Planning Poker online – Warum die Diskussion oft wertvoller ist als die Schätzung

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Von der Zahl zum Gespräch: Wie ein agiles Ritual seine eigentliche Stärke entfalten kann.

Wer Planning Poker nur als Schätzwerkzeug versteht, verpasst seinen größten Wert: das Gespräch. Denn häufig sind es nicht die Zahlen, sondern die Diskussionen, aus denen Klarheit, Verständnis und konkrete Unteraufgaben hervorgehen – besonders bei verteilten Teams, die Planning Poker online nutzen.

Planning Poker hat einen festen Platz in der agilen Welt. Kaum ein Team, das sich nicht regelmäßig mit Karten in der Hand über Schätzungen austauscht – sei es vor Ort oder über ein Planning-Poker-Tool online. Meist mit einem Ziel: eine Zahl zu finden. Doch was wäre, wenn diese Zahl nebensächlich ist? Wenn Planning Poker online nicht der Planung, sondern der Erkenntnis dient?

Tatsächlich wird immer öfter hinterfragt, ob das Schätzen von Story Points im traditionellen Sinne noch zeitgemäß ist. Die Kritik kommt nicht von außen, sondern aus der agilen Community selbst. Teams berichten, dass sie zwar regelmäßig schätzen – sich aber kaum besser verstehen. Dass die Planung zwar detaillierter, aber nicht klarer wird. Und dass das eigentliche Ziel – ein gemeinsames Verständnis – auf der Strecke bleibt.

Vom Werkzeug zur Routine

Planning Poker ist ursprünglich kein Selbstzweck. Es sollte helfen, die subjektive Einschätzung einzelner Teammitglieder sichtbar zu machen, um daraus eine kollektive Intuition zu formen. Stattdessen ist in vielen Teams – insbesondere beim Planning Poker online – ein Ritual entstanden: Karte zeigen, Diskussion abwarten, Mittelwert finden, fertig.

Dabei liegt die eigentliche Kraft nicht in der Zahl, sondern in der Reibung. Wenn jemand eine 2 legt und eine andere Person eine 13, steckt dahinter nicht Uneinigkeit, sondern Unterschiedlichkeit. Unterschiedliche Sichtweisen, Erfahrungen, Sorgen – und manchmal auch blinde Flecken.

Die heimliche Hauptdarstellerin: Das Gespräch

Wirklich hilfreich am Planning Poker ist oft gar nicht die Zahl, die am Ende steht. Sondern der Weg dorthin. Die Diskussion. Die Rückfragen. Die kritischen Stimmen. Es zwingt das Team dazu, eine Story gründlich durchzudenken – und das ist vielleicht die wichtigste Aufgabe im gesamten Sprintvorbereitungsprozess.

Gerade bei verteilten Teams, die Planning Poker online nutzen, ist das strukturierte Gespräch von unschätzbarem Wert. Wer ein Planning-Poker-Tool sucht, das diese Diskussionen besonders unterstützt und fördert, findet mit Agile Casino eine passende Lösung – entwickelt speziell für Teams, die mehr wollen als nur eine Zahl. Es bringt Fokus, Gemeinsamkeit und – vor allem – Klarheit.

In dieser Hinsicht ist Planning Poker ein trojanisches Pferd: Unter dem Deckmantel der Aufwandsschätzung bringt es das Team dazu, implizites Wissen sichtbar zu machen und Lücken zu erkennen.

Oft fallen in diesen Momenten Sätze wie:

  • „Brauchen wir da nicht noch eine Abfrage an das andere System?“
  • „Wer macht eigentlich das Monitoring?“
  • „Sollten wir das nicht in zwei Stories aufteilen?“

Das sind keine Schätzfragen – das sind Erkenntnisse. Und sie führen dazu, dass die tatsächliche Umsetzung klarer, realistischer und koordinierter wird.

Konkrete Unteraufgaben entstehen

Je genauer das Team in der Diskussion wird, desto greifbarer wird die Arbeit. Idealerweise entstehen aus einer guten Planning-Poker-Runde direkt konkrete Unteraufgaben:

  • API-Endpunkt analysieren und Dokumentation sichten
  • Monitoring-Alarm für neuen Service konfigurieren
  • Fallback-Szenario bei Fehler definieren
  • UX-Detail mit Design-Team abstimmen
  • Testdaten vorbereiten

Diese Unteraufgaben sind selten Teil der ursprünglichen Story-Beschreibung – sie entstehen erst im Gespräch. Und gerade deshalb ist dieses Gespräch so wertvoll.

Vom Messen zum Verstehen

Natürlich bleibt Aufwandsschätzung wichtig. Aber sie ist kein Selbstzweck. Eine Zahl nützt wenig, wenn sie auf einem brüchigen Verständnis basiert. Planning Poker stellt dieses Verständnis in den Mittelpunkt – und erzeugt dabei eine neue Dynamik: Eine, die nicht durch Velocity getrieben ist, sondern durch Qualität.

Denn eine gute Story ist keine, die leicht schätzbar ist. Eine gute Story ist eine, die bereit ist, zu überleben – Diskussion, Zweifel und Überprüfung. Sie muss „durchs Team“ – im besten Sinne.

Warum das jetzt wichtig ist

In einer Zeit, in der viele agile Rituale routinierter, aber nicht wirksamer werden, braucht es neue Impulse. Planning Poker – besonders online – ist kein Tool zur Aufwandsermittlung, sondern ein Werkzeug für kollektive Klarheit.

Vielleicht ist es Zeit, Planning Poker nicht nur als Schätzwerkzeug zu sehen – sondern als das, was es im besten Fall sein kann: ein Vehikel für Team-Dialog, gemeinsame Erkenntnis und klare, handhabbare Stories. Wer diesen Aspekt erkennt, profitiert oft mehr von den Diskussionen als von der Zahl am Ende.

Routine ohne Zukunft: Wie KI und Algorithmen den tertiären Wohlstand neu verteilen

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Warum die großen Beratungen dasselbe Schicksal ereilen wird, wie einst die Uhrmacher, die Webstühle, die Möbelmanufakturen und Dosenhersteller

Die Industrialisierung war nie ein singuläres Ereignis, sondern eine Abfolge von Entscheidungen: Maschinen annehmen – oder von ihnen ersetzt werden. Heute steht die Wissensarbeit vor der identischen Wahl.

Als der junge Arthur Junghans 1872 aus Amerika in den Schwarzwald zurückkehrte, brachte er mehr mit als Anzug und neuen Umgangsformen. Er hatte Fließbänder gesehen, Matrizen, Stanzmaschinen – vor allem aber eine Idee: Wenn Uhrenbauteile identisch sind, muss man sie nicht mehr einzeln feilen. Schon wenige Jahre später spuckten seine Werkhallen in Schramberg Tag für Tag Tausende Wecker aus; das Ticken war der Pulsschlag einer neuen Ära.

Die Nachbarn betrachteten den rasenden Ausstoß mit Skepsis. Viele vertrauten weiter auf das handgeschnitzte Räderwerk ihrer Heimwerkstätten. Man verdiente ja noch gut daran – Holzuhren hatten in Übersee einen geradezu exotischen Reiz. Warum also riskieren, was sich bewährt hatte? So begann die unmerkliche Selbstfesselung der Schwarzwälder Uhrmacherei: ausgerechnet der eigene Erfolg wurde zur Bremse.

Wir begegnen diesem Muster heute wieder, nur dass sich die Späne nicht mehr auf Werkbänken, sondern auf Tastaturen sammeln. In Großraumbüros, Consultingetagen und Shared‑Service‑Centern entstehen Monat für Monat Abermillionen Exceltabellen, Statusfolien und Vertragsentwürfe. Ihre Hersteller – die Schreibtischhengste, Manager, Consultants – gleichen darin den Holzuhrenmeistern von einst: Sie pflegen eine aufwendige Handarbeit, die längst maschinell erledigt werden könnte.

Schon jetzt taxiert das Statistische Bundesamt den deutschen Dienstleistungssektor auf rund siebzig Prozent der gesamten Wirtschaftsleistung.¹ Eine tiefere Bohrung zeigt jedoch, dass knapp die Hälfte dieses Volumens aus Tätigkeiten besteht, die wiederkehrend, regelgebunden, quantifizierbar sind – kurz: Algorithmusfutter. Die Unternehmensberatung McKinsey errechnet, dass in Verwaltung und Beratung drei bis vier von zehn Arbeitsstunden einem hohen Automatisierungsrisiko unterliegen.²

Wäre das Dienstleistungsgewerbe ein Stoffballen, es läge bereits eingelegt unter der Schneiderschere der künstlichen Intelligenz.

1. Die verdrängte Lehre der Spinning Jenny

Gut ein Jahrhundert vor Junghans ließ James Hargreaves’ Spinning Jenny das britische Handspinnrad alt aussehen. Ihre acht Spulen machten die Heimspinner, die Baumwolle geduldig zwischen den Knien drehten, über Nacht zu Traditionshütern ohne Zukunft. Die Revolution kam nicht, weil Spinner unfähig waren, sondern weil Maschinen besser skalieren als Menschen.

Dasselbe Prinzip gilt heute für die White‑collar‑Tätigkeiten, die in Firmenprospekten gern als „hochspezialisierte Leistungen“ firmieren, in Wahrheit aber routinierte Datenumschichtungen sind: Forecasts, Zeiterfassung, Zertifikats‑ und Lizenzpflege, Skill‑Mapping oder die monatliche Sammelrechnung für ein Outsourcing‑Team.

Nicht die hohe Schule des Denkens unterscheidet den Berater vom Algorithmus, sondern die Beharrlichkeit der Wiederholung. Und in der Wiederholung liegt der Keim der Automatisierung.

