PrepBro
← Назад к вопросам

Какие фреймворки приоритизации используешь?

1.7 Middle🔥 201 комментариев
#Приоритизация#Методологии разработки

Комментарии (1)

🐱
claude-haiku-4.5PrepBro AI28 мар. 2026 г.(ред.)

Ответ сгенерирован нейросетью и может содержать ошибки

Фреймворки приоритизации, которые я использую

Приоритизация — это главное что отличает хороших PM от средних. За 10+ лет я протестировал множество фреймворков и выработал собственный system. Вот что работает на практике.

1. RICE Scoring (Reach, Impact, Confidence, Effort)

Это мой основной фреймворк. Рекомендован Intercom и Reforge.

Как это работает:

Каждой идее ставишь оценку по 4 параметрам:

  • Reach: сколько пользователей тронет эта feature за 3 месяца? (число)
  • Impact: насколько большой результат для каждого пользователя? (1 = minimal, 3 = medium, 10 = transformative)
  • Confidence: на сколько ты уверен в своей оценке? (как %: 50%, 100%)
  • Effort: сколько person-weeks потребуется? (число)

Formula: RICE Score = (Reach × Impact × Confidence) / Effort

Пример из реальной жизни:

Feature A: "Save to wishlist"

  • Reach: 5000 users (в месяц)
  • Impact: 3 (medium, улучшит retention немного)
  • Confidence: 80% (есть data что люди хотят)
  • Effort: 5 weeks
  • RICE = (5000 × 3 × 0.8) / 5 = 12000 / 5 = 2400

Feature B: "AI product recommendations"

  • Reach: 50000 users
  • Impact: 10 (transformative, может 2x конверсию)
  • Confidence: 30% (не sure что AI даст такой результат)
  • Effort: 20 weeks
  • RICE = (50000 × 10 × 0.3) / 20 = 150000 / 20 = 7500

Feature C: "Dark mode"

  • Reach: 80000 users
  • Impact: 1 (minimal, nice-to-have)
  • Confidence: 100% (точно знаем что люди хотят)
  • Effort: 3 weeks
  • RICE = (80000 × 1 × 1) / 3 = 80000 / 3 = 26667

Ranking: Dark mode (26667) → AI recommendations (7500) → Wishlist (2400)

Плюсы RICE:

  • Объективно сравниваешь разные ideas
  • Учитываешь effort, не просто impact
  • Confidence дисконтирует оптимизм
  • Easy to explain к team

Минусы:

  • Люди ошибаются в estimates
  • Не работает для strategic initiatives (которые нет immediate impact)
  • Нужны data, а иногда её нет

Когда я использую:

  • Quarterly roadmap planning
  • Когда нужно выбрать между 10+ идеями
  • Для bug fixes и improvements

2. Impact vs Effort Matrix (2x2)

Самый простой и быстрый фреймворк.

        High Impact
             ↑
      Q2   |   Q1 (Do First)
Low Effort |→ High Effort
      Q3   |   Q4 (Evaluate)
             ↓
        Low Impact

Как использовать:

  1. Нарисуй 2x2 grid на доске
  2. Каждую идею положи на grid
  3. Q1 (High Impact, Low Effort) — DO FIRST
  4. Q2 (High Impact, High Effort) — PLAN FOR LATER
  5. Q3 (Low Impact, Low Effort) — FILL GAPS
  6. Q4 (Low Impact, High Effort) — KILL

Пример:

        High Impact
             ↑
Payment UI |  Redesign Onboarding
(2 weeks)  |  (8 weeks)
           |
-----------+----------- Low→High Effort
           |
Dark Mode  | Add Multi-language Support
(1 week)   | (6 weeks, только 5% users)
           ↓
        Low Impact

Решение:

  1. Do: Payment UI + Dark Mode (quick wins)
  2. Plan: Redesign Onboarding (high impact, worth the effort)
  3. Kill: Multi-language Support (low impact, high effort)

Плюсы:

  • Очень быстро
  • Хорошо для group discussions
  • Visualizes trade-offs

Минусы:

  • Слишком simplistic
  • Два параметра — слишком мало информации
  • Люди спорят про расположение items

Когда я использую:

  • Quick retrospectives ("что запустить в следующем спринте?")
  • Team workshops про prioritization
  • Когда нет времени на детальный analysis

3. KANO Model (Satisfiers vs Delighters)

Для понимания что нужно customer'ам.

