在资源紧张的初创公司：什么不做比做什么更重要

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。

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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

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

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

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

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”和“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

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

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。

本文作者：Allen

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