对优先级框架的审查，这些框架通过定义优先模型和计算优先级分数来帮助做出数据驱动的战略选择。
在战略规划中，优先排序从定义高层次的战略主题开始，这些主题作为剩余战略的支柱。那么在较低层级上做出选择呢？在使用战略主题作为初始筛选后，我们仍然会有太多的选择和竞争的想法。
在本文中，我们讨论了帮助组织应对这一挑战的各种优先级框架。本文的主要主题：
- 优先级图表: 艾森豪威尔矩阵, 价值/复杂性模型, 卡诺模型, 亲和图
- 评分框架: 差距分析, RICE, AARRR, 关键指标, ICE, 业务痛点, 帕累托分析
- 优先级模板。使用记分卡来优先排序目标的示例。
优先级排序的挑战
让我们来看一个存在于任何产品公司的典型情况。待办事项列表中充满了由不同利益相关者提出的有趣想法：
- 重要客户急需某些东西
- 技术支持认为某些功能会使他们的工作更轻松
- 开发人员建议进行架构更改以提高产品质量
- 董事会成员认为某些功能将有助于开拓新市场
许多优先级排序框架可以帮助我们专注于最重要的想法。这些框架可以分为：
- 优先级排序图 – 帮助快速分析想法的图形图表。
- 评分框架 – 考虑各种加权因素并计算最终优先级得分的评分卡。
下文中，我们将讨论这两种类型的优先级排序框架。应该使用哪一种？常识建议从一些轻量级的优先级排序图开始，然后再转向数据驱动的评分框架。
优先级矩阵和图表
要开始进行优先级排序，我们可以使用一种优先级图表。
优先级（艾森豪威尔）矩阵
艾森豪威尔方法或紧急/重要矩阵在时间管理领域中广为人知。象限的坐标轴是“紧急性”和“重要性”。
- “紧急/重要”象限中的目标是第一优先级
- “不太紧急/重要”象限中的目标是第二优先级，并计划稍后进行
- “紧急/不太重要”象限中的目标是第三优先级，应该委派
- “不太紧急/不太重要”象限中的目标应该消除
类似的思想由MoSCoW模型覆盖。该缩写代表：
- M – 必须有
- S – 应该有
- C – 可以有
- W – 不会有
价值与复杂性矩阵
类似于优先级矩阵，该图被分为四个象限。轴分别为“价值”和“复杂性”。有时，复杂性被替换为“成本”或“努力”。
- 第一优先级（轻松获胜）是来自“高价值 – 低复杂性”象限的目标
- 第二优先级是来自“高价值 – 高复杂性”象限的目标
- 来自“低价值 – 低复杂性”的目标属于第三优先级
- 最后，来自“低价值 – 高复杂性”的目标通常会被拒绝
消除复杂性本身可能是一个很好的优先事项，因为它通常与许多利益相关者的价值相一致。
Kano模型
通过Kano模型，我们衡量利益相关者的满意度与目标进展的对比。利益相关者的满意度在一个从不满到无所谓再到兴奋的非线性尺度上进行量化。
- 通过Kano模型，优先级按照利益相关者感知的价值进行分配。
在战略规划的背景下，使用Kano模型在设定目标的绩效目标时尤为有趣。例如，客户可能对将缺陷率从1%降低到0.01%非常感兴趣，但将缺陷降低到0.001%可能不会创造任何实质价值（参见高质量的成本作为对此想法的说明）。
Kano模型强调需要思考一个想法的完整生命周期。对于某些想法，即使它们在开始时容易实现，我们也必须说“不”。
- 考虑利益相关者建议的“小改进”的长期影响。这些变化将如何影响系统的总体复杂性？
亲和图
在战略规划中，亲和图对于初步审视商业环境非常有用。想象一下，利益相关者有一个很长的想法清单。
- 寻找相似的想法
- 将想法分组成更大的集群
- 相应地重新制定您的目标
以下是我们实践中的一个例子：
- BSC Designer的一个用户要求在导出仪表板时在图表上显示数值
- 另一位用户建议在图表上显示带有数值的说明文字是个好主意
在这种情况下，一个常见的集群想法是所有带数据的图表都应该有“显示注释”选项：
两个独立的想法没有获得足够的重视以成为优先事项，但当作为一个集群来看时，显然很多用户以不同的形式需要这个功能。
通过“战略”框架进行优先级排序
最后，值得一提的是，有一些框架传统上属于战略规划工具包，但本质上，它们是优先级排序框架：
我们还可以提到帕累托分析和差距分析，我们将在下文中讨论。
使用评分框架进行优先排序
现在，让我们看看能否通过计算优先级评分来更好地支持战略选择。本质上，所有评分框架都是关于使用某些参数分析可能的想法。
以下是一些常见的评分框架原则：
- 有些因素会对优先级评分产生正面影响，例如为终端用户创造的价值和市场营销机会
- 有些因素会对优先级评分产生负面影响，例如成本、努力和风险
- 这些因素的影响量化为一个优先级评分
