或这样：在优先考虑所有功能之后，关键利益相关者改变了主意，您必须重新计划所有事情。两种情况都发生在我的团队和同事身上。

功能优先级的成功或失败是因为一件小事，在这里最终处决答案之前，我不会让您感到疑惑。关键因素是选择标准。但是首先是第一件事。让我们看看可能出什么问题，然后我们将讨论减轻这些风险的方法。

流行的优先排序方法的缺陷

挑战1：非专家和专家具有相同的投票权

产品团队努力做出正确的权衡，并在资源有限的情况下嫁入无数种选择。通常，决策是协作活动的结果，例如点投票，价值对体积画布，MoSCoW，Kano模型等。

尽管这些技术是由不同的人发明的，但它们的工作原理基本上是相同的：团队成员将带有所有功能构想的便笺贴在板上，然后将最有希望的构想入围。打分或投票给这些想法打分，或者根据每个功能的可行性，可取性或创新性沿纵向分布它们。

当您邀请专家参加时，这样的民主表现就非常有用，这些人是内在地知道这个话题的人，或者像丹麦物理学家尼尔斯·玻尔（Niels Bohr）说的那样，“犯了当团队中的每个人都是专家时，票数的分配将表明最佳想法。所有可能在非常紧张的领域犯下的所有错误”。

但说实话：讲习班通常具有办公室政治的味道。例如，一个研讨会可能会吸引对您的建筑不感兴趣的高能干利益相关者，或者您可能必须邀请失去动力并影响整个团队工作的非必要专家。那就是为什么在房间中只有两个或三个可以做出明智决定的人变得如此容易的原因。

并且，作为协调人，您急切希望提出最共识的意见，而当专家的声音与非专家的声音相同时，这就会成为问题。

挑战2：至少情况下有人没有做出合理的决定

即使，您有专家参与，他们也可以代表不同的领域和领域。因此，他们将做出不同的选择。如此，即使对于有知识和熟练的人来说，理性思考也不是另一种方式。

人类必须应对许多同时发生的思维过程，并面临180多认知偏见。启动效应就是一个例子：在研讨会之前一个人发生的事情会影响他们在研讨会期间的行为。因此，如何确保专业知识（而不是个人喜好或情感）驱动功能优先级？

之后几乎不可能猜测每个选择背后的原因-除非您以某种方式提前支持理性思考。

商业并非全是娱乐和游戏：团队必须根据数据做出艰难的决定，将自己的异想天开，品味和偏见插入门外。作为促进者，您当然不想根据利益相关者的喜好或当下的感受来做出业务决策，对吗？但是，在许多练习中，“我喜欢这个主意”与“这将帮助我们的公司成长”一样，值得信赖。

挑战3：测量单位可以解释

优先活动的另一个陷阱是度量系统，例如：

• 数字标记（从1到5，斐波那契刻度等）；
• 符号（点，星，笑脸等）；
• 隐喻（例如卵石，岩石，巨石）；
• T恤尺码（S，M，L，XL）；
• 项目在画布的水平或垂直轴上的位置。

对一个人而言，获得一定数量的选票或特殊计量单位的目的是为了在优先排序过程中平衡意见。但是他们没有考虑有人对现实的看法有何不同，更不用说全球团队的文化差异了。的方面可能对另一个人无关紧要。

例如，如果我听到美国客户说的是“好”而不是“很棒”或“很棒”，那我就知道自己有麻烦了。这意味着他们不太满意。但是“好”是欧洲普遍赞美的表现。投票也如此：S大小的任务对内部高级布局开发人员来说是一回事，而对于市场顾问则意味着另一回事。

而且，现在很多人都精通“设计思维”和“敏捷”，可以下意识地操纵选票或有意利用尺度系统的模糊性来推动自己的想法。

如果团队成员之间的争执失控，您将花费大量时间徒劳，并且无法及时达成共识。严重恶劣的是，辩论最终将导致会议室中潜在的影响力的利益相关者所提倡的想法的被迫同意。那么，如何更好地处理优先级？

克服优先级偏见

方法1：带注释的标记

在我的一个项目中，我们正在设计一个复杂的解决方案，其中涉及技术，业务流程以及全球数百个人的专业知识。因此，我们不能狭义地定义功能的期望值（例如用户满意或可用），因为它不仅仅与最终用户或界面有关。

我们的团队确定了解决该解决方案中受益的五种利益相关者类型，并且我们提出了一个描述性规模来评估功能。它既考虑了利益相关者的覆盖范围，也考虑了该解决方案可以帮助他们解决的任务的重要性。

当然，我们可以使用1到5的简单比例，其中1代表值，5代表最高值。但这并不能使我们清楚每个功能的价值在现实中意味着什么。从而，在真空中评估项目始终具有挑战性。“低”有关什么？“中等”比例又是什么？公认会出现这样的问题。

同样，我们决定添加真实的描述。代替抽象的“低”，“中”和“高”，我们根据该功能的实现应涉及大量劳动力和金钱来打分。我们知道，可以在一定程度上决定所需工作水平的因素是我们可以自己完成还是仅与第三方一起完成。

结果，数字获得了意义。

后来，我们创建了一个结合了多个特征的书呆子表。这有助于我们检查某个功能是否具有均衡的合理性，可取性和获利能力-简单，是否可以做到，客户是否期望并为企业赚钱。

根据您的项目，条件可能会有所不同。一个项目可能需要您评估潜在的收入和实施工作，而在另一个项目中，您可能必须重点关注易用性，预期的部署工作和估计的维护成本。如何，方法都保持不变：首先，定义基本标准，然后建立可行的量表，最后进行评估。

