Was vorher fertig sein muss
Eine Menge an Notizen, Beobachtungen, Zitaten oder Ideen liegt vor (mindestens 30, idealerweise 50-200), je auf einer Karte oder einem Stickie.
Eine konkrete Frage oder ein Ziel des Clusterns ist definiert („Welche Pain Points im Onboarding erleben Nutzer?“), nicht „lasst uns mal sortieren“.
Was vor Start vorliegen muss
Große Wand oder digitales Board (Miro, FigJam); Stickies oder Karten mit Rohdaten (eine Aussage pro Karte); Marker für Cluster-Labels; ggf. Farben für Cluster-Themen.
Ein Facilitator; 3-10 Personen, die Kontext zu den Rohdaten haben (idealerweise Researcher, Designer, PMs); optional Note-Taker für Insights.
Rohdaten-Set (vorab als Stickies oder Karten aufbereitet); Sortier-Frage; bekannte Hypothesen über Cluster (zum Vergleich nachher); Zeitbudget.
45-90 min
Stickies an der Wand verteilen (nicht stapeln). Sortier-Frage sichtbar an der Tafel. Regel ansagen: erste 15 min in Stille, kein Reden. Cluster-Labels erst ganz am Ende.
Die eine Frage, die diese Methode beantwortet
Welche Muster, Themen und Insights stecken in den Rohdaten, die ohne strukturierte Verdichtung nicht sichtbar wären?
Marker: Phase
| Schritt | Dauer | Aktion | Hinweis |
|---|---|---|---|
1Phase 1: Material sichten | 5-10 min | Alle Teilnehmer lesen still die Stickies an der Wand. Erste Eindrücke, ohne zu sortieren. Bei Verständnisfragen kurz klären. | Wer ohne Lesen sortiert, kategorisiert nach Bauchgefühl. Lesen ist Pflicht-Schritt, nicht optional. |
2Phase 2: Stilles Clustern | 20-30 min | Teilnehmer schieben Stickies in der Stille zusammen, die ähnlich erscheinen. Bewegen, neu ordnen, andere überstimmen ohne zu reden. Mehrere Iterationen. | Reden würde Konsens erzwingen. Stille erlaubt parallel verschiedene Sichten. Wenn jemand redet, freundlich auf Regel hinweisen. |
3Phase 3: Diskussion und Konsolidierung | 15-25 min | Stille beenden. Pro Cluster: Was zeigt sich? Stickies hin- und herschieben mit Argument. Zu große Cluster (15+ Stickies) splitten, zu kleine (1-2) einsam stehen lassen. | Diskussion zu früh erzeugt frühe Festlegung. Diskussion zu spät verschwendet Stillarbeit. Übergang dosieren. |
4Phase 4: Themen benennen | 10-15 min | Pro Cluster ein Label als Aussagesatz, nicht als Substantiv („Nutzer scheitern an unklaren Fehlermeldungen“ statt „Fehler“). Label fasst Cluster-Inhalt zusammen, nicht nur Thema. | Substantiv-Labels („Fehler“, „Performance“) sind nichtssagend. Aussage-Labels machen Insight greifbar. |
5Phase 5: Insights und Priorisierung | 5-15 min | Aus Cluster-Labels Top-Insights ableiten. Welche sind überraschend? Welche kritisch? Mit Dot Voting oder Diskussion Top-3 markieren. Owner und nächste Schritte. | Affinity Diagramming ohne nächste Schritte ist Beschäftigung. Insights brauchen Aktions-Anker, sonst versanden sie. |
Was am Ende rauskommt
Cluster-Diagramm (Foto oder Export) mit benannten Themen-Clustern, ggf. Hierarchie; Insight-Liste mit Top-Themen als Aussagesätze; Aktions-Backlog mit Owner pro Top-Insight und Folgeschritt.
Pro Workshop eigener Cluster-Export mit Datum und Sortier-Frage. Bei Folge-Workshops mit erweiterten Daten neue Version, alte zur Historie behalten. Insight-Liste als lebendes Dokument im Research-Repository.
Kompakte Arbeitsvorlage für Affinity Diagramming mit Kontext, Input, Ergebnisartefakten und nächstem Schritt.
