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RICE Scoring Framework: So priorisieren Sie Ihren Product Backlog

Produktteam versammelt sich um ein Whiteboard voller bunter Haftnotizen, um zu sortieren und zu bewerten, was als Nächstes gebaut werden soll Jedes Produktteam hat das gleiche Problem: zu viele Ideen und nicht genug Zeit. Stakeholder drängen auf konkurrierende Prioritäten, Entwickler wollen technische Schulden abbauen, und Kunden fordern ständig neue Features. Ohne eine klare Methode zu bestimmen, was am wichtigsten ist, gewinnt die lauteste Stimme im Raum. RICE ist ein Bewertungsframework, das vom Produktteam von Intercom entwickelt wurde, um dieses Problem zu lösen. Es bewertet Features anhand von vier Dimensionen (Reach, Impact, Confidence und Effort) und erzeugt eine einzelne Zahl, mit der Sie alles in Ihrem Backlog vergleichen können.

Wie RICE Scoring funktioniert

Hier ist die Formel: RICE Score = (Reach × Impact × Confidence) / Effort Jede Komponente misst etwas anderes:

Komponente	Was es misst	Wie man es bewertet
Reach	Wie viele Personen dies in einem festgelegten Zeitraum betrifft	Echte Zahlen (z.B. 2.000 Nutzer/Quartal)
Impact	Wie stark jede Person betroffen ist	3 = massiv, 2 = hoch, 1 = mittel, 0,5 = niedrig, 0,25 = minimal
Confidence	Wie sicher Sie sich bei Ihren Schätzungen sind	100% = datengestützt, 80% = einige Belege, 50% = hauptsächlich Vermutung
Effort	Gesamter benötigter Teamaufwand	Personenmonate (inkl. Design, Dev, QA, Doku)

Das Ergebnis ist "Gesamtwirkung pro aufgewendeter Zeit", was Sie optimieren sollten, wenn Sie entscheiden, was als Nächstes gebaut werden soll.

Ein kurzes Beispiel

Angenommen, Ihr Team erwägt, personalisierte Produktempfehlungen hinzuzufügen:

• Reach: 2.000 Kunden pro Quartal
• Impact: 2 (hoch, beeinflusst direkt die Conversion)
• Confidence: 80% (Sie haben A/B-Testdaten von einem Mitbewerber)
• Effort: 3 Personenmonate

RICE Score = (2.000 × 2 × 0,8) / 3 = 1.067 Vergleichen Sie das mit anderen Backlog-Items und Sie haben ein datengestütztes Ranking. Probieren Sie unseren kostenlosen RICE Score Calculator aus, um zu sehen, wie Ihre eigenen Features abschneiden.

Jede Komponente gut bewerten

Die Formel ist einfach. Genaue Eingaben zu erhalten ist der schwierige Teil.

Reach: Verwenden Sie echte Zahlen, keine Prozentsätze

Reach sollte eine konkrete Anzahl von Nutzern oder Ereignissen über einen festen Zeitraum sein. "Alle unsere Nutzer" ist keine Reach-Schätzung. Prüfen Sie Ihre Analytics. Wenn Sie eine neue Einstellungsseite erstellen, gehen Sie nicht davon aus, dass alle 10.000 aktiven Nutzer sie nutzen werden. Historische Daten könnten zeigen, dass nur 1.200 Nutzer die Einstellungen in einem bestimmten Quartal besuchen. Verwenden Sie diese Zahl.

Impact: Erzwingen Sie eine Verteilung

Der größte Fehler, den Teams bei Impact machen, ist, alles mit 2 oder 3 zu bewerten. Wenn jedes Feature "hohen Impact" hat, verliert der Score seine Bedeutung. Setzen Sie eine Regel: Nicht mehr als 20% der Features dürfen mit 3 (massiv) bewertet werden. Definieren Sie, was jedes Level für Ihre spezifischen Metriken bedeutet. Zum Beispiel: "3 = prognostizierte 10%+ Verbesserung einer Geschäftsmetrik, die wir aktiv verfolgen."

Confidence: Starten Sie niedrig und arbeiten Sie sich hoch

Standardmäßig 50% Confidence für jede Idee, die nicht validiert wurde. Eine Stakeholder-Anfrage ohne User Research? 50%. Ein Feature, das von einem Mitbewerber inspiriert wurde, ohne Daten, ob Ihre Nutzer es wollen? 50%. Gehen Sie auf 80%, wenn Sie unterstützende Belege wie Nutzerinterviews, Umfragedaten oder Prototyp-Testergebnisse haben. Reservieren Sie 100% für Features, die durch harte Analytics oder erfolgreiche Experimente gestützt werden.

