ICE Scoring

So geht's

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   Kandidatenliste zusammenstellen: 10–50 Experimente, Features oder Initiativen sammeln. ICE eignet sich für umfangreiche Listen — bei weniger als 10 Items reicht oft eine einfache Diskussion.

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   Metrik-Kontext vereinbaren (5 Min.): Welche primäre Metrik sollen diese Items bewegen? ICE-Scores sind nur innerhalb eines gemeinsamen Ziels vergleichbar. Falls Items verschiedene Ziele bedienen, in getrennten Sessions bewerten.

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   Impact bewerten (5–10 Min.): für jedes Item fragen: 'Wenn dies genau wie erwartet funktioniert, wie stark bewegt es unsere Zielmetrik?' Bewertung 1–10 (1 = vernachlässigbar, 10 = massiv). Zügig durchgehen — erste Einschätzungen sind hier oft richtig.

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   Confidence bewerten (5–10 Min.): fragen: 'Wie zuversichtlich sind wir, dass dies wie vorhergesagt funktioniert?' Bewertung 1–10 (1 = reine Spekulation, 10 = durch Daten oder Vorerfahrungen belegt). Items unter 4 markieren — diese könnten sich als günstige Validierungsexperimente lohnen.

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   Ease bewerten (5–10 Min.): fragen: 'Wie einfach ist die Umsetzung mit unseren aktuellen Ressourcen und Rahmenbedingungen?' Bewertung 1–10 (1 = sehr schwer, viele Monate Arbeit; 10 = heute ohne Abhängigkeiten umsetzbar).

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   ICE-Scores berechnen und sortieren: (Impact + Confidence + Ease) ÷ 3 für jedes Item berechnen. Absteigend sortieren. Items mit Scores über 7 sind starke Kandidaten für den nächsten Zyklus.

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   Rangliste überprüfen und kalibrieren (10 Min.): ICE bevorzugt oft Quick Wins (hohe Ease) gegenüber strategischen Wetten (hoher Impact, niedrige Ease). Diskutieren, ob die Rangliste die strategische Absicht des Teams widerspiegelt oder nur auf Geschwindigkeit optimiert.

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   Verantwortlichkeiten zuweisen: für die Top 5–10 Items, die für den nächsten Sprint oder das nächste Quartal ausgewählt werden, einen Owner benennen, der für Scoping und Durchführung verantwortlich ist.

Tipps

• ICE Scoring ist schnell, weil es approximativ ist. Gruppen nicht 5 Minuten über den Unterschied zwischen Score 6 und 7 diskutieren lassen — dieses Präzisionsniveau ist ohnehin illusorisch.

• Confidence ist der wichtigste Filter. Ein 10/10-Impact-Score bei einem 1/10-Confidence-Item ist ein Forschungsprojekt, keine Priorität. Items mit niedriger Confidence und hohem Impact als Validierungsexperimente einplanen, nicht als volle Launches.

• Ease-Scoring wird oft von technischen Teammitgliedern manipuliert, die Items hoch bewerten, die ihren aktuellen Sprint begünstigen. Gegen tatsächliche Lieferzeiten des letzten Quartals kalibrieren.

• ICE zunächst in Stille durchführen — alle bewerten unabhängig, bevor irgendeine Gruppendiskussion stattfindet — um Ankereffekte und sozialen Konformitätsbias zu verhindern.

• ICE ist ein Shortlisting-Werkzeug, kein finales Entscheidungsframework. Die Top-Items immer gegen strategische Passung prüfen, bevor man sich committet.

Variationen

Für Wachstumsexperiment-Programme einen vierten Faktor hinzufügen — 'Zeit bis Ergebnisse' — um ein ICET-Modell zu schaffen, das auch berücksichtigt, wie schnell man weiß, ob ein Experiment funktioniert hat. Für strategieorientierte Teams Impact stärker gewichten (z.B. 2×) statt eines einfachen Durchschnitts. ICE für wöchentliche Experiment-Sichtung und RICE für quartalsweise Roadmap-Priorisierung verwenden.