Was vorher fertig sein muss
Die riskanteste Annahme über Marktnachfrage ist identifiziert und als Marktbehauptung („Markt wird X tun“) formuliert.
Was vor Start vorliegen muss
Landing-Page-Builder (Carrd, Webflow, Framer, Notion) oder einfaches HTML; Werbe-Account für Traffic (Meta Ads, Google Ads, LinkedIn); Analytics (Plausible, Posthog, GA4); Conversion-Tracking; Mockup-Tool für Visuals; Budget-Limit pro Pretotype.
Ein Owner (PM oder Founder); ein Designer oder Copy-Writer für Landing Page; ein Performance-Marketer (intern oder freelance) für Traffic; optional ein Analyst für Daten.
Marktbehauptung als Hypothese; Zielgruppe und Kanäle; Erfolgskriterium (Conversion-Rate, Anmeldungen, Klicks); Budget; vergleichbare Benchmarks aus Branche; Risiken (Fake-Door-Backlash).
Stunden bis wenige Tage Setup, plus 1-2 Wochen Laufzeit
Landing Page mit klarer Value Proposition, Call to Action und Tracking. Anzeigen vorbereitet. Erfolgskriterium und Mindest-Sample vor Start fixiert. Datenschutz und Impressum geprüft.
Die eine Frage, die diese Methode beantwortet
Tut der Markt das, was wir behaupten, oder bleibt das Verhalten aus, bevor wir einen Cent in Bau investieren?
Marker: Phase
| Schritt | Dauer | Aktion | Hinweis |
|---|---|---|---|
1Phase 1: Marktbehauptung und Pretotype-Wahl | 2-4 h | Marktbehauptung schärfen: „Mindestens X% der angesprochenen Personen aus Segment Y werden Aktion Z ausführen, wenn ihnen W angeboten wird.“ Pretotype-Technik wählen (Landing Page, Fake Door, YouTube Pretotype, Pinocchio, Mechanical Turk). | Wenn die Marktbehauptung weich ist („einige Nutzer werden interessiert sein“), ist sie nicht testbar. Prozentsatz und Segmentgröße sind Pflicht. |
2Phase 2: Pretotype bauen | 4-16 h | Minimaler Aufbau: Landing Page mit Headline, Value Prop, eine CTA, optional Pricing-Info. Tracking eingebaut. Datenschutz und Impressum. Bei Fake-Door zusätzlich „Coming Soon“-Seite und Mailingliste. | Wer mehr als 16 h baut, baut ein Produkt, kein Pretotype. Ziel ist echte Daten, nicht Schönheit. Eine Headline-Variante reicht im ersten Lauf. |
3Phase 3: Traffic anziehen | 1-2 Wochen | Bezahlten oder organischen Traffic auf Landing Page. Mindest-Sample (z. B. 200 Besucher pro Variante) anvisieren. Targeting auf Zielgruppe streng halten, sonst sind Daten verzerrt. | Wenn Targeting zu breit ist, kommt zu viel Off-Target-Traffic. Conversion-Rate sinkt aus falschem Grund. Bessere Daten mit kleinerem, präzisem Sample. |
4Phase 4: Verhalten messen | Parallel zur Laufzeit | Conversion-Rate, Klick-Tiefe, Verweildauer, Anmeldungen tracken. Anomalien beobachten (z. B. Spike aus einem Land deutet auf Bot-Traffic). Bei Fake-Door sofort transparenter Hinweis nach Klick. | Fake-Door ohne Aufklärung nach dem Klick ist Vertrauensbruch. Klar kommunizieren: „Wir testen Interesse, Produkt noch nicht verfügbar. Trag dich ein, wir melden uns.“ |
5Phase 5: Entscheidung | Halber Tag | Daten gegen Erfolgskriterium prüfen. Drei Optionen: Build (Verhalten bestätigt), Iterate (anderer Pretotype, andere Botschaft), Drop (Verhalten widerlegt). Entscheidung dokumentieren mit Daten-Verweis. | Schwache Signale werden gerne überinterpretiert („immerhin 8% Conversion“). Erfolgskriterium ist hart: 8% statt 20% angestrebt = Widerlegung, nicht Teilerfolg. |
Was am Ende rauskommt
Pretotype-Doku mit Marktbehauptung, gewählter Technik, Landing-Page-URL, Werbe-Setup, Tracking-Konfiguration, Conversion-Daten, Entscheidungsbegründung. Plus Email-Liste der Interessenten für spätere Validation.
