e
sv

RICE çerçevesi: Önceliklendirme basitleştirildi

avatar

Yazılım Method

  • e 0

    Mutlu

  • e 0

    Eğlenmiş

  • e 0

    Şaşırmış

  • e 0

    Kızgın

  • e 0

    Üzgün

Başlangıcından bu yana RICE (tepki, etki, güven ve çaba), üründe en popüler önceliklendirme çerçevelerinden biri haline geldi.

Bu kılavuzda, önceliklendirme için RICE puanlama yöntemi hakkında bilmeniz gereken her şeyi ele alacağız.


İçindekiler


RICE çerçevesi: Kısa bir tarihçe

Sean McBride, Intercom'da ürün müdürü olarak çalışırken RICE çerçevesini birlikte geliştirdi. Pek çok farklı önceliklendirme çerçevesiyle McBride ve diğer PM'ler, bağlamlarına en uygun karar verme yöntemini bulmakta zorlandılar.

McBride, birkaç sorunu çözmek için RICE'ı tanıttı:

  1. Karar verme, geniş erişime sahip fikirler yerine "evcil hayvan fikirleri"ni tercih etti
  2. Fikirlerin hedefleri doğrudan nasıl etkilediği konusunda yeterli inceleme yapılmadı
  3. Çaba düzenli olarak azaltıldı ve denkleme güven getirilmedi

RICE çerçevesi nedir?

RICE, önceliklendirme için bir tür puanlama yöntemidir. Dört özelliği dikkate alır:

  • Erişim — Bu, belirli bir zaman diliminde kaç kullanıcıyı etkileyecek?
  • Etki — Bu, seçtiğimiz hedefle ilgili olarak her bir kullanıcıyı ne kadar etkileyecek?
  • Güven — Erişim, etki ve çaba tahminlerine ne kadar güveniyorum?
  • Çaba — Bunun uygulanması ne kadar sürer?

RICE formüle ederek, tek bir puan verir. Bu, çerçevenin en farklı fikirlere bile tutarlı bir şekilde uygulanmasını sağlayarak, öncelik verme şeklinizde daha fazla nesnelliğe izin verir.

PİRİNÇ Puanlama Yöntemi Formülü

Ulaşmak

RICE çerçevesindeki ilk özellik erişimdir. Erişim, fikrinizin veya girişiminizin belirli bir zaman diliminde kaç kişiyi etkileyeceğini tahmin etmekle ilgilidir.

Erişimin dikkate alınması önemlidir, çünkü en gıcırtılı tekerlekler olsalar da kullanıcılarınızın çoğunluğunu temsil etmeyen bir kullanıcı segmenti için bir şeyler yapma önyargısından kaçınmanıza yardımcı olur.

Erişimi tahmin ederken kendinize şunu sorun: "Bunun belirli bir zaman diliminde kaç kullanıcıyı/müşteriyi etkileyeceğini düşünüyorum?" Süreyi belirlemeniz ve tutarlı bir şekilde uygulamanız gerekecektir. Örneğin, bunun önümüzdeki ay kaç kullanıcıyı etkileyeceğini düşünüyorsunuz? Ya da belki bir sonraki çeyrek?

Bunu belirledikten sonra, erişimi ölçmeniz gerekecektir. Bu, bu kullanıcı numaralarını gerçek bir miktar olarak hesaplayarak yapılır.

Örneğin, aylık 7.000 aktif kullanıcınız (MAU) olduğunu varsayalım. Bir fikrin bir ay içinde bunların yüzde 60'ını etkileyeceğini düşünüyorsanız, erişim sayınız 4.200 kullanıcı olacaktır. Bunu bir çeyrek üzerinden hesaplarsanız, 4.200 x 3 ay = 12.600 kullanıcı olur.

Darbe

Etki en iyi, daha yüksek bir hedef veya hedef ve "dönüşüm yüzde 10 artırma" gibi temel sonuç (OKR) ile ilgili olduğunda kullanılır.

Burada kendinize sormanız gereken soru, “Bu, bireysel kullanıcıları ne kadar etkileyecek?” Veya bu örnek için, dönüşümü nasıl ve ne kadar etkileyecek?

