作为产品经理，如何确定优先级——产品优先级排序框架解析

在产品管理中，确定优先级并不意味着要判断哪个指标比其他指标更重要。在产品经理所承担的所有职责中，最困难的任务之一就是决定接下来应该着手处理哪些工作。为什么呢？因为所有事情看起来都显得十分紧迫：工程师们希望解决技术上的问题，用户期待功能的改进，而各利益相关方提出的意见往往多于实际可行的解决方案等等。在这种压力之下，如果没有合理的框架作为指导，就很容易把注意力集中在错误的事情上。

而这正是优先级划分发挥作用的地方。在这篇文章中，你将了解到产品经理是如何确定工作优先级的，是什么因素影响了他们的决策过程，以及他们使用哪些框架来决定哪些功能应该被开发、哪些不应该被开发。

为什么优先级排序如此困难

优先级排序往往很具挑战性，因为产品经理几乎总需要在多个可行的选项中做出选择。当面临来自用户、利益相关者、设计团队、工程师以及销售部门的各种请求——这些请求要么与优化功能有关，要么涉及漏洞修复、增加收入，又或者关乎产品的可靠性时，就很容易做出错误的决策，从而开发出不符合需求的产品。

如果单独来看，每一项请求都是合理的，但要在特定时刻判断哪一项最为重要却十分困难。优先级决策往往是在信息不完整的情况下做出的。例如，我们无法确定用户究竟会采用哪些功能，也不清楚某个请求是否真正反映了实际问题，还是只是少数人的意见，更无法判断它是否能显著改善某些关键指标。而这些，在工程任务中却是显而易见的：漏洞是否存在？代码能否正常运行？

另一个导致优先级排序困难的原因是，这些权衡因素并不总是那么一目了然。当产品经理优先处理某一项任务时，其他同样有价值的项目就可能被推迟或放弃。虽然这些错失的机会不会立即导致失败，但它们的影响会随着时间的推移逐渐累积，最终影响到产品的长期发展、业务增长以及质量。

产品经理究竟优先考虑什么

人们普遍认为产品经理只关注功能的添加。但实际上，他们需要权衡的是“是否添加深色模式”与“是否推出应用内消息功能”这些选项，同时也要考虑如何降低用户流失率、提高用户留存率。因此，产品经理真正优先考虑的是：

用户面临的实际问题，而非功能设想

从表面上看，用户的反馈往往只是提出了各种需求，比如：“添加深色模式”或者“希望能够在发布内容后编辑其中的拼写错误”等等。但产品经理不会简单地接受这些请求，而是会深入追问其中的原因、具体方式以及背后的需求。

用户究竟遇到了什么困扰？
有多少用户存在这样的问题？
用户为什么会有这样的需求？

在了解了这些信息之后，产品经理不会仅仅优先考虑添加深色模式这个功能，而是会进一步分析：为什么用户会提出这个要求？是因为他们在使用产品时遇到困难，尤其是在夜间；还是因为有其他更好的解决方案？

业务成果，而非具体任务

我们可以这样理解：任务是团队需要完成的具体工作，而业务成果则是企业期望获得的最终结果。以下是一些具体的任务示例：

修复漏洞
重新设计产品入门流程
添加深色模式功能

提高激活率就是这样的一个例子。产品经理会优先考虑那些能够被量化的结果，因为这些结果能够将工作与业务目标联系起来；而单独的任务本身并不能保证会产生实际影响。因此，在决定优先处理哪些事项时，产品经理会思考这样做是否能够提升用户参与度、提高用户留存率，或者减少用户流失。

需要权衡各种因素，而非单纯依据个人偏好来决策

这时情况就会变得复杂起来，因为作为产品经理，你有时不得不在速度与质量、功能数量与开发时间、资源投入与项目范围、成本控制与功能创新等等这些方面进行取舍。

这意味着，在需要确定优先级时，产品经理所做的决策并不是基于个人偏好，而是受到各种限制因素的制约。也就是说，他们不会说“我更喜欢这个方案”，而是会考虑“如果我们现在选择这个方案，就无法实现那个目标”。

是什么因素决定了产品优先级的确定？

在确定任何事项的优先级之前，产品经理会从多个渠道收集信息，这些渠道包括：

用户反馈与调研

这些信息来源包括访谈、可用性测试、用户评价、社交媒体上的评论、用户的直接功能需求请求、产品分析提供的定量数据，以及净推荐值（NPS）或客户满意度等指标。这些方法都体现了以用户为中心的思考方式，它们在决策过程中会充分考虑客户的实际需求、行为习惯以及遇到的问题。

