Was vorher fertig sein muss
Mindestens drei dokumentierte Datenpunkte aus Nutzergesprächen oder Analytics liegen vor, sodass Users und Outcomes-Sektionen nicht aus Vermutungen entstehen.
Was vor Start vorliegen muss
Lean-UX-Canvas-Template (8 Felder) als Whiteboard, Miro, FigJam oder Druckvorlage A1; Stickies in zwei Farben (Inhalt, Annahme); Stifte; sichtbarer Timer; Research-Auszüge als Pre-Read.
Ein Facilitator (PM, Designer); cross-funktionales Team (PM, Designer, Engineer, ggf. Business); Sponsor für Reviews und Outcome-Setting; Stakeholder als Input-Geber.
Aktuelles Business-Problem in einem Satz; Strategie- oder Goal-Anker; Research-Snippets (Interviews, Daten); bekannte Annahmen aus früheren Initiativen; gewünschtes Workshop-Outcome (Hypothesen-Liste, erstes Experiment).
2-3 h
Canvas-Template sichtbar mit Feldern 1-8: (1) Business Problem, (2) Business Outcomes, (3) Users, (4) User Outcomes, (5) Solutions, (6) Hypotheses, (7) Critical Assumptions, (8) Experiments. Reihenfolge eingehalten.
Die eine Frage, die diese Methode beantwortet
Welche testbare Hypothese verbindet Business-Problem, gewünschte Outcomes, Nutzer, Lösungsidee und kritische Annahmen so, dass das nächste Experiment klar ist?
Marker: Phase
| Schritt | Dauer | Aktion | Hinweis |
|---|---|---|---|
1Phase 1: Business Problem | 15-20 min | Aktuelles Geschäftsproblem in 1-2 Sätzen. Wer leidet, was passiert, wie viel kostet es? Mit Daten oder Beobachtung belegen. | Wenn Business Problem als „wir brauchen mehr Nutzer“ formuliert ist, ist es zu vage. Konkretes Phänomen, das messbar weh tut. |
2Phase 2: Business Outcomes | 15-20 min | Gewünschte Business-Outcomes: messbare Veränderungen (Umsatz, Conversion, Cost, Retention). Maximal 3. Pro Outcome Baseline und Zielwert. | Outcomes ohne Metrik sind Wunschdenken. Pro Outcome eine Zahl und Quelle. Wenn Metrik fehlt, als Annahme markieren und Mess-Aufbau planen. |
3Phase 3: Users | 20-25 min | Welche Nutzersegmente sind betroffen? Pro Segment konkrete Beschreibung mit Verhalten und Kontext. Wenn Personas existieren, referenzieren. | Wer „alle Nutzer“ schreibt, hat keine Segmentierung. Lean-UX-Canvas verlangt Eingrenzung auf 1-3 Segmente, sonst sind User Outcomes nicht spezifisch. |
4Phase 4: User Outcomes | 20-25 min | Was wollen Nutzer erreichen (Jobs to be Done)? Welche Verhaltensänderung würde Business-Outcome erzeugen? Verbindung zwischen Users und Business Outcomes herstellen. | User Outcomes und Business Outcomes müssen logisch verknüpft sein. Wenn Nutzer ihre Outcomes erreichen, sollten Business Outcomes natürlich folgen. Falls nicht, Modell prüfen. |
5Phase 5: Solutions | 20-25 min | Mehrere Lösungsideen sammeln, die User Outcomes ermöglichen. Mindestens 5 Optionen. Pro Idee 1-2 Sätze, kein Feature-Detail. | Wer in Phase 5 nur eine Lösung notiert, hat in Phase 4 zu eng gedacht. Optionalität ist Wert, später entscheidet das Experiment. |
6Phase 6: Hypotheses | 15-20 min | Pro Top-Lösung Hypothese formulieren: „Wir glauben, dass Lösung X bei Nutzer Y das Outcome Z erzeugen wird.“ Maximal 3 Hypothesen für ersten Test. | Hypothesen ohne klare Subjekt-Lösung-Outcome-Struktur sind nicht testbar. Format strikt einhalten, sonst kann Phase 8 nicht ableiten. |
7Phase 7: Critical Assumptions | 20-25 min | Pro Hypothese: welche Annahmen müssen wahr sein, damit Hypothese funktioniert? Pro Annahme Risiko (was passiert bei falsch?) und Validierungsbedarf. Riskanteste markieren. | Kritische Annahmen werden gerne übersehen. Frage: was müsste alles stimmen, damit das funktioniert? Mindestens 3 Annahmen pro Hypothese. |
8Phase 8: Experiments | 15-20 min | Erstes Experiment für die riskanteste Annahme. Methode (Interview, Prototyp, Fake Door, Daten-Analyse), Sample, Erfolgskriterium, Owner, Timeline. Sofort terminieren. | Experiment ohne Termin und Owner ist Vorsatz, nicht Aktion. Im Workshop terminieren, nicht „demnächst“. Sonst stirbt der Canvas in der Schublade. |
Was am Ende rauskommt
Ausgefüllter Lean-UX-Canvas mit allen 8 Feldern, Hypothesen-Liste, Annahmen-Backlog mit Priorität, erstes Experiment als Spike mit Owner und Datum, verlinkt zu Research-Quellen.
