最流行的7大优先级划分技术和方法

软件开发中的优先级设定技巧：提升生产力的关键之道

在软件开发领域，特别是应用敏捷框架的时候，待办事项清单（Backlog）是至关重要的。它决定了下一个迭代周期（冲刺）中需要完成哪些任务或故事点。然而，所有任务在进入冲刺前必须进行优先级排序，确保团队首先处理那些最具价值、最合理的任务。

产品经理的一个重大职责，就是决定哪些任务应该被优先完成。仅仅依靠直觉来做这种决定往往存在很大风险。所以，我们将介绍几种常见的任务优先级设定方法，解析它们的特征，并建议在什么情景下使用最为合适。

选择优先级设定方法时应考虑的因素

• 简单性：方法越简单，设定优先级的速度就越快。
• 数据驱动：有些方法依赖于假设，而有些则基于验证数据。虽然数据驱动的方法更具可信性，但在没有足够数据时，简单的假设方法也能派上用场。
• 技术限制与商业价值的平衡：有些方法强调商业价值，但如果某些功能在技术实现上困难，这种方法可能建议团队首先处理那些“低垂果实”。
• 最佳使用场景：不同阶段的产品生命周期可能需要不同的优先级设定方法，比如MVP和成熟产品。

总的来说，这些方法并非相互排斥。在产品开发的不同阶段，这些方法可以互相补充，为团队提供更多选择。

1. MoSCoW 方法：简单而有效的选择

MoSCoW方法是四个词的首字母缩写，分别是“必须(Must)、应该(Should)、可以(Could)、不会(Won’t)”。这种方法帮助团队将所有任务分为四个组别。

• 必须(Must)：这些任务是必不可少的，忽略它们可能导致整个项目失败。
• 应该(Should)：这些任务虽然重要，但可以等到核心任务完成后再处理。
• 可以(Could)：这些任务虽不关键，但如果有时间，可以实现以增加额外价值。
• 不会(Won’t)：这些任务在当前迭代中不重要，可以推迟到未来版本中处理。

优点： MoSCoW方法操作简单，不需要复杂计算，便于团队和利益相关者之间的沟通。它的灵活性允许根据情况调整功能交付。

缺点： MoSCoW方法没有引入任务的顺序，容易导致关键任务的遗漏和失误。

适用场景： MoSCoW方法适用于没有太多技术限制的小型项目。如果待办事项清单复杂且时间紧迫，可以考虑与其他方法结合使用。

2. Kano 模型：聚焦客户满意度

由日本研究员狩野纪昭开发的Kano模型，帮助团队根据客户满意度分类任务。

• 必须有的： 必需的功能，以确保产品基本可用。
• 一维的： 客户期望的功能，直接影响满意度。
• 吸引人的： 额外的惊喜功能，可以提升客户满意度。
• 冷漠的： 对客户满意度影响不大的功能。
• 反作用的： 可能会引起客户不满的功能。

优点： 通过用户反馈，帮助产品经理在开发初期判断产品市场契合度，排序按照客户价值进行。

缺点： 实施过程耗时，需要大量用户访谈和数据分析。

适用场景： 特别适合希望从用户反馈中了解初步用户体验的创业公司。

3. RICE 方法：全面但费时

RICE方法通过计算评分模型设定优先级，涉及四个类别：Reach（覆盖率）、Impact（影响）、Confidence（信心）和Effort（努力）。

• Reach： 使用某功能的人数。
• Impact： 对产品推广的贡献。
• Confidence： 对功能产生效果的确定性。
• Effort： 实现该任务所需的资源。

得到的公式为： RICE = Reach * Impact * Confidence / Effort

优点： 提供全面评估，基于关键绩效指标（KPIs）做出决策，强调客户价值。

缺点： 计算过程耗时，必须有相应的数据支持。

适用场景： 适用于已发布并有明确数据支持的成熟产品。

4. Eisenhower 矩阵：高效时间管理

这种方法将任务分为四个象限，基于两个维度：重要性和紧急性。

• 高优先级： 紧急且重要的任务。
• 中等优先级： 重要但不紧急的任务。
• 紧急但不重要： 紧急但商业影响较小。
• 低优先级： 既不紧急也不重要。

优点： 简单易用，不需要复杂计算。

缺点： 完全依赖直觉判断，缺乏数据支持。

适用场景： 适用于个人时间规划和简单任务的优先级设定。

5. 值与复杂度/努力矩阵：平衡技术与价值

这个方法通过两个维度：价值和复杂度，将任务分为四个区域。

优先处理价值高且复杂度低的任务，其次是价值高但复杂度也高的任务。

优点： 灵活性高，可以自由设定价值标准。

缺点： 主观性强，对功能众多的大型产品不太适用。

适用场景： 适用于小型产品团队，特别是时间或预算受限时。

6. 加权最短作业优先（WSJF）：高效但费时

适用于中大型公司的SAFe精益敏捷框架，将延迟成本与工作持续时间的比值进行评分。

• 延迟成本： 包括用户和商业价值、时间紧迫性和风险降低。
• 工作持续时间： 定义完成任务所需的时间。

优点： 确保精确性和一致性，专注于用有限资源提高投资回报率。

缺点： 计算过程耗时，对复杂任务有所限制。

适用场景： 用于评估并引入最小可市场化功能，但不应完全依赖。

7. 行走的骨架：重点关注MVP的故事

行走的骨架方法专注于关键功能，实现一个全面可用的MVP。

优点： 快速决定优先顺序，专注关键功能，快速获得市场反馈。

缺点： 缺少一些重要功能，可能延迟首次发布。

适用场景： 特别适用于发布MVP时，但不适用于更复杂的产品。

总结

不是所有的优先级排序方法都适用于每个产品或公司。通过结合不同方法，可以在各个阶段互相补充，实现更好的效果。例如，MoSCoW和艾森豪威尔决策矩阵在小型项目中非常实用，而RICE方法则适合成熟产品。

我们还有很多未提到的方法，比如HiPPO方法。虽然有时被诟病，但在缺乏对产品的深度理解和专业知识时，也能行之有效。

你使用的是哪些方法？还有哪些我们没有提到的方法？欢迎分享你的经验和见解！