Priorisierung

RICE-Priorisierung

RICE ist ein Framework zur Feature-Priorisierung. Score = Reach (wie viele Nutzer) x Impact (wie stark) x Confidence (wie sicher) / Effort (wie viel Aufwand). Hilft objektiv zwischen konkurrierenden Initiativen zu entscheiden.

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Definition

RICE wurde 2015 von Intercom entwickelt, um Produkt-Roadmap-Entscheidungen weniger emotional und mehr datenbasiert zu treffen.

Die vier Komponenten

  • Reach: Wie viele Nutzer betrifft das Feature pro Quartal? Konkrete Zahl (z.B. 500 Trial-User).

  • Impact: Wie stark wirkt es pro Nutzer? Skala: 3 (massiv), 2 (hoch), 1 (mittel), 0.5 (niedrig), 0.25 (minimal).

  • Confidence: Wie sicher sind wir uns? Skala: 100 % (Daten), 80 % (gut belegt), 50 % (Annahme), 25 % (Bauchgefühl).

  • Effort: Wie viel Arbeit in Person-Monaten? Roher Schätzwert.

Berechnung

Score = (Reach x Impact x Confidence) / Effort. Höchster Score = beste Investition. Beispiel: 500 Nutzer x 2 (Impact) x 0.8 (Confidence) / 1.5 (Effort) = 533.

Wann RICE nutzen

Sweet-Spot: 10-30 konkurrierende Initiativen. Bei weniger ist Diskussion einfacher, bei mehr braucht es vorab Themen-Clustering.

Anti-Patterns

  • Confidence aufgepumpt um Pet-Projekt durchzudrücken.

  • Impact-Skala nicht standardisiert: jedes Team definiert eigene Werte.

  • Effort vergessen: ohne diese Variable wird jedes 'grosse' Feature gewinnen.

KI-Begriff erklärt · RICE-Priorisierung

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