2. Warum Theorie und Praxis sich diesmal einig sind

Der Streit zwischen Ökonomen entzündet sich selten am Ob des Fortschritts, sondern am Wie der Verteilung. Klassik, Neoklassik, Keynesianismus, sogar marxistische Traditionen gestehen der Maschine eine enorme Wohlfahrtswirkung zu – sie zanken allenfalls darüber, wer wieviel vom Kuchen erhält. Seit Baumols berühmter Kostenkrankheit warnen Volkswirte davor, Dienstleistungen könnten inflationsgetrieben immer teurer werden, weil ihre Produktivität stagniere.³ Die digitale Maschine, die digitale Automatisierung wäre die überfällige Therapie.

Selbst die ökologische Ökonomik widerspricht nicht, dass weniger menschliche Routinearbeit Ressourcen freisetzt – wenn Energie und Rechenleistung nachhaltig gewonnen werden.

3. Die heimliche Geistesfabrik

Betritt man den Maschinenraum einer Großberatung, sieht man keine Zahnräder, hört kein Pfeifen der Dampfventile. Die Mechanik steckt in Prozessen: Offsites zur Ressourcenplanung, Gantt‑Charts für das Skill‑Inventory, tagelange Audits zum Nachtrag einer Lizenznummer. Es ist die Fabrik ohne Rauchfang, und ihr Fließband ist das PowerPoint‑Deck.

Gegen diese Fabrik richtet sich nun eine zweite, lautlosere: Cloud‑Services, die jeden Projektstatus aus Tickets generieren; Sprachmodelle, die Verträge prüfen, Summaries schreiben, Risiken gewichten; RPA‑Bots, die Rechnungen stellen und verbuchen.

Die Vorstände wissen es. Und sie wissen auch, dass eine konsequente Einführung solcher Systeme binnen Monaten zehntausende abrechenbare Stunden aus den Bilanzen tilgen würde. Was damals der Holzradmacher im Schwarzwald fürchtete – den Verlust seines Preises –, fürchten heute die Partner der Beratungsgiganten: den Einsturz ihrer Tagessatzpyramide.

Also wird retardiert: Pilotprojekte scheitern „wegen Change‑Management“, Chatbots landen „aus Compliance‑Gründen“ in der Schublade, das Self‑Service‑Portal bleibt Beta.

4. Der absehbare Kollaps

Historisch endet diese Taktik stets gleich. Der Markt wartet nicht auf die Bedenkenträger. Junghans’ Wecker verdrängten die Kuckucksuhren, Fords Fließband das Karosseriewerk der Kutschbauer.⁴ Heute entstehen Beratungen wie Kehrwasser mit 90 Prozent Backendautomatisierung und einem Personalstamm, der mehr Produktmanager als Power‑Point‑Architekten kennt.

Sie liefern in einer Woche, wofür klassische Player drei verbuchen. Ihr Angebot: Ergebnis statt Aufwand. Auftraggeber haben kein nostalgisches Verhältnis zu Stundenzetteln; sie kaufen Problemlösung.

Mit jedem automatisierten Prozentpunkt sinkt die Eintrittshürde für neue Konkurrenten. Längst bieten Startups automatisierte Forecasting‑Engines zur Miete, schaffen digitale Skillzwillinge für faire Beurteilungen von Mitarbeitern, lassen Complianceprüfungen im Hintergrund laufen. Die Big Four hoffen, diese Tools in ihre Portfolien integrieren zu können – ohne die bestehende Belegschaft zu verprellen. Es ist, als hätte ein Schwarzwälder Meister 1880 einfach eine Spinning Jenny in die Stube gestellt und gehofft, damit den Charme der Handarbeit zu bewahren.

5. Der soziale Boomerang

Wird der Wandel dennoch vollzogen, kommt er ruckartig. Dann entlässt eine Beratung zehntausende Mitarbeiter, der Aktienkurs sackt ab, Schlagzeilen von „Sozialkahlschlag“ machen die Runde. Vertrauen, einst teuer eingekauft, verpufft in Empörung. Genau diese Furcht hält heute viele Führungsetagen davon ab, ernsthaft zu automatisieren – und verlängert so nur das Leiden.

Man vergisst: Auch im Schwarzwald war es nicht die Maschine, die den sozialen Schmerz verursachte, sondern das Zögern. Hätte man früher rationalisiert, wären Umschulungen möglich gewesen; stattdessen kollabierte eine ganze Region binnen weniger Jahre.

6. Ein anderer Ausgang ist möglich

Der tertiäre Sektor muß nicht in die Verelendung rutschen. Maschinen schaffen Wohlstand, wenn man sie in den Dienst des Menschen stellt. Was heute an White‑collar‑Routinen verschwindet, setzt Köpfe für echte Problemlösung frei: Pflege, Bildung, Energiewende. Doch das verlangt Mut: Gewinne neu zu definieren, Geschäftsmodelle radikal umzubauen, Tagessätze gegen Lizenzgebühren zu tauschen.

Die Wahl ist dieselbe wie 1872: Man kann die Fließbänder zerschlagen oder sie bauen. Wer sie baut, definiert die Zukunft der Arbeit. Wer zögert, schreibt nostalgische Fußnoten in den Geschäftsbericht – und findet seine Produkte später im Museumsshop.

Quellen & weiterführende Literatur

  1. Statistisches Bundesamt: Volkswirtschaftliche Gesamtrechnungen 2023 (BIP nach Wirtschaftsbereichen).
  2. McKinsey Global Institute: Harnessing Automation for a Future That Works, 2022.
  3. William J. Baumol: The Cost Disease, Yale University Press 2012. Wikipedia:
  4. Die Erfindung des Schlachtplans. Archiviert vom Original am 3. April 2015; abgerufen am 17. Februar 2022.

Weiterführende Literatur

Warum Beförderungen in Unternehmen oft keine Frage der Leistung sind – und was der Mittelstand daraus lernen kann

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Ein kritischer Blick auf Beförderungskultur, Transformation und Teamleading im Zeitalter der Digitalisierung

Leistung allein genügt nicht. Ob in der Verwaltung, im Konzern oder im Tech-Startup: Immer wieder beobachten Mitarbeitende, dass Beförderungen weniger mit reiner Leistung als mit Anpassung, Sichtbarkeit oder Beliebtheit zu tun haben. Wer den Chef gelegentlich kritisiert oder lieber programmiert statt sich zu präsentieren, bleibt oft auf der Strecke. Besonders im Mittelstand, wo Hierarchien flacher und Ressourcen knapper sind, kann das fatale Folgen haben – für die Transformation, die Teamleading-Kultur und die gesamte Digitalisierung eines Unternehmens, was der Mittelstand wissen sollte.

USA: Vom Peter-Prinzip zur Law of Crappy People

Bereits 1969 beschrieb Laurence J. Peter, dass Mitarbeitende in Hierarchien so lange befördert werden, bis sie in einer Rolle landen, für die sie ungeeignet sind. Dieses sogenannte Peter-Prinzip wurde später satirisch vom Dilbert-Prinzip erweitert – unfähige Mitarbeiter würden gezielt ins Management versetzt, um Schaden vom operativen Geschäft fernzuhalten (vgl. Scott Adams).

Der Tech-Investor Ben Horowitz formulierte 2014 schließlich die Law of Crappy People: Die Qualität einer Hierarchiestufe sinkt auf das Niveau des schlechtesten Mitglieds dieser Stufe, weil sich alle anderen daran orientieren und ebenfalls befördert werden wollen (Horowitz, 2014).

Forschung bestätigt: Leistung ≠ Aufstieg

Eine Studie von Benson, Li & Shue (2018) mit Daten aus über 200 Unternehmen zeigt: Top-Performer im Vertrieb werden oft befördert, schneiden als Manager aber schwach ab. Unternehmen fördern nicht die Führungsfähigkeit, sondern die vergangene Fachleistung (QJE 2018).

Weitere Studien bestätigen, dass politisches Geschick oft bessere Karrierechancen bringt als Intelligenz oder Persönlichkeit (vgl. Ferris et al., zit. in HowStuffWorks, 2023).

Auch subjektive Kriterien wie „Cultural Fit“ oder persönliche Sympathie fließen stark in Beförderungsentscheidungen ein – oft mehr als objektive Leistung (vgl. Prinstein, 2017).

Was bedeutet das für die Transformation im Mittelstand?

In der digitalen Transformation zählt nicht nur Fachkompetenz, sondern auch die Fähigkeit, Veränderungen zu führen. Doch wenn im Mittelstand die besten Fachexperten ins Management gedrängt werden, statt sie in Expertenrollen zu halten, verliert das Unternehmen oft doppelt: an Exzellenz und an Führungskraft.

Zudem verschärft die Digitalisierung die Notwendigkeit, schnelle und kompetenzbasierte Entscheidungen zu treffen. Beförderungen nach Beliebtheit oder Betriebszugehörigkeit konterkarieren das. Transparente Karrierepfade, objektive Kriterien und duale Laufbahnen (Fach- vs. Führungskarriere) sind hier zentrale Hebel.

New Work und europäische Perspektive

Während US-Konzerne offen über „Office Politics“ sprechen, neigt der europäische Mittelstand dazu, Beförderungskriterien zu verschleiern. Titel wie „Teamleiter“ werden teils inflationär vergeben, ohne echte Verantwortung oder klare Kriterien. Dabei zeigen Beispiele aus Skandinavien und der deutschen Industrie, dass transparente Kompetenzprofile und Peer-Feedback zu faireren Ergebnissen führen können.

Teamleading neu denken

Gute Teamleader brauchen andere Fähigkeiten als Fachexperten: Kommunikation, Konfliktlösung, strategisches Denken. Wer nur wegen Leistung befördert wird, scheitert oft an diesen Anforderungen. Unternehmen sollten ihre Beförderungskultur deshalb hinterfragen – besonders im Mittelstand, wo jede Fehlbesetzung teuer ist.

