Gerade im SaaS-Bereich scheitern viele Startups daran, ihr Produkt nicht früh genug auf die Lösung von spezifischen Nutzer-Probleme ausgerichtet zu haben. Matthias Fenz zeigt, wie Lean Development Scheitern verhindert und für die Nutzer wirklich werthaltige, digitale Erfahrungen schaffen kann.

1. Lean Analytics im
Startup – Scheitern
verhindern und User
Experience verbessern
Matthias Fenz
Recommendo GmbH

2. Lean Analytics im Startup

3. Matthias Fenz
Recommendo GmbH

4. Soziales Netzwerk
Platform as a Service
(PaaS)
User-Orientiert Kunden-Orientiert
Mobile Mobile & Web
Entwicklung Extern Entwicklung Intern
Scala/Lift Scala/AngularJS

5. September 2014

6. Anmeldungen

8. Aktivität

9. Was nun?

10. Analyse!

11. Produkt-
Anpassung
ProduktEntwicklungAnalyse

12. OX X
X X X X X X X
X X X X X X X
X X X X X X X
X X X X X X X
X X X X X X X
X X X X X X X
X X X X X X X
X X X X X X X
X X X X X X X
X X X X
X X X X X X X
X X X X X X X
X X X X X X X
X X X X XX X X
X X
X X!!

13. Tests
Umfragen
Emails
Freunde

14. Entwicklung

15. OX X X X X X
X X X X X X X
X X X X X X X
X
X X X X X X
X X X X X X X
X X X X X X X
X X X X

16. Ergebnisse?

17. Juli 2015

18. In einem Startup muss die
Marktreife erreicht werden,
bevor das Geld ausgeht.

19. Was nun?

20. Wir brauchen
Superkräfte!

21. Literaturempfehlung

22. Idee
Lean
Development
Circle
ProduktDaten
Analyse
EntwicklungLernen

23. Was unterscheidet Lean
Analytics vom einfachen
Messen von Daten und
Kennzahlen?

24. Beweglichkeit
(Agility)

25. Wiederholung
(Iteration)

26. In einem Startup muss durch
Analyse und Iteration die
Marktreife erreicht werden, bevor
das Geld ausgeht.

27. Erfolg
KPI* wählen
(OMTM)
Linie im Sand
Potenzielle
Verbesserung
identifizieren
Ohne Daten:
Gute Schätzung
durchführen
Mit Daten:
Gemeinsamkeit
herausfinden
Hypothese
Test entwerfen
Entwicklung
anpassen
Ergebnisse
messen
Haben wir
etwas verändert?
Konzept
ändern oder
aufgeben Neue Linie ziehen
Erneut versuchen
* Key Performance Indicator
Der Lean Analytics Kreislauf

28. Die OMTM?

30. Exkurs
Empathie
„Stickiness“
Viralität
Ertrag
Skalierung
eCom SaaS Mobile Market Media UGC
One Metric That Matters
(OMTM)
Markt, in dem wir uns befinden
Phase

31. Empathie
„Stickiness“
Viralität
Ertrag
Skalierung
Wachstumsraten
Wir haben etwas gefunden, das vom Markt benötigt
und (von bisherigen Ansätzen) noch nicht
ausreichend gelöst/bedient wird.
Wir haben herausgefunden, wie wir das Problem lösen
können, so dass Menschen bereit sind, es anzunehmen
und dafür zu bezahlen.
Wir haben das richtige Produkt/Feature entwickelt, das
Menschen anzieht und sie dazu bringt, es kontinuierlich
zu nutzen.
Unsere Nutzer und die von uns entwickelten Features
haben ein organisches und selbständiges Wachstum
hervorgerufen.
Wir haben ein nachhaltiges, skalierbares Geschäftsmodell
mit den entsprechenden Margen in einem gesunden
Marktsegment.
Exkurs

32. OMTM
Die optimale Kennzahl für Markt
und Startup-Phase

33. Vergleichbar

34. 0
750
1500
2250
3000
Jan Feb März Apr Mai Jun Jul Aug Sep Okt Nov Dez
Eis-Verzehr Ertrinkende

35. Verständlich

36. Verhältnis oder Wert

37. Ändert unser Verhalten

38. …schlechte
Kennzahl.
Wenn eine Kennzahl
unser Verhalten nicht
ändert, ist sie eine…

39. Erfolg
KPI* wählen
(OMTM)
Linie im Sand
Potenzielle
Verbesserung
identifizieren
Ohne Daten:
Gute Schätzung
durchführen
Mit Daten:
Gemeinsamkeit
herausfinden
Hypothese
Test entwerfen
Entwicklung
anpassen
Ergebnisse
messen
Haben wir
etwas verändert?
Konzept
ändern oder
aufgeben Neue Linie ziehen
Erneut versuchen
* Key Performance Indicator
Der Lean Analytics Kreislauf

40. OMTM: Aktivität User
Phase: Stickiness
Model: Saas
26% der Besucher installierten die App
8% öffneten sie mehr als einmal
0,5% verschickten eine Empfehlung

41. OMTM: Aktivität B2B (Gegenprobe)
Phase: Stickiness
Model: Saas
54% der Besucher bestellten Info-Material
26% beantworteten Nachfrage mit „Interessiert“
6% verbindliche Vorbestellung

42. Januar 2016

43. Herzlichen Dank!