Vorher abschließenJTBD
Mindestens ein dokumentiertes Job-Statement für die Zielnutzer liegt vor, aus dem Outcomes ableitbar sind.
Ohne: Ohne JTBD-Fundament bewertet das Team Features statt Outcomes und Opportunity Scores werden bedeutungslos.
Run SheetProduct DiscoveryOutcome-Driven Prioritization
Opportunity Scoring
KomplexitätMedium
Zeit60-120 min
Teilnehmende3-6
FormatBoth
MaturityEstablished
01
Vorbedingung
Was vorher fertig sein muss
Vorher abschließenUser Interviews
Mindestens 15 strukturierte Interviews oder Survey-Antworten von Zielnutzern stehen zur Auswertung bereit.
Ohne: Ohne Nutzerdaten kommen Wichtigkeits- und Zufriedenheitswerte aus dem Team und spiegeln nur interne Annahmen.
02
Vorbereitung
Was vor Start vorliegen muss
Materialien
Outcome-Liste mit Format Minimiere/Maximiere; Survey-Tool oder Tabelle mit Skalen 1-5 für Wichtigkeit und Zufriedenheit; Excel- oder Sheet-Vorlage mit Opportunity-Score-Formel; Segmentierungs-Anmerkungen.
Personen / Rollen
Ein Research Lead, der Outcome-Statements verantwortet; ein Data Analyst für Score-Berechnung und Segmentierung; 2-3 Domain-Experten für Outcome-Validierung; ein Sample von 30-100 Zielnutzern für die Befragung.
Vorabinfos
JTBD-Statement; Liste rohen Outcomes aus Interviews; bestehende Roadmap zur Spiegelung; Segmente und ihre Größenverhältnisse; Vorerfahrung mit Score-Berechnung.
Zeitbedarf
60-120 min Workshop, plus mehrere Tage für Datenerhebung
Setup
Outcome-Statements vorab in Minimiere/Maximiere-Format bringen, je Outcome ein Item für Wichtigkeit und eines für Zufriedenheit (5er-Skala). Survey-Verteilkanäle und Mindest-Sample je Segment definieren. Opportunity-Formel Wichtigkeit + max(Wichtigkeit minus Zufriedenheit, 0) im Sheet hinterlegen.
03
Kernfrage
Die eine Frage, die diese Methode beantwortet
Welche Outcomes sind den Zielnutzern wichtig und heute schlecht erfüllt, sodass dort echtes Innovationspotenzial liegt?
04
Ablauf
Marker: Phase
| Schritt | Dauer | Aktion | Hinweis |
|---|---|---|---|
1Phase 1: Outcomes schärfen | 30 min | Pro Outcome prüfen, ob es im Format Minimiere/Maximiere + Objekt + Kontext steht. Beispiel: Minimiere Zeit, um eine Rechnung zu prüfen, vor Versand. Doppelte oder Lösung-getarnte Outcomes streichen. | Wenn ein Outcome eine Lösung enthält (z. B. OCR nutzen), neu formulieren. OCR ist Lösung, nicht Outcome. |
2Phase 2: Survey aufsetzen | 20 min Setup, dann 1-2 Wochen Feld | Pro Outcome zwei Items: Wichtigkeit (1-5) und aktuelle Zufriedenheit (1-5). Demografie und Segment-Frage hinzufügen. Mindestens 30 Antworten pro relevantem Segment anstreben. | Unter 30 Antworten je Segment ist statistische Aussage schwach. Lieber Segment-Größe begrenzen als zu kleine Stichprobe. |
3Phase 3: Score berechnen | 30 min | Pro Outcome Score = Wichtigkeit + max(Wichtigkeit minus Zufriedenheit, 0). Score über 10 markiert Innovation Opportunity, 12+ ist über-bedient. Pro Segment separat rechnen. | Aggregierte Scores über alle Segmente verdecken oft das Wesentliche. Mindestens nach 2-3 Segmenten splitten. |
4Phase 4: Interpretation und Aktionen | 40 min | Top-Outcomes pro Segment listen, Underserved (hoher Score) priorisieren, Overserved (niedrig) als Streichkandidaten markieren. Für jede Top-Opportunity konkrete Discovery-Aktion festlegen. | Opportunity Score sagt was, nicht wie. Lösung kommt erst in der nächsten Schleife, sonst Vermischung. |
05
Artefakt
Was am Ende rauskommt
Form
Opportunity-Landschaft pro Segment mit sortierten Outcomes, Score, Wichtigkeit, Zufriedenheit und Sample-Größe. Plus Maßnahmenliste mit Discovery-Owner für die Top-3 pro Segment und Streichliste für Overserved Outcomes.