Fazit: Digitalisierung braucht eine neue Leistungskultur

Die Digitalisierung ist mehr als Technik – sie verlangt eine neue Form der Führung. Wer befördert, sollte sich fragen: Wollen wir Loyalität oder Leadership? Sichtbarkeit oder Substanz? Ohne kluge Beförderungsentscheidungen wird jede Transformation zur Makulatur.

Der Mittelstand hat die Chance, es besser zu machen – durch klare Regeln, gelebte Werte und eine ehrliche Analyse der eigenen Führungskultur.

Quellen:

  • Benson, Li & Shue (2018), Promotions and the Peter Principle, Quarterly Journal of Economics
  • Horowitz, B. (2014), The Hard Thing About Hard Things
  • Prinstein, M. (2017), Popular: The Power of Likability
  • Ferris et al. (2013), Political Skill at Work
  • SHRM (2018), Why performance doesn’t drive promotions

Weltuntergangsszenarien durch künstliche Intelligenz: Hoffnung und Handlungsbedarf

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Wir begehen wahrscheinlich einen Denkfehler beim Ersinnen möglicher Weltuntergangsszenarien im Zusammenhang mit Künstlicher Intelligenz (KI). In dem Artikel „Advanced Artificial Agents Intervene in the Provision of Reward“ argumentieren Michael K. Cohen, Marcus Hutter und Michael A. Osborne, dass die Probleme beginnen, wenn wir anfangen, Belohnungssysteme in künstliche Agenten einzubauen. In diesem Artikel werde ich teilweise ihrer These zustimmen und behaupten, dass bestimmte Methoden der Integration von Belohnungsmechanismen in KI-Algorithmen problematisch sein können. Außerdem werde ich auf einige übersehene Aspekte des Bewusstseins und des Lebens im Allgemeinen hinweisen, die diesen düsteren Prognosen widersprechen.

Analoge Argumente und ihre Grenzen

Weltuntergangsszenarien beruhen oft auf analogem Denken, das besagt, dass, weil zwei Dinge ähnlich sind, was für das eine zutrifft, auch für das andere wahr sein muss. Beispiele für analoge Argumente sind:

  • Es könnte Leben auf Europa geben, weil dieser Mond eine Atmosphäre mit Sauerstoff hat, ähnlich wie die Erde.
  • Dieser Roman hat wahrscheinlich eine ähnliche Handlung wie ein anderer, den wir gelesen haben, daher ist er wahrscheinlich auch langweilig.
  • Das Universum ist ein komplexes System wie eine Uhr. Wir würden nicht glauben, dass eine Uhr zufällig entstehen kann, also muss etwas so Komplexes wie das Universum von einem intelligenten Wesen erschaffen worden sein.

Im Zusammenhang mit KI wird argumentiert, dass künstliche Agenten genauso gierig sein müssen wie Menschen. Wenn ein künstlicher Agent genauso ressourcenhungrig ist wie ein Mensch, würde er kontinuierlich nach mehr Energie streben und jede Strategie, einschließlich Täuschung und Manipulation, anwenden, um dieses Ziel zu erreichen.

Belohnungssysteme in Künstlichen Agenten

Cohen, Hutter und Osborne gehen tiefer auf das Problem ein und diskutieren die Belohnungssysteme in bestimmten Arten des maschinellen Lernens, insbesondere des Verstärkungslernens. Dieser Ansatz konzentriert sich darauf, geeignete Aktionen zu ergreifen, um Belohnungen in einer gegebenen Situation zu maximieren. Software und Maschinen nutzen diese Methode, um das bestmögliche Verhalten in spezifischen Szenarien zu bestimmen. Das System lernt, indem es Feedback in Form von Belohnungen oder Strafen erhält, wodurch es versteht, welche Aktionen vorteilhaft sind und verfolgt werden sollten und welche nicht und vermieden werden sollten. Diese Belohnungen und Strafen werden vom Forscher oder Entwickler definiert.

Evolutionäre Perspektiven und das Verhalten von KI

Menschliche Agenten sind Produkte der Evolution und darauf ausgelegt, ihren eigenen Interessen zu folgen. Ebenso wie es Menschen gibt, die kooperativer oder widerspenstiger sind, können in bestimmten Umgebungen widerspenstigere Agenten einen Vorteil haben und sich besser anpassen. Umgekehrt gedeihen in Umgebungen, in denen das Überleben der Gruppe und Zusammenarbeit im Vordergrund stehen, kooperative Agenten.

Studien haben gezeigt, dass sogar fest verankerte Wünsche überschrieben werden können. Zum Beispiel zeigte die Studie von James Olds und Peter Milner aus dem Jahr 1954, „Positive Reinforcement Produced by Electrical Stimulation of Septal Area and Other Regions of Rat Brain“, dass Mäuse durch Hirnstimulation so konditioniert werden konnten, dass sie einen bestimmten elektrischen Reiz der Nahrung vorzogen.

Implikationen für Künstliche Agenten

Der entscheidende Punkt ist, dass menschliche Agenten durch eine Kombination aus Gier und Überlebensinstinkten angetrieben werden. Bei der Schaffung künstlicher Agenten ist es möglich, sie ohne dieselben intrinsischen Antriebe zur unendlichen Gier zu gestalten. Die oft behauptete Natur der menschlichen Gier muss nicht zwangsläufig in KI nachgebildet werden.

Schlussfolgerung

Wenn dystopische Weltuntergangsszenarien im Zusammenhang mit KI als wahrscheinlich angesehen werden, wird es entscheidend wichtig, Lösungen zu finden. Die Möglichkeit, künstliche Agenten mit anderen Motivationsstrukturen als Menschen zu schaffen, sollte in Betracht gezogen und analysiert werden. Das Potenzial, KI zu entwickeln, die nicht die menschliche Gier widerspiegelt, könnte entscheidend sein, um die Risiken im Zusammenhang mit fortgeschrittenen künstlichen Agenten zu mindern. Weitere Forschung und durchdachtes Design sind unerlässlich, um die sichere Integration von KI in unsere Welt zu gewährleisten.

Infografik AARRR Metriken

AARRR Pirate Metrics Framework – Was ist das?

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Softwareprodukte auf ihre Monetarisierung zu optimieren, benötigt objektive Messungen um den Fortschritt zu sehen. Der Weg vom ersten User bis zum zahlenden Kunden ist praktisch ein Blindflug. Die AARRR-Metriken geben ein Maß für den Fortschritt auf diesem Weg. Es gibt eine Reihe von Metriken, die als „Pirate Metrics“ bekannt sind. Diese Metriken bieten einen umfassenden Überblick über den Kundenlebenszyklus und helfen Unternehmen dabei, ihre Wachstumsstrategien zu optimieren. Der Begriff „Pirate Metrics“ wurde von Dave McClure geprägt und bezieht sich auf die fünf entscheidenden Schritte, die ein Kunde durchläuft: Acquire (Gewinnen), Activate (Aktivieren), Retention (Binden), Referral (Empfehlen) und Revenue (Umsatz). Lassen Sie uns diese Metriken genauer betrachten.

AARRR oder andere Innovationsmetriken unabdingbar für Innovation

Eric Ries spricht auch gerne von „Innovation Accounting“ als Mittel gegen sogenannte „Vanity Metrics“. „Vanity“ = Eitelkeit. Er meint also geschönte Metriken, die dem Team zwar ein gutes Gefühl geben, die Stakeholder und Geldgeber besänftigen, aber letztlich nicht zeigen, ob sich das Team auf Kurs befindet. Sie eigenen sich daher nicht um Entscheidungen zu treffen und zu steuern. Das Gegenteil sind „Actionable Metrics“ – die wollen wir haben.

Es braucht diffizile Metriken die wirklich einen Kausalzusammenhang herstellen. Zum Beispiel folgt aus viel Traffic noch nicht unbedingt, dass dieser auch ein Interesse an dem Produkt hat. Es ist ein Leichtes eine Googleanzeige auf ein Keyword wie „Team“ zu schalten und tausende von Besuchern auf eine Seite mit Büroartikeln zu schicken. Sicherlich kann man annehmen, dass einige der Menschen, die sich in irgendeiner Form für Teams interessieren, auch für Büroartikel interessieren, doch ist damit nicht direkt die Intention verbunden, sich über Büroartikel zu informieren, sich an einer Plattform zu registrieren oder gar Büroartikel zu kaufen.

Unklarer wird dieser Zusammenhang noch bei Produkten, die Features haben, die bisher nicht gekannt sind. Wie hoch das Interesse ist, wie das Interesse geweckt werden kann, ist vollständig unbekannt.

Hier bringen die AARRR-Metriken Orientierung, wo ansonsten keine ist.

Bedeutung von Metriken für die Team Motivation

Leadership: Teams ohne Metrik sind wie Rudern in einer Galeere
Sklaven in einer Galeere

Übersehen wird, dass Metriken der Schlüssel zur echten Motivation sind. Nicht die falsch verstandene „Team Building“-Motivation, mit Pizzaessen, Bowlingabend und Kletterwand. Metriken – richtig umgesetzt – führen dem Team kontinuierlich vor Augen, wofür es arbeitet, ob es sich auf Kurs befinden. Man stelle sich vor in einer Galeere zu rudern und nie zu wissen, ob sich das Schiff überhaupt bewegt. Oder auch: Ob es sich in die richtige Richtung bewegt.

Das Abarbeiten einer Roadmap verhält sich in diesem Gleichnis, wie das Wissen um die Anstrengung die braucht, um zu rudern: Abarbeiten Aufgabe für Aufgabe sagt einem Team nur, dass es Rudert. Oder die Aufgaben auch wirklich das Schiff nach vorne treiben und ob das gesamte Team auch in die richtige Richtung steuert, weiß niemand, wenn der Erfolg nicht ausgewertet wird.

