lean analytics im startup - scheitern verhindern und user experience verbessern

43
Lean Analytics im Startup – Scheitern verhindern und User Experience verbessern Matthias Fenz Recommendo GmbH

Upload: learning-factory

Post on 19-Jan-2017

1.100 views

Category:

Business


3 download

TRANSCRIPT

Lean Analytics im Startup – Scheitern verhindern und User Experience verbessern

Matthias Fenz Recommendo GmbH

Lean Analytics im Startup

Matthias FenzRecommendo GmbH

Soziales NetzwerkPlatform as a Service

(PaaS)

User-Orientiert Kunden-Orientiert

Mobile Mobile & Web

Entwicklung Extern Entwicklung Intern

Scala/Lift Scala/AngularJS

September 2014

Anmeldungen

Aktivität

Was nun?

Analyse!

Produkt-Anpassung

ProduktEntwicklungAnalyse

O X X

X X X X X X X

X X X X X X XX X X X X X XX X X X X X XX X X X X X X

X X X X X X XX X X X X X XX X X X X X XX X X X X X X

X X X XX X X X X X XX X X X X X XX X X X X X XX X X X XX X X

X XX X!!

Tests

Umfragen

Emails

Freunde

Entwicklung

O X X X X X XX X X X X X XX X X X X X XX

X X X X X XX X X X X X XX X X X X X XX X X X

Ergebnisse?

Juli 2015

In einem Startup muss die Marktreife erreicht werden,

bevor das Geld ausgeht.

Was nun?

Wir brauchen Superkräfte!

Literaturempfehlung

Idee

Lean Development

Circle

ProduktDaten

Analyse

EntwicklungLernen

Was unterscheidet Lean Analytics vom einfachenMessen von Daten und

Kennzahlen?

Beweglichkeit(Agility)

Wiederholung(Iteration)

In einem Startup muss durch Analyse und Iteration die

Marktreife erreicht werden, bevor das Geld ausgeht.

ErfolgKPI* 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

Die OMTM?

Exkurs

Empathie

„Stickiness“

Viralität

Ertrag

Skalierung

eCom SaaS Mobile Market Media UGC

One Metric That Matters(OMTM)

Markt, in dem wir uns befinden

Ph

ase

Empathie

„Stickiness“

Viralität

Ertrag

Skalierung

Wa

ch

stu

msra

ten

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

OMTMDie optimale Kennzahl für Markt

und Startup-Phase

Vergleichbar

0

750

1500

2250

3000

Jan Feb März Apr Mai Jun Jul Aug Sep Okt Nov Dez

Eis-Verzehr Ertrinkende

Verständlich

Verhältnis oder Wert

Ändert unser Verhalten

…schlechte Kennzahl.

Wenn eine Kennzahl unser Verhalten nicht ändert, ist sie eine…

ErfolgKPI* 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

OMTM: Aktivität UserPhase: StickinessModel: Saas

26% der Besucher installierten die App

8% öffneten sie mehr als einmal

0,5% verschickten eine Empfehlung

OMTM: Aktivität B2B (Gegenprobe)Phase: StickinessModel: Saas

54% der Besucher bestellten Info-Material

26% beantworteten Nachfrage mit „Interessiert“

6% verbindliche Vorbestellung

Januar 2016

Herzlichen Dank!