Datum und Initiative im Header. Pro Iteration neuer Canvas mit Verweis auf Vorversion. Hypothesen-Status (offen, in Test, bestätigt, widerlegt) getrackt. Experimente in separatem Experiment-Log.
Kompakte Arbeitsvorlage für Lean UX Canvas mit Kontext, Input, Ergebnisartefakten und nächstem Schritt.
# Lean UX Canvas 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
- Ausgefüllter Lean UX Canvas:
- Hypothesenliste:
- Erstes Experiment:
## Offene Fragen
- ...
## Nächster Schritt
Owner, Datum, Erfolgssignal.Konkret gefülltes Szenario
## Lean UX Canvas — Initiative „Erstinstaller-Aktivierung“ (v0.3, 18.05.2026)
**1 Business Problem**: 78% der Erstinstaller verlassen die App vor Schritt 5 im Onboarding, durchschnittlich kostet uns das 14 EUR CAC pro verlorenem Nutzer.
**2 Business Outcomes**:
- Activation Rate Woche 1 von 22% auf 38% (Quelle: Amplitude).
- CAC-Effizienz +20%.
**3 Users**: Solo-Selbstständige DACH, Umsatz 100-500k EUR, kein eigener Steuerberater. Geräte primär iPhone und iPad.
**4 User Outcomes**: In Woche 1 die erste eigene Steuerprognose sehen, ohne Fachjargon zu lernen. Vertrauen in die Prognose-Qualität gewinnen.
**5 Solutions** (Auszug):
- Wizard statt linearer Slideshow für Schritt 3.
- Sample-Daten beim Erststart, später ersetzbar.
- Inline-Support-Bubble mit Beispielen.
- Onboarding-Co-Pilot per WhatsApp.
- Mandanten-Templates aus Branche.
**6 Hypotheses**:
- H1: Wenn wir Schritt 3 als Wizard mit Beispielen anbieten, dann sinkt der Abbruch von 41% auf < 25%.
- H2: Wenn wir Sample-Daten beim Erststart anbieten, dann sehen 80% der Nutzer ihre erste Prognose innerhalb 3 min.
**7 Critical Assumptions**:
- A1: Schritt 3 ist Haupt-Engpass (riskant: könnte auch Schritt 5 sein).
- A2: Nutzer akzeptieren Sample-Daten als Beispiel statt als „falsch“.
- A3: Wizard verschiebt Abbruch nicht nur nach hinten.
**8 Experiments**: A/B-Test Wizard vs. Slideshow für Schritt 3, 50% Traffic ab 26.05., Auswertung 09.06. Owner @lisa. Erfolgskriterium: Schritt-3-Abbruch < 25% in Wizard-Variante.Symptome erkennen, gegensteuern
Team springt direkt in Solutions (Feld 5), ohne Problem und Outcomes vorher zu klären.
Reihenfolge strikt einhalten. Facilitator unterbindet Sprünge. Wenn Solutions früh aufkommen, parken und in Phase 5 zurückbringen.
„Mehr Engagement“ oder „besseres Nutzererlebnis“ ohne Zahl.
Pro Outcome Metrik, Baseline, Zielwert. Wenn Metrik fehlt, als Annahme markieren und Mess-Setup als kritische Annahme aufnehmen.
Solutions-Feld hat eine Idee, die alle vorab wollten, andere Optionen werden nicht ernst gesammelt.
Mindestens 5 Solutions pflichtig. Vor Hypothesen-Auswahl Cross-Comparison. Wer nur eine Option zulässt, hat in Phase 5 zu früh entschieden.
Canvas wirkt sicher, niemand weiß, was geprüft und was geraten ist.
Zwei Farben (Inhalt, Annahme). Mindestens drei Annahmen pro Hypothese. Riskanteste markieren, sie wird das erste Experiment.
Phase 8 endet mit „werden wir bald testen“, kein Owner, kein Datum.
Im Workshop terminieren. Owner namentlich. Auswertungs-Termin im Kalender, nicht „demnächst“. Sonst verlässt der Canvas den Workshop und stirbt.
Canvas wird einmal ausgefüllt, danach nicht mehr aktualisiert, Lernen verpufft.
Pro Experiment-Auswertung Canvas updaten oder neue Version. Hypothesen-Status pflegen. Quartals-Review der gesamten Canvas-Historie.
Done-Signale, in unter einer Minute prüfbar
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