产品相关指标

激活率、用户流失率、功能采用率、用户留存率、会话时长、日活跃用户数（DAU）、月活跃用户数（MAU）、会话频率等指标，能够帮助产品经理了解产品在哪些方面表现不佳。

业务目标

优先级的确定必须与公司的发展战略和愿景保持一致，因为每个产品的存在都是为了实现某种业务目标，而这些目标直接决定了产品经理在特定阶段应该优先处理哪些事项。业务目标对产品优先级的制定有着重要影响：如果一家公司注重盈利，它可能会优先开发能够带来收益的功能；而一家以发展为核心目标的公司，则可能会把用户引导和用户获取作为重点。当目标是提高用户留存率时，产品经理通常会优先考虑提升核心用户体验和产品的可靠性。由于这些业务目标总是在变化，因此产品优先级的确定也是动态的，会随着公司战略的变化而调整。所以，最终的决定取决于公司是更注重发展、用户留存、成本控制，还是盈利。

技术限制与现实需求

简单来说，即使某个想法非常出色，但目前也可能无法实现，因为有些方案虽然听起来很简单，但实际上实施起来可能会非常复杂。例如，开发一款支持离线模式的产品就是这样的例子；此外，很多功能的实现还需要其他功能先完成才行。最后，还存在“技术债务”这个问题，也就是那些为了快速开发而采取的临时性解决方案，这些方案日后会使得系统变得难以修改。比如文档编写不规范或设计不合理，都属于这类问题。技术债务会增加软件中的漏洞，还会拖慢开发进度。

优先级框架

优先级框架是产品经理们用来做出合理、可解释的决策的结构化方法。这些工具能够帮助产品经理对比不同的选项。通过使用优先级框架，产品管理中的决策过程能够摆脱主观猜测，从而让产品经理基于事实而非直觉来做出判断。

让我们来看看其中一些框架，了解它们存在的缘由，以及何时何地应该使用它们。

为什么需要优先级框架？

优先级框架更像是辅助工具，而非固定的公式，它们的作用是帮助产品经理做出有理有据的选择。这些框架的存在目的就是让产品经理能够做出明智的决策，而它们是通过追问“针对谁？”和“如何实现？”这些问题来达到这一目标的。

这个方案能帮助哪些人？
它是如何发挥作用的？
这个方案将如何被实施？
它如何与公司的发展愿景相契合？

因此，框架并不能取代判断力，它们只是为判断提供支持。所以，产品经理在做出决策时，不会仅仅基于“某个想法是否好”来决定，而是会深入探讨“如何实现”以及“针对谁”。产品管理中的一些常用优先级框架包括：

RICE评分法

RICE评分法由Intercom公司的Sean McBride提出，这一评估框架考虑了四个要素：覆盖范围、影响程度、信心度以及实施难度。通过对比这些要素，可以判断某个产品想法所能带来的价值与所需投入的努力是否成正比。

覆盖范围：指在特定时间内，会有多少用户受到该产品的影响。这个指标关注的是规模，因此必须明确时间范围，否则数据就毫无意义了。例如：“每月有5000名用户受到影响”，或者“占每周活跃用户的35%”。

对于许多用户来说，一个小幅的改进可能比针对极少数用户的重大改进更有价值。比如，如果功能A每月能影响20,000名用户，而功能B仅能影响500名用户，那么即使功能B的改进幅度更大，但其覆盖范围仍然更广，因此其实际效果可能更为显著。
影响程度：指该产品会对客户产生多大的影响。与关注规模的“覆盖范围”不同，“影响程度”强调的是影响的深度或价值。Sean McBride建议通过评估该产品对单个用户的影响来衡量这一指标。例如：“当客户遇到这个产品时，它的转化率会增加多少？”同时他也指出，这个目标也可以替换为其他指标，比如“提高普及率”或“最大化用户体验”。由于影响程度较难量化，因此通常使用0.25到3的评分标准：0.25表示影响极小，0.5表示影响较小，1表示影响一般，2表示影响较大，3表示影响巨大。
信心度：指执行某个方案时的可靠性。这一指标可以通过用户反馈、A/B测试等手段来评估，评分范围为0%到100%，其中50%表示“信心度较低”，80%表示“信心度一般”，100%表示“信心度很高”。这个因素考虑了不确定性及风险，有助于回答“我们对这个方案有多大的把握？”这个问题，同时也能防止一些不切实际的方案被优先考虑。
实施难度：指团队执行某个方案所需的时间和资源。实施难度类似于投资成本，而覆盖范围、信心度和影响程度则代表潜在的收益。实施难度通常以“人月”或“人周”为单位来衡量，其中会包含工程开发时间和设计工作等各项因素。在这个框架中，实施难度是最为重要的指标，因为两个价值相近的方案，在实施难度上可能存在巨大差异，而较低的实施难度往往会提升整体的RICE评分。

