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2022
04-18

【推荐】产品经理必须掌握的10种优先级决策技术详解---技术4:RICE评分模型--- RICE Scoring Model

RICE评分模型是什么

RICE是由Intercom(一家提供客户关系维护和营销自动化的SAAS企业)开发的一个针对产品,功能和计划的优先级评分模型,目的在于促进和提高他们自己团队的决策能力。

现在已经被越来越多的企业和团队所使用,之所以Intercom要自己开发这个模型,是因为他们在使用了许多种优先级评估模型后,发现没有一个能够符合他们的需要,主要是缺乏必要的评分量化,因此,RICE就被他们创建了出来。

如何使用RICE评分模型

RICE能够快速流行起来,其中一个重要的原因就是“简单”,使用者只需要对四个指标:

  • REACH:覆盖范围,指在给定时间内期望产品要触及到的人群;
  • IMPACT:影响力,指在给定的时间内主动采取行动的人数;
  • Confidence:信心指数,指能够实现前两项指标你所要采取的行动的信心;
  • EFFORT:努力指数,指要实现目标你所要付出的成本。

接下来,我就通过一个案例来说明一下如何使用RICE。

现在你是某食品公司的产品经理,推出了一款新的饮料,目前有三个营销计划(分别是计划1,计划2,计划3)作为备选,现在需要你通过RICE评分模型选出最合适的那一个。

第一步:确定覆盖范围

计划1:每月覆盖5000个新客户,30%的客户会选择,那么,每季度的覆盖范围就是5000 × 30% × 3 = 4500个客户。

计划2:每个季度购买已有产品的每个客户会看到新产品,每个季度有20000个客户。

计划3:新产品将对8000个现有客户产生一次性影响,转投购买新产品,无持续影响,每个季度有8000个客户。

在第一步中需要注意一点:

覆盖范围是用每个时间段的人数/事件数量来衡量的,这可能是“每个季度的客户”或“每个月的交易”。尽可能使用真实的产品度量,而不是凭空抽取数据。

第二步:确定影响力

不同的计划肯定带来不同的影响,但是,我们也必须知道,这种影响力其实很难精确衡量,因此,在RICE中,我们采用这样的赋分标准:

  • 3:巨大影响(XL)
  • 2:高影响(L)
  • 1:中等影响(M)
  • 0.5:低影响(S)
  • 0.25:最小影响(XS)

我们假设计划1的覆盖范围是中等影响的,赋分为1,计划2是巨大影响的,赋分为3,计划3是高影响的的,赋分为2。

虽然这样选择一个影响力数字似乎不太科学,但是,作为一名产品经理,有时候直觉也是很重要的。

第三步:确定信心指数

在RICE中,信心指数是一种平衡的测量数据,我们必须基于潜在的覆盖范围和影响力得分,再结合我们的感觉和直觉做出判断。

例如,你的分析显示,计划1的转化应该在30天内达到大约1500人,而你的直觉告诉你,你的新产品将获得大约800个新客户。

这样,我们就可以对备选计划进行赋分,标准如下:

  • 100%:高可信度
  • 80%:中等可信度
  • 50%:低可信度

我们假设计划1的信心指数是中等可信度,那么赋值80%,计划2和计划3分别是低可信度和高可信度,赋值分别为50%和100%。

当然,我们得解释一下每个备选计划为什么是这样的赋值,比方说,计划1是中等可信度,原因在于转化率有点高,按照食品行业的以往的正常水平,转化率应该在15-20%之间。

但是,这是一个新产品,是否能够突破正常水平,我现在没有研究数据,因此,只能为中等可信度。

第四步:确定努力指数

在RICE中,努力指数是通过“人-月”来计算的,也就是一个团队成员在一个月内可以完成的工作。

这个核算起来并不难,比方说计划1的营销计划制定需要1周,方案设计时间需要1-2周,执行时间需要2-4周,这样,计划1的努力指数就是2人-月。

我们假设计划2的努力指数是4人-月,计划3的努力指数是1人-月。

第五步:计算RICE值

具体怎么计算每个备选计划的最终得分呢?大家看下图:

很明显,计划3得分最高,应该是最合适的方案。

但是,这里有一点需要注意,就是如果出现得分太低或太高的选项,就需要慎重一些,认真思考一下你的评估以及是否需要改变,或者干脆你的直觉就是错误的。

总结一下RICE的评分机制,大家看下图:

RICE评分模型的常见应用场景

RICE评分模型通常用在产品级及以下,包括产品想法,创意,特征、功能等。

RICE评分模型的优势和不足

优势:

1、它要求产品团队在量化他们的产品指标之前,一定要SMART(也就是具体的、可测量的、可实现的、相关的)的。

2、减少了固有偏见对优先级的影响。通过在计算中添加信心维度,优先级从试图成功预测转移到测量每个团队成员对选项的判断水平。这将优先级讨论从“这个选项值多少钱”转移到“我们如何量化每个定性的、推测性的分数的信心水平” 。

3、从能够获得的利益进行评估。它允许团队确定他们的努力相对于他们的整体价值值多少钱。

4、能够描绘一幅全景图像。通过远景和举措的对齐,形成了基于对产品和用户有最大影响因素的标准。

不足:

1、RICE分数没有考虑相关性。有时候,一个RICE得分高的选项需要优先考虑其他事情(很有可能是一个得分低的选项),所以产品团队需要将得分视为一个演练,而不是“我们接下来应该构建什么?”的最终答案。

2、估计永远不会100%准确。RICE的优先级排序只是一个量化特征的练习,该方法考虑了团队对其估计的信心水平。

RICE评分模型的底层逻辑

从本质上来说,RICE是一个简化的基于成本效益分析的优先级决策技术,前三个指标和我们获得的收益有关,第四个指标和我们要付出的成本有关。


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