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Dokumentation

Willkommen zur Dokumentation der Plattform.

Die Plattform unterstützt Gründer, Startup-Teams und Innovationsverantwortliche dabei, digitale Geschäftsideen systematisch zu validieren. Ziel ist es, Unsicherheiten frühzeitig sichtbar zu machen, kritische Annahmen zu überprüfen und Entscheidungen auf Basis von Erkenntnissen statt auf Basis von Vermutungen zu treffen.

Im Gegensatz zu klassischen Produktentwicklungsansätzen steht nicht die möglichst schnelle Umsetzung im Vordergrund, sondern das möglichst schnelle Lernen. Die Plattform orientiert sich an den Prinzipien des Lean Startup und bietet einen strukturierten Rahmen, um Geschäftsideen Schritt für Schritt zu prüfen, weiterzuentwickeln oder bei Bedarf neu auszurichten.

Ziel ist nicht, eine Idee möglichst schnell zu beweisen. Ziel ist es, möglichst früh herauszufinden, welche Annahmen tatsächlich stimmen.

Inhaltsverzeichnis

Lean Startup Grundlagen

Warum Geschäftsideen validiert werden sollten

Viele Geschäftsideen scheitern nicht an der technischen Umsetzung, sondern an falschen oder ungeprüften Annahmen. Häufig wird viel Zeit in die Entwicklung eines Produkts investiert, bevor klar ist, ob überhaupt ein echtes Problem besteht, ob die Zielgruppe die Lösung benötigt oder ob eine Zahlungsbereitschaft vorhanden ist.

Typische Risiken sind:

  • Das angenommene Problem existiert nicht oder ist nicht dringend genug.
  • Die Zielgruppe erkennt den Nutzen der Lösung nicht.
  • Die Lösung passt nicht zum tatsächlichen Verhalten der Nutzer.
  • Kunden sind nicht bereit, für die Lösung zu bezahlen.
  • Der Markt ist zu klein oder schwer erreichbar.
  • Die Umsetzung ist technisch, organisatorisch oder wirtschaftlich nicht realistisch.

Die Plattform hilft dabei, solche Risiken früh sichtbar zu machen und strukturiert zu überprüfen.

Der Lean-Startup-Gedanke

Lean Startup ist ein Ansatz, bei dem Geschäftsideen nicht nur geplant, sondern möglichst früh anhand realer Erkenntnisse überprüft werden. Statt lange im Voraus ein vollständiges Produkt zu bauen, werden die wichtigsten Annahmen formuliert, getestet und ausgewertet.

Der grundlegende Lernzyklus lautet:

Annahmen formulieren => Testen => Lernen => Verbessern

Dieser Zyklus wird wiederholt, bis genügend Erkenntnisse vorliegen, um eine fundierte Entscheidung zu treffen.

Dabei geht es nicht darum, eine Idee schönzureden oder möglichst schnell zu bestätigen. Es geht darum, früh zu lernen, was funktioniert, was nicht funktioniert und welche Richtung sinnvoll weiterverfolgt werden sollte.

Rolle der Plattform

Die Plattform bildet diesen Lernprozess digital ab. Sie unterstützt dabei:

  • Geschäftsideen strukturiert zu beschreiben
  • Annahmen sichtbar und überprüfbar zu machen
  • Hypothesen, Metriken und Experimente zu dokumentieren
  • Ergebnisse nachvollziehbar zu erfassen
  • den Validierungsstatus automatisch abzuleiten
  • Lernfortschritte über Versionen hinweg zu erhalten

Die Plattform führt keine Experimente automatisch durch und ersetzt kein Kundenfeedback. Sie bietet jedoch einen klaren Arbeitsbereich, um den gesamten Validierungsprozess nachvollziehbar zu organisieren.

Validierungsworkflow der Plattform

Der typische Workflow der Plattform besteht aus mehreren aufeinander aufbauenden Schritten.

Idee erstellen

Eine Idee ist der Ausgangspunkt des gesamten Validierungsprozesses. Sie beschreibt grob, welches Problem gelöst werden soll und welche Lösung angedacht ist.

In der Plattform dient eine Idee als übergeordneter Arbeitsbereich. Darin befinden sich alle Versionen, Canvas-Inhalte, Hypothesen, Experimente, Messungen und Validierungsergebnisse.

Initiale Version verwenden

Beim Erstellen einer Idee entsteht eine erste Version. Diese Initiale Version bildet den Startpunkt. Alle weiteren Änderungen, Iterationen oder Pivots bauen auf einer bestehenden Version auf.

Versionen helfen dabei, verschiedene Entwicklungsstände einer Idee voneinander zu trennen und den Lernprozess nachvollziehbar zu dokumentieren.

