前言

总结：最优的优先排序方法取决于项目背景、团队文化和成功标准。

对于UX从业者来说，将工作依照UX路线图进行优先级排序是一个艰巨的任务。优先级排序方法可以帮助我们基于相关的客观指标而非主观意见来做出这些决定。

本篇文章概述了在UX路线图中5种确定优先级排序的方法：

• 影响-投入矩阵
• 可行性、需求度和存活性分数板
• 莱斯公式
• 莫斯科法则
• 卡诺模型

从研究问题、细分用户和特点，到想法和任务，各种“条目”都可以通过这些优先级排序方法进行排序。本篇文章重点介绍在使用UX路线图的背景下运用这些方法ーー把需要解决的工作根据优先级排序有策略地整理到时间表中。

一、影响-投入矩阵

1.1 概述

影响-投入矩阵是一个二维可视化图形，根据实现上的复杂度绘制相对用户价值。这个矩阵的变体被用于各种产品开发方法，包括六西格玛（Six Sigma）、设计思维和敏捷开发。

影响-投入矩阵把条目分配到以下四个象限之一: 速赢，豪赌，钱坑，替补。

生成的矩阵体现了实现候选功能所需的相对工作量以及它们对用户的影响。矩阵可以细分为四个象限：

1. 速赢：包含低投入、高影响的条目，值得执行。
2. 豪赌：包含高投入、高价值的条目；这些条目应该被仔细地规划，并制成原型。如果这些条目被执行，则很可能成为与竞争对手的差异化因素。
3. 钱坑：包含低影响、高投入的条目，不值得商业投资；投入在这种条目上的时间和资源可以花在更好的地方。
4. 替补：包含低投入、低影响的条目，可能很容易实现，但不值得投入精力，因为它们的价值微乎其微。

比较矩阵是一种可推广的工具。我们在本篇文章讨论了影响-投入矩阵，你也可以用其他标准替换坐标轴维度，或者使用多个矩阵来评估两个以上的标准。当设置多个矩阵时，建立好你的坐标轴，使得速赢（或者其他类似的最佳象限）位于同一个位置（例如，总是在左下角），以便轻松地比较几个矩阵，并确定那些始终落在最佳象限的条目。

1.2 标准

这种方法使用两个主要标准来对考虑实现的功能进行优先级排序：功能对终端用户的影响以及实现该功能所需投入的成本。

• 影响是条目为终端用户带来的价值。一个条目对终端用户的影响程度取决于用户的需求、其它替代方案以及条目所解决痛点的严重程度。
• 投入是解决问题所需的人力和资源量。条目在技术上越复杂，它需要的投入成本就越大。

1.3 过程

条目被收集在白板上，它们在影响和投入维度上的相对得分通过投票来确定。团队成员将通过张贴彩色圆点（每个维度一种颜色） ，以投票选出他们认为在一个维度或两个维度上得分较高的条目。

一般的经验法则是，每个人拥有的票数是需要被优先级排序的条目数的一半。另外，也可以让特定团队成员根据自己的专业知识对某个维度进行投票ーー例如，UX从业者可以对影响进行排序，而开发人员可以对功能实现的投入成本进行排序。

第一步，团队成员对他们认为在其专业领域内排名最高的条目进行投票。例如，开发人员可以使用黄色圆点为投入成本排名；而设计师可以使用橙色圆点对影响排名。

在团队成员安静地对条目进行投票之后，可以根据收到的影响和投入票数，将条目们绘制在影响-投入矩阵中（x 轴代表投入，y 轴代表影响）。

将所有条目都放置在图上之后，讨论结果并比较条目，优先考虑速赢和豪赌象限中的条目。可以随意使用这个交付图表作为协商的平台——在与团队讨论的整个过程中，可以在达成一致意见后移动条目的位置。然而最终团队成员应该就条目的放置位置达成一致，并且应该记录和保存交付图表，以便将来参考。

1.4 最适合用于快速、协同的优先级排序

影响-投入矩阵最适合于快速、协同的优先级排序。这种方法有几个优点:

• 输出是一个共享的可视化图形，它可以使心智模型保持一致并建立共同基础。
• 方式民主——每个人都可以通过投票表达自己的意见。
• 实施简单，它可以相对较快地完成。

