RICE框架：
RICE框架，也称为优先级框架，被产品经理用于分析数据并确定适合应用程序的最合适的功能。其组成部分——覆盖范围、影响、信心和工作量，有助于我们识别可以覆盖更广泛受众并有效地为实现我们的北极星指标或任何指标做出贡献的功能。
提供的图像展示了我为Indigo项目设计的一些功能，如左列中的捆绑套餐和忠诚计划。通过深入研究，我得出了捆绑套餐功能具有触及更广受众的潜力的结论。很多人常问我，你是如何分配这些数字的呢？值得注意的是，框架中分配的数字并非是随意的，而是经过数据和分析支持，确保使用基于数据的方法进行优先排序。
为了更好地理解，我已经附上了捆绑包装幻灯片。因此，根据我的研究，我选择捆绑包装作为排名第一。
这只是我项目和RICE框架的简要介绍。我已经借助ChatGPT和Yotube来帮助您详细了解概念。
产品经理根据他们在RICE框架下的最佳估计和可用数据分配每个因素的分数。以下是每个因素通常得分的细分：
- 范围：产品经理可以根据数据（如目标市场的规模或从该功能中受益的当前用户的百分比）估计将受到该功能或想法影响的用户或客户人数。
- 影响：产品经理估计功能或想法对用户、企业或双方可能产生的潜在影响。这包括收入潜力、用户参与度、客户满意度或与业务目标的战略一致性等因素。
- 信心：产品经理估计他们对功能或想法预期结果的信心水平。这可以基于顾客反馈、市场调查或类似功能的先前经验等因素。
- 努力: 产品经理估计实施功能或想法所需的工作量或资源。这可能包括开发时间、设计、测试和任何其他费用。
产品经理基于他们的估计为每个因素分配数字分数，然后将覆盖范围、影响和信心得分相乘，以获得总体得分。然后，他们将总体得分除以工作量得分，以获得最终的RICE得分。具有高RICE得分的功能或想法通常优先考虑比得分较低的功能或想法。值得注意的是，RICE框架不是完美的或客观的工具，产品经理需要运用他们的判断力和专业知识来分配分数并作出优先决策。
如果您没有足够的数据来准确估算功能或想法的覆盖范围、影响力、信心和操作难度，您可以使用以下几种策略来在您的案例研究项目中仍然利用RICE框架：
- 做出假设：如果您有某些可用数据，则可以基于该数据做出假设。例如，如果您知道目标市场的规模，您可以假定某个特定百分比的用户将受到该功能的影响。
- 使用定性数据：即使您没有定量数据，您可能有定性数据来帮助您估算。这可能包括客户反馈，用户研究或利益相关者的反馈。
- 使用基准点：如果您没有针对您的功能或想法的特定数据，您可以使用类似功能或想法的基准点来进行估计。例如，如果您正在开发一个新的消息功能，您可以查看类似消息功能的数据来估计潜在影响。
- 使用更简单的框架：如果你没有足够的数据来使用RICE框架，你可以考虑使用一个更简单的优先级框架，不需要那么多的数据。例如，你可以使用一个基于直觉或者利益相关者反馈的简单的“高/中/低”优先级系统。
在使用RICE框架时，承认任何假设或限制非常重要，并根据可用数据做出优先决策时要运用最佳判断力。
当然，以下是一个使用RICE框架对假想移动应用的一组功能进行优先级排序的示例：
- 功能A： “为应用程序添加推送通知以增加用户的参与度和留存率”
- 覆盖范围：预计推送通知将影响应用程序用户群的80％（得分为8/10）
- 影响：估计推送通知将使用户参与度增加20%，促进用户留存和收入增长（评分为8/10）
- 信心：基于当前用户和市场调研的反馈，预期结果获得高度信心（评分为9/10）。
- 努力：估计添加推送通知需要重大的开发工作，包括与推送通知服务进行整合和设计用户界面（得分为7/10）。
总体RICE得分：（8 x 8 x 9）/ 7 = 82.29
- 特性B：将聊天机器人功能添加到应用程序中，以改善客户服务并降低支持成本。
- 覆盖范围：估计该应用程序的50%用户基础将受到聊天机器人功能的影响（评分为5/10）
- 影响：预计聊天机器人功能将提高客户服务响应时间，并将支持成本降低15％（评分为7/10）
- 信心：基于有限的客户反馈和行业基准，估计预期结果的中等信心水平（得分为5/10）。
- 努力：估计添加聊天机器人功能将需要大量的开发工作和持续的维护成本（评分为8/10）
总体RICE评分：（5×7×5）/ 8 = 21.88
基于这些分数，功能A（推送通知）的RICE分数要高得多，因此可能会优先考虑功能B（聊天机器人）。但是，需要注意的是，RICE框架仅是一种优先级工具，其他因素如战略对齐和资源限制也可能影响优先级决策。
在RICE框架中，每个功能或倡议都基于四个因素进行评估：范围、影响、信心和努力。每个因素的评分在1到10的刻度上分配，10分为最高分。
以下是每个因素的意义：
- 覆盖面：此特性或倡议将影响多少用户或客户？该因素考虑了市场规模、用户基础和分发渠道等因素。
- 影响：对用户、客户或业务会有什么影响？这一因素考虑了诸如收入生成、客户满意度和用户参与度等因素。
- 信心度：我们对于触达和影响力的估计有多有信心？这个因素考虑到用户反馈、市场研究和历史数据等因素。
- 努力：开发和推出该特性或行动所需的时间、金钱和资源有多少？此因素考虑了开发时间、设计资源和技术复杂性等因素。
一旦给每个因素分配了分数，RICE分数是通过将Reach，Impact和Confidence的分数相乘，然后除以Effort的分数来计算的。得到的分数可以估计每个特性或倡议所需的潜在影响和努力，并可用于对它们进行开发和启动的优先排序。
重要的是要注意我所提供的例子中所使用的具体数字和百分比是假设的，是由产品团队所进行的估计和假设。每个因素的实际得分将根据产品的具体上下文和目标而有所不同。