Business Model Canvas ausfüllen

Im nächsten Schritt wird das Geschäftsmodell strukturiert beschrieben. Das Business Model Canvas hilft dabei, die wichtigsten Bestandteile einer Idee sichtbar zu machen.

Das Canvas muss am Anfang nicht perfekt oder vollständig sein. Er dient als Arbeitsgrundlage und kann sich mit jeder neuen Erkenntnis weiterentwickeln.

Hypothesen ableiten

Aus dem Canvas werden konkrete Hypothesen abgeleitet. Eine Hypothese ist eine überprüfbare Annahme.

Beispiel:

Mindestens 10 % der Testnutzer schliessen innerhalb eines Monats ein kostenpflichtiges Abonnement für das Validierungswerkzeug ab.

Diese Aussage kann getestet werden. Genau darum ist sie als Hypothese geeignet.

Metriken und Experimente definieren

Für jede Hypothese wird festgelegt, wie Erfolg gemessen werden soll. Dazu wird eine Metrik und ein Schwellwert definiert.

Zusätzlich wird ein Experiment geplant, mit dem die Hypothese überprüft werden soll. Das Experiment wird in der Plattform dokumentiert, aber ausserhalb der Plattform durchgeführt.

Messungen erfassen

Nach der Durchführung eines Experiments werden die Ergebnisse als Messung erfasst. Diese Messung enthält den gemessenen Wert, der mit dem definierten Schwellwert verglichen wird.

Validierungsstatus prüfen

Die Plattform leitet den Status einer Hypothese automatisch aus Experiment, Metrik, Schwellwert und Messung ab.

Eine Hypothese kann folgende Status besitzen:

  • Nicht getestet
  • Validiert
  • Invalidiert

Overview analysieren

Die Overview-Seite zeigt den aktuellen Validierungsstand einer Version. Dort wird sichtbar, welche Hypothesen bereits validiert, invalidiert oder noch nicht getestet wurden.

Iteration oder Pivot entscheiden

Auf Basis der Ergebnisse entscheidet der Nutzer, wie die Idee weiterentwickelt werden soll.

Eine Iteration eignet sich, wenn die Grundidee weiterhin vielversprechend ist und weiter verfeinert werden soll.

Ein Pivot eignet sich, wenn wichtige Annahmen widerlegt wurden und eine neue Richtung untersucht werden soll.

Die Plattform unterstützt diese Entscheidung durch strukturierte Informationen, trifft sie aber nicht automatisch.

Business Model Canvas

Was ist ein Business Model Canvas?

Das Business Model Canvas ist ein Werkzeug, um ein Geschäftsmodell übersichtlich darzustellen. Er zeigt, aus welchen zentralen Bausteinen eine Geschäftsidee besteht und welche Annahmen dahinterstehen.

Das Canvas hilft dabei, eine Idee nicht nur aus Sicht der Lösung zu betrachten, sondern auch aus Sicht von Kunden, Markt, Einnahmen, Aktivitäten, Partnern und Kosten.

In der Plattform bildet das Canvas die Grundlage für die spätere Hypothesenbildung.

Kundensegmente

Kundensegmente beschreiben, für wen die Lösung gedacht ist.

Typische Fragen:

  • Wer hat das Problem?
  • Welche Nutzergruppen sollen erreicht werden?
  • Gibt es unterschiedliche Zielgruppen?
  • Wer entscheidet über den Kauf?

Beispiele:

  • Einzelgründer
  • Startup-Teams
  • Studierende

Nutzenversprechen

Das Nutzenversprechen beschreibt, welchen konkreten Mehrwert die Lösung bietet.

Typische Fragen:

  • Welches Problem wird gelöst?
  • Welcher Nutzen entsteht für die Zielgruppe?
  • Warum sollte jemand diese Lösung verwenden?
  • Was unterscheidet die Lösung von bestehenden Alternativen?

Beispiele:

  • Zeit sparen
  • Unsicherheit reduzieren
  • Entscheidungen verbessern

Kanäle

Kanäle beschreiben, wie potenzielle Kunden erreicht werden.

Typische Fragen:

  • Über welche Wege wird die Zielgruppe angesprochen?
  • Wie erfahren Kunden von der Lösung?
  • Welche Marketing- oder Vertriebskanäle sind realistisch?

Beispiele:

  • Website
  • Suchmaschinen
  • Social Media

Kundenbeziehungen

Kundenbeziehungen beschreiben, wie die Beziehung zur Zielgruppe aufgebaut und gepflegt wird.

