜β”‚
β””β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€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 Health

TEAM HEALTH DATA:
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 CONFIDENCE:                                            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”‚ "How confident were you we'd meet sprint goal?"       β”‚β”‚
β”‚ β”‚                                                         β”‚β”‚
β”‚ β”‚ Sprint 12: β–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆ 4.5       β”‚β”‚
β”‚ β”‚ Sprint 13: β–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆ   4.2       β”‚β”‚
β”‚ β”‚ Sprint 14: β–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆ       3.8       β”‚β”‚
β”‚ β”‚ Sprint 15: β–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆ         3.5 ⚠️    β”‚β”‚
β”‚ β”‚                                                         β”‚β”‚
β”‚ β”‚ Declining trend worth discussing                       β”‚β”‚
β”‚ β””β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”˜β”‚
β”‚                                                             β”‚
β”‚ BLOCKERS:                                                   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”‚ Blocker count: 5 total                                 β”‚β”‚
β”‚ β”‚ Average resolution: 1.8 days                           β”‚β”‚
β”‚ β”‚                                                         β”‚β”‚
β”‚ β”‚ BY TYPE:                                                 β”‚β”‚
β”‚ β”‚ β€’ Dependencies (external team): 2                     β”‚β”‚
β”‚ β”‚ β€’ Unclear requirements: 2                             β”‚β”‚
β”‚ β”‚ β€’ Technical issues: 1                                 β”‚β”‚
β”‚ β”‚                                                         β”‚β”‚
β”‚ β”‚ Pattern: External dependencies causing delays         β”‚β”‚
β”‚ β””β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”˜β”‚
β”‚                                                             β”‚
β”‚ INTERRUPTIONS:                                              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”‚ Unplanned work: 15% of capacity                       β”‚β”‚
β”‚ β”‚                                                         β”‚β”‚
β”‚ β”‚ Breakdown:                                              β”‚β”‚
β”‚ β”‚ β€’ Production support: 8%                              β”‚β”‚
β”‚ β”‚ β€’ Urgent bugs: 5%                                     β”‚β”‚
β”‚ β”‚ β€’ Meetings: 2%                                        β”‚β”‚
β”‚ β”‚                                                         β”‚β”‚
β”‚ β”‚ Trend: 10% β†’ 12% β†’ 15% (increasing) ⚠️               β”‚β”‚
β”‚ β””β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”˜β”‚
β””β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”˜

Retro Format

Data-Driven Structure

RETROSPECTIVE FORMAT:
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”‚ DATA-DRIVEN RETRO AGENDA:                                  β”‚
β”‚ ─────────────────────────                                   β”‚
β”‚                                                             β”‚
β”‚ 1. REVIEW DATA (10 min)                                    β”‚
β”‚    Share sprint metrics                                   β”‚
β”‚    Highlight trends and anomalies                         β”‚
β”‚    No interpretation yet, just facts                      β”‚
β”‚                                                             β”‚
β”‚ 2. INITIAL REACTIONS (5 min)                               β”‚
β”‚    "What stands out?"                                     β”‚
β”‚    "What surprises you?"                                  β”‚
β”‚    "What matches your experience?"                        β”‚
β”‚                                                             β”‚
β”‚ 3. DEEP DIVE (20 min)                                      β”‚
β”‚    Pick 1-2 data points to explore                        β”‚
β”‚    "Why do we think this happened?"                       β”‚
β”‚    "What's the root cause?"                               β”‚
β”‚                                                             β”‚
β”‚ 4. QUALITATIVE CHECK (10 min)                              β”‚
β”‚    "What doesn't show in the data?"                       β”‚
β”‚    Team health, morale, challenges                        β”‚
β”‚    What the numbers miss                                  β”‚
β”‚                                                             β”‚
β”‚ 5. ACTION ITEMS (10 min)                                   β”‚
β”‚    Specific, measurable improvements                      β”‚
β”‚    How will we know if it worked?                         β”‚
β”‚    Owner and timeline                                     β”‚
β”‚                                                             β”‚
β”‚ 6. CHECK PREVIOUS ACTIONS (5 min)                          β”‚
β”‚    Did previous improvements work?                        β”‚
β”‚    Data shows impact?                                     β”‚
β”‚                                                             β”‚
β”‚ ─────────────────────────────────────────────────────────── β”‚
β”‚                                                             β”‚
β”‚ FACILITATION QUESTIONS:                                     β”‚
β”‚ ───────────────────────                                     β”‚
β”‚ β€’ "The data shows X. What's behind that number?"         β”‚
β”‚ β€’ "We expected Y but got Z. What happened?"              β”‚
β”‚ β€’ "This metric improved. What did we do differently?"    β”‚
β”‚ β€’ "Does this match how you felt during the sprint?"      β”‚
β””β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”˜

