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人人都是产品经理

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在资源紧张的初创公司:什么不做比做什么更重要
Allen · 2025-11-12 · via 人人都是产品经理

在初创公司的高速试错中,真正的战略往往不是“做更多”,而是“做得对”。本文聚焦于资源紧张环境下的产品决策逻辑,提出“什么不做”才是决定成败的关键。

这两周,我几乎被需求淹没。上个版本还在测试阶段,下个版本的需求已经像潮水一样灌进来了。运营在群里喊:“这个功能不做,很影响效率”销售打电话说:“客户提了个需求,要满足后才续约,要不续约不了”老板在会议上抛下一句:“这块得尽快上线,我们要做智能化”

我打开需求池,密密麻麻的卡片堆满屏幕,每一个标题后面都挂着“紧急”、“高优先级”。我打开开发人员资源表,配备了两个后端、一个前端,一个版本35个开发人天,还都是外包的(意味着无法加班赶工。。哈哈哈哈哈)

那一刻,我突然有点无力,不是不想做,而是根本做不完。在资源稀缺的初创公司里,产品经理最常面对的选择题,不是“做什么”,而是“先救哪个”……

产品经理的工作不仅是需求调研、画原型、写PRD,也有一部分是在资源稀缺的战场上,用有限的子弹,打出最大的价值

一、优先级为什么这么难排?

有不少人认为,排需求优先级就是打一打分、拉个表格

但在实际工作里,用“模型化决策”很难……

更多时候,是:

  • 谁催的急,谁的需求就线上
  • 哪个部门“拍板的人”更大声,哪个就成了“高优先级”
  • 今天刚拍好,明天老板又一句——“这个更重要,先做这个”

于是你会发现:需求的优先级,往往不是按价值拍的,而是按“声音的分贝”和“关系的重量”排的,优先级难排,本质上有两个原因:信息不完备 + 认知偏误

1️⃣ 信息不完备

内部、外部信息不完备,比如你永远不知道需求 A 和需求 B,各自有多少用户需要,只能粗略估计,但叠加上需求 A 和需求 B哪个对目标更有帮助这个问题 ,你永远不知道哪个需求的真实价值更高

A需求可能影响50个业务,B需求可能只影响10个业务,但如果B需求刚好打通了一个关键流程,它反而更重要,我们要做的不是完美决策,而是在不确定中做出更接近真相的判断

2️⃣人性偏误

人在做决策时有非理性因素存在,表现为各种认知偏误

老板说“战略级任务”,销售说“客户催得急”,业务说“这个简单,顺手能上”,每个人都有自己的立场,都在用情绪影响决策,而产品经理要做最冷静的判断者,在这些声音里找到真正的优先。

所以,真正的优先级评估,不是拍脑袋的决策,而是一场在信息不完备中的理性博弈

二、判断一个需求优先级高不高,看这四个维度

踩了很多坑,挨了很多骂后,终于总结出一套心得,在我看来,判断一个需求优先级高不高,不是看谁喊得最急、谁提得最早,而是看这四个维度够不够硬:

① 影响面(Impact)这个需求能让多少人受益?如果只是改个报表样式,影响的可能只是个别同事;但如果能提高整条链路的转化率,那它就有资格往前排

② 紧迫度(Urgency)是“马上不做就会炸”的问题,还是“迟点做也能凑合”的?紧迫度不是别人催得多,而是看这个问题是否会影响或阻塞核心业务流程

③ 价值产出(Value)花的资源和带来的收益是否成正比?能否直接带来直接的业绩或效率提升?有的需求很酷,但做完没人用;而有的需求平平无奇,却能每天帮团队省半小时

④ 成本难度(Cost)做起来有多难、多贵、占了多少开发资源?有时候不是不想做,而是做下去会拖垮进度。成本不只是工时,还有上下游的配合与牵引成本。

排优先级,排的不是“喜好”,而是“代价”,如果需求是满足公司战略(战略价值),或能省人力、提效、增收的(业务价值),或是解决高频、刚需的用户问题(用户价值),亦或者开发成本低,收益高的(成本投入)需求,那就值得排在前面

三、手把手教你判需求优先级:三个实用模型

有了判断优先级的思路,光靠感性经验还是不够,在现实中,需求催得满天飞,谁都说“急”,你得有工具,把杂乱的声音变成有依据的排序,下面三种模型,是我常用、也最容易落地的,分享给你:

1️⃣ ICE 模型 —— 快速决策时的“冲锋利器”

适合你面对一堆需求、开发资源有限,需要当天拍板时用使用方式很简单:

  • Impact(影响力):这个需求能解决多大痛点?
  • Confidence(信心):你对这个评估有多自信?
  • Ease(易实现):实现难度大不大?