Typische Fragen:

  • Wie werden Nutzer unterstützt?
  • Gibt es Self-Service oder persönliche Betreuung?
  • Wie wird Vertrauen aufgebaut?
  • Wie bleiben Kunden langfristig aktiv?

Beispiele:

  • Self-Service-Plattform
  • Dokumentation
  • E-Mail-Support

Einnahmequellen

Einnahmequellen beschreiben, wie mit der Lösung Geld verdient wird.

Typische Fragen:

  • Wofür bezahlen Kunden?
  • Wie wird abgerechnet?
  • Gibt es Abonnements, Einmalzahlungen oder andere Modelle?
  • Welche Zahlungsbereitschaft besteht?

Beispiele:

  • Monatliches Abonnement
  • Freemium-Modell
  • Einmalzahlung

Schlüsselressourcen

Schlüsselressourcen beschreiben, welche Ressourcen für das Geschäftsmodell notwendig sind.

Typische Fragen:

  • Welche technischen Ressourcen werden benötigt?
  • Welche Personen oder Kompetenzen sind wichtig?
  • Welche Daten, Infrastruktur oder Werkzeuge werden gebraucht?

Beispiele:

  • Entwicklungsteam
  • Cloud-Infrastruktur
  • Fachwissen

Schlüsselaktivitäten

Schlüsselaktivitäten beschreiben, welche Tätigkeiten zentral sind, damit das Geschäftsmodell funktioniert.

Typische Fragen:

  • Was muss regelmässig getan werden?
  • Welche Aktivitäten erzeugen den Hauptnutzen?
  • Welche Prozesse sind kritisch?

Beispiele:

  • Softwareentwicklung
  • Produktvalidierung
  • Marketing

Schlüsselpartner

Schlüsselpartner beschreiben externe Partner, die für das Geschäftsmodell wichtig sind.

Typische Fragen:

  • Welche Partner werden benötigt?
  • Welche Leistungen werden ausgelagert?
  • Welche Kooperationen können den Erfolg unterstützen?

Beispiele:

  • Zahlungsanbieter
  • Hosting-Anbieter
  • Vertriebspartner

Kostenstruktur

Die Kostenstruktur beschreibt, welche Kosten durch das Geschäftsmodell entstehen.

Typische Fragen:

  • Welche Fixkosten entstehen?
  • Welche variablen Kosten entstehen?
  • Welche Kosten wachsen mit der Nutzung?
  • Welche Kosten sind kritisch für die Wirtschaftlichkeit?

Beispiele:

  • Hosting
  • Entwicklung
  • Marketing

Hypothesen

Was ist eine Hypothese?

Eine Hypothese ist eine überprüfbare Annahme über eine Geschäftsidee.

Viele Aussagen über eine Idee sind zunächst nur Vermutungen. Eine Hypothese macht diese Vermutung konkret, testbar und messbar.

Beispiel für eine gute Hypothese:

Mindestens 20 % der befragten Gründer würden ein Werkzeug nutzen, das ihnen hilft, Geschäftsideen strukturiert zu validieren.

Diese Hypothese ist konkret, weil sie eine Zielgruppe, ein erwartetes Verhalten und eine messbare Grösse enthält.

Beispiel für eine schlechte Hypothese:

Viele Menschen finden die Idee gut.

Diese Aussage ist zu unklar. Es ist nicht definiert, wer gemeint ist, was „gut finden“ bedeutet und wie Erfolg gemessen wird.

Warum Hypothesen wichtig sind

Hypothesen helfen dabei, eine Geschäftsidee nicht als Ganzes zu bewerten, sondern in einzelne überprüfbare Annahmen zu zerlegen.

Dadurch wird sichtbar:

  • Welche Annahmen besonders kritisch sind
  • Welche Bereiche bereits überprüft wurden
  • Wo noch Unsicherheit besteht
  • Welche Experimente als Nächstes sinnvoll sind

Angaben beim Erstellen einer Hypothese

Beim Erstellen einer Hypothese werden mehrere Informationen erfasst.

Typische Angaben sind:

  • Beschreibung der Hypothese
  • Unsicherheitsbereich
  • Priorität
  • Evidenztyp
  • Canvas-Zuordnung
  • später Metrik, Experiment und Messung

Diese Struktur hilft dabei, Hypothesen nicht nur zu sammeln, sondern systematisch auszuwerten.

Unsicherheitsbereiche

Jede Hypothese wird einem Unsicherheitsbereich zugeordnet. Dadurch wird sichtbar, welche Art von Risiko überprüft wird.

Die Plattform unterscheidet fünf Bereiche:

  • Problem
  • Lösung
  • Markt
  • Monetarisierung
  • Umsetzung

Problem

Der Bereich Problem betrifft die Frage, ob das angenommene Problem überhaupt existiert und für die Zielgruppe relevant genug ist.