RICE公式的计算方法是：

RICE得分 = （重要性 × 影响程度 × 确定性）÷ 实施难度

虽然RICE评分法非常适合以数据为驱动的团队进行优先级排序，但其评估过程可能较为繁琐，且难以理解。

卡诺模型

该模型根据客户需求以及这些需求对用户满意度的影晌来对功能进行分类，由Kano Noraki于1984年提出。它主要包括三个部分：

基本需求：客户期望产品必须具备的功能，例如产品的核心可靠性及登录功能。这类功能的存在与否会直接影响用户的满意度。
性能需求：那些性能提升能显著增加用户满意度的功能。这类功能的性能越好，用户越满意。例如更快的加载速度就是此类功能。
惊喜功能：那些能够给用户带来意外惊喜的功能。这些功能会让用户感到自己的需求得到了重视，从而提高满意度。比如TikTok允许用户在评论区上传图片的功能。

卡诺模型的一个缺点是，那些最初被视为惊喜功能的特性最终往往会变成用户的基本期望。

MoSCoW方法

这个框架是由Dai Clegg在1994年任职于Oracle期间提出的，它将各项任务分为以下几类：

必备功能：对产品的发布至关重要，其存在与否会直接决定产品的成败。
建议添加的功能：虽然重要但并非绝对必要，产品的成功并不一定依赖于这些功能。
可选功能：有这些功能会更好，但并非必不可少。
不需要的功能：与产品目标无关的功能。

这个框架使用起来非常方便、易于理解，这也是它的最大优势之一。它在产品发布规划、最小可行产品的定义以及项目范围控制方面尤为有用。不过，如果分类不当，所有功能都可能被归为“必备功能”，而将某些功能归类为“不需要的功能”也可能变得困难。

ICE框架

ICE框架是RICE框架的简化版本，当数据有限或速度比精确性更为重要时，通常会使用这个框架。

ICE框架根据以下三个维度来评估各项计划：

影响程度：该计划预期会对关键指标产生多大的影响。
确定性：团队对该计划预期产生的影响的把握程度。
实施难度：与其他计划相比，该计划的实施难度如何。

每个维度的评分范围通常是1到10分，最终得分即为ICE总分。

当以下情况发生时，ICE框架会非常适用：

产品仍处于开发初期阶段
团队需要快速确定各项任务的优先级
无法获得详细的实施难度评估数据

这种框架的缺点在于，它为了追求速度而牺牲了准确性，因此可能会产生有偏差的结果。

影响与投入矩阵

这种分析方法也被称为价值与效果矩阵或价值与投入矩阵，非常适合用于团队之间的可视化讨论，以及与利益相关者的快速沟通与协调。

各项计划会被绘制在一个2×2的网格中，这个网格是根据它们所能带来的价值（影响）以及实现这些目标所需的投入（努力）来划分的：

高影响/低投入 → 这些项目属于最高优先级，也被称为“重大成果”。

高影响/高投入 → 属于这一象限的功能具有很高的价值，但实施起来需要耗费大量精力，因此投入较大。
低影响/低投入 → 这些功能属于可有可无的附加项，实现它们所需的努力较少，带来的影响也较小；只有在完成高优先级的任务后，才应考虑开发这些功能。
低影响/高投入 → 如果一个功能的价值很高但实施成本过高，那么团队绝对不应该浪费时间在它上面。

构成这个框架的要素与MoSCoW框架非常相似，这也使得它具有简洁性。这种分析方法直观易懂，而且比RICE框架更加灵活、更易于可视化运用。不过它的缺点在于，影响和投入这两个指标都属于估算值，因此可能存在主观性。

