L.I.S.A.

Only build it if you can measure it

“Only build it if you can measure it!” So lautet einer der zentralen Leitsprüche aus dem Lean Startup-Ansatz. Empfohlen sei an dieser Stelle u.a. eine Präsentation von Cindy Alvarez aus dem Hause KISSmetrics. Nur Dinge zu entwickeln, deren Erfolg man anschließend auch wirklich messen kann, hört sich im ersten Moment einfach an. In der Praxis stößt man hier aber schnell auf einige Herausforderungen.

Wer hat das in einem Startup noch nicht erlebt: Jemand hat eine Idee für ein tolles Feature, schnell wird ein Konzept erstellt, ein Designentwurf gemacht und dann das ganze von der IT umgesetzt. So weit so gut. Problematisch wird es dann, wenn das Team sich nicht im Vorfeld Gedanken darüber gemacht hat, welches Ziel damit erreicht werden soll. Welcher Kundennutzen soll sich durch das neue Feature verbessern? Für welche Kundengruppe ist das relevant? Welche Kennzahlen sollen sich durch die Einführung wie verändern? Wie kann das gemessen werden? Dies sind die kritischen Fragestellungen im Customer Development Prozess. Nur wenn alle diese Fragestellungen im Vorfeld einer Feature-Entwicklung hinreichend gut beantwortet werden können, ist es sinnvoll, mit der Umsetzung zu starten. Die Startup-Phase ist dadurch gekennzeichnet, dass man mit knappen Ressourcen möglichst schnell den “Product Market Fit” finden muss, d.h. einen Zustand erreichen muss, in dem eine hinreichend große Zahl an Kunden oder Usern eine spürbare (im Sinne von messbare) Begeisterung für das Produkt oder den Service entwickelt hat.  Hierbei sollte man sich auf die wirklich kritischen Hypothesen-Tests konzentrieren. Jeder Test, der anschließend nicht zu messbaren Ergebnissen führt (im Positiven wie Negativen) ist vergeudete Zeit. Daher empfehle ich folgende Reihenfolge bei der Entwicklung neuer Features in der frühen Startup Phase:

• Entwicklung einer Hypothese, wie der Kundennutzen signifikant verbessert werden kann
• Entwicklung einer Feature-Idee, wie diese Verbesserung herbeigeführt werden soll
• Festlegung von Kennzahlen und Metriken, wie der Erfolg oder Misserfolg des Hypothesen-Tests gemessen wird
• Sicherstellung, dass die Metriken zeitnah (am besten in Realtime) gemessen werden können
• Umsetzung des Features und eventuell Einbau von Mess-Tools
• Messung der Kennzahlen und Interpretation der Ergebnisse

Entscheidend ist es, nicht mit der Umsetzung zu beginnen, bis nicht feststeht, wie ich den Erfolg messen kann und ob ich den Erfolg messen kann. Mittlerweile gibt es zahlreiche kostenlose und kostenpflichtige Tools, um die unterschiedlichen Messungen durchzuführen. 

Hinweis: Dieser Beitrag ist bereits in gleicher Form auf dem Blog der betafabrik erschienen.