Typische Fragen:

  • Hat die Zielgruppe dieses Problem wirklich?
  • Ist das Problem dringend genug?
  • Wird das Problem heute bereits aktiv gelöst?
  • Entsteht durch das Problem ein echter Aufwand oder Schmerzpunkt?

Beispiel:

Mindestens 50 % der befragten Gründer geben innerhalb von vier Wochen an, Schwierigkeiten bei der strukturierten Validierung ihrer Geschäftsideen zu haben.

Problem-Hypothesen sollten häufig sehr früh getestet werden. Wenn kein relevantes Problem existiert, ist eine Lösung meist nicht sinnvoll.

Lösung

Der Bereich Lösung betrifft die Frage, ob die vorgeschlagene Lösung das Problem tatsächlich löst.

Typische Fragen:

  • Versteht die Zielgruppe die Lösung?
  • Hilft die Lösung beim konkreten Problem?
  • Ist die Lösung einfach genug nutzbar?
  • Gibt es bessere Alternativen?

Beispiel:

Mindestens 60 % der Gründer bewerten die Aussage «Der Workspace hilft mir, meine Validierungsaktivitäten besser zu organisieren» nach vier Wochen Nutzung mit mindestens 4 von 5 Punkten.

Markt

Der Bereich Markt betrifft die Frage, ob es genügend Nachfrage und eine ausreichend erreichbare Zielgruppe gibt.

Typische Fragen:

  • Gibt es genügend potenzielle Kunden?
  • Ist die Zielgruppe erreichbar?
  • Besteht echtes Interesse?
  • Ist der Markt gross genug für ein tragfähiges Geschäftsmodell?

Beispiel:

Mindestens 100 Gründer hinterlassen innerhalb eines Monats ihre E-Mail-Adresse auf der Landingpage der Plattform zur Ideenvalidierung.

Monetarisierung

Der Bereich Monetarisierung betrifft die Frage, ob Kunden bereit sind, für die Lösung zu bezahlen.

Typische Fragen:

  • Gibt es Zahlungsbereitschaft?
  • Welches Preismodell passt?
  • Wird der wahrgenommene Nutzen als zahlungswürdig betrachtet?
  • Sind Kunden bereit, ein Abonnement abzuschliessen?

Beispiel:

Mindestens 10 % der Testnutzer schliessen innerhalb eines Monats ein Abonnement für CHF 9.90 pro Monat ab.

Monetarisierungs-Hypothesen sind besonders wichtig, wenn aus einer Idee ein wirtschaftlich tragfähiges Produkt entstehen soll.

Umsetzung

Der Bereich Umsetzung betrifft die Frage, ob die Idee technisch, organisatorisch oder wirtschaftlich realisierbar ist.

Typische Fragen:

  • Kann die Lösung mit den verfügbaren Ressourcen gebaut werden?
  • Ist die technische Komplexität beherrschbar?
  • Können Betrieb, Sicherheit und Wartung sinnvoll umgesetzt werden?
  • Sind wichtige Partner oder Ressourcen verfügbar?

Beispiel:

Die erste produktionsnahe Version der Plattform kann innerhalb von sechs Monaten von einem Team aus maximal drei Entwicklern umgesetzt und auf einer Cloud-Infrastruktur betrieben werden.

Prioritäten

Prioritäten helfen dabei, die wichtigsten Annahmen zuerst zu überprüfen.

Nicht jede Hypothese ist gleich kritisch. Einige Annahmen entscheiden über den Erfolg der gesamten Idee, andere betreffen eher Detailfragen.

Hoch

Eine Hypothese mit hoher Priorität betrifft ein zentrales Risiko.

Wenn sie falsch ist, kann die gesamte Idee gefährdet sein.

Beispiele:

  • Die Zielgruppe hat das Problem überhaupt nicht.
  • Kunden sind nicht bereit zu bezahlen.
  • Die Lösung ist technisch nicht realisierbar.

Hohe Prioritäten sollten früh validiert werden.

Mittel

Eine Hypothese mit mittlerer Priorität ist wichtig, aber nicht unmittelbar existenzkritisch.

Beispiele:

  • Ein bestimmter Kanal funktioniert besser als ein anderer.
  • Eine Zielgruppe bevorzugt eine bestimmte Funktion.
  • Ein Preismodell ist attraktiver als ein anderes.

Niedrig

Eine Hypothese mit niedriger Priorität betrifft eher Optimierungen oder weniger kritische Annahmen.