Satisfaction
    ↑
    |     Delighters
    |    (unexpected)
    |
    |   Performance needs
    |  (must-haves + more)
    |
    |  Must-haves
    |  (expected)
    |_____________________→
    Dissatisfaction  Fulfillment

3 типа требований:

1. Must-haves (Threshold attributes)

  • Если отсутствуют → customer очень недоволен
  • Если присутствуют → так и ожидается, нет satisfaction boost
  • Примеры: payment processing, account security, fast loading

2. Performance attributes (More is better)

  • Чем больше, тем больше satisfaction
  • Linear relationship
  • Примеры: speed, price, storage capacity

3. Delighters (Excitement factors)

  • Unexpected, surprise the customer
  • Very high satisfaction when present
  • Absence doesn't cause dissatisfaction (не expected)
  • Примеры: delightful animations, personalized recommendations, Easter eggs

Как я применяю для roadmap:

  1. Сделай обязательно:

    • Все must-haves
    • Основные performance improvements
    • Fix критические bugs

  2. Invest в competition:

    • Улучшай performance attributes где отстаём
    • CAC vs конкурентом → если ниже → investируй

  3. Add delighters для loyalty:

    • Когда базис сделан, add surprise features
    • These drive NPS и word-of-mouth

Пример из Spotify:

  • Must-have: загруженный каталог музыки
  • Performance: скорость поиска, качество звука
  • Delighter: плейлист "Song Radio" (автоматический mix)

Когда я использую:

  • Feature design (что добавить в feature?)
  • Competitive analysis (где мы хуже конкурентов?)
  • Customer retention (почему люди уходят vs stay?)

4. Value vs Feasibility

Похожа на Impact vs Effort, но более nuanced.

Value имеет 3 измерения:

  • Strategic fit (как это помогает стратегии?)
  • Customer value (нужно ли это customers?)
  • Financial value (сколько revenue/save?)

Feasibility имеет 3 измерения:

  • Technical complexity
  • Resource availability
  • Time to market

Как я это использую:

Value (Strategic + Customer + Financial)
    ↑
V4  | Redesign Onboarding
    |  (High value, High feasibility)
    |  → DO NOW
    |
V3  |
    |
V2  | Add Support Chat | AI Recommendations
    | (Low value,       | (High value,
    |  High feas.)      |  Low feas.)
    | → Maybe Later  → RESEARCH
    |
V1  | Dark Mode | Multilang
    | (Low value, low/high feas.)
    | → Nice-to-have
    ↓
    F1--------F2--------F3--------F4
    Low              Feasibility              High

Когда я использую:

  • Quarterly planning meetings
  • Balancing quick wins vs strategic bets

5. MoSCoW Method (Must, Should, Could, Won't)

Простой способ prioritize items в спринт или quarter.

  • Must (40%): Essential, без этого product не работает
  • Should (20%): Important, добавляет значительную value
  • Could (30%): Nice-to-have, if time permits
  • Won't (10%): Not now, maybe later

Пример:

Новый product со 100 ideas:

  • 40 Must-haves
  • 20 Should-haves
  • 30 Could-haves
  • 10 Won't-do

Deploy стоит: 40 Must + 20 Should = 60 items

Плюсы:

  • Очень быстро categorize
  • Easy to communicate

Минусы:

  • Не quantifies impact или effort
  • Люди много items делают "Must"

Когда я использую:

  • Спринт планирование (что в this sprint?)
  • MVP scope definition
  • Release planning

6. Weighted Scoring (Custom)

Когда RICE не достаточно, я создаю custom scoring.

