PDF-Zusammenfassung:„The Lean Startup“, von Eric Ries
Zusammenfassung des Buches: Erfahren Sie die wichtigsten Punkte in wenigen Minuten.
Nachfolgend finden Sie eine Vorschau auf die Buchzusammenfassung von „The Lean Startup“ von Eric Ries auf Shortform. Die vollständige, ausführliche Zusammenfassung finden Sie auf Shortform.
1-seitige PDF-Zusammenfassung von „The Lean Startup“
In „The Lean Startup“ vertritt der Unternehmer Eric Ries die Ansicht, dass das vorrangige Ziel Ihres Start-ups darin bestehen sollte, auf effiziente und kostengünstige Weise herauszufinden, was Kunden tatsächlich wollen und wofür sie bereit sind zu zahlen. Ries schreibt, dass dies ständiges Experimentieren erfordert – man präsentiert den Kunden etwas, beobachtet genau, wie sie darauf reagieren, und nutzt diese Informationen, um zu entscheiden, wie es weitergehen soll. Dieser Zyklus wiederholt sich kontinuierlich, während man sich tastend an ein Produkt herantastet, das die Menschen tatsächlich wollen.
In diesem Leitfaden werden wir diesen sich wiederholenden Experimentierzyklus näher betrachten und dabei folgende Schritte behandeln: 1) eine Hypothese über Ihre Kunden aufstellen, 2) eine einfache Version Ihres Produkts oder Ihrer Dienstleistung auf den Markt bringen, um diese Hypothese zu testen, 3) Daten und Beobachtungen darüber sammeln, wie Ihre Kunden reagieren, und 4) Ihre Strategie auf der Grundlage der beobachteten Ergebnisse anpassen. Während wir Ries’ Experimentierzyklus durchgehen, werden wir seine Analyse durch Erkenntnisse anderer Experten aus den Bereichen Unternehmertum und Start-up-Gründung ergänzen.
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Zur Veranschaulichung kehren wir zu unserem Beispiel der Wander-App zurück: Sie sind von der Hypothese ausgegangen, dass Wanderer vor allem Wert auf die Auslastung der Wanderwege legen, und Sie haben prognostiziert, dass die Einbindung eines Auslastungsindikators die App-Nutzung an Wochenendvormittagen steigern wird. Nun müssen Sie eine Lösung entwickeln, um dies zu testen. Die Versuchung könnte groß sein, ein ausgeklügeltes Echtzeit-Auslastungssystem zu entwickeln, das Daten von Wanderwegkameras, Parkplatzsensoren und Nutzer-Check-ins abruft – doch das würde Monate dauern und erhebliche Ressourcen erfordern.
Stattdessen entwickeln Sie eine einfache Funktion, mit der Sie die geschätzte Auslastung einer Handvoll beliebter Wanderwege vor Ort manuell auf der Grundlage historischer Daten und Wettervorhersagen aktualisieren. Das ist zwar nicht perfekt und im Umfang begrenzt, ermöglicht es Ihnen aber, echten Nutzern innerhalb von ein oder zwei Wochen etwas zur Verfügung zu stellen. Und damit können Sie Ihre Hypothese überprüfen: Wenn Wanderer diese grobe Version der Funktion nicht nutzen, haben Sie zumindest etwas Wertvolles gelernt, ohne groß in Infrastruktur investiert zu haben, die Sie vielleicht gar nicht benötigen.
(Kurzhinweis: Ein möglicher Nachteil der Veröffentlichung eines auf das Nötigste reduzierten Testprodukts besteht darin, dass es aufgrund seiner minimalistischen Ausrichtung möglicherweise keine umfassende Benutzererfahrung bietet oder Ihre Idee nicht vollständig widerspiegelt. Dies könnte Ihrer Marke schaden, wenn Early Adopters sie mit einem primitiven, abgespeckten Produkt in Verbindung bringen. Eine Alternative ist das „Minimum Marketable Product“ (MMP). Anstatt ein Produkt auf seine minimalistische, testbare Form zu reduzieren, zielt diese Strategie darauf ab, ein Produkt zu liefern, das bereits vom ersten Tag an wettbewerbsfähig ist. Das Produkt verfügt über vollständige Funktionalität statt nur über Teilfunktionen, präsentiert sich in einem attraktiven und ausgefeilten Design statt mit minimaler Benutzerfreundlichkeit und wird mit umfangreicher Marketingunterstützung auf den Markt gebracht, statt nur als stilles Experiment.)