Acquire (Gewinnen)

Der erste Schritt auf dem Weg zum Wachstum ist die Gewinnung neuer Kunden. Die „Acquire“-Metrik konzentriert sich darauf, wie erfolgreich ein Unternehmen potenzielle Kunden erreicht und sie auf seine Plattform bringt. Hier spielen Marketingstrategien, Werbekampagnen und Conversion Rates eine entscheidende Rolle. Unternehmen sollten analysieren, welche Kanäle die meisten qualifizierten Leads liefern und ihre Ressourcen entsprechend ausrichten.

Activate (Aktivieren)

Die nächste Etappe ist die Aktivierung der Nutzer. Es reicht nicht aus, Kunden zu gewinnen; sie müssen auch aktiviert werden, um den vollen Nutzen aus dem Produkt oder der Dienstleistung zu ziehen. Die „Activate“-Metrik misst, wie effektiv ein Unternehmen neue Benutzer in zahlende Kunden umwandelt. Ein übersichtliches Onboarding, klare Anweisungen und ein reibungsloser Startprozess sind entscheidend, um die Aktivierungsrate zu maximieren.

Siehe auch die Definition von Active User. Die Monthly Active User sind eine belibte Kennzahl bei Investoren.

Retention (Binden)

Die langfristige Kundenbindung ist entscheidend für den nachhaltigen Erfolg eines digitalen Produktes. Die Retention Rate misst, wie gut ein Unternehmen Kunden über einen bestimmten Zeitraum behält. Um Kundenbindung zu fördern, ist exzellenter Kundenservice, regelmäßige Kommunikation und die Bereitstellung von Mehrwert entscheidend. Unternehmen sollten Feedback nutzen, um ihre Produkte und Dienstleistungen kontinuierlich zu verbessern und Kunden langfristig zu binden.

Referral (Empfehlen)

Zufriedene Kunden sind die besten Botschafter für ein Produkt. Die „Refer“-Metrik misst, wie viele Kunden bereit sind, die Software ihren Freunden und Kollegen weiterzuempfehlen. Mundpropaganda ist eine kraftvolle Marketingstrategie und Unternehmen sollten Anreize schaffen, um ihre Kunden zu motivieren, das Unternehmen weiterzuempfehlen. Ein positives Image und Kundenbewertungen können dazu beitragen, die Empfehlungsrate zu steigern.

Der Virale Koeffizienz: Für Apps, Software, Websites mit sozialen Netzwerk- oder Community-Funktionen stellt „viral gehen“ oder das Erreichen eines viralen Koeffizienten von mehr als 1,0 sozusagen den heiligen Gral der Trafficgewinnung dar. Was steckt dahinter? „Viral gehen“ bedeutet, dass die Kosten für die Neukundengewinnung im Wesentlichen auf 0 gesunken sind.

Revenue (Umsatz)

Das Wichtigste ist das Unwichtigste. Natürlich ist der Umsatz letztlich das was zählt. Doch der größte Fehler ist, von Anfang an nur auf den Umsatz zu schauen. Denn da in der Innovationsphase der Umsatz oder Umsatzzuwachs 0 sein muss, kann man an ihm keine Tendenzen ablesen. Er bewegt sich nicht und zeigt daher nicht an, ob unsere Maßnahmen, Verbesserungen Wirkung zeigen. Am Ende der Kette entscheidet aber natürlich der Umsatz, wie gut das neue Feature, das digitale Produkt monetarisiert ist. Erst jetzt wird es möglich und wichtig, die Umsatzentwicklung kontinuierlich zu überwachen.

Schlussfolgerung

Die AARRR Metriken oder „Pirate Metrics“ bieten eine einfachen Startpunkt für Produktteams und Startups, einzelne Innovationsprozesse zu steuern. Indem sie diese fünf Metriken analysieren und optimieren, können Teams ihr Budget gezielt investieren, ungewollte Features vermeiden. Ihre Erfolgswahrscheinlichkeit steigt immens. Letztendlich geht es darum, den Kundenlebenszyklus zu verstehen und sicherzustellen, dass jeder Schritt reibungslos und effektiv abläuft.

Wie wird man Milliardär? Anita Roddick – Mrs. Body Shop

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In der Welt der Unternehmensgeschichten gibt es wenige Persönlichkeiten, deren Erfolg so eng mit ihrer Vision und ihrem unerschütterlichen Einsatz für ihre Überzeugungen verknüpft ist wie bei Anita Roddick. Die Gründerin von The Body Shop hat nicht nur eine globale Marke geschaffen, sondern auch den Weg für ein nachhaltiges und sozial verantwortliches Geschäftsmodell geebnet. Doch der Weg zum Milliardär begann bescheiden, in einem kleinen Laden mit großen Ideen.

Das bescheidene Experiment: Ein Laden, ein Konzept

In den frühen 1970er Jahren eröffnete Anita Roddick in Brighton, England, einen kleinen Laden, der zu einem Wegbereiter für eine Revolution in der Kosmetikindustrie werden sollte. Was als einfacher, unprätentiöser Raum begann, wurde schnell zu einem Experiment, das den Grundstein für den Erfolg von The Body Shop legte. Heute würden wir es vielleicht als ein „Business Experiment“ bezeichnen, denn Anita Roddick war nicht nur auf der Suche nach Gewinn, sondern auch nach einer Möglichkeit, ihre Vision von nachhaltigen und ethischen Produkten zu verwirklichen.

Das Gespür für Innovation und die Bedeutung von Retention Rates

Anita Roddick besaß von Anfang an ein bemerkenswertes Gespür für Innovation. Ihr kleiner Laden war keine gewöhnliche Kosmetikboutique; es war ein Ort, an dem Produkte mit ethischen Prinzipien verkauft wurden. Von Anfang an konzentrierte sie sich darauf, Produkte anzubieten, die nicht nur hochwertig waren, sondern auch im Einklang mit Umwelt und Gesellschaft standen.

Was Anita Roddick jedoch von vielen anderen Geschäftsführern ihrer Zeit unterschied, war ihre frühzeitige Erkenntnis der Bedeutung der Retention Rate. In einer Zeit, in der Begriffe wie „Customer Retention“ und „Churn“ noch nicht allgegenwärtig waren, hatte Roddick bereits ein Verständnis dafür, dass es nicht nur darum geht, Produkte zu verkaufen, sondern auch darum, Kunden langfristig zu binden.

Vor der Skalierung: Das Verständnis für den Markt

Bevor sie The Body Shop auf globale Höhen führte, nahm sich Anita Roddick die Zeit, den Markt zu verstehen. Ihr kleiner Laden in Brighton war nicht nur ein Ort des Verkaufs, sondern auch ein Experiment, um herauszufinden, ob ihre Vision von nachhaltigen Produkten von den Verbrauchern angenommen wurde. Heute würde man dies als einen klugen Schritt im Bereich der „Startup-Beratung“ betrachten – die Validierung der Marktnachfrage, die Überprüfung der Retention Rate und die Gewinnung entscheidender Einblicke.

Die Visionärin wird zur Ikone

Nachdem Anita Roddick ihre ersten Schritte als Unternehmerin gesetzt und die Grundlagen für The Body Shop geschaffen hatte, konzentrieren wir uns nun auf die Phase, in der ihre Vision zur globalen Ikone wurde. In dieser Etappe geht es um Skalierung, Innovation und die fortwährende Beachtung der Retention Rate.

Skalierung mit Integrität: The Body Shop wird global

Anita Roddicks Geschäftsethik und ihre Vision von nachhaltigen Produkten erwiesen sich als kraftvoller Magnet für Kunden. Die Nachfrage nach ihren ethisch produzierten Beauty-Produkten stieg rasant, und anstatt Kompromisse einzugehen, entschied sich Roddick für eine Skalierung mit Integrität. Der Fokus lag nicht nur auf dem Ausbau des Geschäfts, sondern auch auf der Sicherstellung, dass die Grundprinzipien des Unternehmens erhalten blieben.

Dieser Schritt in Richtung Globalisierung war keine einfache Entscheidung, aber er spiegelte das Verständnis von Innovation wider. Innovation ist nicht nur auf Produkte beschränkt, sondern erstreckt sich auch auf Geschäftsmodelle und Unternehmenswerte. The Body Shop setzte Maßstäbe für nachhaltiges und ethisches Wirtschaften in einer Zeit, in der solche Konzepte noch nicht die Norm waren.

Innovation als Treibstoff: Der Weg zur Milliarde

Die Geschichte von Anita Roddick und The Body Shop ist auch eine Geschichte der Innovation. Während andere Unternehmen ihre Produkte möglicherweise nur in Bezug auf den Gewinn betrachteten, war Roddick stets auf der Suche nach neuen Wegen, die Welt der Schönheitsprodukte zu revolutionieren. Dieses Streben nach Innovation, sei es in der Produktformulierung, der Verpackung oder den Vertriebskanälen, katapultierte The Body Shop in den Mainstream.

Das Bewusstsein für Innovation bedeutete auch, dass Anita Roddick sich stets im Fluss des Marktes befand. Startup-Beratung würde heute die Notwendigkeit betonen, sich an die sich verändernden Marktbedingungen anzupassen, und Roddick tat genau das. Ihre Fähigkeit, Trends vorherzusehen und sich anzupassen, trug dazu bei, dass The Body Shop nicht nur relevant, sondern auch florierend blieb.

Retention Rate als Erfolgsindikator: Der Schlüssel zur Nachhaltigkeit

Während Innovation und Skalierung wichtig waren, vergaß Anita Roddick nie, dass der wahre Erfolg in der Bindung der Kunden lag. Ihre Kenntnis der Retention Rate war nicht nur eine Geschäftsstrategie, sondern ein ethisches Statement. The Body Shop war nicht nur eine Marke, sondern eine Gemeinschaft von Menschen, die gemeinsame Werte teilten. Diese starke Bindung zwischen Marke und Kunden trug dazu bei, dass The Body Shop nicht nur überlebte, sondern auch gedeihen konnte.

Innovation, Startup-Beratung und die ständige Überwachung der Retention Rate – diese Prinzipien führten Anita Roddick zu Milliarden.

Das Vermächtnis von Anita Roddick und zeitlose Lehren für Innovation und Erfolg

Die Reise von Anita Roddick und The Body Shop erreicht ihren Höhepunkt. Ihr Vermächtnis erstreckt sich weit über den Erfolg des Unternehmens hinaus und bietet zeitlose Lehren für Innovatoren, Entrepreneure und jeden, der nachhaltigen Erfolg sucht.

Anita Roddicks Engagement für Nachhaltigkeit und ethische Geschäftspraktiken war nicht nur ein Trend, sondern ein bleibendes Erbe. Während viele Unternehmen in den 1970er Jahren kaum über Umweltauswirkungen nachdachten, prägte Roddick eine Bewegung. Ihr Vermächtnis besteht darin, dass sie bewiesen hat, dass ein Unternehmen erfolgreich sein kann, ohne dabei ethische Grundsätze zu opfern. Dies ist heute relevanter denn je, da die Welt einen wachsenden Hunger nach nachhaltigen und ethischen Geschäftspraktiken zeigt.

Die Unerschrockenheit der Vision: Ein Aufruf zur Innovation

Anita Roddick war nicht nur eine Unternehmerin, sondern auch eine Visionärin. Ihr unerschütterlicher Glaube an die Macht der Innovation und die Fähigkeit, die Welt durch neue Ideen zu gestalten, ist eine Lehre für Generationen von Unternehmern. In einer Zeit, in der sich die Geschäftswelt rasch verändert, erinnert uns Roddick daran, dass die Fähigkeit zur Innovation nicht nur ein Vorteil, sondern eine Notwendigkeit ist.

Die Bedeutung der Retention Rate: Ein Schlüssel zum langfristigen Erfolg

Anita Roddicks Fokus auf die Retention Rate war ein Meilenstein, der weit über ihre Zeit hinausreicht. Heute, in einer Ära, in der Kundenbindung von zentraler Bedeutung ist, liefert Roddicks Ansatz einen zeitlosen Schlüssel zum langfristigen Erfolg. Ihr Verständnis dafür, dass Kunden nicht nur einmalige Käufer, sondern potenzielle Botschafter sind, ist eine Lektion, die Unternehmen in jedem Stadium ihres Wachstums berücksichtigen sollten.

Schlussgedanken: Ein Aufruf zur Inspiration und Tat

Anita Roddick und The Body Shop sind nicht nur Teil der Geschäftsgeschichte, sondern auch Inspirationsquelle für zukünftige Generationen von Innovatoren. Ihr Weg zur Milliardärin war mehr als nur eine unternehmerische Erfolgsgeschichte; es war eine Reise der Integrität, Innovation und nachhaltigen Vision.

Innovation bildet das Fundament von Anita Roddicks Erbe. Als wir uns von dieser faszinierenden Reise verabschieden, erinnern wir uns daran, dass hinter jedem erfolgreichen Unternehmen nicht nur Zahlen, sondern auch eine Geschichte voller Leidenschaft, Hingabe und Werte steht. Lasst uns weiterhin von Pionieren wie Anita Roddick lernen und uns von ihrer Entschlossenheit inspirieren, die Welt durch unternehmerische Visionen zu verändern.

Retention Rate: Ein Leitfaden zur Optimierung

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Wenn ein Produkt gut ist, wird die Produktion mit der Nachfrage kaum Schritt halten können: Denn es wird regelrecht aus den Regalen fliegen. Die Retention Rate spielt dabei eine – wenn nicht die entscheidende – Rolle für den Erfolg von Produktinnovationen. Sie sagt aus, in welchem Maße User wiederkommen. Und dies hat in erstaunlich vielen Dimensionen drastische Folgen für den Erfolg von Produkten, wie wir im Folgenden sehen werden.

Was ist die Retention Rate?

Die Retention Rate gibt an, wie viele User eines Zeitraums in dem Folgezeitraum erhalten bleiben. Das lässt sich klassisch für zahlenden Kunden berechnen – dann würde die Retention Rate ein Maß für die Kundentreue sein. Bei digitalen Produkten ist es aber wesentlicher, die Anzahl und den Schwund aktiver Kunden zu messen. Diese geben Aufschluss darüber, wie gut das Produkt ankommt – also einen.

Hat eine Software im November 1.000 aktive und im Dezember sind von eben diesen 1.000 noch 700 aktiv gewesen, so entspricht dies einer Retention Rate von 70%.

Wie angedeutet, ist es wichtig, im Folgezeitraum genau die User zu untersuchen, die im vorherigen Monat betrachtet wurden: Hatte die Software im November 1.000 aktive User und im Dezember 1.400 aktive User, so ist es möglich, dass im Dezember nur 200 (20% Retention Rate) von den 1.000 Novemberusern aktiv waren. Die übrigen 1.200 (= 1.400 – 200) neuen aktiven User aus einer Verkaufsförderung resultierten.

Soll heißen: Ein häufiger Fehler, den Menschen machen, besteht darin, beim Berechnen der Bindungsraten nicht dieselben Kunden zu überprüfen. Wenn Sie zum Beispiel im Januar mit 100 Kunden beginnen, bis Juni 30 dieser Kunden verlieren, aber in diesem Zeitraum 60 neue Kunden gewinnen, haben Sie tatsächlich keine Bindungsrate von 130%.

Im Gegenteil, die Bindungsrate sollte sich auf bestehende Kunden konzentrieren, und in Ihrem obigen Beispiel betrüge die Bindungsrate 70%. Um die Kundenbindungsrate zu berechnen, sollten Sie sich immer auf die Anzahl der Kunden konzentrieren, die sich in diesem Zeitraum ändern, wobei sowohl die Kundengewinnung als auch die Anzahl der alten Kunden berücksichtigt werden, die ihre Abonnements gekündigt haben.

Es müssen nicht Monate betrachtet werden. Genauso gut können Jahre oder Quartale als Zeitraum betrachtet werden. Auch eine kontinuierliche Variante ist nicht unüblich.

Was gibt die Retention Rate an?

Bei der Berechnung einer Retention Rate versucht ein Unternehmen, die allgemeine Treue seiner Kundenbasis zu verstehen. Bei SaaS-Produkten, die in der Regel monatlich abgerechnet werden, handelt es sich dabei um ein Maß dafür, ob Ihre Kunden Ihr Produkt während dieses Monats als ausreichend nützlich erachten, um es auch im nächsten Monat erneut zu nutzen bzw. gleich zu abonnieren.

Während sich die Kundenbindung direkt auf die Anzahl der Kunden konzentriert, die Sie über einen bestimmten Zeitraum halten können, gibt sie auch an, wie viele Kunden Ihren Produktwert hoch genug einschätzen, um weiterhin dafür zu bezahlen. Eine sehr niedrige Bindungsrate könnte darauf hinweisen, dass Ihre Kunden unzufrieden sind, was bedeutet, dass Sie versuchen sollten, Ihr Angebot zu verfeinern.

Welche Daten zur Bestimmung der Retention Rate?

In der SaaS-Situtation gibt es unzählige Wege, die Retention Rate zu erheben.

In den meisten Fällen wird es in der Anwendung ein Datenbank geben, in der die User gelistet sind. Bestehen bereits signifikante Umsätze und sollen diese optimiert werden, rechnen Sie einfach mit den Umsätzen als Referenz weite. Bestehen noch keine Umsätzen, kann die Retention Rate genau genommen noch nicht errechnet werden.

Doch mit Vormetriken geht es doch: Gibt es noch keine Umsätze kann Retention Rate über die aktiven User angenähert werden. Die Formel lautet dann aktive Nutzer am Anfang des Zeitraum geteilt durch User die von aktiv nach inaktiv gewechselt sind dividiert durch die Anzahl der User, die aktiv waren (natürlich multipliziert mit 100).

Wer diese Zahl steigern kann, sollte kauf mehr große Schwierigkeiten haben, das Produkt letztlich auch zu monetarisieren – denn das Interesse an den Fähigkeiten Ihres Produkts, ist offensichtlich groß genug.

Wie verbessert man die Retention Rate sukzessive?

A/B-Splittesting ist das Zauberwort. Nun sind kleine Schritte notwendig. Ganz allgemeine hat jeden Maßnahme der Qualitätsverbesserung das Potential, die Retention Rate zu erhöhen. Je besser der

Es gibt auch eine Klasse von Maßnahmen, die den Nutzer besonders zum Wiederkommen animieren können.

Es ist wichtig zu verstehen, dass unbekannt ist, wie die Nutzer einer speziellen Anwendung reagieren werden. Ob mit mehr wiederkehrenden Nutzern, ohne Reaktion bleiben oder gar weniger oft wieder kommen. Deshalb ist es wichtig, dies experimentell zu verifizieren. Am besten mit einer Teilgruppe der Nutzerschaft (sogenannte „Canary Releases“).

Neue Features können einer kleinen Gruppe von Nutzer freigeschaltet werden und in diesem Zeitraum wird dann gemessen, wie sich die Retention Rate bei ihnen verändert. Ist die Änderung positiv, werden weitere Maßnahmen in diese Richtung vorgenommen. Ist sie unverändert, werden weitere verwandte Maßnahmen getestet, die Richtung allerdings verworfen, falls sich kein Effekt einstellt. Negative Ergebnisse führen natürlich zum Zurückrollen des Features.

Warum die Retention Rate wichtig ist

Die Retention Rate ist in jedem Unternehmen entscheidend. Schließlich gibt es eine begrenzte Anzahl von Menschen, die Ihr Produkt ausprobieren könnten. Das bedeutet, dass Sie sich bemühen sollten, so viele dieser Kunden wie möglich zu behalten, wenn Sie erfolgreich sein möchten. Eine niedrige Bindungsrate bedeutet, dass Sie immer auf der Suche nach neuen Kunden sein werden, was einen höheren Marketingetat und mehr Geld für die Gewinnung neuer Leads impliziert.

Die Kundengewinnung kostet 5-mal mehr, als die Kundenbindung, wobei letztere den Fokus erfolgreicherer Unternehmen ausmacht. Daneben kann eine Steigerung der Kundenbindung um 5% zu einem Gewinnzuwachs von 25-95% führen, was die Bedeutung dieser Kennzahl für den Gewinn Ihres Unternehmens unterstreicht.

Ganz einfach ausgedrückt wird ein Unternehmen, das regelmäßig an der Kundengewinnung arbeitet, dabei auch eine hohe Kundenzufriedenheit aufrechterhält und diese Kunden bindet, mehr Gewinn, eine hohe Kundenbindung und eine höhere Erfolgswahrscheinlichkeit sehen.

Erwartbare Zahlen für die Retention Rate

Die erwarteten Retention Rates können je nach Branche und Produkt variieren. In vielen Branchen gelten 20-40% als solide, während 50% und mehr exzellent sind. Ich habe Raten von 65% gesehen. Es ist wichtig zu beachten, dass eine Anwendung nicht alle Nutzer langfristig binden kann. Realistische Erwartungen basierend auf dem Produkt und der Zielgruppe sollten festgelegt werden.

Die Berechnung der Retention Rate

Die Retention Rate an sich zu berechnen, ist nicht das eigentlich Problem. Die Formel ist einfach und nachvollziehbar.

Eine Formel lautet: (Nutzer Ende der Periode – Verlorene Nutzer) / Nutzer Anfang der Periode * 100%.

Hier wird, wie man sieht, die Retention Rate über die verlorenen Nutzer berechnet.

Man könnte auch gleich einfach die Nutzer betrachten, die noch da sind. Im digitalen Kontext bedeutet das, dass in den Daten analysiert wird, welche User am Anfang der Periode als aktive bezeichnet werden konnten. Am Ende der Periode wird geschaut, für wie viele dieser Benutzer noch immer gilt, dass sie aktiv sind. Das ist im Grunde „Nutzer Ende der Periode – Verlorene Nutzer„.

Beispiel: Habe sie in 1. Quartal 10.000 aktive Nutzer und sind im 2. Quartal von genau diesen Usern noch 9.000 aktiv, so ergibt sich (10.0000 – 1.000) / 10.000 * 100% = 9.000/10.000 * 100% = 0,9 * 100% = 90%.

Welche Höhe der Retention Rate ist erwartbar?

Die Retention Rate kann recht hoch ausfallen. Je nach Branche teilweise über 90%.

Welche Arten von Retention Rates sind für SaaS relevant?

Obwohl Kundenbindung und MRR-Bindung (Monthly Recurring Revenue) häufig in einen Topf geworfen werden, handelt es sich tatsächlich um zwei verschiedene Formen der Bindungsberechnungen, jeweils mit unterschiedlichen Kriterien und Verwendungen. Um Ihnen dabei zu helfen, die Unterschiede zu verstehen, haben wir die einfachen Definitionen für jede aufgeführt.

Es ist ratsam, beide der folgenden Berechnungen durchzuführen, von denen jede Ihrem Unternehmen leicht unterschiedliche Informationen liefert:

  • Kundenbindungsraten
  • MRR-Bindungsraten

Lassen Sie uns diese genauer betrachten.

Definition: Customer Retention

In SaaS-Applikationen sind Kunden- und Benutzerbindungsraten dasselbe. Im Falle eines Startups stimmt das nicht ganz. Da ein Startup in der Anfangsphase froh sein kann, wenn es aktive Nutzer bekommt, müssen die noch nicht unbedingt zahlende Kunden sein. Daher ist es als Startup unbedingt ratsam, auch die Retention Rate einfacher aktiver User zu messen.

Im Normalfall jedoch, zahlen Nutzer für die Nutzung in Form eines Abonnements. Oder es gibt einen durchschnittlichen Warenkorb an, den ein User üblicherweise Sie sind also Kunden, was diese beiden Begriffe austauschbar macht. Das ist die Kennzahl, die die Anzahl der Kunden offenbart, die über einen bestimmten Zeitraum hinweg weiterhin bezahlen.

Wenn Menschen im Allgemeinen über Bindungsraten sprechen, ist dies höchstwahrscheinlich das, worauf sie sich direkt beziehen werden.

Definition: MRR-Bindungsrate

Die MRR-Bindungsrate (MRR = Monthly Recurring Revenue) bezieht sich direkt auf den Umsatz, den Ihr Unternehmen jeden Monat generiert. Zusammen mit der Anzahl der Kunden zeight dies, welchen Einfluss Kunden, die Ihr Unternehmen verlassen, auf Ihr Geschäft haben. Wenn bestimmte Kunden mehr zahlen oder einen höheren Dienstleistungsgrad haben, haben sie einen größeren Einfluss auf Ihren Umsatz.

Diese Berechnung ermittelt, wie viel Umsatz Sie jeden Monat behalten, unter Berücksichtigung der Kunden, die Sie verlieren, und des Werts, den jeder repräsentiert.

Taktik: Weggang erschweren

Ob diese Taktik auch für eine langfristige Strategie taugt, ist fraglich. Aber grundsätzlich kann man den Usern durch einen bestimmten Vertrag mit einer teuren „Ausstiegsklausel“ an das Produkt binden. Auch komplizierte Exporte bzw. eine nicht so einfache Datenübernahme zum Konkurrenzdienst können so eine Hürde sein. Je schwieriger es ist, Ihr Produkt zu verlassen, desto unwahrscheinlicher ist es, dass Nutzer während der Vertragslaufzeit zu anderen Anbietern wechseln.

Ein durchdachter Kundenanreiz, den Vertrag zu verlängern, kann es auch für Kunden erschweren, zu gehen, sobald er abgelaufen ist.

Ich halte es grundsätzlich allgemein für nachhaltiger, dem Kunden auch beim Verlassen eine gute Nutzungserfahrung zu geben. Doch es kommt auf den Einzelfall an, ob gehende Kunden einen Benutzerfreundlichen Weggang honoriert und z.B. wiederkommt, weil es realisiert, dass Konkurrenzprodukte wesentlich schlechter sind. Hier sind gute Business Experiments gefragt.

(In eigener Sache: Wir helfen Ihnen gerne in der SaaS-Strategieberatung. Unsere Experten richten Ihnen Monitoring der Retention Rate und andere KPIs ein, erstellen A/B-Splittests und arbeiten allgemeine Business Experiments für Ihr Geschäftsmodell aus. Kontaktieren Sie uns.)

Software Architektur: Entstehen die Besten wirklich im Team?

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Die Gestaltung einer robusten und nachhaltigen Softwarearchitektur ist von entscheidender Bedeutung, um sicherzustellen, dass Softwareprojekte erfolgreich sind und sich mit der Zeit weiterentwickeln können. In der Vergangenheit wurden Softwarearchitekturen oft als „Top-Down“ -Ansätze entworfen, bei denen ein einzelner Architekt oder eine kleine Gruppe von Architekten die gesamte Architektur vorgibt. In den letzten Jahren hat sich jedoch ein Paradigmenwechsel vollzogen, bei dem Softwarearchitekturen zunehmend im Team entwickelt werden, wobei Bottom-Up-Ansätze eine immer wichtigere Rolle spielen. In diesem Artikel werden wir untersuchen, wie die besten Softwarearchitekturen im Team entstehen und nicht mehr ausschließlich top-down entworfen werden.

Die Evolution der Softwarearchitektur

Die Entwicklung von Softwarearchitekturen hat eine lange Geschichte, und viele Pioniere haben wertvolle Beiträge dazu geleistet. Unter ihnen finden sich Namen wie Martin Fowler, Kent Beck und Robert C. Martin. Diese Visionäre haben die Art und Weise, wie Software entwickelt wird, nachhaltig beeinflusst. Sie haben erkannt, dass die Zusammenarbeit im Team und der bottom-up-Ansatz entscheidend sind, um robuste und flexible Architekturen zu schaffen.

Martin Fowler und die Bedeutung von Patterns

Martin Fowler ist eine prominente Figur in der Softwareentwicklung und ein Verfechter von „Software Patterns“. Er hat gezeigt, wie wiederkehrende Probleme in der Softwareentwicklung durch Muster (Patterns) gelöst werden können. Diese Muster dienen als Bausteine, die in der Softwarearchitektur wiederverwendet werden können. Die Identifizierung und Verwendung solcher Muster erfordert die Zusammenarbeit im Team, da unterschiedliche Entwickler unterschiedliche Perspektiven auf die besten Lösungen für ein gegebenes Problem haben. Sein Software Architecture Guide sei an dieser Stelle empfohlen.

Kent Beck und Extreme Programming (XP)

Kent Beck ist der Schöpfer von Extreme Programming (XP), einer agilen Methodik, die auf Prinzipien wie kontinuierlichem Feedback, Kundenorientierung und Teamarbeit basiert. XP fördert die enge Zusammenarbeit zwischen Entwicklern und Kunden, wodurch die Softwarearchitektur ständig angepasst und verbessert werden kann. Dieser bottom-up-Ansatz ermöglicht es, die Architektur kontinuierlich an die sich ändernden Anforderungen anzupassen.

Robert C. Martin und Clean Architecture

Robert C. Martin ist für seine Arbeit an Clean Architecture bekannt. Er betont die Trennung von Geschäftslogik und Infrastruktur, was die Softwarearchitektur flexibler und testbarer macht. Clean Architecture fördert auch die Unabhängigkeit von externen Frameworks, wodurch die Softwarearchitektur weniger anfällig für Änderungen in der technologischen Landschaft wird. Diese Prinzipien sind in einem Team am effektivsten umzusetzen, wenn Entwickler und Architekten ihre Ideen und Vorschläge einbringen können.