Beispiele:

  • Eine bestimmte Formulierung verbessert die Conversion Rate.
  • Eine zusätzliche Funktion erhöht die Nutzerzufriedenheit.
  • Ein bestimmtes Layout wird bevorzugt.

Niedrige Prioritäten können später getestet werden.

Evidenztypen

Ein Evidenztyp beschreibt, welche Art von Erkenntnis zur Validierung einer Hypothese verwendet wird.

Die Plattform unterscheidet vier Evidenztypen:

  • Qualitativ
  • Quantitativ
  • Verhaltensbasiert
  • Monetär

Qualitativ

Qualitative Evidenz basiert auf Aussagen, Meinungen, Beobachtungen oder offenen Rückmeldungen.

Beispiele:

  • Kundeninterviews
  • offene Umfragen
  • Feedbackgespräche
  • Usability-Beobachtungen

Qualitative Evidenz hilft besonders gut zu verstehen, warum Menschen ein Problem haben oder warum sie eine Lösung als nützlich empfinden.

Sie eignet sich gut für frühe Lernphasen, ist aber oft schwerer objektiv zu vergleichen.

Quantitativ

Quantitative Evidenz basiert auf Zahlen und messbaren Ergebnissen.

Beispiele:

  • Anzahl Anmeldungen
  • Conversion Rate
  • Klickrate
  • Anzahl Umfrageantworten

Quantitative Evidenz hilft zu erkennen, wie häufig ein Verhalten oder Interesse auftritt.

Sie ist besonders hilfreich, wenn klare Zielwerte definiert werden können.

Verhaltensbasiert

Verhaltensbasierte Evidenz zeigt, was Menschen tatsächlich tun, nicht nur was sie sagen.

Beispiele:

  • Registrierung auf einer Landing Page
  • Klick auf einen Call-to-Action
  • Nutzung eines Prototyps
  • Start eines Testabonnements

Verhaltensbasierte Evidenz ist häufig aussagekräftiger als reine Meinungen, weil tatsächliches Verhalten beobachtet wird.

Monetär

Monetäre Evidenz zeigt, ob Menschen bereit sind, Geld auszugeben.

Beispiele:

  • Kauf
  • Vorbestellung
  • bezahltes Abonnement
  • verbindliche Zahlungsabsicht

Monetäre Evidenz ist besonders stark, wenn es um die Validierung von Zahlungsbereitschaft und Geschäftsmodell geht.

Canvas-Zuordnung

Eine Hypothese kann einem oder mehreren Canvas-Bereichen zugeordnet werden.

Beispiel:

Mindestens 80 % der Testnutzer können innerhalb von fünf Minuten ein Abonnement über einen externen Zahlungsanbieter abschliessen.

Diese Hypothese könnte folgenden Canvas-Bereichen zugeordnet werden:

  • Schlüsselpartner
  • Schlüsselaktivitäten
  • Einnahmequellen

Warum ist die Zuordnung hilfreich?

Die Zuordnung hilft dabei, Zusammenhänge im Geschäftsmodell sichtbar zu machen.

Sie zeigt:

  • Welche Canvas-Bereiche bereits validiert wurden
  • Welche Bereiche noch viele offene Fragen enthalten
  • Wo besonders viele Risiken liegen
  • Welche Annahmen mehrere Teile des Geschäftsmodells betreffen

Dadurch wird der Validierungsprozess übersichtlicher und besser auswertbar.

Metriken und Schwellwerte

Was ist eine Metrik?

Eine Metrik definiert, wie Erfolg gemessen wird.

Ohne Metrik bleibt eine Hypothese schwer objektiv bewertbar.

Beispiele für Metriken:

  • Anzahl Registrierungen
  • Conversion Rate
  • Anzahl Interviewzusagen
  • Umsatz
  • Klickrate
  • Anzahl aktive Nutzer

Was ist ein Schwellwert?

Ein Schwellwert definiert, ab welchem Ergebnis eine Hypothese als erfüllt gilt.

Beispiel:

Metrik: Anzahl Registrierungen

Schwellwert: >= 50

Wenn mindestens 50 Registrierungen erreicht werden, ist das Erfolgskriterium erfüllt.

Die Plattform unterstützt folgende Vergleichsoperatoren:

  • > Grösser als
  • >= Grösser oder gleich
  • = Gleich
  • <= Kleiner oder gleich
  • < Kleiner als

Einheiten

Metriken können frei definierte Einheiten verwenden. Die Einheit beschreibt, in welcher Form ein Messwert erfasst und bewertet wird.

Typische Einheiten sind beispielsweise:

  • %
  • Registrierungen
  • Klicks
  • Benutzer
  • Besucher
  • CHF
  • Downloads
  • Bewertungen

Beispiel:

Conversion Rate

  • Einheit: %
  • Schwellwert: ≥ 10

Dies bedeutet, dass eine Conversion Rate von mindestens 10 % erreicht werden soll.