二、可行性、需求度和存活性分数板

2.1 概述

这种方法是由 IDEO 公司在2000年代初开发的。它根据单个条目在三个标准（可行性、需求度和存活性）中得分的总和对条目进行排名。

创建一个表格，记录每个条目的单项分数，相加得到总分，然后对总分进行比较、讨论和重组，以确定最终的优先级排序。总体得分最高的条目能够最好地满足优先标准（在这种情况下是可行性、需求度和存活性）。

2.2 标准

这种优先排序方法使用三个标准对条目（即要实现的功能）进行排序 :

• 可行性：该条目可以在技术上构建的程度。是否拥有所需技能和专业知识来完成解决方案？
• 需求度：多少用户需要该条目。它提供了什么独一无二的价值？这个解决方案是从根本上需要的，还是用户能够通过其他方式完成他们的目标？
• 存活性 : 该条目是否在功能上可用于业务。追求该条目是否有利于业务？业务的成本是多少，解决方案是否是可持续的？

2.3 过程

创建一个表格，每个条目占一行，三个标准（可行性、需求度和存活性）为三列。然后为单个标准确定一个数字评分范围。在上图的例子中，我们使用了从1到10的数字范围，1表示最低分。

接下来，给每个条目按照每个标准打分。打分时应尽可能多地了解情况ーー让具有互补的专业知识的团队成员都参与进来。在给每个条目打完分后，计算三个标准的总分并给予排名。将表格从最高到最低分排序，然后与你的团队就结果进行讨论。

2.4 最适合用于定制化标准

这种分数板形式是高度可定制化的。你可以根据你所在组织的情境和目标，添加更多的列来使用不同标准。你还可以用与你相关的其他标准替换现有的标准。例如，Dave Gray 创建的 NUF 测试使用相同的分数板格式，但使用新异性、有用性和可行性作为标准。

另一个常见的修改是对不同的标准赋予权重ーー那些非常重要的标准在最终分数中占更大的权重。

三、莱斯公式

3.1 概述

莱斯（RICE）公式 是由 Intercom 公司开发的一个优先级排序框架。这种方法通过评估四个因素来对功能实现进行优先级排序：影响范围（Reach）、影响力（Impact）、信心分数（Confidence）和投入（Effort）。

莱斯公式通过将影响范围（条目影响的用户数量）乘以影响力（条目对用户的结果）和信心分数（你的评估有多大程度可以被验证）对条目进行排名。将这个结果除以投入（实现条目所需的工作量）以获得条目的最终分数。

3.2 标准

莱斯公式基于以下四个不同的维度对每个条目进行打分：

• 影响范围：在给定时间段内条目所影响的用户数
• 影响力：为用户带来的增益
• 信心分数：你对其他标准的评估有多大的信心（例如，如果有多个数据源支持你的评估，那么信心分数就很高）
• 投入：实现该条目所需的工作量

3.3 过程

莱斯公式使用起来很简单，为每个标准分别打分，然后计算总分。

• 通常通过查看每个时间周期（例如每周或每年）的用户数来估计影响范围得分；理想情况下，这个数字是从数字分析或频率指标中提取的。
• 影响力得分应反映该项目在多大程度上增加了愉悦感或减少了不满；这个标准很难精确计算，因此，通常会为该标准分配一个分数（打分的方式可以是通过投票，就像以前的方法一样），通常在0.25（低）到3（高）的范围内。
• 信心得分是一个百分比，表示你和你的团队对影响范围和影响力分数的信心程度。100%代表有很强信心，而25%代表随意的猜测。
• 投入得分以“人月”来计算——团队成员完成项目所需的时间总和。例如，如果一个项目需要一个设计师3个月的工作量和三个独立开发人员1个月的工作量，则该项目是6人月。

获得四个标准的得分后，使用公式计算每个条目的最终分数：将影响范围、影响力和信心分数相乘，然后将结果除以投入得分。然后与你的团队比较、讨论和重新评估所有条目的分数。

3.4 最适合用于技术型团队

莱斯公式适用于技术性更强的组织（例如，当利益相关方接受公式或数据表格时）。当有许多条目需要进行优先级排序时，莱斯公式也很有效。考虑让具有不同专业知识领域的团队成员参与到莱斯公式的运用过程中来，并分配给他们任务，即去计算与其专业知识相关的标准得分。

