validation

Führt Problemraum, Prototyp und Test Findings in wenigen Tagen zusammen und macht eine begründete Entscheidung möglich.

Kernfrage: Welche Lösungsskizze für die zentrale Sprint-Frage liefert in 4 Tagen einen testbaren Prototyp, der am 5. Tag bei echten Nutzern reagiert?

4-5 Tage

5-8

Legt Aufgaben, Sessions und Probleme nebeneinander, um Reibungspunkte zu erkennen und Fixes zu priorisieren.

Kernfrage: Können typische Nutzer die zentralen Tasks erfolgreich, effizient und zufriedenstellend abschließen, und wo scheitern sie woran?

1-2 h je Session

5-8

Sortiert Annahmen nach Unsicherheit und Hebelwirkung, damit riskante Hypothesen zuerst getestet werden.

Kernfrage: Welche Annahmen müssen wir zuerst validieren, weil sie für die Initiative kritisch sind und gleichzeitig unsicher?

45-60 min

2-8

Testet Varianten kontrolliert, hält das Decision Log sauber und fasst Ergebnisse in einer Learning Summary zusammen.

Kernfrage: Liefert die Variante einen statistisch signifikanten Effekt auf die Erfolgsmetrik ohne Counter-Metrik zu verschlechtern?

1-4 Wochen

1-6

Analysiert erste Klicks auf Screen oder Wireframe und zeigt schnell, ob Orientierung und Erwartung zusammenpassen.

Kernfrage: Klicken Nutzende bei dieser Aufgabe zuerst an die Stelle, die sie dem Ziel näherbringt?

1-2 Tage

10-30

Sammelt Antworten in skalierbarem Format und verdichtet sie zu Ergebnissen, Charts und Segment Insights.

Kernfrage: Welche Muster, Häufigkeiten oder Prioritäten zeigen sich in einer ausreichend großen Zielgruppe?

3-14 Tage

50+

Sichert Problem Evidence, Risiken und Kundensegmente, bevor eine Lösung zu früh festgelegt wird.

Kernfrage: Ist das vermutete Problem für die Zielperson real, häufig und schmerzhaft genug, um Lösungsinvest zu rechtfertigen?

30-60 min je Interview

5-12 Interviews

Prüft Lösungsideen an echtem Feedback und hält Einwände, Nutzenargumente und Validation Notes fest.

Kernfrage: Versteht die Zielperson die Lösung, sieht sie deren Wert für ihr konkretes Problem, und wäre sie bereit, dafür Aufwand oder Geld einzusetzen?

30-60 min je Interview

5-10 Interviews

Misst echtes Interesse an einer noch nicht gebauten Idee über Klicks, Sign-ups oder andere Interest Signals.

Kernfrage: Bestätigt die gemessene Nachfrage am Fake-Door-Einstieg die Nachfrage-Hypothese deutlich über die vorab definierte Erfolgshürde?

1-5 Tage

Nutzertraffic

Simuliert eine Lösung manuell, um Nutzen, Aufwand und Nutzerreaktion vor technischer Umsetzung zu prüfen.

Kernfrage: Liefert die simulierte automatische Experience den Nutzern erkennbaren Wert, und welche Aufgaben sind realistisch automatisierbar?

2-10 Tage

5-20 Nutzer

Begleitet erste Nutzer persönlich durch den Service und zeigt, welche Abläufe später automatisiert werden sollten.

Kernfrage: Liefert der manuell erbrachte Service Kunden tatsächlich den versprochenen Wert, und welche Service-Elemente lassen sich später produktisieren?

1-4 Wochen

3-10 Kunden

Prüft Nachfrage mit minimalem Aufwand, liest Conversion Signale und macht daraus eine klare Learning Note.

Kernfrage: Liefert das minimal sichtbare Angebot ein klares Interesse-Signal über der vorab definierten Schwelle?

1-5 Tage

Nutzertraffic

Testet Wertversprechen und Angebot über eine Landing Page, damit Conversion Data frühe Produktentscheidungen stützt.

Kernfrage: Wandelt die formulierte Value Proposition genug Zielgruppen-Besucher in Leads, um die Hypothese zu stützen?

1-5 Tage

Nutzertraffic

Sammelt Risiken direkt auf einem Architekturdiagramm und macht Priorität, Wirkung und nächste Schritte sichtbar.

Kernfrage: Welche Risiken stecken in diesem Architektur- oder Plan-Artefakt, und welche davon brauchen Aktion vor der nächsten Iteration?

60-90 min

4-12

Hält Lernziel, Hypothese, Setup und Erfolgsmetrik fest, damit Experimente präzise geplant und ausgewertet werden.

Kernfrage: Welche Annahme prüfen wir mit welchem Test, ab welchem Schwellenwert gilt die Hypothese als bestätigt, und welche Entscheidung folgt aus dem Ergebnis?

30-60 min

1-5

Findet die riskanteste Annahme, plant das kleinste passende Experiment und leitet die nächste Entscheidung ab.

Kernfrage: Welche Annahme würde, wenn sie sich als falsch herausstellt, die Initiative am stärksten gefährden, und mit welchem kleinstmöglichen Test können wir das in 1-2 Wochen prüfen?

1-2 Wochen pro Iteration

2-6

Ordnet kritische Annahmen passenden Testformen zu und macht sichtbar, welcher MVP-Typ welche Frage beantwortet.

Kernfrage: Welches Test-Format passt zu welcher Annahme am besten, und mit welcher Mischung aus Formaten testen wir die offene Annahmen-Pipeline am effizientesten?

45-75 min

2-8

Formt Anforderungen an Datenqualität in SHACL oder ShEx und verankert daraus prüfbare Data Contracts.

Kernfrage: Welche Shapes legen Pflicht-Properties, Datentypen, Kardinalitäten und Beziehungen so fest, dass reale Daten validierbar und Verträge zwischen Producer und Consumer eindeutig sind?

Halber Tag pro Domain Slice

1-4

Verbindet Vision, riskante Annahmen und MVPs zu einer Lernschleife mit Entscheidung zwischen Pivot und Persevere.

Kernfrage: Welche riskante Annahme testet das Team im nächsten Zyklus mit minimalem Aufwand, und welches messbare Verhalten gilt als Bestätigung oder Widerspruch?

Wochen bis Monate je Lernzyklus

2-8

Prüft eine Marktbehauptung mit der kleinsten passenden Vorstufe und macht echtes Interesse messbar.

Kernfrage: Tut der Markt das, was wir behaupten, oder bleibt das Verhalten aus, bevor wir einen Cent in Bau investieren?

Stunden bis wenige Tage

1-4

Klappt Problem, Markt, Wettbewerb und Differenzierung in einen kompakten Check für Go, Sharpen oder Park.

Kernfrage: Ist diese Idee strukturell stark genug, um eine nächste Validierungsrunde zu verdienen?

5-15 min

1-5