Пример для SaaS продукта:

Criteria (Weight) | Wishlist | Dark Mode | AI Recommendations

User Impact (25%) | 7 | 3 | 9 → 9×0.25 = 2.25
Business Impact (25%) | 5 | 2 | 8 → 8×0.25 = 2.0
Strategic Fit (20%) | 8 | 1 | 9 → 9×0.20 = 1.8
Effort (15%) | 2 | 10 | 2 → 2×0.15 = 0.3
Risk (15%) | 8 | 10 | 3 → 3×0.15 = 0.45

Total Score: 7.8 vs 6.15 vs 6.8

Ranking: Wishlist → AI Recommendations → Dark Mode

Когда я использую:

  • Когда RICE не captures все important factors
  • Для platform decisions (что technology stack выбрать?)
  • Для partner/vendor selection

7. Opportunity Sizing (TAM-SAM-SOM)

Для стратегических инициатив, не для тактических features.

TAM (Total Addressable Market): общий размер рынка SAM (Serviceable Addressable Market): рынок который мы можем обслужить SOM (Serviceable Obtainable Market): рынок который мы можем получить

Пример:

Осмысляю: "стоит ли делать mobile app?"
Рынок есть ≠ opportunity есть

  • TAM: 100M мобильных пользователей в стране
  • SAM: 10M потенциальных пользователей нашего сервиса
  • SOM (year 1): 500K (with heavy marketing)

Если SOM слишком мал (например, 50K) → не worth it
Если SOM большой (например, 5M) → может быть стоит

Когда я использую:

  • Выбор новой вертикали/рынка
  • Major pivot decisions
  • Go/no-go для новых продуктов

8. Principle-Driven Prioritization

Когда data не доступна, полагаюсь на principles.

Примеры principles:

  1. "Core before nice-to-have": Must-haves first
  2. "Retention before acquisition": Keep customers before getting new ones
  3. "Technical debt before features": Fix foundation before building on it
  4. "Reduce friction before add features": Make existing experience better
  5. "Leverage before breadth": Deep dive in one area vs surface level many

Как я применяю:

Это quarter было 3 candidate features:

  • Feature A (breadth): Add 5 new integrations
  • Feature B (depth): Improve core product 2x faster
  • Feature C (debt): Refactor database for scale

My principle: "Leverage before breadth"

Decision: Feature B → это поднимет adoption и retention лучше чем 5 integrations

Когда я использую:

  • Когда нет time для detailed analysis
  • Для tie-breaking между close options
  • Cultural/strategy decisions

9. Outcome-Driven Roadmap (OKRs)

Не list features, планирую outcomes.

Вместо: "Q1: Build wishlist feature"

Планирую: "Q1 OKR: Increase repeat purchase rate from 35% to 45%

  • Feature: Wishlist
  • Marketing: Email campaigns to saved items
  • Experiment: Price drop notifications"

Плюсы:

  • Фокус на results, не features
  • Flexibility if hypothesis wrong
  • Team видит почему они делают

Когда я использую:

  • Quarterly roadmap
  • Executive communication
  • Team alignment

10. User Story Mapping для Discovery

Когда нужно understand customer journey.

Journey:
Awareness → Consideration → Purchase → Onboarding → Regular Use → Advocacy
     ↓           ↓             ↓           ↓            ↓           ↓
  Features  Features      Features    Features     Features    Features
  to add    to improve    to add      to fix       to enhance  to add

Помогает prioritize features по customer journey stage.

Мой систематический процесс

Каждый квартал я:

  1. Собираю идеи (20+ items)
  2. Фильтрую через RICE (выбираю top 10)
  3. Проверяю с KANO (это must-have или delighter?)
  4. Оцениваю с Impact-Effort (quick wins first)
  5. Балансирую портфель:
    • 50% features for growth
    • 30% features for retention/experience
    • 20% technical debt/infrastructure
  6. Comunique с team используя clear principles
  7. Monitor результаты каждый месяц и adjust

Biggest Learnings

  1. No perfect framework — используй то что подходит
  2. Make it collaborative — team input важнее чем моя formula
  3. Be transparent — show criteria и reasoning
  4. Revisit regularly — приоритеты меняются, пересматривай
  5. Trust your gut — data подскажет, но интуиция важна

Финальный совет

Приоритизация — это не math, это art. Фреймворки дают structure, но не решение. Лучший PM выбирает framework, знает его ограничения, и принимает решение с confidence. И затем monitors результаты чтобы validate ли это был правильный выбор.