Bereiche mit hohem Verbesserungspotenzial sichtbar machen, statt Features zu bewerten.
Opportunity Scoring
Sortiert Outcomes nach Wichtigkeit und Zufriedenheit.
Outcomes werden in zwei Skalen bewertet und nach Differenz priorisiert.
Visuelle Orientierung
Methodenskizze für ein schnelles Grundgefühl.
Ablauf
- 1Outcomes aus Discovery sammeln
- 2Wichtigkeitsskala definieren
- 3Zufriedenheitsskala definieren
- 4Pro Outcome bewerten
- 5Score berechnen und sortieren
Ideal für
- Outcome-Driven Innovation
- B2B-Discovery
- Roadmap-Refresh
Nicht gut für
- Reines Feature-Backlog ohne Outcome-Klarheit
Vertiefung
Opportunity Scoring, geprägt von Anthony Ulwick im Rahmen von Outcome-Driven Innovation, fragt für jedes Outcome, wie wichtig es Kunden ist und wie zufrieden sie heute damit sind. Die Differenz ergibt einen Opportunity Score. Bereiche mit hoher Wichtigkeit und niedriger Zufriedenheit bergen die größten Hebel.
Geeignet im Discovery, wenn outcome-basiertes Denken etabliert ist. Voraussetzung sind belastbare Daten oder Interviews mit Zielnutzern.
Outcome-Liste sauber formulieren, in Kunden-Sprache. Skala-Stufen klar definieren. Bewertungen aus echten Interviews speisen, nicht aus Annahmen.
Opportunity Scoring ArbeitsvorlageKompakte Arbeitsvorlage für Opportunity Scoring mit Kontext, Input, Ergebnisartefakten und nächstem Schritt.spreadsheet
# Opportunity Scoring Arbeitsmatrix
| Element | Beschreibung | Bewertung | Evidenz | Owner | Nächster Schritt |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | | | | | |
| 2 | | | | | |
| 3 | | | | | |
## Ergebnisartefakte
- Opportunity-Score-Tabelle:
- Top-Outcomes:
## Entscheidung oder Empfehlung
Welche Konsequenz ergibt sich aus der Matrix?Ähnliche Methoden
Alle MethodenInnovationsmethodik nach Ulwick, die Kundenwünsche als messbare gewünschte Ergebnisse erfasst.
Verbindet Outcomes, Opportunities, Solutions und Experiments in einer sichtbaren Entscheidungsstruktur.
Klassifiziert Features danach, wie sie Zufriedenheit beeinflussen.
Erkundet Situationen, Bedürfnisse und Chancen, ohne früh Lösungen zu verkaufen.
Validiert, ob ein vermutetes Problem real, wichtig und häufig genug ist.
Ordnet Hypothesen nach Risiko, Evidenz und Testkosten.