Beispiel:

Registrierungen

  • Einheit: Registrierungen
  • Schwellwert: ≥ 50

Dies bedeutet, dass mindestens 50 Registrierungen erreicht werden sollen.

Experimente

Was ist ein Experiment?

Ein Experiment ist eine Validierungsaktivität, mit der eine Hypothese überprüft wird.

Experimente dienen dazu, Evidenz zu sammeln.

Typische Experimente sind:

  • Kundeninterviews
  • Umfragen
  • Landing Pages
  • Werbeanzeigen
  • Prototypentests
  • Preisexperimente

Was macht die Plattform mit Experimenten?

Die Plattform unterstützt die Planung und Dokumentation von Experimenten.

Ein Experiment kann beschrieben und mit einem Status versehen werden.

Typische Status sind:

  • Geplant
  • Laufend
  • Abgeschlossen
  • Abgebrochen

Wichtig ist: Die Plattform führt Experimente nicht automatisch durch.

Das bedeutet:

  • Interviews werden ausserhalb der Plattform geführt.
  • Umfragen werden mit externen Werkzeugen durchgeführt.
  • Landing Pages oder Werbekampagnen werden ausserhalb der Plattform betrieben.
  • Die Ergebnisse werden danach in der Plattform erfasst.

Messungen und Validierung

Was ist eine Messung?

Eine Messung ist das dokumentierte Ergebnis eines Experiments.

Beispiele:

  • 63 Registrierungen
  • 18 Interviewzusagen
  • 8 % Conversion Rate
  • CHF 240 Umsatz

Die Messung wird mit der zuvor definierten Metrik und dem Schwellwert verglichen.

Wie entsteht der Validierungsstatus?

Die Plattform leitet den Status einer Hypothese automatisch ab.

Die tatsächliche Regel ist:

  • Experiment abgeschlossen
  • Metrik mit Schwellwert vorhanden
  • Messwert vorhanden

Ergebnis: Validiert oder Invalidiert

Wenn das Experiment noch nicht abgeschlossen ist oder keine ausreichenden Daten vorhanden sind, bleibt die Hypothese im Status Nicht getestet.

Nicht getestet

Eine Hypothese ist Nicht getestet, wenn noch keine ausreichende Grundlage zur Bewertung vorhanden ist.

Das kann bedeuten:

  • Es wurde noch kein Experiment durchgeführt.
  • Das Experiment ist noch nicht abgeschlossen.
  • Es wurde noch keine Messung erfasst.
  • Es fehlt ein Schwellwert.

Validiert

Eine Hypothese ist Validiert, wenn das Experiment abgeschlossen ist und der Messwert das definierte Erfolgskriterium erfüllt.

Beispiel:

  • Schwellwert: Registrierungen ≥ 50
  • Messwert: 63 Registrierungen
  • Status: Validiert

Invalidiert

Eine Hypothese ist Invalidiert, wenn das Experiment abgeschlossen ist und der Messwert das definierte Erfolgskriterium nicht erfüllt.

Beispiel:

  • Schwellwert: Registrierungen ≥ 50
  • Messwert: 18 Registrierungen
  • Status: Invalidiert

Eine invalidierte Hypothese bedeutet nicht automatisch, dass die gesamte Idee schlecht ist. Sie zeigt jedoch, dass eine konkrete Annahme nicht bestätigt werden konnte.

Overview Dashboard

Die Overview-Seite fasst den aktuellen Validierungsstand einer Version zusammen.

Sie ist ein zentraler Bereich der Plattform, weil sie nicht nur einzelne Hypothesen zeigt, sondern ein Gesamtbild der aktuellen Idee liefert.

Was zeigt die Overview?

Die Overview zeigt unter anderem:

  • Gesamtzahl der Hypothesen
  • Verteilung nach Validierungsstatus
  • Verteilung nach Priorität
  • Verteilung nach Evidenztyp
  • Auswertungen pro Unsicherheitsbereich

Für jeden Unsicherheitsbereich wird sichtbar, wie viele Hypothesen dort validiert, invalidiert oder noch nicht getestet wurden.

Warum ist das wichtig?

Einzelne Hypothesen sind wichtig. Noch wichtiger ist jedoch das Gesamtbild.

Die Overview hilft dabei zu erkennen:

  • Welche Bereiche bereits gut überprüft sind
  • Wo noch viele offene Annahmen bestehen
  • Welche Risiken besonders kritisch sind
  • Welche Bereiche weitere Experimente benötigen

Entscheidungen treffen

Die Plattform trifft keine unternehmerischen Entscheidungen automatisch. Sie unterstützt jedoch dabei, Entscheidungen besser vorzubereiten.

