henning thies.

In der Praxis

Schnell iterieren

Build-Measure-Learn

Build-Measure-Learn

Die schnellste Art zu lernen: Bauen, messen, anpassen. Wiederholen.

Der Iteration-Loop

  1. Build – Das Minimum bauen, das die Hypothese testet
  2. Measure – Daten sammeln (quantitativ + qualitativ)
  3. Learn – Erkenntnis gewinnen, nächste Hypothese bilden

Dann wieder von vorn. So schnell wie möglich.

Speed of Learning

Der Gewinner ist nicht, wer das Beste baut. Der Gewinner ist, wer am schnellsten lernt.

Jede Iteration bringt eine Erkenntnis. Je schneller du iterierst, desto mehr lernst du.

Team A Team B
1 großes Release alle 3 Monate Kleine Releases jede Woche
4 Lernzyklen/Jahr 52 Lernzyklen/Jahr
Große Bets, hohes Risiko Kleine Bets, schnelles Korrigieren

Tipp

Lieber 10 kleine Features, die du nach User-Feedback anpasst, als 1 großes Feature, das am User vorbei geht.

Was du in jeder Iteration lernst

Nicht jede Iteration ist ein Erfolg. Aber jede bringt Erkenntnis.

  • Feature wird genutzt – Hypothese bestätigt, iterieren
  • Feature wird nicht genutzt – Problem verstanden? UX klar?
  • Feature wird anders genutzt – Neues Problem gefunden
  • User beschweren sich – Spezifisches Feedback = Gold

Die Feedback-Quellen

Quantitativ

  • Analytics: Wer nutzt was wie oft?
  • Funnel: Wo brechen User ab?
  • Engagement: Kommen User wieder?

Qualitativ

  • User-Interviews: Was denken sie?
  • Support-Tickets: Was frustriert sie?
  • Session-Recordings: Was tun sie wirklich?

Wichtig

Quantitativ sagt dir WAS passiert. Qualitativ sagt dir WARUM. Du brauchst beides.

Die Iteration-Falle

"Wir iterieren ständig, aber ohne klare Hypothese"

Iteration ohne Hypothese ist nur Beschäftigung. Was glaubst du, was passiert? Wie testest du es?

Übung: Hypothese formulieren ~5 Min

Für dein nächstes Feature:

"Wir glauben, dass [Änderung] dazu führt, dass [User] mehr [Aktion] machen, was wir messen können durch [Metrik]."

Beispiel: "Wir glauben, dass ein Onboarding-Flow dazu führt, dass neue User mehr Features entdecken, was wir messen können durch Feature-Adoption in Woche 1."

Zusammenfassung

  • Build-Measure-Learn: Das Minimum bauen, Daten sammeln, Erkenntnis gewinnen
  • Speed of Learning gewinnt – 52 kleine Releases/Jahr schlagen 4 große
  • Quantitativ + Qualitativ: WAS passiert (Analytics) + WARUM (Interviews)
  • Iteration braucht Hypothese – ohne klare Annahme ist es nur Beschäftigung