Schritt 3 des Versuchszyklus: Sammeln Sie Ihre Daten
Ries schreibt, dass es an der Zeit ist, Daten zur Leistung Ihres Testprodukts zu erheben, sobald Sie den Kunden die Möglichkeit gegeben haben, mit diesem zu interagieren. Hier finden Sie heraus, ob sich Ihre Hypothese in der Praxis bewährt. Schauen wir uns Ries’ Tipps zur Erhebung aussagekräftiger Kennzahlen an – also Daten, mit denen Sie Ihre Hypothese bestätigen oder widerlegen können. Konkret werden wir uns damit befassen, wie man irreführende Kennzahlen vermeidet, Kundenkohorten nachverfolgt und Split-Tests einsetzt.
Tipp Nr. 1 zur Datenerhebung: Vorsicht vor irreführenden Kennzahlen
Ries warnt davor, dass es wichtig ist, auf irreführende Kennzahlen zu achten – Messgrößen, die ein falsches Gefühl des Fortschritts vermitteln, indem sie Zahlen erfassen, die im Laufe der Zeit naturgemäß steigen, ohne jedoch eine tatsächliche Verbesserung widerzuspiegeln. Kumulierte Gesamtzahlen sind eine häufige Falle: Ein Produkt könnte jede Woche die gleiche Anzahl an Nutzern gewinnen, wodurch die Gesamtzahl stetig wächst. Auch wenn diese steigende Zahl beeindruckend wirkt, verschleiert sie doch die Tatsache, dass sich die zugrunde liegende Wachstumsrate überhaupt nicht verändert hat .
(Anmerkung zur Kurzform: In „How to Measure Anything“schreibt der Unternehmensberater Douglas Hubbard, dass eine Möglichkeit, nutzlose oder irreführende Kennzahlen zu vermeiden, darin besteht, den Umfang Ihrer Messung zu definieren– also festzulegen, welche Daten Sie erfassen und welche nicht. Wenn Sie Ihren Umfang zu weit fassen, laufen Sie Gefahr, übermäßige Datenmengen zu sammeln, die keine aussagekräftigen Erkenntnisse liefern. Wenn Sie Ihren Umfang zu eng fassen, könnten Sie wichtige Faktoren übersehen und das Problem, das Sie zu lösen versuchen, nicht angehen. Hubbard hebt drei Faktoren hervor, die Sie bei der Festlegung Ihres Messumfangs berücksichtigen müssen: 1) Ihren aktuellen Wissensstand, 2) was Sie mit Ihrer Messung bezwecken wollen, und 3) inwieweit die Verringerung der Unsicherheit bezüglich eines bestimmten Faktors Ihre Entscheidung beeinflussen würde.)
Tipp Nr. 2 zur Datenerhebung: Kohorten verfolgen
Laut Ries besteht eine effektive Methode zur Fortschrittsmessung darin, Ihre Daten in Kohorten zu gliedern – also Gruppen von Nutzern, die sich im selben Zeitraum angemeldet haben – und jede Kohorte einzeln zu untersuchen. So würden Sie beispielsweise alle Anmeldungen im Januar als eine Gruppe, die Anmeldungen im Februar als eine andere Gruppe usw. erfassen. Diese Methode zeigt Ihnen, ob Ihre jüngsten Maßnahmen tatsächlich zu Verbesserungen führen oder ob Sie lediglich von früheren Erfolgen profitieren, während Ihre aktuelle Leistung stagniert.
Um auf unser Beispiel mit der Wander-App zurückzukommen: Sie freuen sich nicht einfach nur darüber, dass die Gesamtzahl der Funktionsaufrufe Woche für Woche weiter steigt – logischerweise müsste diese Zahl ja steigen, solange Sie überhaupt Nutzer haben. Sie überprüfen jedoch Ihre konkrete Hypothese, indem Sie nachverfolgen, ob Nutzer den Belegungsindikator unmittelbar vor den Stoßzeiten auf den Wanderwegen abrufen. Dazu unterteilen Sie die Nutzer anhand des Zeitpunkts ihres App-Downloads in wöchentliche Gruppen: Nutzer der Woche 1, Nutzer der Woche 2, Nutzer der Woche 3 und so weiter. Anschließend ermitteln Sie, wie viel Prozent jeder Gruppe am Freitagabend und Samstagmorgen die Belegung abfragen.