Viele validierte Hypothesen mit hoher Priorität

Dies ist ein positives Signal.

Es zeigt, dass wichtige Annahmen durch Evidenz gestützt werden.

Trotzdem sollte geprüft werden, ob noch zentrale Bereiche offen sind, insbesondere Monetarisierung und Markt.

Viele invalidierte Hypothesen mit hoher Priorität

Dies ist ein kritisches Signal.

Wenn zentrale Annahmen widerlegt wurden, sollte die Idee nicht einfach unverändert weiterentwickelt werden.

Mögliche Konsequenzen:

  • Problem neu untersuchen
  • Zielgruppe anpassen
  • Lösung verändern
  • Geschäftsmodell überarbeiten
  • Pivot erstellen

Viele nicht getestete Hypothesen

Dies bedeutet, dass noch zu wenig Evidenz vorhanden ist.

In diesem Fall sollte meist keine grosse Umsetzungsentscheidung getroffen werden. Stattdessen sollten weitere Experimente geplant werden.

Validierte Problem-Hypothesen

Validierte Problem-Hypothesen zeigen, dass ein tatsächliches Bedürfnis oder ein relevanter Schmerzpunkt bestehen könnte.

Das ist häufig eine wichtige Grundlage für weitere Validierung.

Invalidierte Problem-Hypothesen

Wenn Problem-Hypothesen invalidiert werden, sollte besonders vorsichtig weitergearbeitet werden.

Ohne relevantes Problem ist eine Lösung meist schwer zu rechtfertigen.

Validierte Monetarisierungs-Hypothesen

Validierte Monetarisierungs-Hypothesen liefern Hinweise auf Zahlungsbereitschaft.

Das ist besonders wichtig, wenn aus der Idee ein wirtschaftlich tragfähiges Produkt entstehen soll.

Invalidierte Monetarisierungs-Hypothesen

Wenn Monetarisierungs-Hypothesen invalidiert werden, muss nicht zwingend die gesamte Idee verworfen werden.

Mögliche Anpassungen:

  • anderes Preismodell
  • andere Zielgruppe
  • anderer Leistungsumfang
  • andere Zahlungslogik

Versionierung

Versionierung hilft dabei, Lernschritte nachvollziehbar zu dokumentieren.

Statt eine Idee laufend zu überschreiben, können neue Versionen erstellt werden. Dadurch bleibt sichtbar, wie sich die Idee entwickelt hat und welche Erkenntnisse zu Veränderungen geführt haben.

Initiale Version

Die Initiale Version ist die erste Version einer Idee.

Sie entsteht automatisch beim Erstellen einer Idee und bildet den Ausgangspunkt des Validierungsprozesses.

Iteration

Eine Iteration wird verwendet, wenn die Grundidee weiterhin sinnvoll erscheint und weiterentwickelt werden soll.

Bei einer Iteration wird der aktuelle Stand vollständig übernommen.

Übernommen werden:

  • Canvas
  • Hypothesen
  • Metriken
  • Experimente
  • Messungen
  • Validierungsstatus

Eine Iteration eignet sich, wenn bestehende Annahmen weiter verfeinert oder zusätzliche Erkenntnisse gesammelt werden sollen.

Beispiel:

Die Zielgruppe zeigt Interesse, aber das Nutzenversprechen muss klarer formuliert werden.

Pivot

Ein Pivot wird verwendet, wenn wichtige Annahmen widerlegt wurden und eine neue Richtung untersucht werden soll.

Bei einem Pivot werden übernommen:

  • Canvas
  • validierte Hypothesen
  • nicht getestete Hypothesen

Nicht übernommen werden:

  • invalidierte Hypothesen

Ein Pivot hilft dabei, aus widerlegten Annahmen zu lernen, ohne den gesamten bisherigen Lernprozess zu verlieren.

Beispiel:

Die ursprüngliche Zielgruppe zeigt keine Zahlungsbereitschaft. Eine andere Zielgruppe könnte jedoch relevanter sein.

Iteration oder Pivot?

Eine Iteration eignet sich, wenn die Richtung grundsätzlich stimmt.

Ein Pivot eignet sich, wenn zentrale Annahmen widerlegt wurden und eine deutliche Anpassung notwendig ist.

Die Plattform stellt die notwendigen Informationen bereit. Die Entscheidung bleibt bewusst beim Nutzer.

Best Practices

Beginne mit den grössten Risiken

Teste zuerst die Annahmen, die über Erfolg oder Misserfolg der Idee entscheiden.

