feature-prioritization

优先级应由数学计算决定，而非主观判断。RICE 评分能明确权衡取舍。Linear 的促成因素／阻碍因素视角可以确保你不会只顾着开发有趣的功能，却放任采用障碍依然存在。

RICE 评分

从以下四个维度为每个候选功能打分：

• 覆盖范围（Reach）： 在特定时间段内，这项功能会影响多少用户／账户？使用分析数据中的实际数字，而非凭感觉估算。“每季度 500 位用户”，而不是“很多”。
• 影响（Impact）： 这项功能会在每位用户身上让目标指标提升多少？评分为 0.25（极小）、0.5（低）、1（中）、2（高）、3（巨大）。诚实评分——大多数功能都是 1。
• 置信度（Confidence）： 你对覆盖范围和影响的判断有多确定？100% = 硬数据；80% = 有力证据；50% = 凭感觉。没有定量数据时，绝不要打 100%。
• 工作量（Effort）： 所需人周数。包括设计、工程、QA 以及任何跨团队协调工作。向上取整。

RICE =（覆盖范围 x 影响 x 置信度）/ 工作量

示例：SSO——覆盖范围：每季度 500 位用户，影响：2（高——能够促成企业交易），置信度：80%，工作量：4 人周。RICE =（500 x 2 x 0.8）/ 4 = 200。标记：阻碍因素。

按分数排序。计算不可能尽善尽美，但它会促使你为每个维度的评分给出理由。

促成因素与阻碍因素（Linear）

完成 RICE 评分后，为每项功能分类：

• 阻碍因素（Blocker）： 消除采用或留存方面的障碍。用户正在流失、受阻，或因为缺少这项功能而无法开始使用。示例：缺少 SSO，无法促成企业交易；移动端体验糟糕；无法导出数据。
• 促成因素（Enabler）： 让现有用户感到惊喜，或加深用户参与度。用户已经能顺利使用，但这项功能能让体验更上一层楼。示例：键盘快捷键、高级筛选器、集成。

规则：发展阶段，优先处理阻碍因素，而非促成因素。 致力于增长时，消除阻力比增添惊喜更重要。如果留存强劲但参与度持平，则反过来。

开展优先级排序会议

1. 列出所有候选项，并用一句话描述
2. 分别为每项的 R、I、C、E 打分——不要互相影响判断
3. 计算 RICE 分数并排序
4. 为每项标记为阻碍因素或促成因素
5. 检查：是否有阻碍因素排在促成因素之后？给出理由或重新排序。
6. 排名前 3-5 的项目 = 你的下一个周期

指南

• 始终展示计算过程。没有明确分数的优先级排序，只是一份主观意见清单。
• 没有硬数据（分析数据、A/B 测试结果或客户承诺）时，置信度绝不要设为 100%。
• 最终确定排名前，始终先区分促成因素和阻碍因素。
• 一次只为一个周期排定优先级。情况瞬息万变；在下一个周期重新评分。
• 关键：如果两个项目的 RICE 分数相差不超过 20%，就视为并列。使用阻碍因素／促成因素视角打破平局，或选择置信度更高的项目。

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基于 Intercom 的 RICE 框架和 Linear Method。技能来自 productskills。