Avoiding Pitfalls

Healthy Data Culture

DATA PITFALLS TO AVOID:
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”‚ PITFALL: BLAME                                              β”‚
β”‚ ──────────────                                              β”‚
β”‚ ❌ "Alex only completed 3 stories"                         β”‚
β”‚ βœ… "3 of our stories took longer than expected. Why?"     β”‚
β”‚                                                             β”‚
β”‚ Focus on systems, not individuals                         β”‚
β”‚ What enabled the situation?                               β”‚
β”‚                                                             β”‚
β”‚ ─────────────────────────────────────────────────────────── β”‚
β”‚                                                             β”‚
β”‚ PITFALL: GAMING METRICS                                    β”‚
β”‚ ───────────────────────                                     β”‚
β”‚ ❌ "We need to hit velocity target"                        β”‚
β”‚ β†’ Team inflates story points                             β”‚
β”‚ β†’ Metrics become meaningless                              β”‚
β”‚                                                             β”‚
β”‚ βœ… Use metrics to understand, not judge                   β”‚
β”‚ No targets tied to individual performance                β”‚
β”‚                                                             β”‚
β”‚ ─────────────────────────────────────────────────────────── β”‚
β”‚                                                             β”‚
β”‚ PITFALL: IGNORING QUALITATIVE                              β”‚
β”‚ ─────────────────────────────                               β”‚
β”‚ ❌ "The data looks fine, nothing to discuss"               β”‚
β”‚                                                             β”‚
β”‚ βœ… "Numbers look good. How did it FEEL?"                  β”‚
β”‚ Team might be burning out but still delivering           β”‚
β”‚ Data doesn't capture everything                           β”‚
β”‚                                                             β”‚
β”‚ ─────────────────────────────────────────────────────────── β”‚
β”‚                                                             β”‚
β”‚ PITFALL: OVER-ANALYSIS                                      β”‚
β”‚ ──────────────────────                                      β”‚
β”‚ ❌ 30 minutes reviewing 20 metrics                         β”‚
β”‚                                                             β”‚
β”‚ βœ… 5-10 minutes on 3-5 key metrics                        β”‚
β”‚ Leave time for discussion                                 β”‚
β”‚ Focus on what matters most                                β”‚
β”‚                                                             β”‚
β”‚ ─────────────────────────────────────────────────────────── β”‚
β”‚                                                             β”‚
β”‚ THE BALANCE:                                                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”‚                                                         β”‚β”‚
β”‚ β”‚ DATA provides objectivity and trends                   β”‚β”‚
β”‚ β”‚ DISCUSSION provides context and insight                β”‚β”‚
β”‚ β”‚ TOGETHER = Better decisions                            β”‚β”‚
β”‚ β”‚                                                         β”‚β”‚
β”‚ β”‚ Data without discussion = Cold and incomplete         β”‚β”‚
β”‚ β”‚ Discussion without data = Biased and unfocused        β”‚β”‚
β”‚ β”‚                                                         β”‚β”‚
β”‚ β””β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”˜β”‚
β””β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€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 Improvement

Measuring Actions

TRACKING RETRO OUTCOMES:
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”‚ ACTION ITEM TRACKING:                                       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”‚ SPRINT 15 RETRO ACTIONS                                β”‚β”‚
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β”‚ β”‚ ACTION           OWNER   MEASURE     STATUS            β”‚β”‚
β”‚ β”‚ ──────           ─────   ───────     ──────            β”‚β”‚
β”‚ β”‚ Reduce review    @all    Review time Complete βœ…       β”‚β”‚
β”‚ β”‚ time to <1 day           < 1 day     Now at 0.8 days  β”‚β”‚
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β”‚ β”‚ Daily dependency @jordan Dependencies In Progress      β”‚β”‚
β”‚ β”‚ check-in                  resolved    2/5 addressed   β”‚β”‚
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β”‚ β”‚ Document API     @alex   Support      Not Started      β”‚β”‚
β”‚ β”‚ better                   tickets ↓                     β”‚β”‚
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β”‚ ─────────────────────────────────────────────────────────── β”‚
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β”‚ IMPROVEMENT TRENDS:                                         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 OVER TIME                                       β”‚β”‚
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β”‚ β”‚ PROBLEM: Long review times                             β”‚β”‚
β”‚ β”‚ ACTION: Review SLA, pairing on reviews (Sprint 13)    β”‚β”‚
β”‚ β”‚                                                         β”‚β”‚
β”‚ β”‚ Sprint 12: 2.4 days  β–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆ          β”‚β”‚
β”‚ β”‚ Sprint 13: 1.8 days  β–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆ (action)      β”‚β”‚
β”‚ β”‚ Sprint 14: 1.1 days  β–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆ                       β”‚β”‚
β”‚ β”‚ Sprint 15: 0.8 days  β–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆβ–ˆ βœ…                       β”‚β”‚
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β”‚ β”‚ Improvement sustained! Can mark complete.              β”‚β”‚
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β”‚ β””β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”˜β”‚
β”‚                                                             β”‚
β”‚ REVIEW PAST ACTIONS:                                        β”‚
β”‚ ────────────────────                                        β”‚
β”‚ Every retro:                                               β”‚
β”‚ β€’ Did we do what we said?                                 β”‚
β”‚ β€’ Did it have the expected impact?                        β”‚
β”‚ β€’ Continue, adjust, or abandon?                           β”‚
β”‚                                                             β”‚
β”‚ CELEBRATE IMPROVEMENTS:                                     β”‚
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β”‚ When data shows improvement, acknowledge it!              β”‚
β”‚ Reinforces that retros lead to real change               β”‚
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