Wenn in Woche 1 12 % der Nutzer zu diesen Spitzenzeiten die Funktion nutzen, in Woche 2 11 % und in Woche 3 13 %, wird Ihre Hypothese nicht bestätigt – trotz Ihrer Bemühungen, die Funktion zu bewerben, bleibt die Nutzung im Wesentlichen unverändert. Wenn die Zahlen jedoch bei 12 %, 18 % und dann 24 % liegen, sehen Sie eine echte Verbesserung. Jede neue Nutzergruppe nutzt die Funktion intensiver als die vorherige, was darauf hindeutet, dass Ihre jüngsten Änderungen tatsächlich Wirkung zeigen.
(Anmerkung: Die Einteilung der Nutzer in zeitbasierte Kohorten kann zwar Aufschluss darüber geben, ob sich Ihre Kennzahlen tatsächlich verbessern, doch dieser Ansatz weist eine wesentliche Einschränkung auf: Er zeigt Ihnen zwar Muster auf, kann jedoch nicht eindeutig erklären, wodurch diese verursacht werden. War es eine bestimmte Funktion, die Sie eingeführt haben? Eine Änderung in Ihrem Onboarding-Prozess? Verschiedene Marketingkanäle, die Nutzer höherer Qualität anziehen? Externe Faktoren wie saisonale Trends oder wirtschaftliche Rahmenbedingungen? Die Daten zeigen zwar eine Korrelation – dass sich zwischen diesen Zeiträumen etwas verändert hat –, aber keinen Kausalzusammenhang. Wir werden dieses Thema der Korrelation und Kausalität später in diesem Leitfaden noch ausführlicher behandeln.)
Tipp Nr. 3 zur Datenerhebung: Führen Sie Split-Tests durch
Ries empfiehlt den Einsatz von Split-Tests: Zeigen Sie verschiedenen Nutzergruppen unterschiedliche Versionen Ihres Produkts und vergleichen Sie anschließend die Ergebnisse. Denn wenn sich Ihre Kennzahlen nach einer Änderung verbessern, können Sie nicht automatisch davon ausgehen, dass Ihre Änderung die Ursache für diese Verbesserung war . Möglicherweise spielen externe Faktoren wie saisonale Trends oder unerwartete Medienaufmerksamkeit eine Rolle, oder es handelt sich einfach nur um eine zufällige Schwankung. Mit anderen Worten: Der Zeitpunkt der Verbesserung könnte eher ein Zufall als ein kausaler Zusammenhang sein.
Indem Sie Ihre Zielgruppe aufteilen und die Ergebnisse jeder Gruppe separat auswerten, vermeiden Sie Spekulationen. Da sich externe Faktoren auf beide Gruppen gleichermaßen auswirken, lässt sich anhand des Unterschieds zwischen ihnen erkennen, was Ihre Änderung tatsächlich bewirkt hat. Dieser Ansatz liefert Ihnen konkrete Belege dafür, was das Nutzerverhalten tatsächlich beeinflusst – und nicht nur eine Vermutung, die auf Zahlen basiert, die sich zufällig in die richtige Richtung entwickelt haben.
Für Ihre Wander-App könnten Sie diese Methode wie folgt anwenden: Die Hälfte Ihrer Nutzer sieht ein neues Benachrichtigungssystem, das sie darauf hinweist, wenn ihre Lieblingswanderwege weniger überlaufen sind, während die andere Hälfte die App weiterhin ohne diese Benachrichtigungen nutzt. Nach zwei Wochen stellen Sie fest, dass die Gruppe mit Benachrichtigungen die App durchschnittlich viermal pro Woche öffnet, während die Gruppe ohne Benachrichtigungen sie nur 2,5 Mal pro Woche öffnet. Dieser Unterschied zeigt Ihnen, dass die Benachrichtigungen selbst zu mehr Interaktion führen. Sie verfügen nun über stichhaltige Belege dafür, dass diese spezifische Funktion die Art und Weise verändert, wie Nutzer Ihr Produkt verwenden.