McBride'ın Intercom'daki orijinal formülü, etkiyi ölçmek için 0-3 arasında bir ölçeklendirilmiş sistem detaylandırdı:

  • Büyük etki = 3
  • Yüksek etki = 2
  • Orta etki = 1
  • Düşük etki = 0,5
  • Minimum etki = 0.25

Bununla birlikte, burada kendi ölçeğinizi kullanmayı seçebilirsiniz. 1-5 arası, 10 üzerinden ölçekler ve hatta aşağıdakiler gibi özel ölçekler gördüm:

  • Büyük Etki =3
  • Orta Etki = 2
  • Düşük etki = 1

Bu sizin için neyin işe yaradığını tanımlamanız ve bulmanız içindir. Seçtiğiniz ölçeğin ölçülebilir olması gerektiğini unutmayın. Örneğin tişört beden ölçüsünü (S, M, L) kullanamazsınız.

Kendinden emin

Güven, ilginç bir boyuttur ve muhtemelen tüm önceliklendirme çerçevelerinin içermesi gereken bir şeydir. Ürün çalışması, bildiğimiz gibi, doğası gereği belirsizdir. Denkleme güven kazandırmak, bu gerçeği kabul etmemize ve öncelik verirken bunu hesaba katmamıza yardımcı olur.

Diyagram: RICE Puanlama Modeli
Kaynak: İnterkom

Güveni hesaplarken kendinize şunu sormak istersiniz: “Bu fikre ne kadar güveniyorum? Erişim ve etki için verdiğim puanlardan ne kadar eminim?”

Basit bir yüzde arıyorsak, yüzde 50 emin misiniz? yüzde 80?

Bir rehber olarak, güveni aşağıdakilere bölebilirsiniz:

  • Yüksek güven = yüzde 100
  • Orta güven = yüzde 80
  • Düşük güven = yüzde 50
  • Yüzde 50'nin altında vahşi bir tahmin

Ancak, çarpmada olduğu gibi, bu ölçekle sınırlı değilsiniz. Güven için de düzenli olarak yüzde 25 (yüzde 25, yüzde 50, yüzde 75, yüzde 100) ve yüzde 10 (yüzde 10, yüzde 20, yüzde 30 vb.) aralıkları kullandım.

Güven bir yüzde olduğundan, esasen düşük güven puanlarını engeller. Örneğin, erişim ve etki için gerçekten yüksek puanlar verdiğinizi ancak kendinize olan güveninizin düşük olduğunu varsayalım. Beklenen etkiyi yaratacağından veya belirlediğiniz kullanıcı sayısına ulaşacağından hala emin değilsiniz. Güven bunu hesaba katacak ve puanları yeniden dengeleyerek son RICE puanını düşürecektir.

Güven ayrıca keşif için bir zorlama işlevi görebilir ve kararlarınızın verilere dayalı olmasını sağlayabilir.

Güven puanı belirlerken kendinize şu soruyu sorun: "Bu fikir ve verdiğim puanlar için elimde ne kadar veri veya destekleyici kanıt var?"

Örneğin, erişim puanlarınızı, sorundan etkilenen kullanıcı sayısı civarındaki keşfe dayalı olarak ayarlamış olabilirsiniz. Ayrıca, iyi yankılandığını öne süren çözüm etrafında bazı kullanıcı testleri yapmış olabilirsiniz. Bu durumda, kanıt ve verilerle desteklendiği için yüksek derecede güvene sahip olduğunuzu söyleyebilirsiniz.

Öte yandan, diyelim ki, çok az destekleyici veriye sahip olan veya hiç desteklenmeyen ya da onu destekleyecek keşifler içeren basketbol sahası figürleri içeren bir fikriniz var. Bu durumda, düşük güven dışında bir şey tartışmak zor olacaktır.

Son olarak, güven derecesi nihai puan değildir. Örneğin, "Bu fikre olan güveni nasıl artırabiliriz?" Bu, gerekli bazı keşifleri yapmanıza ve sonunda güven derecenizi (ayrıca erişim ve etki puanlarınızı) artırmanıza neden olabilir.

Çaba göstermek

RICE puanlama modelinin son bileşeni çabadır. Potansiyel faydaların maliyetlerden daha ağır basmasını sağlamak için burada çaba harcanmaktadır.

Çaba için, bunun tamamlanması için gereken süreyi hesaplamak istersiniz. Çaba, kişi-saat (veya gün, hafta, vb.) veya basitçe takımın tamamlaması gereken gün/hafta ve/veya sprint sayısı olarak hesaplanabilir.

Örnek olarak, bu fikrin tamamlanması 5 kişilik bir ekibin iki haftasını alabilir. Kişi-haftalarda bu 5 x 2 = 10 olur.