Eine schöne Funktion oder ein gutes Design ist weniger wichtig, wenn unklar ist, ob überhaupt ein relevantes Problem existiert.

Validiere Probleme vor Lösungen

Bevor eine Lösung getestet wird, sollte klar sein, dass das Problem tatsächlich existiert.

Eine Lösung für ein nicht relevantes Problem wird selten erfolgreich sein.

Formuliere Hypothesen konkret

Eine gute Hypothese sollte messbar sein.

Schlecht:

Nutzer mögen die Plattform.

Besser:

Mindestens 30 % der Testnutzer erstellen innerhalb einer Woche mindestens drei Hypothesen.

Verwende klare Schwellwerte

Definiere vor dem Experiment, welches Ergebnis als Erfolg gilt.

Dadurch wird verhindert, dass Ergebnisse nachträglich passend interpretiert werden.

Gewichte Verhalten stärker als Meinungen

Menschen sagen oft, dass sie etwas nutzen oder kaufen würden. Aussagekräftiger ist jedoch, was sie tatsächlich tun.

Verhaltensbasierte und monetäre Evidenz sind deshalb häufig besonders wertvoll.

Dokumentiere auch negative Ergebnisse

Invalidierte Hypothesen sind kein Scheitern.

Sie zeigen, was nicht funktioniert, und helfen dabei, bessere Entscheidungen zu treffen.

Teste möglichst gezielt

Ein Experiment sollte möglichst eine konkrete Annahme überprüfen.

Wenn zu viele Dinge gleichzeitig getestet werden, ist schwer erkennbar, warum ein Ergebnis entstanden ist.

Häufige Fragen

Führt die Plattform Experimente automatisch durch?

Nein. Experimente werden in der Plattform geplant und dokumentiert, aber ausserhalb der Plattform durchgeführt.

Bewertet die Plattform automatisch, ob eine Geschäftsidee gut ist?

Nein. Die Plattform bewertet einzelne Hypothesen anhand definierter Messwerte und Schwellwerte. Die geschäftliche Gesamtentscheidung bleibt beim Nutzer.

Kann eine Idee mehrere Versionen haben?

Ja. Eine Idee kann eine Initiale Version sowie weitere Iterationen oder Pivots besitzen.

Was ist der Unterschied zwischen Iteration und Pivot?

Eine Iteration entwickelt die bestehende Richtung weiter und übernimmt den vollständigen aktuellen Stand.

Ein Pivot passt die Richtung an und übernimmt nur validierte sowie nicht getestete Hypothesen. Invalidierte Hypothesen werden nicht übernommen.

Muss das Canvas vollständig ausgefüllt sein?

Nein. Das Canvas kann schrittweise ergänzt werden. Wichtig ist, dass zentrale Annahmen sichtbar gemacht werden.

Muss jede Hypothese eine Metrik haben?

Für eine objektive Validierung sollte jede Hypothese eine Metrik und einen Schwellwert besitzen. Ohne messbares Kriterium kann der Status nicht zuverlässig abgeleitet werden.

Was bedeutet Nicht getestet?

Nicht getestet bedeutet, dass noch keine ausreichende Grundlage zur Bewertung vorhanden ist. Das kann daran liegen, dass noch kein abgeschlossenes Experiment oder keine Messung vorhanden ist.

Ist eine invalidierte Hypothese schlecht?

Nein. Eine invalidierte Hypothese ist ein Lernergebnis. Sie zeigt, dass eine Annahme nicht bestätigt werden konnte und überarbeitet oder verworfen werden sollte.

Ersetzt die Plattform Kundenfeedback?

Nein. Kundenfeedback entsteht ausserhalb der Plattform. Die Plattform hilft dabei, dieses Feedback strukturiert zu dokumentieren und auszuwerten.

Für wen ist die Plattform gedacht?

Die Plattform eignet sich besonders für Gründer, Startup-Teams, Innovationsverantwortliche und Personen, die digitale Geschäftsideen strukturiert überprüfen möchten.

Abschliessender Hinweis

Die Plattform ist kein Ideen-Generator und kein automatischer Business-Coach.

Sie ersetzt weder Kundenfeedback noch Marktforschung oder unternehmerisches Denken.

Sie bietet jedoch einen strukturierten Rahmen, um Annahmen sichtbar zu machen, Experimente zu planen, Erkenntnisse zu dokumentieren und Entscheidungen auf Basis von Evidenz statt auf Basis von Vermutungen zu treffen.

Das Ziel ist nicht, jede Idee zu bestätigen.

Das Ziel ist, schneller zu lernen, welche Ideen wirklich Potenzial haben.