ICE/BRICE 우선순위란? Impact·(Reach)·Confidence·Ease로 빠르게 과제 정렬하는 법
본질: “가장 적은 노력으로 가장 큰 결과”
한정된 시간과 예산에서 중요한 것은 효율적 순번이다. ICE/BRICE는 각 과제를 1~5 혹은 1~10점으로 매기고 곱하거나 평균해 단일 점수로 만든다.
Impact: 성공 시 핵심 KPI(전환·매출·리텐션)에 미칠 추정 효과
Reach(BRICE만): 효과가 몇 명/몇 세션에게 닿는가
Confidence: 추정치에 대한 데이터/사례 기반 확신도
Ease: 구현 난이도(시간·비용·리스크 역수)
핵심은 “큰 임팩트 × 넓은 적용 범위 × 높은 확신을 쉽게 해낼 수 있는가”를 빠르게 가늠하는 것이다.
해석: 점수가 말해 주는 것과 한계
곱셈 vs. 평균: 곱셈(Impact×Reach×Confidence×Ease)은 한 요소가 낮으면 페널티가 커서 보수적이다. 평균은 극단값 완화에 유리하다. 팀 상황에 맞춰 한 가지 방식으로 고정하라.
상대 평가: 절대값이 아니라 동일 라운드 내 상대 우열을 가르는 도구다. 분기나 테마가 바뀌면 기준도 리셋한다.
브랜딩/장기 과제의 불리함: 단기 수치가 약한 과제는 점수가 낮게 나오기 쉽다. 전략 버킷(예: 20%)을 따로 확보해 왜곡을 보정한다.
확신도의 주관성: 데이터 근거(실험·리서치·벤치마크)가 부족하면 낙관 편향이 섞인다. 근거 링크/메모를 함께 남겨 해석력을 높인다.
원칙: 좋은 ICE/BRICE 운영을 위한 6가지
스케일 고정
모든 항목을 동일 스케일(예: 1~5)로 사용하고 정의를 문서화한다. “3점=보통, 5점=상위 10% 수준”처럼 앵커를 명확히.KPI-임팩트 연결
Impact는 반드시 단일 핵심 KPI에 대한 추정 변화로 적는다(예: “전환율 +0.4%p”). 다양한 KPI를 섞으면 점수가 흐려진다.Reach의 실제성
BRICE를 쓸 땐 “노출 사용자 수”가 아니라 정말 영향을 받는 코호트 규모를 추정한다(경로·디바이스·국가 필터링).확신도의 근거화
Confidence 옆에 근거 1줄을 붙인다(유사 실험, 사용자 인터뷰 N, 시장 데이터). 나중에 점수 재검증이 쉽다.Ease의 다면 평가
개발·디자인·법무·파트너 의존성 등 병목 리스크를 포함해 점수를 매긴다. “1주 내 단독 수행 가능” 같은 시간 앵커가 유용하다.사후 검증 루프
실행 후 실제 KPI 변화와 가정(Impact/Reach)을 비교해 스코어링 바이어스를 교정한다. 다음 분기의 점수 정확도가 높아진다.
FAQ
Q1. ICE와 BRICE 중 무엇을 써야 하나요?
영향 범위가 고르게 분포하지 않거나 대상 규모 차가 큰 과제(예: 특정 페이지 vs. 전 사용자)엔 BRICE가 더 적합하다. 소규모 팀의 빠른 실험에는 ICE도 충분하다.
Q2. 점수를 곱할까요, 더해 평균낼까요?
곱셈=보수적, 평균=완화적이다. 리스크 관리가 중요하면 곱셈을, 다양한 실험을 병렬로 돌릴 땐 평균을 권장한다. 방식은 한 번 정하면 유지하라.
Q3. 장기 브랜딩 과제가 항상 밀립니다.
전략 버킷을 따로 두거나, 해당 과제의 Impact 정의를 장기 지표(유입·검색량·직접 방문)로 잡아 기간 가중치를 주어 보정하라.
Q4. 모두 높은 점수를 주려는 ‘점수 인플레이션’을 막으려면?
스케일 앵커를 교육하고, 상대 순위 강제(상위 20%는 5점 제한) 같은 규칙을 둔다. 또한 근거 없는 5점 금지 원칙을 적용한다.
Q5. ICE/BRICE만으로 결정해도 되나요?
아니다. 규정·보안·브랜드 리스크, 고객 약속, 시즌성 같은 정성 요소를 마지막에 한 번 더 체크하라. 점수는 초기 후보 정렬용이다.
결론: 점수는 빠른 정렬, 실행은 학습으로 완성
ICE/BRICE 우선순위는 한정된 자원에서 ‘가성비 높은 실행’을 먼저 고르는 필터다. Impact·(Reach)·Confidence·Ease를 일관된 스케일과 근거로 점수화하고, 실행 후 실측 데이터로 보정하는 루프를 돌리면 팀의 선택은 점점 정교해진다. 점수는 정렬을 돕고, 실험–검증–교정이 진짜 경쟁력을 만든다. 결국 잘 운영된 ICE/BRICE는 “빨리 많이”가 아니라 “빨리 옳게”를 가능하게 한다.