(Anmerkung: Viele Experten sind der Ansicht, , dass randomisierte kontrollierte Studien (RCTs) genauere Ergebnisse liefern als Split-Tests. Laut Matthew Syed („Black Box Thinking“) umfasst ein RCT die Festlegung einer Kontrollgruppe und die Einführung einer Variablen, um deren Auswirkungen im Vergleich zur Kontrollgruppe zu messen. Um beispielsweise eine neue Landingpage zu testen, würdest du die Leistung deiner aktuellen Seite – der Kontrollgruppe – mit dem neuen experimentellen Design vergleichen. In „Measure What Matters“stellt Hubbard fest, dass diese Art von Experimenten weder Laborbedingungen noch fortgeschrittene statistische Kenntnisse oder ein großes Forschungs- und Entwicklungsbudget erfordert – es reicht aus, eine bestimmte Variable systematisch zu verändern, während alle anderen Faktoren konstant gehalten werden, und zu messen, was passiert.)
Schritt 4 des experimentellen Zyklus: Passen Sie Ihre Strategie anhand der Ergebnisse an
„Nachdem Sie Ihre Daten gesammelt haben“, schreibt Ries, „treten Sie einen Schritt zurück und bewerten Sie die Ergebnisse Ihres Experiments ehrlich. Wie zutreffend war Ihre ursprüngliche Annahme? Was hat Sie überrascht? Sollten Sie auf der Grundlage Ihrer Erkenntnisse Ihren Ansatz fortsetzen (vielleicht mit ein paar kleinen Anpassungen), oder deuten die Ergebnisse darauf hin, dass Sie einen anderen Weg einschlagen sollten?“
Ries schreibt, dass das Feedback, das Sie aus Ihrem Experimentierzyklus erhalten, Aufschluss über verschiedene strategische Kurskorrekturen gibt, die Sie in der nächsten Experimentierrunde vornehmen müssen. Strategische Kurskorrekturen können verschiedene Formen annehmen, darunter die Konzentration auf bestimmte Funktionen, die Erweiterung des Anwendungsbereichs und die Umstellung auf eine andere Zielgruppe.
Strategische Neuausrichtung Nr. 1: Konzentration auf Kernfunktionen
Laut Ries bedeutet „Feature-Konzentration“, das Produkt so einzugrenzen, dass es sich ausschließlich auf eine bestimmte Funktion konzentriert, anstatt mehrere Features oder eine breitere Funktionalität anzubieten. Eine solche Neuausrichtung nehmen Sie vor, wenn Kunden große Begeisterung für eine bestimmte Funktion innerhalb Ihres breiteren Angebots zeigen. Nehmen wir zum Beispiel an, Ihre Wander-App startete mit mehreren Funktionen – Wanderkarten, Wettervorhersagen, Auslastungsanzeigen und Nutzerbewertungen –, aber nach Tests stellen Sie fest, dass die Nutzer sich überwiegend auf die Auslastungsanzeige konzentrierten, während sie alles andere ignorierten. Sie gestalten die App dann neu, sodass sie sich ausschließlich auf die Anzeige der Besucherauslastung der Wanderwege in Echtzeit konzentriert, und entfernen die anderen Funktionen vollständig.
(Anmerkung von Shotform: Die Konzentration auf ein einziges Merkmal bietet Ihnen zudem die Möglichkeit, sich einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen, indem Sie dem Markt etwas Einzigartiges anbieten. In „Competitive Strategy“argumentiert der Ökonom und Professor an der Harvard Business School, Michael Porter, dass der Hauptvorteil einer auf Neuheit basierenden Strategie darin besteht, dass sie als Schutz vor Käufern dient, die nach dem günstigsten Angebot suchen. Denn ohne vergleichbare Alternativen haben Käufer keine andere Wahl, als bei Ihnen zu kaufen – selbst wenn Ihre Preise hoch sind. Darüber hinaus weckt das Angebot von etwas Einzigartigem die Aufmerksamkeit der Kunden und fördert die Loyalität bei jenen, die Einzigartigkeit schätzen und bereit sind, dafür einen Aufpreis zu zahlen.)