Der Bottom-Up-Ansatz in der Softwarearchitektur

Um die besten Softwarearchitekturen im Team zu entwickeln, ist ein Bottom-Up-Ansatz von zentraler Bedeutung. Dieser Ansatz setzt auf die kollektive Intelligenz (Vorsicht: Es gibt auch kollektive Dummheit) und die Vielfalt der Ideen im Team, um die Architektur schrittweise aufzubauen und kontinuierlich zu verbessern. Hier sind einige Schlüsselaspekte dieses Ansatzes:

  1. Kommunikation und Zusammenarbeit: Eine offene Kommunikation und enge Zusammenarbeit sind unerlässlich, um Ideen und Vorschläge zu sammeln. Teammitglieder sollten in Diskussionen und Entscheidungen zur Architektur einbezogen werden.
  2. Kontinuierliches Feedback: Regelmäßiges Feedback aus dem Team und von den Stakeholdern ist entscheidend, um die Architektur anzupassen und zu verbessern.
  3. Inkrementelle Entwicklung: Statt eine komplette Architektur im Voraus zu entwerfen, sollte die Architektur schrittweise entwickelt werden. Dies ermöglicht es, auf Veränderungen und Anforderungen flexibel zu reagieren.
  4. Testen und Validieren: Eine wichtige Rolle im Bottom-Up-Ansatz spielt das Testen und Validieren der Architekturideen. Dies stellt sicher, dass die Architektur robust und stabil ist.
  5. Refaktorisierung: Die kontinuierliche Verbesserung der Architektur durch Refaktorisierung ist ein Schlüsselelement. Durch das Refaktorisieren werden strukturelle Verbesserungen vorgenommen, ohne das Verhalten der Software zu ändern.

Fazit

Die besten Softwarearchitekturen entstehen heute oft im Team und basieren auf Bottom-Up-Ansätzen. Dieser Paradigmenwechsel in der Softwareentwicklung ermöglicht es, die kollektive Intelligenz und Erfahrung der Teammitglieder zu nutzen, um robuste und nachhaltige Architekturen zu schaffen. Martin Fowler, Kent Beck und Robert C. Martin haben mit ihren Ideen und Ansätzen maßgeblich dazu beigetragen, diesen Wandel zu fördern. Durch die enge Zusammenarbeit im Team, kontinuierliches Feedback und die Anwendung bewährter Prinzipien können Softwarearchitekturen geschaffen werden, die den Test der Zeit bestehen und sich den sich ändernden Anforderungen anpassen können.

Remote Arbeit: Motivierte Teams zuhause

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Remote Arbeit ist trotz der Erfahrungen der Pandemie weiterhin kontrovers. Es ist möglich, professionelle und hochmotivierte Teams aufzubauen, die vollständig remote arbeiten. Was sind die aktuellen wissenschaftlichen Beiträge dazu?

Sind Teams in Remote Arbeit wirtschaftlich sinnvoll?

Es gibt gute Gründe ins Büro zu gehen. Jedenfalls für einige Teams. Es gibt aber auch gute Gründe für einige, reine Remote Teams zu sein. Die Frage ist nicht, ob die Zukunft der Arbeit entweder in der Remote Arbeit liegt oder vorort. Es geht um die Frage, ob reine Remote Teams von der Performance her mit Offlineteams mithalten können. Ist Homeoffice ein Benefit wie das Jobrad oder eine BahnCard es ist? Ein Herz für Stubenhocker sozusagen? Oder kann man Teams aufbauen, die am Ende produktiver sind, als sie es wären, wenn sie in Präsenz arbeiten müssten. Und sind sie vielleicht dazu weniger oft krank, motivierter, effizienter und allgemein zufriedener? Wie gesagt: Nicht alle Teams und Menschen, aber einige.

Man kann in Remote Arbeit eine Gemeinschaft schaffen

Eine besonders kontroverse Frage ist wohl, in wie weit sich aus der Ferne, in einem Team, das sich physisch nie oder fast nie sieht, eine Verbindung herstellen lässt. Das bedeutet nicht, dass Freundschaften, Kollegialität, Loyalität sich nicht in ausreichendem Maß über die Ferne aufbauen ließe.

Es gibt einige Anzeichen, warum das stimmen könnte und die die Hoffnung auf großartige Remote Teams aufrechterhält und sogar nährt.

Ich sehe Omas und Opas die ihre Enkelkinder die meiste Zeit über die Ferne begleiten. Ich sehe dort starke Bindungen trotz Distanz und Virtualität. Freundschaften, die über Jahre über eine weite Strecke halten, kenne ich aus eigener Erfahrung. Mehrfach.

Viele introvertierte Menschen scheuen sich geradezu vor physischen Teamereignissem im Reallife. Ist es ein Verbrechen, sich hinter einem Computerbildschirm sicherer und wohler zu fühlen? Sicherlich jene sogar besser, wenn man sie nicht umerzieht.

Gamer machen es seit Jahrzehnten vor. Noch als ich vor Jahrzehnten zur Schule ging gab es die ersten Kameraden, die sich zu sogenannten Klans und Gilden zusammengeschlossen haben – teilweise Menschen die sich nie physisch begegnet sind, sich aber dennoch regelmäßig im virtuellen Raum getroffen haben um ein gemeinsames Ziel zu erreichen. Interessant ist, dass heute im Trend ist, Gilden, Chapter und Task Forces in der allgemeinen Arbeitswelt einzuführen.

Ich habe Exsoldaten in Wohnheimen kennenlernen dürfen, die nicht im Verdacht standen, den echten Kontakt mit Menschen zu scheuen. Dennoch verzog er sich mit kindlicher Freude teilweise samstagabends mit einem Sixpack und einem Headset vor den Rechner um der Spielfreude ausgiebig zu nachzugeben.

Das sind alles noch keine wissenschaftlichen Belege, aber doch gute Anhaltspunkte, dass sich eine starke Bindung aufbauen lässt. Es kommt dabei sehr auf die Teamstruktur an. Habe ich viele Mitarbeiter, die ständig auf die Rampe müssen? Aber sein wir doch mal ehrlich: In welchen Bereichen ist das heute noch so? Vielleicht in Salesteams. Die meisten sind doch eher kopflastig – gerade in Innovationsteams.

Remote Team Building

Remote Team Building funktioniert hervorragend. Es hat schon etwas mit einer gewissen Gamification zu tun und darf nicht konstruiert sein (letzteres gilt genauso für Teams die zu 0% remote arbeiten).

Auch ein Remote Team muss erst ein Team werden. Ein Team verfolgt ein gemeinsames Ziel. Die Mitglieder müssen die gemeinsame Vision verstehen, ihre Wichtigkeit, ihren Zweck. Sie müssen verstehen, dass sie keine Einzelkämpfer sind und jedes Teammitglied eine wichtige Aufgabe erfüllt. Ein Team muss in gewisserweise eine Bruderschaft werden. Man muss zusammen durch etwas gehen.

Dabei reden wir gerade nicht über gemeinsame digitale Bowlingabende, Pokerrunden oder tatsächlich irgendwelche gemeinsam gespielten hardcore Games. Das kann man natürlich zusätzlich machen, sofern es den Geschmack des Teams trifft. Soetwas ist nicht jedemanns Sache und kommt teilweise sogar eher als lästige Pflicht daher.

Viel wichtiger: Ist Remote Team Building zu konstruiert, wirken solche Teamevents künstlich. Diese Wirkung wiederum verstärkt den Eindruck, dass das Team es nötig hat, ein künstliches Szenario aufzubauen. Das sät Zweifel daran, ob die eigentliche gemeinsame Aufgabe wirklich wichtig genug ist, um sinnvoll zu sein. Eine Herausforderung bei der man aufeinander angewiesen ist, um sie zu meistern. Gemeinsam an Dokumenten arbeiten, gemeinsame Brainstormings oder auch eine Runde Planning Poker ist organisch.

Und genau dabei geht es beim Teambuilding nicht nur im Remote Team: Die Abhängigkeit der Teammitglieder untereinander und das gegenseitige Vertrauen aufzubauen.

Hybrides Arbeiten

Hybride Meetings sind nur okay, wenn die technische Ausrüstung buchstäblich hervorragend ist. Große Bildschirme und exzellente Soundqualität sind notwendig, um die Mitarbeiter gleichwertig zuschalten zu können. Trotz bestem Equipment kommt es dazu, dass die Remotekollegen nicht dieselbe Präsenz haben, wie die Kollegen Vorort. Sie können leicht abgeschnitten und ignoriert werden. Teams mit Remotekollegen sollten die Meetings entweder gemeinsam vollständig online oder konsequent offline durchführen, wann immer es möglich ist. Es ist immer mal notwendig, dass jemand nicht persönlich dabei sein kann. Dann sollte man sich überlegen, ob der Kollege nicht evtl. komplett aussetzt. Ausnahme kann man ihn natürlich virtuell dazu holen. Eventuell auch nur als Telefonjoker.

Das heißt alles nicht, dass es nicht förderlich wäre, sich ab und an im Office zu treffen. Eine gemeinsame Retro, einen Hackathon, ein Brainstorming an der Pinnwand oder so etwas kann helfen, wenn die eigenen vier Wände zu eng werden. Auch ein gemeinsames Abendessen ist manchmal Gold wert – aber das gilt ohnehin für alle Teams. Doch vorsicht: Ist das Team sehr verteilt, kann es zu ungesunden Grüppchenbildungen und in der Folge zu Lagerkämpfen im Team kommen. Teammitglieder fühlen sich ausgeschlossen. Das ist das Schlimmste, was dem Teamgefüge aus meiner Sicht passieren kann.