Datum, Marktbehauptung, Setup-Details und Daten in Lernreport-Format. Pro Variante eigener Eintrag. Mailingliste mit Datum und Quelle für späteres Customer Development.
Kompakte Arbeitsvorlage für Pretotyping mit Kontext, Input, Ergebnisartefakten und nächstem Schritt.
# Pretotyping Arbeitsvorlage
## Ziel
Vor dem Prototypen testen, ob überhaupt Nachfrage besteht, mit minimal echten Daten.
## Kontext
Wann und wofür nutzen wir diese Methode?
## Input
Welche Daten, Beobachtungen, Entscheidungen oder Materialien liegen vor?
## Durchführung
Kurze Notizen entlang des Run Sheets.
## Ergebnisartefakte
- Pretotyping Skizze:
- Test-Setup:
- Conversion-Daten:
- Go- oder No-Go-Entscheidung:
## Annahmen und offene Fragen
- ...
## Entscheidung / Nächster Schritt
Owner, Datum und Erfolgssignal.Konkret gefülltes Szenario
## Pretotype P-7 — Klarheit-App Pricing-Test (10.-21.05.2026)
**Marktbehauptung**: Mindestens 30% der LinkedIn-Solo-Selbstständigen DACH (Umsatz 100-500k EUR) klicken nach Pricing-Reveal auf „Anmelden“ bei 12 EUR/Monat.
**Technik**: Fake-Door-Landing-Page mit Pricing-Tabelle. Nach Klick auf „Anmelden“: „Wir starten in Q4. Trag dich ein, du bist auf der frühen Liste mit 50% Lifetime-Rabatt.“
**Setup**: Landing Page auf klarheit-app.de (Framer). Plausible-Tracking. LinkedIn-Ads-Targeting auf Solo-Selbstständige DACH, Budget 400 EUR, 14 Tage Laufzeit.
**Daten** (Stand 21.05.):
- 1.142 Besucher gesamt.
- 824 erreichten Pricing-Sektion (72%).
- 247 klickten „Anmelden“ bei 12 EUR (30%).
- 198 trugen sich für Frühzugang ein (24%).
**Ergebnis**: Hypothese bestätigt für 12 EUR. Conversion 30% trifft Schwelle.
**Folgeschritte**:
1. Build: Solution-Validation mit echten Mockups bei 20 Eingetragenen aus Mailingliste. Owner @lisa.
2. Sekundär-Test: 19-EUR-Variante mit anderem Werbe-Set, um Preisspielraum zu testen.
3. Datenschutz-Hinweis prüfen, falls Wartezeit über Q4 hinaus geht.Symptome erkennen, gegensteuern
Hypothese „Nutzer werden interessiert sein“ ist nicht messbar, Ergebnis wird beliebig interpretiert.
Marktbehauptung mit Prozentsatz, Segment, Aktion. Vor Start unterschreiben, was Bestätigung bedeutet. Nachträgliche Anpassung ist Methoden-Verfehlung.
Anzeigen erreichen falsche Zielgruppe, Conversion-Rate sinkt aus dem falschen Grund.
Targeting streng halten. Beim Sample-Aufbau Quellen-Breakdown prüfen. Wenn Hauptquelle nicht Zielgruppe ist, Anzeigen pausieren und Targeting nachschärfen.
Nach Klick erscheint generisches 404 oder „kommt bald“, Nutzer fühlen sich getäuscht.
Sofortige Transparenz: „Wir validieren Nachfrage, Produkt noch nicht verfügbar.“ Mailingliste mit Anreiz. Vertrauensbruch hat langfristige Kosten.
Conversion auf 50 Besucher gemessen, Schwankung ±15 Prozentpunkte.
Mindest-Sample vor Start (z. B. 200-500 pro Variante). Laufzeit oder Budget anpassen. Daten unter Schwelle als „offen“, nicht als Ergebnis.
Landing Page wird zur echten App, Engineering investiert vor Validation.
Strenger Time-Box für Build (max 16 h). Funktionalität minimal. Bauen passiert nach Validation, nicht parallel.
Conversion 12% statt 30% angestrebt, Team interpretiert als „grundsätzliches Interesse vorhanden“.
Erfolgskriterium ist hart. 12% statt 30% = Widerlegung. Folgeschritt ist Iterate (anderes Wertangebot) oder Drop, nicht weiter wie geplant.
Done-Signale, in unter einer Minute prüfbar
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