Strategische Neuausrichtung Nr. 2: Erweiterung des Anwendungsbereichs
Laut Ries bedeutet eine Funktionserweiterung, dass Sie Ihr Produkt um wesentlich mehr Funktionen erweitern, anstatt es minimalistisch zu halten oder auf eine einzige Funktion zu konzentrieren. Eine solche Neuausrichtung nehmen Sie vor, wenn Kunden die Basisversion als unzureichend empfinden. Nehmen wir zum Beispiel an, Ihre Wander-App zeigte ursprünglich nur Angaben zur Besucherzahl an, aber Tests ergaben, dass Nutzer immer wieder andere Apps öffneten, um Wetter, Wegbedingungen und die Verfügbarkeit von Parkplätzen zu überprüfen – und dann zu Ihrer App zurückkehrten. Auf dieser Grundlage würden Sie das Produkt erweitern, um all diese zusätzlichen Funktionen an einem Ort zu vereinen, und so ein umfassendes Tool zur Wanderroutenplanung schaffen, anstatt nur einen reinen Besucherzahl-Tracker anzubieten.
(Anmerkung von Shortform: Auch wenn es sinnvoll sein kann, den Umfang Ihres Produkts zu erweitern, kann man es dabei auch übertreiben. In dem Bestreben, das beste Produkt zu entwickeln und ein möglichst breites Publikum anzusprechen, machen Designer ein Produkt manchmal unbeabsichtigt zu kompliziert, indem sie zu viele Funktionen hinzufügen. Dies wird als „Feature Creep“ oder „Scope Creep“ bezeichnet und kann dazu führen, dass Ihr Produkt schwieriger zu bedienen ist als zuvor. Wenn Sie feststellen, dass die Erweiterung Ihres Anwendungsbereichs im nächsten Versuchszyklus zu schlechteren Kennzahlen führt, sollten Sie überlegen, ob dies die Ursache ist.)
Strategische Neuausrichtung Nr. 3: Zielgruppenwechsel
Laut Ries bedeutet „Zielgruppenwechsel“, dass man sein Produkt auf einen anderen Kundentyp ausrichtet, anstatt weiterhin den ursprünglichen Zielmarkt zu bedienen. Eine solche Neuausrichtung nimmt man vor, wenn die eigene Lösung zwar gut funktioniert, aber den falschen Markt bedient – was häufig dann der Fall ist, wenn die anfänglichen Enthusiasten erschöpft sind und breitere Zielgruppen andere Ansätze erfordern.
Beispielsweise richtete sich Ihre Wander-App ursprünglich an Gelegenheitswanderer, die am Wochenende Menschenmassen vermeiden wollten, doch Tests ergaben, dass das Interesse dieser Gruppe eher verhalten war. Sie stellten jedoch fest, dass Wanderwegpfleger und Parkranger die Daten zur Besucherfrequenz nutzten, um ihre Arbeitspläne zu erstellen und Ressourcen zuzuweisen. Daraufhin positionierten Sie die App neu, um diese professionellen Landverwalter anzusprechen, und fügten Funktionen wie historische Besucherströme und prädiktive Analysen hinzu, die ihnen helfen, den Personaleinsatz und die Instandhaltungsmaßnahmen zu optimieren.
(Anmerkung von Shortform: Alexander Osterwalder und Yves Pigneur („Business Model Generation“) weisen darauf hin, dass Sie möglicherweise mehr als eine Kernzielgruppe haben, die sie als „Kundensegmente“ bezeichnen. Dies kann der Fall sein, wenn Sie feststellen, dass Sie unterschiedliche Produkte und Dienstleistungen entwickeln müssen, um deren Bedürfnisse zu erfüllen, sie über verschiedene Vertriebskanäle erreichen müssen, unterschiedliche Arten von Beziehungen zu ihnen aufbauen müssen oder Ihre Preisstrukturen an ihre Bedürfnisse anpassen müssen.)
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- 100 % umfassend: Sie lernen die wichtigsten Punkte aus dem Buch kennen
- Ohne Umschweife: Man muss sich nicht die Zeit damit verbringen, sich zu fragen, worauf der Autor eigentlich hinauswill.
- Interaktive Übungen: Wenden Sie die Ideen aus dem Buch unter Anleitung unserer Pädagogen auf Ihr eigenes Leben an .
Hier ist ein Auszug aus dem Rest der PDF-Zusammenfassung von „The Lean Startup“ von Shortform: