In der schnelllebigen Welt der agilen Organisationen ist Experimentieren das Lebenselixier von Innovation und Fortschritt. Die Realität ist jedoch, dass nicht alle Experimente positive Ergebnisse liefern.
In dieser Episode wird Hannah Clark von Manuel Da Costa—Gründer von Effective Experiments—begleitet, um Licht auf das Phänomen zu werfen, das als Produkt-Prozess-Lücke bekannt ist, und um darüber zu diskutieren, wie Organisationen bessere Experimentierpraktiken fördern können.
Interview-Highlights
- Manuel Da Costa kennenlernen [01:07]
- Manuel ist der Gründer von Effective Experiments, einem Unternehmen, das Unternehmen dabei hilft, besser zusammenzuarbeiten und bessere Produktentscheidungen durch Software zu treffen.
- Manuels Hintergrund liegt im Lean-Startup-Umfeld, wo er lernte, Ideen durch Tests zu validieren.
- Er wechselte dann in das Feld der Conversion-Optimierung.
- Diese Erfahrung führte ihn dazu, sein eigenes Produkt zu entwickeln, das sich auf die Verbesserung der Zusammenarbeit zwischen Produkt- und Kundenerfahrungsteams (CX) konzentriert.
- Die Produkt-Prozess-Lücke verstehen [01:53]
- Die Produkt-Prozess-Lücke bezieht sich auf die Diskrepanz zwischen den Erwartungen der Führungsebene an das Produktmanagement und der Realität dessen, was Produktmanager und -verantwortliche liefern können.
- Diese Lücke wurde in einer McKinsey-Studie zu Produktmanagementpraktiken identifiziert.
- Herausforderungen beim Experimentieren [02:50]
- Die Wurzel der Produkt-Prozess-Lücke liegt im Druck auf Produktteams, Entscheidungen durch Experimente zu validieren.
- Viele Produktteams fehlen die Erfahrung oder das tiefgehende Wissen, um rigorose Experimente durchzuführen.
- Dies führt zu schlecht gestalteten Experimenten, die keine verlässlichen Ergebnisse liefern.
- Das Hinzufügen von Experimenten zur Arbeitslast schafft Herausforderungen bei der Zusammenarbeit und Priorisierung zwischen Teams.
- Produktteams sind damit beauftragt, Experimente zu integrieren, haben jedoch nicht die richtige Unterstützung, um dies effektiv zu tun.
- Die Unvorbereitetheit der Produktmanager auf Experimente resultiert aus der Übergabe dieser Fähigkeit von Marketing/CRO-Teams.
- Es fehlt an fortlaufender Unterstützung über die Grundausbildung hinaus, was Produktmanager ohne die richtigen Ressourcen lässt, um die Effektivität ihrer Experimente zu bewerten.
- Produktmanager könnten fehlerhafte Experimente durchführen, aufgrund eines Mangels an tiefem Wissen (z.B. vereinfachte Experimente, falsche Instrumentierung).
- Es fehlt an Aufsicht durch die Führungsebene, die den Ergebnissen der Produktteams vertraut, ohne sie zu überprüfen.
- Die Führungsebene (VP of Product, CPO) hält die Teams nicht zur Verantwortung, während sie ihnen gleichzeitig den Raum und die Ressourcen zur Verfügung stellt, um ihre Experimentierfähigkeiten und Entscheidungsfindung zu verbessern.
- Der Druck, Ergebnisse zu liefern, und der Mangel an Zeit, um Experimente richtig umzusetzen, schaffen eine Lücke zwischen Erwartungen und Realität.
- Die Rolle der Führung bei der Überbrückung der Lücke [07:49]
- Führungskräfte sollten KPIs festlegen, die qualitatives Experimentieren anreizen, anstatt einfach nur eine bestimmte Anzahl von Funktionen zu starten.
- Genügend Ressourcen bereitstellen, um Produktteams im Experimentieren zu coachen und zu verbessern, da dies ein fortlaufender Prozess ist.
- Produktteams mit der Zeit, den Ressourcen und der Erlaubnis ausstatten, effektiv zu experimentieren.
- Eine Kultur fördern, in der Experimentieren ermutigt wird und Misserfolge als Lernchance gesehen werden. Dies wird zu innovativeren Produkten führen.
- Mangelndes Vertrauen in Experimentergebnisse: Führungskräfte könnten Daten ignorieren und sich auf Intuition verlassen, aufgrund schlecht gestalteter Experimente.
- Instinktbasierte Entscheidungsfindung: Wenn Daten nicht vertraut wird, könnten Unternehmen dazu neigen, Entscheidungen basierend auf Instinkt zu treffen.
- Stagnation und Mangel an Innovation: Unternehmen, die Experimente vermeiden, könnten Schwierigkeiten haben, mit dem Markt Schritt zu halten.
- Fokus auf Schlagworte statt Praktiken: Unternehmen könnten behaupten, datengesteuert oder kundenorientiert zu sein, aber ihre Handlungen spiegeln dies nicht wider.
- Feature-Factory-Mentalität: Unternehmen produzieren Funktionen, die nicht auf die Bedürfnisse der Kunden abgestimmt sind oder keinen echten Mehrwert bieten.
Niemand beginnt damit, zu wissen, wie man richtig experimentiert. Es braucht Zeit, und es kann nicht durch einen einzigen Trainingsworkshop erreicht werden. Teams müssen im Laufe der Zeit gecoacht und betreut werden.
Manuel Da Costa
- Standardisierung von Experimentierprozessen [12:30]
- Standardisierung von Experimentprozessen, Datenklassifizierung, Terminologie und Analysepraktiken.
- Ein RACI-Modell implementieren, um Rollen und Kommunikation zu klären.
- Sicherstellen, dass Experimente mit Unternehmenszielen und KPIs übereinstimmen.
- Eine bewusstere Herangehensweise an die Priorisierung, Durchführung und Bewertung von Experimenten fördern.
- Klare Aufsicht für Coaching und Verbesserung etablieren, nicht zur Bestrafung.
Es geht darum, sicherzustellen, dass es klare Aufsicht gibt. Wenn ich von klarer Aufsicht spreche, meine ich, dass jeder zurückblicken und ein Team oder eine Person analysieren kann, um zu sehen, wie gut sie abschneiden. Es geht nicht darum, Fehler zu finden; es geht darum zu verstehen, wo die Lücken sind und wie man sie besser coachen kann.
Manuel Da Costa
- Vertrauen für besseres Experimentieren fördern [16:12]
- Psychologische Sicherheit fördern, indem der Fokus auf das Lernen aus Experimenten anstatt auf Gewinne und Verluste gelegt wird.
- Die Sprache der Experimente ändern, um den Fokus auf die Validierung von Kundenbedürfnissen oder die Einsparung von Entwicklungskosten zu legen.
- Weg vom "Experimentieren um des Experimentierens willen" hin zu Lernen und Verbesserung.
- Fehlgeleitete KPIs, die Experimente behindern, durch Einbeziehung der Führungsebene ansprechen.
- Überwachung und Skalierung von Produktteams [18:21]
- Eine "Orchestrator"-Rolle implementieren, um kleinere Teams von Produktmanagern zu überwachen und zu coachen.
- Orchestratoren sind verantwortlich für das Onboarding, Coaching und Mentoring in den besten Praktiken des Experimentierens.
- Die Anzahl der Teams, die ein Orchestrator überwacht, hängt von der Größe der einzelnen Teams ab.
- Governance-Rahmenwerke und Aufsicht [20:20]
- Ein Governance-Rahmenwerk erstellen, das erforderliche und optionale Datenpunkte für die Experimenterstellung umreißt.
- Einen obligatorischen QA-Prozess für Experimente vor dem Start implementieren.
- Ein Gesundheits-Scorecard entwickeln, um den Fortschritt von Experimenten durch einen definierten Prozess zu verfolgen.
- Die Gesundheits-Scorecard verwenden, um die Integrität von Experimenten zu bewerten und Bereiche für Coaching zu identifizieren.
- Erfolgsgeschichten zur Schließung der Produkt-Prozess-Lücke [24:56]
- SWOT-Analyse verwendet, um Teams zu identifizieren, die offen für Experimente sind.
- Offene Teams in 3-monatigen Sprints integriert, was einen "Social Proof"-Effekt erzeugte.
- Eine Gemeinschaft der Praxis unter diesen Teams für fortlaufende Unterstützung gefördert.
- Erhebliche Verbesserung der Experimentierfähigkeiten von Produktteams innerhalb von 2 Jahren erreicht.
- Neue Teammitglieder wurden aufgrund etablierter Rahmenwerke und Prozesse leicht integriert.
Unser Gast
Manuel ist der Gründer von Effective Experiments, einem Unternehmen, das globalen Unternehmensorganisationen hilft, Innovationen durch gut orchestrierte Wachstumsexperimente im gesamten Unternehmen voranzutreiben.
Wenn Produktverantwortliche und Produktmanager kein Gefühl der Sicherheit bekommen, werden sie die Option wählen, die sie für die sicherste halten, um ihre KPIs zu erfüllen. Dies führt zu sicheren Produktentscheidungen, aber niemals zu innovativen.
Manuel Da Costa
Ressourcen aus dieser Episode:
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