MoSCow 和Kano
前言 - 床长人工智能教程
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两个处理产品优先级的常用方法是:MoSCow 和Kano。
MoSCoW 方法将产品特性分为“必需含有”,“应该含有”,“可以含有”和“会含有”四类。MoSCoW 技术是通常用在敏捷,取优先排序用户故事和创造故事规划图的。MoSCoW 技术把用户故事以降序进行优先顺序排列:
M-must have 必须有;
S-should have 应该有;
C-could have 可能有;
W-won’t have this time 这次不会有。
必须有的事物是对开发很重要的产品特征。
应该有的事物是对开发不是很重要但有重要商业价值的产品特征。
能有的事物能增加一些商业价值的产品特征。
会有的事物是有一点商业价值的产品特征。
而Kano 方法将特性分为“必须含有(开端)”,“不满足因素”,“满足因素”和“愉悦因素”。
“必需含有”是指必需含有的特性。
“不满足因素”是指反过来影响感知价值而应该移除的特性。
“满足因素”是指此类因素越多客户越满意,能够正相关地增加感知价值的特性,但并不是必需的。
“愉悦因素”是指能指数型地增加感知价值来满足客户的特性。
依据风险来优先处理特性,可运用风险-价值指标。
风险-价值指标含4 个象限,横轴表示价值,竖轴表示风险。用户故事被分配到其中一个分类/象限:低价值,低风险;低价值,高风险;高价值,低风险;高价值,高风险。
成本-价值指标同样可用这种方式形成。
敏捷中所有的优先化都是“相对的”,也就是说一个用户故事只是相对优先于其他用户故事,而非在固定规模上得到优先处理。
点
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原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_37123068/article/details/87857374
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