# Affinity Diagramming Canvas
## Kontext
Wofür wird die Methode eingesetzt?
## Kernfrage
Welche Frage soll am Ende beantwortet sein?
## Input
Welche Daten, Beobachtungen oder Materialien liegen vor?
## Arbeitsfläche
- Bereich 1:
- Bereich 2:
- Bereich 3:
- Beziehungen / Muster:
## Ergebnisartefakte
- Theme Clusters:
- Insight Statements:
- Opportunity Areas:
## Offene Fragen
- ...
## Nächster Schritt
Owner, Datum, Erfolgssignal.Konkret gefülltes Szenario
## Affinity Diagramming — Onboarding-Pain-Points (KW 19/2026)
**Sortier-Frage**: Welche Pain Points erleben neue Nutzer in den ersten 30 Min mit der App?
**Material**: 87 Stickies aus 12 Onboarding-Interviews und 23 Support-Tickets
### Cluster
**Cluster 1: „Nutzer scheitern, weil sie DATEV-Export nicht finden“** (18 Stickies)
- Beispiel-Zitate: „Wo ist DATEV?“, „Erwarte das im Hauptmenü“, „Suche nicht in Settings“
- Insight: DATEV-Export ist deeplinked, wird aber als Top-Level-Funktion erwartet
- Top-Insight ✓
**Cluster 2: „Fehler-Meldungen geben keine Lösungsidee“** (14 Stickies)
- Beispiel-Zitate: „Sagt mir nur dass es falsch ist, nicht wie korrigieren“, „Code A12, keine Ahnung was das ist“
- Insight: Fehlertexte sind technisch und actionless
- Top-Insight ✓
**Cluster 3: „Erster Beleg dauert zu lange“** (12 Stickies)
- Beispiel-Zitate: „30 Min für ersten Beleg, das geht in Excel schneller“
- Insight: Time-to-First-Value zu hoch, vermutlich bei Konto-Setup-Schritten
- Top-Insight ✓
**Cluster 4: „Dokumentation findet niemand“** (8 Stickies)
- Insight: Help-Center wird übersehen, Inline-Hilfe fehlt
**Cluster 5: „Onboarding-Email wird ignoriert“** (7 Stickies)
- Insight: E-Mail-Kanal nicht primär für Onboarding
**Verstreute Singles** (28 Stickies)
- Diverse Einzelfälle, kein Cluster-Bedarf
### Top-3 Insights
1. DATEV-Export-Findability (Owner: @anna, Solution-Sprint KW 21)
2. Fehler-Meldungen mit Lösungsweg (Owner: @ben, Q3 Roadmap)
3. Time-to-First-Value (Owner: @lisa, Discovery-Spike KW 22)Symptome erkennen, gegensteuern
Diskussion startet sofort, Cluster werden im Konsens gebildet, einzelne Sichten gehen unter.
Strikte Stille-Phase einhalten. Facilitator unterbricht freundlich, wenn geredet wird. Diskussion erst nach Schiebephase.
Labels sind „Bugs“, „Performance“, „UX-Probleme“, nichtssagende Schlagwörter.
Labels als Aussagesätze formulieren. „Bugs“ wird zu „Nutzer verlieren Vertrauen wegen häufiger Crashes“. Konkret und aktionierbar.
<30 Stickies, Cluster sind sofort offensichtlich, kein Erkenntnisgewinn.
Mehr Datenquellen einbeziehen (Support-Tickets, Reviews, Sales-Notizen). Wenn nicht möglich, einfache Sortier-Liste in Spreadsheet reicht.
Einzelne Beobachtungen, die in kein Cluster passen, werden ignoriert oder zwanghaft in Cluster gepresst.
Singles bewusst stehen lassen. Manche Outliers sind die wichtigsten Insights (schwacher Tail, der ein Problem zeigt).
Cluster spiegeln verdächtig genau, was das Team schon glaubte.
Stickies vor Cluster nochmal lesen lassen, ohne Cluster-Anzeige. Diverse Perspektiven (Sales, Support) einbeziehen, die andere Cluster sehen.
Done-Signale, in unter einer Minute prüfbar
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