如何建立这样的规模？从极限开始-最小和最大标记。1（或0）是什么意思？5、10或意味着什么？

当定义了最小和最大标记时（在上面的示例中为1和5），您可以为中间标记（3）然后为其余标记（2和4）写一个描述。这种方法有助于在标记定义之间保持或多或少近似的增量。

简而言之

• 方法
  将现实生活的描述添加到抽象数字标记。
• 优点
  清楚地选择标准可以使协议更容易达成共识，主观性降低，讨论时间也可以。
• 限制条件
  建立充分的规模需要时间；这样的规模是与既有相关的，可能不会在其他项目中重复使用。

方法2：描述性画布

在表中排名不同，画布提供了更灵活的表示形式和更独特的获胜者。但是，如果使用模糊的标准，则可能会破坏整个练习。

从到高的标度的主要问题是它们的分类性质。任何想法的作者都不会承认它的价值不高。他们将坚持自己的立场，说服团队成员将便签贴放在“低-低”区域之外的任何位置。另外，您可能会发现所有“局外人”想法都属于实力较弱的利益相关者。

“困难”可能意味着任何事情，但“需要外部专业知识和资源”可以更好地说明这种困难。期望值也不会：“解决已证明的严重痛苦”是一种过滤器，它不会让有人提出没有任何证据支持的想法-无论是用户研究，客户支持票证还是市场分析。

该方法简化了优先级排序，但是以花费一些时间来准备规模，特别是在准备简洁的部门名称上花费了时间。

在使用这类画布时，请注意交通灯的颜色编码。对于最终的输出演示文稿，这可能是一个不错的选择，但是在研讨会中，这将增加偏见，使人们不愿意让自己的选票最终出现在红色区域。

简而言之

• 方法
  将现实生活的描述添加到画布的轴。
• 优点
  映射标准的清晰性使协议更容易达成共识，主观性取向，讨论时间也可以。
• 局限性
  尺度在每个轴上有三个部分，效果最好。规模是一些相关的，可能无法在其他项目中重复使用。

方法3：多元化投票

投票是达成共识的快捷方式。匿名时，所有选票均被接受且权重替代。投票授权谦虚的利益相关者，并降低等级障碍。但是，这也掩盖了每个单独选择背后的原因。最大的挑战是，参与者需要以某种方式立即权衡所有可能的标准，并迅速选择（并希望明智地选择）。

在与客户的许多计划会议中，我都加入了经典的点投票，并且常常产生一些决定，我们稍后会完全改变。自然，我想避免双重工作。因此，在一次会议中，我们尝试了增强版，并为具有不同专业知识的人员分配了特定的颜色-绿色代表客户语音的“保持者”，蓝色代表有财务思想的人，红色代表可以评估可行性的技术专家。

首先，这种方法使我们了解了人们在做出选择时可能会想到的想法。其次，我们缩小了获奖者名单。仅有几张便条纸从这三种颜色中获得了票数，并被同时认为对客户有利可图，有价值。

这种方法使我们能够专注于最好的功能，而不会被单方面有前途的项目所干扰。通过经典投票，我们通常会有5至7名决赛选手。多元化的投票显示只有两个或三个符合所有标准的最高创意。

简而言之

• 理念
  给具有不同专业知识的人提供不同颜色的点。
• 长处
  它缩小了最终想法的数量；它同时考虑了票数和各种利益的平衡；而且它仍然是一种快速而简单的练习。
• 局限性
  它仍然不能完全消除主观性。

一件事：语言！

有一种话语可能会破坏优先级：“投票给您最喜欢的功能”，或者改写为“现在选择您喜欢的想法”。这些话打开了主观地狱的大门，并向您的团队发出了幻想和推测的正式邀请。

不建议

• “在最喜欢的功能上留下点点滴滴。”
• “现在，请投票选出最佳功能。”
• “选择最有价值的功能并投票给他们。”
• “您在白板上最喜欢的想法是什么？”

不要给这些无益的指示，而是要使人们处于理性的情绪中，并帮助他们倾听内在的理性声音。

推荐的

• “根据您的知识和实践的先例，哪种功能创意最快就能得到回报？”
• “请回想一下最近的一个开发项目，特别是花费了多长时间以及使工作减慢或阻碍了什么。现在，板上最容易实现的功能思想是？”
• “我们将在一分钟内对客户的期望价值进行投票。让我们回想一下他们在支持票中所抱怨的，他们在采访中的要求以及根据我们的分析得出的使用最多的东西。那么，白板上呈现的哪些功能可以满足最关键的需求？”
• “回顾您与最终用户的对话以及最近的用户研究结果。哪些功能可以解决他们最严重的痛苦？”

摘要和Miro模板

主观性是人性的一部分。我们不可避免地要做出情感决定，但是有一些方法可以使选择减少一些偏见。主持人无法控制专家头脑中正在发生的事情，但是我们可以尝试使团队成员处于正确的决策状态。我推荐两个基本的东西来简化决策过程：

1. 宣布，重复和将有意义的选择或投票标准嵌入到您的决策过程中。
2. 促使人们考虑自己的相关专业经验和来自先前研究的数据，而不是自己的偏好。

随意使用这些 优先练习的Miro模板。