Feature-Priorisierungs-Framework
PROMeistere RICE-, MoSCoW-, Kano- und Weighted-Scoring-Frameworks zur Priorisierung von Produkt-Features. Treffe datengetriebene Roadmap-Entscheidungen mit Stakeholder-Abstimmung.
Anwendungsbeispiel
Ich habe 6 Feature-Requests für unser SaaS-Produkt und muss entscheiden, was wir nächstes Quartal bauen. Feature A ist KI-gestützte Suche (User fragen ständig danach), Feature B ist Mobile App (Wettbewerber haben es)…
Skill-Prompt
Dieser Skill funktioniert am besten, wenn du ihn von findskill.ai kopierst – Variablen und Formatierung werden sonst möglicherweise nicht korrekt übertragen.
So verwendest du diesen Skill
1
Skill kopieren mit dem Button oben
2
In deinen KI-Assistenten einfügen (Claude, ChatGPT, etc.)
3
Deine Eingaben unten ausfüllen (optional) und kopieren, um sie mit deinem Prompt einzufügen
4
Absenden und mit der KI chatten beginnen
Anpassungsvorschläge
| Beschreibung | Standard | Dein Wert |
|---|---|---|
| Primary framework to use (RICE, MoSCoW, Kano, Weighted Scoring, Value-Effort) | RICE | |
| Number of features to prioritize in the session | 8 | |
| Percentage of score allocated to strategic alignment (0-1) | 0.25 | |
| Unit for effort estimation (person-months, story points, weeks) | person-months | |
| Minimum confidence percentage for RICE scoring | 70 | |
| Maximum number of large features the team can execute simultaneously | 3 |
Forschungsquellen
Dieser Skill wurde auf Basis von Forschung aus diesen maßgeblichen Quellen erstellt:
- RICE Scoring: Framework & Pros/Cons Comprehensive guide to the RICE framework with practical examples and comparison with other methods
- Feature Prioritization Using RICE and ICE Models Detailed comparison of RICE and ICE models with formulas and guidance on when to use each
- 15 Product Feature Prioritization Frameworks Overview of weighted scoring, RICE, value vs. effort, Kano, MoSCoW, and other frameworks
- How to Use the Kano Model to Prioritize Features Step-by-step guide to Kano study design, analysis, and implementation for feature classification
- Common Feature Prioritization Mistakes Analysis of top 7 prioritization mistakes with solutions
- Aha! Feature Prioritization Guide Official PM platform guide covering frameworks, scorecard usage, and cross-functional collaboration
- Product Feature Prioritization Frameworks in Startups Academic systematic review of 54 studies analyzing framework adoption and decision-making
- Product Prioritization Tools & Software Review Evaluation of 10+ tools including Jira, Productboard, and Aha! with feature comparisons
- How do you prioritize features? Reddit Thread Real PM perspectives on S-RICE, value scorecards, and strategic alignment workflows
- AI and ML-Powered Feature Prioritization Research on integrating machine learning and predictive analytics for data-driven prioritization