- 某一因素的贡献程度由其权重决定
- 因素的评分经过标准化以计算最终的优先级评分
让我们详细回顾一些评分框架。
差距分析
差距分析 是一个基本的评分框架。我们不是引入因素并根据这些因素评估选项，而是使用容易获得的数据——即通过其绩效指标衡量的某些目标的绩效。
最高优先级分配给绩效差距最显著且绝对权重最高的目标。
差距分析有各种衍生方法，例如来自结果驱动创新过程的机会评分。
RICE 框架
RICE 评分模型由软件公司 Intercom 开发。该框架的缩写代表：
- Reach – 影响到的利益相关者数量的估计
- Impact – 达成目标后为利益相关者创造的预期价值的量化（在 Intercom 的情况下，评分范围为 0.25 到 3）
- Confidence – 决策是纯粹基于直觉还是有数据支持
- Effort – 实现目标所需资源的估计
AARRR 框架
AARRR 框架（也称为海盗指标）在初创企业中很受欢迎。这个缩写代表：
- 获取 – 为产品吸引更多用户
- 激活 – 让用户发掘产品的潜力
- 留存 – 为用户提供长期使用产品的理由
- 收入 – 通过例如提高平均消费来增加收入
- 推荐 – 让用户向他人推荐您的产品
想法和目标使用 AARRR 的组成部分作为参数进行评分。得分最高的目标具有最大潜力对业务产生积极影响。
北极星或关键指标
“北极星”和“关键”指标指的是相同的概念：
一个单一指标，量化组织为客户创造的价值
与之前框架中使用许多验证参数不同的是，我们只关注一个因素——建议想法对关键指标的潜在影响。
例如，当我们谈到安全指标时，使用了Alcoa公司作为关键指标的例子。在他们的情况下，该指标集中于安全事故的数量。
- 只使用一个指标来优先考虑所有业务目标的想法听起来很有吸引力，但实际上，选择的复杂性并没有减少，只是转移到了另一个地方。
例如，如果我们想了解新的合作伙伴网络将如何影响北极星指标，我们需要分析和量化中间的所有挑战，而这并没有使优先排序的任务变得更容易。
ICE 评分
ICE 评分是北极星指标的一个有趣的衍生物。ICE 公式简单如下：
- ICE 分数 = Impact（影响）* Confidence（信心）* Easy（容易）
其中：
- 影响是对关键价值指标（北极星指标）的预期影响
- 信心是对影响估计准确度的量化
- 容易是对所需努力（成本、所需资源等）的估计
ICE 部分的值在 1-10 的范围内表示。一旦相乘，它们为我们提供了一个优先级估计，以便比较不同的想法。
分配分数是相当主观的。例如，对于信心，尺度可能是这样的：
- 10 – 实际实施的结果
- 6 – 测试结果，MVP
- 4 – 顶级用户要求的
- 3 – 由一些客户数据支持
- 1 – 少数潜在客户提到过
- 0.1 – 来自非用户的想法（由行业专家或媒体提及）
业务痛点
类似于北极星模型和Kano模型，该模型的重点是客户的价值。主要区别在于我们从痛点的角度看待价值。
如何找到这些痛点？如同我们在复杂性文章中讨论的那样，成为您产品的客户，或者简单地使用轻量级调查询问您的客户。
帕累托分析
之前，我们讨论过帕累托分析作为战略规划工具。就优先排序而言，帕累托分析提出了一个非常简单的理念：
80%的价值是由20%的活动创造的
尽管历史分析通常证实了80/20的比例，但事先没有简单的方法找到这20%。
帕累托分析模板。 基本上，提到的比例：
- 证明了使用优先排序框架的合理性，并且
- 建议限制实验至最有前途的20%。
使用记分卡来优先排序目标
您的组织应该使用哪些战略优先排序框架以及如何计算优先级得分？
在实践中，大多数组织都会构建自己的优先排序框架版本。对于BSC Designer的用户，我们在软件提供的模板中包含了优先排序模板。
下面我们讨论：
- 如何构建您自己的优先排序记分卡
- 使用此模板的一个示例
准备优先级模板和记分卡
使用“优先级”模板创建一个新的记分卡：
优先级模板。 在“优先级模板”组中，您将看到默认评估参数的列表。我们在此示例中使用了RICE框架的参数。
优先级模板。 让我们看看这些参数是如何预配置的，以及如何根据您的优先级模型的需求进行调整。
参数权重
每个参数都有一个相关权重（参见“权重”列）。特定参数的权重可以在“绩效”标签中更改。
Prioritization Template。 正面与负面参数
一些参数被预配置为对最终优先级评分（覆盖率、影响力、信心）有正面影响的参数，一些则被配置为负面影响的参数（努力程度）。
可以在性能标签页更改参数的优化方向。