Tool-Alternativen
- Google Sheet mit Pivot je Segment
- Typeform oder Qualtrics für Erhebung, plus Sheet für Auswertung
- Strategyn Tools für ODI-Workflow
- Notion- oder Airtable-Datenbank mit Berechnungs-Spalte
Versionierung / Ownership
Pro Erhebungswelle eigener Datensatz mit Datum und Sample-Größe. Outcomes können ergänzt werden, vorhandene nicht stillschweigend umformulieren. Score-Historie sichtbar halten, sodass Verschiebung über Zeit erkennbar wird.
spreadsheet
Opportunity Scoring Arbeitsvorlage
Kompakte Arbeitsvorlage für Opportunity Scoring mit Kontext, Input, Ergebnisartefakten und nächstem Schritt.
# 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?06
Beispielausgabe
Konkret gefülltes Szenario
opportunity-scoring-beispiel.md
markdown## Opportunity Landschaft — Segment KMU-Buchhalter, n=84
| Outcome | Wichtigkeit | Zufriedenheit | Score | Status |
|---|---|---|---|---|
| Minimiere Zeit, Belege Steuerkonten zuzuordnen | 4,7 | 2,1 | 7,3 | Underserved |
| Minimiere Fehlerrate bei Umsatzsteuer-Kennzeichen | 4,5 | 2,4 | 6,6 | Underserved |
| Maximiere Übersicht offener Mandanten-Anfragen | 4,2 | 3,2 | 5,2 | Mittel |
| Minimiere Aufwand, Monatsabschluss vorzubereiten | 4,4 | 4,0 | 4,8 | Mittel |
| Minimiere Klicks beim Login | 2,8 | 4,5 | 2,8 | Overserved |
**Discovery-Aktionen**: Outcome 1 -> Anna macht 5 weitere Beobachtungs-Sessions bis 28.05. Outcome 2 -> Ben baut Fehler-Audit aus laufenden Daten bis 02.06. Streichliste: Login-Klicks-Reduktion aus Roadmap entfernen.07
Stolperfallen
Symptome erkennen, gegensteuern
Falle
Outcome enthält Lösung
Symptom
Items wie OCR nutzen oder Mobile App haben werden bewertet.
Was tun
Vor der Erhebung jedes Item auf Lösungs-Spuren prüfen. Neu schreiben als Outcome im Minimiere/Maximiere-Format ohne Werkzeug-Bezug.
Falle
Zu kleines Sample
Symptom
Segmente haben unter 20 Antworten und Score-Reihenfolge wechselt bei jeder neuen Antwort.
Was tun
Auf größere Segment-Cluster zusammenführen oder Erhebung verlängern. Score erst veröffentlichen, wenn Mindest-Sample erreicht ist.
Falle
Aggregat verdeckt Segmente
Symptom
Über alle Nutzer hinweg gemittelt sieht jedes Outcome mittelmäßig aus, kein klares Innovationsfeld.
Was tun
Nach Segmenten splitten, mindestens nach Persona oder Use-Case-Typ. Heterogene Märkte mitteln sich selbst kaputt.
Falle
Sofortiger Sprung in Lösungen
Symptom
Im Workshop diskutiert das Team direkt Features statt Outcomes.
Was tun
Lösungsdiskussion explizit in einen Folgetermin schieben. Im Opportunity-Termin nur das Was, nicht das Wie.
Falle
Skalen-Inflation
Symptom
Wichtigkeit liegt bei fast allen Outcomes über 4, kaum Differenzierung möglich.
Was tun
Erzwingen-Ranking oder MaxDiff statt Likert nutzen. Alternativ Wichtigkeitsfrage als Wahl zwischen Paaren stellen.
Falle
Roadmap ignoriert Overserved
Symptom
Team baut weiter an Outcomes mit Score < 10, weil dort schon Investment lief.
Was tun
Sunk-Cost-Disziplin: Overserved-Liste explizit in der Roadmap-Review präsentieren, Streichungs- oder Maintenance-Status setzen.
08
Abbruchkriterien
Done-Signale, in unter einer Minute prüfbar
Kein dokumentiertes JTBD-Statement vorhanden, Outcomes nicht ableitbar.
Kein Zugang zu Zielnutzern für Erhebung, Bewertungen kämen nur aus dem Team.
Sample pro Segment unter 20 Antworten, Reihenfolge ist statistisch instabil.
Outcomes enthalten überwiegend Lösungen oder Features, Methode wird zur Feature-Priorisierung verfremdet.
Strategische Roadmap-Entscheidung in der nächsten Woche, Erhebungszeit reicht nicht aus.
Markt ist sehr neu ohne aktuelle Nutzer, Bewertung von Zufriedenheit ist nicht möglich.
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