Çabanın kesin bir bilim olması gerekmiyor. Bu bir tahmin olmalıdır, bu nedenle kesin sayıları almak için çok fazla endişelenmeyin veya takımdan tahminleri almak için çok fazla zaman harcamayın.

RICE puanını nasıl hesaplarsınız?

Her özellik için bir puan belirledikten sonra, bir RICE puanı hesaplamak kolaydır.

RICE, erişimi, etkiyi ve güveni çoğaltan ve bunu çabaya bölen bir formüldür. Bunun çıktısı RICE puanı olarak bilinir.

RICE formülü aşağıdaki gibidir:

RICE puanı = (Erişim x Etki x Güven) / Çaba

RICE'ı kullanmak için karşılaştırmak istediğiniz fikirleri listeleyin ve her birine erişim, etki, güven ve çaba için bir puan verin:

  • Erişim — Bu, belirli bir zaman diliminde kaç kullanıcıyı etkileyecek?
  • Etki — Bu, seçtiğimiz hedefle ilgili olarak her bir kullanıcıyı ne kadar etkileyecek?
  • Güven — Erişim, etki ve çaba tahminlerine ne kadar güveniyorum?
  • Çaba — Bunun uygulanması ne kadar sürer?

Bir RICE puanlama matrisi aşağıdaki gibi görünebilir:

Fikir Ulaşmak Darbe Kendinden emin Çaba göstermek
Yeni işe alım akışı 7000 2 yüzde 40 4
Yönlendirme programı 4.000 1 yüzde 60 2

RICE uygularken, Productboard , airfocus veya Roadmunk gibi bir RICE puanı girmenize olanak tanıyan bir araç kullanabilirsiniz. Aksi takdirde, hesaplamayı gerçekleştirmek için kolayca bir elektronik tablo kullanabilirsiniz.


Google E-Tablolar'ı kullanarak indirip özelleştirebileceğiniz bir RICE önceliklendirme şablonu burada.


RICE puanınızın sizin için önceliklendirme yapması gerekmediğini hatırlamak önemlidir. RICE'ı önceliklendirmenize girdi olarak görmelisiniz. Başka bir deyişle, final puanlarını değerlendirmek ve önce ne yapmanız gerektiğini belirlemek size kalmış.

İşte bir örnek: Diyelim ki en iyi iki RICE puanı arasında sadece üç puan var. Bununla birlikte, daha fazla araştırma yaptığınızda, en yüksek ikinci puan için yüzde 80'lik bir güven derecesine kıyasla, en yüksek puanın yalnızca yüzde 50'lik bir güven derecesine sahip olduğunu fark ediyorsunuz.

Bu örnekte, ikinci en yüksek RICE puanına sahip öğeye öncelik vermelisiniz. Ayrıca, ilk maddeyle ilişkili puanları doğrulamanın ve/veya güveni artırmanın yollarını düşünebilirsiniz.

RICE puanında küçük bir farkın olduğu ancak çabada bir farkın olduğu başka bir örnek senaryoya bakalım. Bu boşluğun boyutuna bağlı olarak, biraz daha düşük RICE puanına rağmen daha az çaba gerektiren göreve öncelik vermek daha mantıklı olabilir.

Önceliklendirme için neden RICE çerçevesini kullanmalısınız?

RICE harika bir önceliklendirme aracıdır ve neden bu kadar yaygın olarak benimsendiğini anlamak kolaydır.

RICE, gıcırdayan tekerlekler yerine erişime odaklanarak önyargıları azaltmayı hedefliyor. Güveni ölçerek ve önceliklendirmede veri ve doğrulama arayarak önyargıları daha da azaltır.

RICE ayrıca güveni artırmak için keşif yapmak, kararları verilerle desteklemek, etkiye odaklanmak ve erişim yoluyla müşteri odaklılık için çabalamak gibi ürün yönetimi en iyi uygulamalarını teşvik eder.

RICE puanlama şablonu

PİRİNÇ Önceliklendirme Şablonu

Önceliklendirme çerçevesini kuruluşunuzda uygulamanıza yardımcı olması için bu RICE puanlama şablonunu indirin ve özelleştirin.


The RICE çerçevesi: Önceliklendirme basitleştirildi yazısı ilk olarak LogRocket Blog'da yayınlandı.

etiketlerETİKETLER
Üzgünüm, bu içerik için hiç etiket bulunmuyor.

Sıradaki içerik:

RICE çerçevesi: Önceliklendirme basitleştirildi