四、莫斯科法则

4.1 概述

莫斯科（MoSCoW）法则是一种将多个条目分成四类的聚类方法。四类包括: 必须具备、应当具备、可以具备和无需具备。这种方法是由Dai Clegg开创的，被许多敏捷开发框架采用。

莫斯科法则将条目分为四组：必须具备（项目所必需的条目）、应当具备（非常重要但不是必须的条目）、可以具备（具备会加分的条目）和无需具备（并不需要的条目）。

4.2 标准

这种优先级排序方法将条目分为四个组别：

• 必须具备：对产品或项目至关重要的条目。具备这些条目是完成其他事情的前提条件。如果这些条目没有被交付，那么交付解决方案就毫无意义。没有它们，产品就不能工作，规则就会被打破，抑或是项目就变得毫无用处。
• 应当具备：对项目或背景很重要的条目，但不是绝对必须的。这些条目支持核心功能（因此不能忽略） ，但是没有它们，项目或产品仍然可以工作。
• 可以具备：不是必需的条目，但是有用的，可以作为加分项。如果被遗漏了，影响会很小。
• 无需具备：不需要的条目。它们没有足够的价值，可以被降低优先级或直接放弃。

4.3 过程

莫斯科法则可以应用于整个项目（从开始到结束）及项目的某一时段（冲刺周期，即Sprint，或特定时间范围）过程。

首先确定你需要进行优先级排序的工作的时间范围。如果你的目标是创建一个UX路线图，那么通常必须对前三个时间范围的工作进行优先级排序: 当前（接下来的两个月内的工作）、即将开展（接下来的六个月内的工作）和未来（接下来的一年内的工作）。

收集需要被优先级排序的条目，给每个团队成员以3个加权的彩色投票圆点（一个点上写着1，另一个点上写着2，以此类推）。要求团队成员将手中的圆点分配给他们认为最重要的三个事项，数字越大、权重越高。

团队成员投票选出他们认为UX路线图时间范围内必须具备的条目。在上面的例子中，每个团队成员都有三个投票圆点，一个写着 1，一个写着 2，另一个写着 3。他们将这些点贴在他们认为应该具有最高优先级的三个条目上（3具有最高优先级）。

将每个条目的得分根据排名投票加起来（一个圆点3=3分，依此类推）。确定得分最高的一些条目，并确保小组中的每个人都认同这些条目的重要性。

当每个结果都被讨论并被认为是必须具备的条目之后，把它们移动到一个新的专用空间。在优先级较低的条目里再重复这个过程，并根据它们的分数将它们分配到应当具备、可以具备和无需具备的组别中。

将每个条目都分配进入四个组别之后，从“必须具备”的条目开始，建立每个组别内条目所需的资源和工作量。随时追踪可用的总工作量和资源，在必须具备（应该获得最多的资源）、应当具备（拥有第二多的资源）和可以具备（拥有少量资源）之间分配和调节资源水平。

每个组别中没有一个明确的条目数阈值。如果要确定这个数字，应当重新考虑优先级排序的目标。例如，如果你正在对积压的待办工作条目进行优先级排序，那么在一个冲刺周期中很难有时间完成这么多条目。在这个场景中，所有必须具备的条目应该是很容易在一个冲刺周期中实现的；这个约束将限制放在这个组别中的条目的数量。

在团队成员投票之后，计算每个条目的得分，并将它们分进“必须具备”“应当具备”“可以具备”“无需具备”这四个组别之一。在小组中讨论，确保由此产生的层次结构是否对所有参与进来的团队成员都有意义。

4.4 最适合用于有清晰时间表的团队

对于寻求简单方法的团队来说，莫斯科法则是一个很好的优先级排序手段（比起相对模糊的优先排序标准来说），并且为工作确定了明确的时间表。如果没有一个明确的完成工作的时间表，团队就会面临”必须具备“条目超载的风险（当然，如果时间范围是接下来的两年，那么所有的东西都会感觉像是必须具备的！）。

五、卡诺模型

5.1 概述

卡诺模型（Kano Model）于1984年由Noriaki Kano博士发表，是六西格玛框架中的主要优先级排序方法。它把条目根据用户满意度和功能性分为四类，并绘制成二维图形。

