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Hypothesen zu überprüfen schont die Nerven und das Budget

Will man ein IT-Vorhaben erfolgreich umsetzen, muss man seine Hypothesen überprüfen - sprich feststellen, ob mit der angedachten Lösung tatsächlich das gewünschte Ziel erreicht wird. Ansonsten läuft man Gefahr, unnötig seine Nerven und vor allem das Budget zu strapazieren.

 

von Daniel Keller

Es kann unterschiedliche Gründe haben, warum Unternehmen in ihre IT-Lösungen investieren. Klar ist jedoch, dass damit ein Mehrwert geschaffen werden soll – sei es beispielsweise für effizientere Arbeitsabläufe zu sorgen und Ressourcen bei den Mitarbeiter*innen zu sparen oder den Endkund*innen das Leben, sprich das Einkaufen eines Produkts oder das Beziehen einer Dienstleistung, angenehmer zu gestalten.

Wir können als Beispiel eine App für Online-Shopping nehmen. Wer denkt, dass die Erstellung einer App einfach automatisch zum Ergebnis führt, dass nun einfacher und damit mehr eingekauft wird, liegt falsch. Über Erfolg und Misserfolg entscheidet am Ende, ob die App von den Nutzer*innen akzeptiert und verstanden wird und die entwickelten Features auch verwendet werden. Ist die App zu kompliziert oder gibt es andere Hürden, wird sich auch der Erfolg nicht einstellen – und die kaum ausgerollte Lösung muss überarbeitet werden, was Auswirkungen auf die Code- und Datenqualität aber auch das Budget hat. Die folgenden Hacks klären auf, wie man dies möglichst vermeidet und Akzeptanz für eine Lösung schafft.

Noob Hack

So gut die Idee oder Hypothese für eine neue technische Lösung auch klingen mag – wenn ihre Auswirkungen hoch und unser Wissen darüber tief sind, muss sie überprüft werden. Damit ist in diesem Kontext nicht gemeint, zu testen, ob die Lösung technisch funktioniert, sondern ob damit tatsächlich die Bedürfnisse der Nutzer*innen erfüllt werden. Am Beispiel der Online-Shopping-App würde dies bedeuten, ob die Kund*innen mit dieser effektiv in der Lage sind, gewünschte Produkte einfacher und schneller zu finden und zu erwerben als bisher.

Diese Überprüfung sollte bereits geschehen, bevor die erste Zeile des Codes geschrieben wird. Es lohnt sich also, gleich zu Beginn des Vorhabens einige Stunden darin zu investieren, sich direkt mit den Endnutzer*innen auseinanderzusetzen. Auch wenn man überzeugt ist, die Bedürfnisse der Nutzer*innen zu kennen, zeigt die Erfahrung, dass deren Einbezug viele neue Erkenntnisse ans Licht bringt. Denn oftmals verhalten sich Nutzer*innen anders als man denkt und legen ihren Fokus auf ganz andere Punkte.

Dies gelingt am besten mit konkreten Visualisierungen der Situation und/oder Lösung. Denn Abstraktion führt oft zu Missverständnissen oder die Probleme einer Lösung bleiben verborgen.

Meist reicht dies schon, um überraschende Erkenntnisse zu gewinnen und allfällige Probleme bereits in der Anfangsphase des Vorhabens zu erkennen. Durch dieses Vorgehen können anschliessend noch mit geringem Aufwand Anpassungen vorgenommen werden, welche die Lösung weiter verbessern.

Pro Hack

Um den oben beschriebenen Prozess strukturiert durchzuführen, geht man am besten nach einer vereinfachten User Story in drei Schritten vor:

  1. Benutzer verstehen
  2. Lösungsidee entwickeln
  3. Lösung verifizieren


Nehmen wir das Beispiel, dass unsere Online-Shopping-App verbessert werden soll. Dann sieht das konkrete Vorgehen folgendermassen aus:

  1. Contextual Inquiry durchführen: Die Nutzer*innen werden dabei beobachtet, wie sie beim Online-Shopping vorgehen und mit gezielten Fragen deren Abläufe und Bedürfnisse erforscht.

  2. Ein Ideation Workshop durchführen: Es werden Lösungsideen mit geeigneten Methoden generiert (Divergenz), Feedback gegeben und in mehreren Iterationen verbessert. Am Ende entscheidet sich das Team für einen oder mehrere Lösungsansätze (Hypothesen), die nun verifiziert werden müssen.

  3. Prototyp erstellen & verifizieren: Um die Lösung zu verifizieren, sollte für den Lösungsentscheid ein nicht technischer Prototyp erstellt werden. Diesen setzt man im Idealfall dort ein, wo der Impact auf die Nutzer*innen hoch ist, um möglichst viele Erkenntnisse zu gewinnen. Geeignete Software zum Erstellen solcher Prototypen sind unter anderen Figma und Axure. Anhand des Prototyps kann getestet werden, ob das Konzept aus Sicht der Nutzer*innen verständlich und zielführend ist.

    Natürlich wird dieses Beispiel nicht jeder Situation gerecht. Die Methoden müssen passend zur Situation ausgewählt werden und unterscheiden sich je nachdem, ob es sich um die Einführung eines neuen Produkts handelt, eine Ablösung oder gesamte Prozesse überarbeitet werden.

    Dabei geht es immer darum, mit möglichst tiefen Kosten zu validieren. Mit Sicherheit ist es aber am teuersten, erst bei einem fertigen Produkt Fehlannahmen zu entlarven.

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