RICE 评分排序法是什么
RICE 用四个因子给需求排序：触达人数（Reach）、影响程度（Impact）、信心度（Confidence）与投入成本（Effort），公式为 Reach × Impact × Confidence ÷ Effort，得分越高越先做。它的优点是逼着提出者用数据说话：触达人数必须来自真实统计口径，信心度要反映证据强度而不是主观乐观。它更适合增长类、面向用户量的需求排序，对于合规、稳定性这类必须做的事，得分低也照样要做。
基本信息
| 公式 | RICE = Reach × Impact × Confidence ÷ Effort |
|---|---|
| Reach | 周期内的触达人数，用真实数据口径，不用感觉 |
| Impact | 对单个用户的影响大小，常用 3 / 2 / 1 / 0.5 / 0.25 档 |
| Confidence | 以百分比表示对估算的信心，缺数据时下调 |
| Effort | 投入人月或人周，全团队口径必须一致 |
典型使用场景
- 增长需求排序：多个体验优化项之间比较性价比
- 资源分配争议：用统一公式替代「谁声音大谁先做」
- 季度规划：在固定人力下挑选总分最高的一组需求
- 立项评估：判断某个改动的预期收益是否支撑投入
- 跨组比较：同一产品线内的需求可用统一口径横向对照
- 限制主观抬价：强制写出触达与信心依据，减少拍脑袋定优先级
评分示例
评分示例
RICE = Reach × Impact × Confidence ÷ Effort
# 需求 A 优化结算页默认地址
# Reach 每月 12 万下单用户，Impact 1（中等提升），Confidence 80%，Effort 2 人周
# RICE = 120000 × 1 × 0.8 / 2 = 48000
# 需求 B 新增礼品卡入口
# Reach 每月 8000 用户，Impact 3（明显提升），Confidence 40%，Effort 8 人周
# RICE = 8000 × 3 × 0.4 / 8 = 1200
# 结论：先做 A；B 需要先补数据把 Confidence 提上来再评参数口径
| 参数 | 含义 | 取值提示 |
|---|---|---|
| Reach | 周期内触达人数 | 用埋点或业务统计口径，禁止估算量级 |
| Impact | 对个体的影响大小 | 档位要固定并写在文档里，避免逐次调整 |
| Confidence | 对估算的信心 | 有数据支撑可取高值；纯推测应显著下调 |
| Effort | 投入人月或人周 | 全团队一口径，含联调与测试工作量 |
RICE 是决策辅助而不是裁判：合规、安全、稳定性这类需求不适用分数比较，评审时要单列并明确规定必须做的范围。
Effort 口径最容易失真：只算开发工时、不算测试与联调，会让大改动看起来比小改动更划算，排序结论随之被扭曲。