卡诺模型根据满意度和功能性对条目进行打分，根据这些得分，条目可以被分成四组: 魅力属性、期望属性、无差别属性和必需属性。

5.2 标准

这种优先级排序方法使用两个主要标准来对条目进行排序: 功能性和满意度。

功能性表示该条目可以被组织实现的程度。有5个分值，范围从-2到2：

• 缺失（-2）：解决方案无法实现
• 部分（-1）：解决方案可以部分实现
• 基础（0）：解决方案的主要功能可以实现，但仅此而已
• 很好（1）：解决方案可以实现到一个可接受的程度
• 最佳（2）：解决方案可以充分发挥其潜力

每个条目的顾客满意度也从-2到2的范围进行评估：

• 沮丧（-2）：解决方案对用户造成额外的困难
• 不满意（-1）：解决方案不符合用户的期望
• 中立（0）
• 满意（1）：解决方案符合用户期望
• 惊喜（2）：解决方案超出用户预期

5.3 过程

首先为每个条目就满意度和功能性进行评分。满意度评分应该基于用户数据——例如，基于现有的用户研究，或基于用户对每个功能的重要性进行评级的首要任务用户调查；功能性评分可以根据团队的集体经验来确定。

然后使用这些分数将条目绘制到二维图上，x轴对应于功能性，y轴对应于满意度。每个轴的范围从-2到2。

在卡诺模型中为四个象限分配不同的得分组合。

根据他们获得的不同得分，条目可以分为四个组别：

1. 魅力属性（通常称为兴奋）包含了可能会极大增加用户惊喜的条目。此组别中条目的一个特点是对功能的满意度不成比例地增加。你的用户甚至可能没有注意到这些条目的缺失（因为用户一开始并没有期待这些内容），但是如果通过足够好的实现，用户的兴奋程度会成倍增长。魅力属性中的条目是那些满意度得分为0或更高的条目。这些条目出现在上图中蓝色魅力属性线的上方。
2. 期望属性包含了功用性的条目。与其他组别不同，这个组别成比例增长。你在此组别中的条目上投资得越多，客户的满意度就有可能越高。期望属性组别中条目的满意度和功能性分数相等，并且位于上图中的绿线上。
3. 无差异属性组别包含用户感觉中立的条目，对于它们的功能，满意度不会显著增加或减少，并且始终为0。不管在这些条目上投入了多少资金，用户都不会在意。这些条目都位于深蓝色的无差异属性线（与 x 轴重叠）上。
4. 必需属性组别是用户的预期基本条目。用户一开始就假设这些功能存在。它们不太可能让客户更满意，但如果缺少这些内容，客户就会不成比例地表现出不满。当条目的满意度得分为 0 或更差时，条目就属于“必需属性”类别。这些是上图紫色区域中的条目，位于紫色必需属性线的下方。

将条目分配给不同组别后，请确保团队中的每个人都同意分配。分数为 （0,0）、（-2,0） 和 （+2,0） 的条目最初可能同时属于两个组。在这些情况下，讨论该项目并问问自己关于这个条目，用户价值是否会随着团队的投资而成比例增长。如果答案是肯定的，则将该条目放入期望属性组别。如果是否定的，则放入无差异属性组别。

如果需要，可以移动跨组移动条目，然后将条目在路线图中进行优先级排序。期望属性组别中的条目应该有最高的优先级，其次是必需属性，魅力属性，然后是无差异属性。

5.4 最适合用于强制以用户为中心的优先级排序

由于政治原因或传统的研发驱动型文化，部分团队往往难以根据用户来进行优先级排序。对这些团队来说，卡诺模型是一种很好的方法，它将用户研究直接引入到确定优先级排序的过程中，并围绕用户期望进行讨论。

总结

除了本文中提到的五种方法之外，还有许多其他的优先级排序方法（我们也可以很容易地想象出这5种方式的变体）。这些方法本身并没有高下之分。在选择优先级排序方法时，要考虑项目环境、团队文化和成功标准。

一旦你找到了一个有效的方法，不要害怕进行迭代——不断调整，使它符合你的需要或者吸引你的团队。让其他人也参与这个过程。最好的优先级排序方法是你团队中的每个人（及利益相关者）都会接受的方法。

附录

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