Prioritization Template。 测量单位
所有参数都预配置为使用“专家评分”测量单位，以非线性标度量化参数：
Prioritization Template。 通过这种方式，我们可以使用自然选择选项决定每个参数的值：
Prioritization Template。 如果建议的“专家评分”测量单位不符合您的优先级模型需求，您可以在“常规”选项卡中配置不同的测量单位：
Prioritization Template。 参数图标
为了使优先级记分卡更易于阅读，我们调整了参数的图标。您可以通过点击参数名称旁边的图标来更改图标：
Prioritization Template。 参数描述
一个简短的名称，如“影响”，需要更多的解释。请使用“描述”字段来实现此目的。
实例：实践中的优先级模型
为了展示优先级模板的实际应用，我将使用两个竞争的想法：
- 将产品本地化为拉丁语
- 将产品本地化为葡萄牙语
创建优先级模型的副本
为了稍微整理一下，让我们创建一个新组，名为“示例：优先级分析”。
Prioritization Template。 现在，我们可以将优先级模板复制和粘贴到该组中。
我将第一个副本重命名为“本地化到拉丁语”，第二个组重命名为“本地化到葡萄牙语”。
Prioritization Template。 给竞争构思评分
现在，根据建议的参数为两个想法评分。
虽然拉丁语仍有其应用领域，但在我们的例子中，我们认为没有很多利益相关者对拉丁语本地化感兴趣。因此，“覆盖面”（见“价值”字段）的评分为“低”：
Prioritization Template。 让我们为葡萄牙语本地化的想法分配分数：
- 一方面，我们的目标受众使用葡萄牙语（“覆盖面”参数）是“高”，而本地化的影响预计是“重要”。
- 另一方面，我们不确定葡萄牙语市场能否达到产品市场契合，因此信心水平设为中等：
Prioritization Template。 如果您计划将优先级结果用于战略规划，我建议记下分配评分背后的想法。
在BSC Designer中，有一个“举措”工具用于此目的。
例如，对于“信心”参数，我们可以创建一个名为“本地市场利益相关者分析”的举措，在此我们将审查网站分析数据并分析本地市场的历史销售：
Prioritization Template。 另一个举措可以是与“努力”参数对齐的“本地化资源”。该举措可以包括本地化所需的预算以及预计的时间表。
Prioritization Template。 优先级评分可以演变
在BSC Designer中，优先级评分是时间特定的。想象一下，您的团队已经完成了提到的市场分析计划，现在对预期的产品市场契合度更有信心。
为了在软件中反映这一点，我们可以在内部日历中选择另一个日期，并更新“信心”参数的值。
如果您计划在仪表板上可视化优先级评分的动态，您可以追踪到优先级评分的改善是由于计划的完成：
Prioritization Template。 找到优先级最高的创意
只要我们引入新数据，软件就会更新创意的优先级得分：
Prioritization Template。 在本例中，拉丁语获得了15.5%的优先级得分，而葡萄牙语获得了59.17%。软件如何获取这些数据？它会对参数进行标准化，计算每个参数的优先级，然后使用参数的权重来计算总优先级得分。我们在这篇文章中讨论了计算的细节。
仅有两个竞争创意时，很明显哪个创意优先级更高。当您有更多创意需要比较时，使用分析功能。按优先级得分（表现）对结果进行排序，并仅关注容器（竞争创意）的分析：
Prioritization Template。 项目列表现在按优先级排序。
结论
在本文中，我们讨论了各种优先级框架：基于简单图表的基本框架或更复杂的用于计算优先级得分的框架。我们还讨论了如何在实践中使用优先级模板。
优先级得分听起来像是一个不错的工具。通常，它确实不错，但总有一些疯狂的想法无法获得足够的优先级得分。确保您的组织对这些想法持开放态度，并通过适当的创新分析来评估它们。
使用 Prioritization Template 模板
BSC Designer 帮助组织实施其复杂的策略：
- 注册平台上的免费计划。
- 使用
Prioritization Template 模板作为起点。您可以在 新建 > 新建平衡记分卡 > 更多模板 中找到它。 - 遵循我们的战略实施系统，将利益相关者和战略目标对齐为一个全面的策略。
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