Effort: Zählen Sie alles, nicht nur Engineering

Eine häufige Falle ist, nur die Entwicklungszeit zu schätzen. Der echte Aufwand umfasst auch Discovery, Design, QA, Dokumentation und Launch-Koordination. Fragen Sie jede Disziplin nach ihrer Schätzung und fügen Sie einen 30% Puffer hinzu. Eine Person, die vorsichtig Objekte unterschiedlicher Größe auf einer Waage balanciert, was das Abwägen von Reach, Impact, Confidence und Effort darstellt

RICE vs MoSCoW vs WSJF

RICE ist nicht das einzige Priorisierungsframework. Zwei weitere beliebte Optionen sind MoSCoW und WSJF. Jedes funktioniert am besten in unterschiedlichen Kontexten.

	RICE	MoSCoW	WSJF
Typ	Quantitativer Score	Kategorische Einteilung	Wirtschaftlicher Score
Am besten für	Feature-Level-Ranking	MVP-Scope-Definition	Entscheidungen auf Epic/Initiative-Ebene
Benötigte Daten	Nutzermetriken + Schätzungen	Stakeholder-Beurteilung	Wirtschaftsdaten + teamübergreifender Input
Komplexität	Mittel	Niedrig	Hoch
Output	Numerischer Prioritätsscore	Must / Should / Could / Won't	Cost-of-Delay-Priorität

MoSCoW sortiert Items in Must Have, Should Have, Could Have und Won't Have. Es ist schnell und einfach an nicht-technische Stakeholder zu erklären. Der Nachteil ist, dass es subjektiv ist: Alles tendiert dazu, ohne klare Kriterien in "Must Have" zu driften. Es funktioniert am besten früh, wenn Sie ein MVP definieren. WSJF (Weighted Shortest Job First) stammt aus dem SAFe Framework. Seine Formel berücksichtigt Geschäftswert, Zeitkritikalität und Risikoreduzierung, alles geteilt durch die Job-Größe. Es funktioniert gut für große Initiativen über mehrere Teams hinweg, erfordert aber echtes Training, um es richtig zu nutzen. Die meisten Teams finden es übertrieben für Entscheidungen auf Feature-Ebene. RICE liegt zwischen beiden. Es verlangt mehr Rigorosität als MoSCoW, benötigt aber nicht die schwere Dateninfrastruktur, die WSJF erfordert. Wenn Ihr Team grundlegende User Analytics hat und über Bauchgefühl-Priorisierung hinausgehen möchte, ist RICE ein guter Startpunkt. Wenn Ihr Team Priority Poker nutzt, um Backlog-Items kollaborativ zu bewerten, geben Ihnen RICE Scores einen soliden Ausgangspunkt für diese Diskussionen.

Häufige Fehler, die Ihre Scores verzerren

Selbst Teams, die RICE konsequent nutzen, tappen in einige Fallen. In Isolation bewerten. Wenn ein einzelner PM alles alleine bewertet, schleicht sich Bias ein. Lassen Sie Entwickler Effort schätzen, Designer Impact bewerten und Datenanalysten Reach validieren. Kollaborative Bewertung liefert bessere Ergebnisse. Auf den ersten Score fixieren. Wenn Sie Scores laut diskutieren, bevor alle abstimmen, fixieren sich Leute auf die erste Zahl, die sie hören. Bewerten Sie zuerst individuell, dann vergleichen Sie. Gleiches Prinzip wie beim Planning Poker: unabhängige Schätzung vor Gruppendiskussion. Rekalibrierung auslassen. RICE Scores werden veraltet. Marktbedingungen ändern sich, neue Daten kommen rein und die Teamkapazität ändert sich. Überprüfen Sie Scores vierteljährlich und aktualisieren Sie jedes Item, das länger als einen Zyklus im Backlog liegt. Die Zahl als absolut behandeln. Ein RICE Score von 850 vs 820 bedeutet nicht, dass das erste Feature bedeutend wichtiger ist. Gruppieren Sie ähnliche Scores in Stufen (hohe / mittlere / niedrige Priorität) und nutzen Sie Ihr Urteilsvermögen innerhalb jeder Stufe. Teammitglieder schreiben individuell Scores auf Karten, bevor sie sie gemeinsam aufdecken, um Ankereffekte zu vermeiden

Mit RICE beginnen

Wenn Sie RICE noch nicht genutzt haben, so führen Sie es ein, ohne die Dinge zu verkomplizieren. Das Ziel ist nicht perfekte Präzision. Eine Schätzung, die ungefähr richtig ist, schlägt eine Meinung, die selbstsicher falsch ist. Der größte Teil des Wertes von RICE kommt aus der Konversation, die es erzwingt: Für wen bauen wir, wie wichtig ist es, und was wird es tatsächlich kosten. Für mehr zur Vorbereitung Ihres Backlogs für die Sprint-Planung, siehe unsere Leitfäden zu Backlog Refinement und Sprint Planning.