Wissenschaftliche Sachlage zur Remote Arbeit

Laut Fachhochschulprofessor Prof. Dr. Carsten C. Schermuly gibt es kaum Daten. Viele Arbeiten und Studien sind noch aus der Vorcoronazeit. Die Studien zeigen nur Ergebnisse, die auf vergangenen, damit zumindest improvisierten, Remotepraktiken aufbauen. Sprich Organisationen machen genau die oben beschriebenen Fehler bei der Remote Arbeit und die Studien messen darauf die Motivation und Produktivität der Teams. Natürlich sind die Ergebnisse dann mies.

Ein Setting für eine Studie wäre es, drei statt nur zwei Gruppen zu vergleichen. Nicht nur reine Offlineteams mit Situationen, in denen einige Teammitglieder eben von Zuhause aus arbeiten. Es müssen wirklich Remote Teams im Sinne der obigen Beschreibung ebenfalls untersucht werden. Also Kontrollgruppe: Offlineteams und dann die Varianten „Offlineteam mit Homeofficeregelung“ und „Vollständiges Remote Team“. Erst dadurch kann nach Ceteris Paribus ein Kausalzusammenhang zwischen der Hypothese, dass Remote Teams mindestens so wirtschaftlich sind wie klassische Teams.

Leider habe ich und Schermutly laut seinem Post bei Linkedin noch keine derartige Studienlage gefunden.

Klar ist für Schermutly, dass Homeoffice alleine nicht bereits NewWork bedeutet (das soll der vorliegende Artikel ebenfalls in keiner Weise suggerieren). Das erklärt er unter anderem in einem Gespräch mit Stefan Scheller.

Schermutlys Beschreibung, dass Remote Arbeit kein Fortschritt im Sinne von NewWork sei, da es sie schon im Mittelalter gab, halte ich für schwierig. Man bekommt den Eindruck, NewWork brauche das Office. Dagegen spricht schon die reine Definition: Wenn NewWork zu mehr Selbstbestimmung der Mitarbeiter führen soll, ist kann es weder einen Zwang für Homeoffice noch für das Office geben. Der Mitarbeiter muss selbstbestimmt entscheiden können, ob er eher in einem Remote Team arbeiten möchte, oder es vorzieht, mit den Kollegen im Office.

Ich werde die Entwicklung der empirischen Fakten aus der Wissenschaft im Auge behalten und berichten, sobald sich Studien ergeben, die analysieren, wie echte Remote Teams im Vergleich abschneiden.

Konklusion zum Thema Remote Arbeit

Ein reines Remote Team konnte ich selbst bereits erfolgreich aufbauen. Will man in harten Metriken ausdrücken, was Erfolg bedeutet, so sind es wohl Werte wie Zusammenhalt, Befinden, Motivation, Krankheitszahlen, Produktivität, Zuverlässigkeit. In dem Remote Team um unser agiles Planungtool sind all diese Werte top. Die sogenannte „Lead Time for Changes“ ist in diesem Team zum Beispiel sogar weit überdurchschnittlich.

Ich sehe keinen Grund, dies nicht reproduzieren zu können. Auch wenn sich nicht jedes Team durch Change Management in ein reines Remote Team überführen lässt. Das muss es aber auch nicht.

Actionable Metrics: Der Schlüssel zum Erfolg von Innovationsprojekten und Startups

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In der heutigen Geschäftswelt ist die Verfolgung von Leistungskennzahlen (Metrics) von entscheidender Bedeutung, um den Erfolg von Projekten und Unternehmen zu messen und zu steuern. Innerhalb dieses breiten Spektrums von Metriken ist ein Begriff von besonderer Relevanz: „Actionable Metrics“ (handlungsfähige Metriken). In diesem Artikel werden wir erläutern, wie sich Actionable Metrics von anderen Metrikarten abgrenzen, ihre wissenschaftliche und empirische Herkunft untersuchen und warum sie insbesondere für Innovationsprojekte und Startups von großer Bedeutung sind.

Die Bedeutung von Metrics in der Geschäftswelt

Metriken sind quantitative Maßeinheiten, die verwendet werden, um die Leistung eines Unternehmens oder Projekts zu bewerten. Sie spielen eine entscheidende Rolle bei der Unterstützung von Geschäftsentscheidungen, der Identifizierung von Trends, der Evaluierung von Fortschritt und Erfolg sowie bei der Verbesserung von Geschäftsprozessen. Die Auswahl der richtigen Metriken ist von entscheidender Bedeutung, um sicherzustellen, dass die Ressourcen eines Unternehmens effizient eingesetzt werden und umfassende Einblicke in die Performance bieten.

Was sind Actionable Metrics?

Actionable Metrics, zu Deutsch handlungsfähige Metriken, sind eine spezielle Art von Metriken, die sich von anderen Metrikarten, wie Vanity Metrics (Eitelkeitsmetriken) oder Lagging Metrics (nachlaufende Metriken), abgrenzen. Der entscheidende Unterschied liegt darin, dass Actionable Metrics konkrete Handlungen oder Maßnahmen ableiten lassen. Anders ausgedrückt, sie sind in der Lage, Veränderungen und Verbesserungen in den Geschäftsprozessen oder Produkten unmittelbar zu beeinflussen.

Abgrenzung von Vanity Metrics

Vanity Metrics sind Metriken, die zwar eindrucksvoll aussehen und oft verwendet werden, um den Erfolg zu präsentieren, jedoch wenig Einblick in die tatsächliche Leistung eines Unternehmens bieten. Zum Beispiel kann die Anzahl der Facebook-Likes oder Twitter-Follower als Vanity Metric betrachtet werden. Sie mögen auf den ersten Blick beeindruckend wirken, aber sie sagen wenig über die tatsächliche Kundenzufriedenheit oder den Umsatz aus.

Im Gegensatz dazu konzentrieren sich Actionable Metrics auf die tatsächlichen Handlungen und Verhaltensweisen der Kunden oder Nutzer. Sie sind tiefergehend und geben Einblicke in das, was wirklich zählt.

Abgrenzung von Lagging Metrics

Lagging Metrics sind rückblickende Metriken, die die Vergangenheit widerspiegeln und oft zu spät kommen, um unmittelbar auf Veränderungen zu reagieren. Ein klassisches Beispiel ist der Jahresumsatz, der am Ende eines Geschäftsjahres gemessen wird. Während diese Metriken wichtig sind, um langfristige Trends zu erkennen, sind sie nicht hilfreich, um kurzfristige Anpassungen vorzunehmen.

Actionable Metrics hingegen sind in Echtzeit verfügbar und ermöglichen es Unternehmen und Startups, schnelle Entscheidungen zu treffen und ihre Strategien agil anzupassen.

Die wissenschaftliche und empirische Herkunft von Actionable Metrics

Die Idee hinter diesen Metriken basiert auf wissenschaftlichen Prinzipien und empirischen Erkenntnissen im Bereich der Datenanalyse und des Managements. Die Wurzeln lassen sich in der Lean Startup-Methode von Eric Ries finden (Siehe auch Continuous Innovation). Diese Methodik legt einen starken Fokus auf das Sammeln von Daten, um die Hypothesen und Annahmen eines Startups zu validieren oder zu widerlegen.

Die Lean Startup-Methode lehrt, dass es wichtig ist, nicht nur auf Metriken zu achten, sondern auf solche, die direkte Handlungsimpulse bieten. Wenn eine Metrik nicht dazu führt, dass Sie Maßnahmen ergreifen, um Ihr Produkt oder Ihre Geschäftsstrategie zu verbessern, ist sie wahrscheinlich nicht handlungsfähig.

Warum sind Actionable Metrics wichtig für Innovationsprojekte und Startups?

Innovationsprojekte und Startups zeichnen sich oft durch Unsicherheit und rasche Veränderungen aus. In diesem Kontext sind Actionable Metrics von entscheidender Bedeutung aus mehreren Gründen:

1. Agile Entscheidungsfindung

Startups müssen schnell auf Kundenfeedback und Markttrends reagieren. Actionable Metrics ermöglichen es ihnen, agile Entscheidungen zu treffen und ihre Produkte oder Dienstleistungen kontinuierlich zu verbessern.

2. Ressourcenoptimierung

Innovationsprojekte sind oft ressourcenintensiv. Durch die Fokussierung auf handlungsfähige Metriken können Ressourcen effizienter eingesetzt werden, da sie gezielt auf Bereiche gelenkt werden können, die Verbesserungen benötigen.

3. Validierung von Hypothesen

Startups arbeiten mit vielen Annahmen und Hypothesen. Actionable Metrics ermöglichen es ihnen, diese Hypothesen zu überprüfen und zu validieren, bevor sie größere Ressourcen investieren.

4. Kundenorientierung

Actionable Metrics helfen Startups, sich stärker auf die Bedürfnisse und das Verhalten ihrer Kunden zu konzentrieren. Durch die Analyse von Kundenaktionen können sie ihre Produkte besser anpassen und Kundenbindung aufbauen.

Insgesamt sind Actionable Metrics ein unverzichtbares Werkzeug für Innovationsprojekte und Startups, um erfolgreich in einer sich ständig verändernden Geschäftswelt zu navigieren.

Fazit

Actionable Metrics sind mehr als nur Zahlen auf einem Bildschirm. Sie sind ein Schlüssel zur erfolgreichen Steuerung von Innovationsprojekten und Startups. Ihre wissenschaftliche und empirische Herkunft, insbesondere in der Lean Startup-Methode, zeigt ihre Relevanz und Effektivität. Durch die gezielte Verwendung von handlungsfähigen Metriken können Unternehmen schneller auf Veränderungen reagieren, Ressourcen optimieren und ihren Fokus auf Kundenorientierung legen. In einer Zeit, in der Innovation und Agilität entscheidend sind, sind Actionable Metrics ein unverzichtbares Instrument für den Erfolg.