Template per Analisi Feedback e Prioritizzazione RICE in Excel
Per Product Manager sommersi da feedback (ticket, recensioni, sondaggi, interviste) che devono passare dal rumore alle decisioni: temi raggruppati con frequenza e sentiment, opportunita estratte e prioritizzate con RICE, pronte per la roadmap.
Esempio di output
FOGLIO 1 — Feedback Tematizzati (CSV) ID;Citazione;Fonte;Tema;Sentiment;Tipo F001;"Non capisco come iniziare dopo l'iscrizione";Recensione;Onboarding;Negativo;Problema F002;"L'app e velocissima, complimenti";Sondaggio;Performance;Positivo;Lode F003;"Vorrei poter esportare i dati in CSV";Ticket;Esportazione;Neutro;Richiesta FOGLIO 2 — Sintesi per Tema Tema;Frequenza;%_sul_totale;Sentiment_prevalente;Citazione_rappresentativa Onboarding;14;28%;Negativo;"Non capisco come iniziare" Esportazione;9;18%;Neutro;"Vorrei esportare in CSV" Performance;7;14%;Positivo;"L'app e velocissima" FOGLIO 3 — Prioritizzazione Opportunita (RICE) ID;Tema;Problema_osservato;Soluzione_ipotizzata;Reach(1-10);Impact(0,25-3);Confidence(%);Effort(1-10);RICE_Score;Priorita OPP-01;Onboarding;Utenti bloccati dopo iscrizione;Onboarding guidato a step;8;3;80%;4;4,8;Alta OPP-02;Esportazione;Manca export dati;Export CSV/Excel;6;2;70%;3;2,8;Media (RICE_Score = (Reach x Impact x Confidence) / Effort)
Domande frequenti
Puoi incollare un elenco libero di frasi/citazioni, una per riga, o un testo discorsivo. Il modello le raggruppa per tema; se fornisci anche fonte e data le riporta nella tabella grezza.
Il modello stima Reach, Impact, Confidence ed Effort su scala definita e calcola lo score RICE = (Reach x Impact x Confidence) / Effort. Le stime sono basate su frequenza e gravita dei feedback, mai su numeri inventati.
Sì. La tabella opportunita separa il problema osservato (cosa dicono gli utenti) dalla possibile soluzione (ipotesi del PM), per evitare di saltare alle conclusioni.
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