우선순위 판단 필요성
“이번 목표 달성에 꼭 필요한 기능인가?”를 기준으로 나누는 것
- 필수 기능을 놓치지 않기 위해
- 고객을 감동시키는 차별화 기능을 찾기 위해
- 제한된 리소스 안에서 기능 우선순위를 정하기 위해
우선순위 판단 프레임워크
- Kano: 고객 만족 유형을 분류
- RICE: 숫자로 우선순위 계산
- MoSCoW: 이번 출시 범위 결정
- Value vs Effort: 빠르게 실행할 기능 판단
RICE
RICE 점수 = Reach × Impact × Confidence ÷ Effort
| 항목 | 의미 | 예시 기준 |
| Reach | 영향을 받는 사용자 수 | 한 달에 몇 명이 영향을 받는가 |
| Impact | 사용자/비즈니스에 미치는 영향 | 0.25, 0.5, 1, 2, 3 등 |
| Confidence | 추정의 확신도 | 100%, 80%, 50% 등 |
| Effort | 필요한 작업량 | 몇 명이 몇 달 일해야 하는가 |
MoSCoS
| 구분 | 의미 | 판단 기준 |
| Must have | 반드시 필요 | 없으면 목표 실패 |
| Should have | 중요하지만 조정 가능 | 없으면 아쉽지만 출시 가능 |
| Could have | 있으면 좋은 기능 | 없어도 큰 문제 없음 |
| Won’t have | 이번엔 제외 | 범위 밖으로 명확히 결정 |
Value vs Effort
| 선택지 | 가치 | 노력 | 분류 | 우선순위 |
| A | 높음 | 높음 | Major Projects | 중요하지만 장기 과제 |
| B | 높음 | 낮음 | Quick Wins | 최우선 |
| C | 낮음 | 낮음 | Fill-ins | 여유 있을 때 |
| D | 낮음 | 높음 | Hard Slogs / Time Wasters | 최하위 |
Kano
“고객 만족에 어떤 영향을 주는가” 기준으로 분류하는 도구
| 구분 | 의미 | 판단 기준 |
| 기본 요소 | 고객이 당연히 기대하는 필수 기능 | 없으면 불만이 크지만, 있어도 큰 만족은 없음 |
| 성능 요소 | 구현 수준이 높을수록 만족도가 올라가는 기능 | 잘할수록 만족, 부족할수록 불만 |
| 매력 요소 | 기대하지 않았지만 제공되면 만족도가 크게 오르는 기능 | 없어도 불만은 없지만, 있으면 감동이나 차별화가 생김 |
| 무관심 요소 | 고객 만족도에 거의 영향을 주지 않는 기능 | 있어도 없어도 고객 반응이 거의 없음 |
| 역효과 요소 | 제공되면 오히려 불만이 생기는 기능 | 특정 고객에게는 기능이 불편하거나 부담으로 느껴짐 |
<하나의 사례로 4가지 방법 활용해보기>
문제: 수강생이 강의를 끝까지 듣지 않고 중간에 이탈함
목표: 강의 완강률과 재방문율 개선
| 기능 후보 | 설명 |
| A. 진도 저장 | 마지막으로 본 강의 위치 자동 저장 |
| B. 학습 리마인드 알림 | 일정 시간 학습하지 않으면 알림 발송 |
| C. AI 학습 요약 | 강의 내용을 AI가 요약해 복습 지원 |
| D. 프로필 테마 꾸미기 | 내 학습 페이지 색상/배경 변경 |
1. Kano - 고객 관점
| 기능 | Kano | 분류 이유 |
| A. 진도 저장 | 기본 요소 | 없으면 사용자가 불편하고 불만이 큼 |
| B. 리마인드 알림 | 성능 요소 | 적절하면 도움, 과하면 불편 |
| C. AI 학습 요약 | 매력 요소 | 없어도 수강은 가능하지만 있으면 만족 상승 |
| D. 프로필 테마 | 무관심 요소 | 학습 지속률에는 영향이 작을 가능성 |
2. RICE - 효과 대비 실행 관점
| 기능 | Reach | Impact | Confidence | Effort | RICE 점수 |
| A. 진도 저장 | 900 | 2 | 90% | 2 | 810 |
| B. 리마인드 알림 | 700 | 1 | 80% | 1 | 560 |
| C. AI 학습 요약 | 500 | 2 | 60% | 4 | 150 |
| D. 프로필 테마 | 300 | 0.25 | 70% | 1 | 52.5 |
3. MoSCoW - 출시 범위 정하기
| 기능 | MoSCoW | 분류이유 |
| A. 진도 저장 | Must have | 없으면 학습 경험 자체가 불편함 |
| B. 리마인드 알림 | Should have | 중요하지만 없어도 첫 출시 가능 |
| C. AI 학습 요약 | Could have | 있으면 좋지만 개발 부담이 큼 |
| D. 프로필 테마 | Won’t have | 이번 목표인 완강률 개선과 거리가 있음 |
4. Value vs Effort - 가치와 노력의 균형
| 기능 | 가치 | 노력 | 분류 |
| A. 진도 저장 | 높음 | 중간 | 우선 실행 |
| B. 리마인드 알림 | 중간~높음 | 낮음 | Quick Win |
| C. AI 학습 요약 | 높음 | 높음 | 전략 과제 |
| D. 프로필 테마 | 낮음 | 낮음 | 후순위 |
최종 우선순위 결정
| 우선순위 | 기능 | 판단 이유 |
| 1순위 | A. 진도 저장 | 기본 요소이면서 RICE 점수도 가장 높고 Must have |
| 2순위 | B. 리마인드 알림 | 노력 대비 효과가 좋아 Quick Win |
| 3순위 | C. AI 학습 요약 | 매력 요소지만 Effort가 커서 후속 실험 과제 |
| 제외 | D. 프로필 테마 | 목표와 관련성이 낮아 이번 범위에서 제외 |
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