其他常见的评估框架还包括：

加权评分模型：通过多个标准对各种想法进行评分，从而确定它们的优先级。这些标准包括用户影响、战略契合度、实施难度、风险以及关键指标等，每个标准的权重会根据其对业务的重要性来决定。
机会评估模型：用于识别那些对用户来说非常重要但目前尚未得到满足的功能或需求。机会评估的公式为：重要性 + (重要性 – 满意度) = 发展机会
期望性、可行性与可持续性评估框架：从用户的需求、团队的开发能力以及业务的可持续发展能力这三个角度来评价各种想法。
延迟成本分析：用于衡量推迟某项任务所带来的财务损失，对于处理时间敏感的产品来说，这是一个非常实用的评估工具。
产品结构图：通过可视化的方式将产品的各个组成部分进行分类展示，例如系统、现有功能、新增功能以及创新想法等。这种方法有助于团队有条理地探索各种发展方向。

如何选择合适的评估框架

<没有哪种优先级框架在所有情况下都适用，因此选择合适的框架取决于团队在特定时刻所追求的目标。影响如何选择合适框架的因素包括以下几点：>

产品所处的阶段对框架的选择有着重要影响。处于早期阶段的产品往往缺乏准确的数据，因此像“可行性-合理性-可持续性”这样的轻量级框架会更适合用于快速决策。而处于成长阶段的产品通常已经拥有足够的用户数据及分析结果，这些条件使得“RICE模型”、“加权评分法”以及“收益与投入比分析”等框架更加实用。最后，在产品成熟期，优化效率、提升收入以及控制风险成为核心目标，此时时间安排就显得尤为关键了，像“延迟成本分析”这样的框架就能帮助评估各项决策的附加价值及紧迫性。
数据的可用性也是一个重要因素，因为各种框架在应用时都需要基于不同程度的数据可靠性。如果使用没有准确数据支持的框架，就很容易得出错误的结论。当相关指标和历史数据都齐全时，评分框架会变得非常有用；而当这些数据缺失时，简单的定性分析模型反而会更加可靠且诚实。
利益相关者及团队的需求

也是需要考虑的因素，因为框架在促进沟通方面也发挥着重要作用。它们有助于说服利益相关者做出决策，而像“卡诺模型”这样的以用户为中心的框架还能促进设计团队与研发团队之间的协作。此外，产品结构树之类的框架也能帮助团队和利益相关者快速达成共识。

灵活运用框架而非机械地遵循其规定，这一点非常重要。框架应该被视作思考的指导原则，而不是通往确定结果的捷径。实际上，人们经常会根据产品所处的阶段、可用的数据以及团队实际情况，对框架进行调整、简化或组合使用。

常见的优先级设定错误

即使拥有优秀的框架和充足的数据，优先级的设定也依然可能出错。这些错误虽然很常见，但却会对长期结果、团队信任以及产品质量产生重大影响。以下是一些常见的错误例子：

在确定优先级时，往往会被那些发言声音最大的人的意见所影响，这种错误其实比想象中要普遍得多。有些利益相关者或团队成员因为总是大声疾呼、频繁发声，以至于他们的意见无意间主导了整个规划方向，尽管这些意见并不符合用户的实际需求或公司的整体目标。因此，我们必须区分提出建议的人本身以及该建议的实际价值，才能有效地确定各项任务的优先级。

将“紧迫性”与“重要性”混为一谈，也是优先级设定中常见的错误。有时候，所有事情看起来都显得非常重要且必须立即处理，但实际上并非所有紧急的任务都具有实质性的意义。紧急任务通常伴随着截止日期或短期的压力，比如即将到来的演示会议；而重要任务则能带来长期的价值，比如减少技术债务。

仅凭直觉而非事实来做出决策，作为产品经理来说是很不可取的。如果你只是因为觉得某个想法听起来不错就决定采纳它，而没有通过研究进行验证，也没有将其纳入优先级评估框架中，那么后来为纠正这些错误所付出的努力可能会非常巨大，甚至会耗费更多的时间、资源和团队信任。

结论

寻找理想的框架或做出毫无错误的决策，并非优先级设定的真正目的。关键在于在时间、数据和资源有限的条件下，有意识地进行权衡，并能够解释为何这些权衡是必要的。优先级设定框架其实是一种工具，其作用在于消除偏见、揭示隐藏的假设，并帮助人们在面对不确定性时做出更好的决策，而非作为僵化的规则来使用。
最后，由于有效的优先级设定是一个持续进行的过程，因此必须经常重新审视各项优先事项，尽早验证各种假设，并将所做的决策记录下来。

随着产品的不断发展、用户需求的变化以及公司目标的调整，优先级也必然需要随之改变。那些始终将清晰性、可验证性及目标明确性作为优先考虑因素的产品经理，更有可能创造出真正能为用户和企业带来价值的解决方案。