PM永远不可能做完所有功能。测试你做数据驱动权衡并将功能决策与业务和用户目标对齐的能力。
描述你的优先级框架（RICE、ICE、MoSCoW等）。
展示如何平衡用户需求、业务目标和技术投入。
讨论利益方对齐和沟通。
举一个困难的优先级决策例子。
我根据场景组合使用框架。路线图级决策用RICE：覆盖范围、影响、信心、投入。但RICE不够——我还叠加战略对齐：这个功能支持季度OKR吗？有竞争威胁需要应对吗？还用用户研究验证。最近一个案例中，高RICE分的暗黑模式让步给了低RICE分的API集成，因为API访问阻塞了三笔价值50万ARR的企业交易。框架提供结构，但PM判断填补空白。
展示你用数据和判断——纯框架回答显得机械。
展示你能对好想法说"不"。
提到利益方管理——排优先级会创造赢家和输家。
覆盖范围 × 影响 × 信心 ÷ 投入。覆盖范围：每季度影响的用户。影响：每用户价值。信心：确定性百分比。投入：人月。分数越高优先级越高。
透明分享框架和数据。如果仍不同意，理解他们的视角。需要时升级，但数据驱动的决策通常能赢得认同。
应该。我分配15-20%的产能给技术债务。将其定义为投资：减少Bug、提高速度、更快实现未来功能。