给每个维度打分(1~5分),乘起来,得分最高的优先做。优势:快、简洁、可在会议上即时拍板。场景:运营催着数据报表自动生成,开发说能半天搞定,你打分后发现它比那个复杂看板高分,立刻排到前面

2️⃣ RICE 模型 —— 数据驱动的精确排序

适合当你有量化数据,想把优先级排得更科学时使用。

  • Reach:受影响的用户/业务量
  • Impact:价值贡献大小
  • Confidence:对数据或判断的信心
  • Effort:所需资源成本

最终得分越高,越先做。

优势:当有量化数据时,用 RICE 得出更科学排序场景:日报自动化 vs 数据看板。虽然看板炫,但日报能每天节省整个团队 5 小时,人力价值明显更高,值得排到前面

3️⃣ OKR 对齐法 —— 战略导向的“过滤器”

把每个需求对照公司或部门的 OKR,看是否能推动 O 或 KR 的达成

能对齐战略目标 → 高优先级

不对齐 → 放到后面或下个版本

场景:公司战略是提升自动化能力,新增看板虽然漂亮,但对 KPI 支撑不大,就被排到后面

ICE 适合快速决策,RICE 适合量化排序,OKR 对齐法保证战略聚焦。用好这三把“工具”,你就能在资源有限、需求杂乱的战场里,把最该做的事情先做了,避免被催单声淹没

四、真实案例:日报自动化 vs 数据看板

那会儿,我们面临一个很现实的选择——剩下的开发资源只够在 “自动化发送日报”“新增数据概览看板” 之间二选一(外加一点零碎时间)

运营天天催:“日报还得手动发,每天浪费好几个小时!”销售在群里喊:“客户最关心的就是数据看板,要不续约出问题!”老板在会议上又补刀:“我们要让管理层看到新的数据能力,别落后。”

我深吸一口气,把 RICE 模型搬出来量化评估:

公式是:RICE = (Reach × Impact × Confidence) ÷ Effort

1️⃣ 日报自动化

  • Reach(受影响人数/次数):团队每天 5 人 × 1 次/天 = 5
  • Impact(价值大小):每天节省人力 5 小时,给分 4(满分 5)
  • Confidence(信心):需求明确,技术可行,给分 5
  • Effort(资源成本):后端 2 人 × 2 天 + 前端 0.5 天 = 2.5(单位化工时)

RICE 得分 = (5 × 4 × 5) ÷ 2.5 = 40

2️⃣ 数据看板

  • Reach:主要是管理层,每天使用人数 3,给分 3
  • Impact:展示信息,价值中等,给分 3
  • Confidence:技术实现不确定,给分 3
  • Effort:后端 2 人 × 5 天 + 前端 1 人 × 3 天 = 8

RICE 得分 = (3 × 3 × 3) ÷ 8 ≈ 3.4

结果很明显:日报自动化胜出,我把日报自动化功能优先排进了下个版本。上线后,每天节省的人力成本立刻让运营和投放师直呼“好香”,团队满意度也明显提升。

更重要的是,这份量化分析,让我向外部利益相关方解释优先级有了依据。

  • 对销售说:“日报自动化先做,是因为它影响面更广、实现快、能立刻产生价值。”
  • 对老板说:“数据看板暂缓,是因为开发成本高、收益有限、风险较大。”

这样一来,排序不是凭感觉拍脑袋,而是有理有据、可复盘、可沟通,减少了冲突,也让大家理解为什么选择先做这个、后做那个

五、小技巧清单:让模型直接落地

  • 先做“声量筛选”:把被催得急的需求列入候选池
  • ICE 快速打分:每个需求按影响力 / 信心 / 易实现打分
  • RICE 验证量化:核心候选用数据量化再排顺序
  • OKR 对齐复盘:确保需求支持战略目标
  • 动态迭代:版本中持续复盘,遇到新紧急需求随时调整

六、结语

做产品,从来不是满足所有需求,而是找到最值得投入的那个

优先级的核心,不只是简单排序,而是深度思考:有限的资源,如何产生最大价值。

在资源稀缺的初创公司,产品经理想要让各方满意,真正的智慧在于:明确不做什么,比决定做什么更重要

因为每一个放下的需求,都是对团队时间、精力和战略聚焦的投资。学会取舍,才可能让产品持续推进,而不是被“所有重要的事情”拖垮。

本文由 @Allen 原创发布于人人都是产品经理。未经作者许可,禁止转载

题图来自Unsplash,基于CC0协议