Produkt-Hypothesen-Canvas

Wir verlagern uns zunehmend von Projekten, die sich an den Anforderungen der Kunden oder Nutzer orientieren, hin zu Projekten, die auf Produkthypothesen fokussiert sind. Es gibt mehrere Gründe dafür.

Einerseits wird von uns erwartet, dass wir neue Funktionen innerhalb immer kürzerer Fristen implementieren. Das liegt daran, dass der Wettbewerb immer härter wird und die Welt dank moderner Technologie immer schneller und komplexer wird.

Andererseits bedeutet eine vielfältigere Nutzergruppe auch, dass man mit vielfältigeren Bedürfnissen konfrontiert wird. Wir bewegen uns mit voller Geschwindigkeit auf eine vollständig anpassbare Welt zu. Und dies führt zu einer noch höheren Nachfrage nach sofortigen Produktanpassungen.

Wenn "Anforderungen" eine Umsetzung erfordern, dann müssen "Hypothesen" vor allem getestet werden. Doch vorher müssen die Hypothesen kohärent formuliert werden. Was nicht immer so einfach ist, wie wir es uns gewünscht hätten.

Wir sind der Meinung, dass eine kohärentere Hypothese zu fruchtbareren Tests führt. Beim Testen in diesem Sinne geht es nicht nur um die Überprüfung der eigentlichen Hypothese, sondern auch um mögliche Erkenntnisse, die dabei gewonnen werden können. Um den Prozess der Formulierung deiner Hypothese zu strukturieren und zu vereinfachen, haben wir die folgenden Fragen ausgewählt, die du nacheinander beantworten kannst.

Das Product Hypothesis Canvas hilft dir, effektivere Hypothesen zu erstellen. Behalte im Hinterkopf, dass das Canvas die Arbeit nicht für dich erledigt; es hilft dir lediglich, dich auf die aktuelle Aufgabe zu konzentrieren und eine effektivere Lösung zu erreichen.

Die Schritte zum Ausfüllen des Product Hypothesis Canvas

1. Wir glauben, dass…

Hier beschreiben wir, was wir entwickeln wollen.

2. Für (wen)…

In diesem Abschnitt definieren wir unsere Zielgruppe und bewerten, falls erforderlich, ihre Rolle in unserem Projekt.

Dieser Schritt ist sehr wichtig, da er uns später hilft, unsere Hypothesen nach ihrer Relevanz für unser Projekt zu bewerten. Manchmal werden Mitglieder eines Projektteams von einer interessanten Idee so sehr verführt, dass sie vergessen, dass diese nur auf wenige Einzelfälle anwendbar ist.

Tatsächlich ist es sehr wahrscheinlich, dass der Verfasser sich nur in wahllose Spekulationen verstrickt, wenn er nicht kohärent erklären kann, wem seine Hypothese nützen soll. Das ist wie beim Billard, wenn der Spieler alle Kugeln mit einem kraftvollen Stoß aufs Mal auseinander treibt, in der Hoffnung, eine zufällig einzulochen. In gleicher Weise entwickeln Produktmanager und Designer Hypothesen, die keinen Bezug zu den Nutzern haben, in der Hoffnung, dass zumindest jemand daran interessiert sein wird. Sei besonders vorsichtig bei solchen Hypothesen; es könnte sich lohnen, sich eingehender mit ihnen zu befassen.

3. Erreichen…

Es ist auch wichtig festzulegen, welches Ergebnis wir von unserem Experiment erwarten. Darüber hinaus sollte das Ergebnis vorzugsweise in spezifischen Begriffen messbar sein. Schreibt nicht: „Wir müssen es besser machen!“ Es ist besser, deine Erwartungen so auszudrücken: „Wir müssen [Produkt] um 5 % verbessern.“

Je nach Hypothese können wir unterschiedliche Erwartungen an kurzfristige und langfristige Ergebnisse haben. Viele Menschen ziehen es vor, sich auf kurzfristige Ergebnisse zu konzentrieren und vermeiden es, mit Hypothesen zu arbeiten, die weiterreichende Ziele verfolgen. Aber wenn wir unsere Hypothese erstellen, müssen wir uns darüber im Klaren sein, wie lange es dauern wird, sie zu testen: ein Tag, eine Woche, einen Monat oder vielleicht sogar länger. In Anbetracht dessen werden wir später in der Lage sein, einen Backlog für unser Experiment zu planen.

4. Wie messen wir das?

Die Fähigkeit, die Ergebnisse zu messen, ist der entscheidende Parameter für das Testen von Produkthypothesen. Während wir bereits im vorherigen Schritt erwähnt haben, was wir messen werden, beschreiben wir hier die Art der Tools, die wir dafür verwenden werden. Welche Signale werden darauf hinweisen, dass die von uns geschaffene Gelegenheit wirkungsvoll ist? Welche Leistungskennzahlen (qualitativ oder quantitativ) werden wir messen, um zu beweisen, dass unser Experiment erfolgreich war?

5. Auswirkungen, positiv oder negativ

Wir haben diesen Block eingeführt, falls wir unsere Hypothese als etwas jenseits eines einzelnen Ziels betrachten wollen. Das Ausfüllen ist nicht verpflichtend.

In einigen Fällen hat die Einführung einer bestimmten Funktion negative Auswirkungen auf andere Parameter innerhalb des Systems. Zum Beispiel fügen wir eine umfassende, informative Präsentation hinzu.

zu unserer Homepage, in der Hoffnung, die Nutzerbeteiligung zu erhöhen. Allerdings beeinträchtigt die Präsentation die Ladegeschwindigkeit der Seite, was entgegen unserer Absicht die Absprungrate erhöht und potenziell die Interaktion verringert. In diesem speziellen Fall wird die höhere Absprungrate wahrscheinlich nicht durch die Funktionalität selbst verursacht, sondern durch ihre Massigkeit und schlechte Implementierung.