Finde deinen unfairen Vorteil im Wildwest-Zeitalter der Produktentwicklung

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Hannah Clark: Es ist offiziell. „Vibe Coding“ ist im Sprachgebrauch der Allgemeinheit angekommen und wir treten in einen kritischen Moment ein, in dem KI, digitale Produkte und Kultur in einem riesigen evolutionären Sprung zusammenkommen. Den Zugang zur Entwicklung digitaler Produkte zu demokratisieren oder, vereinfacht gesagt, auf Basis von „Vibes“ zu bauen, bedeutet eine dauerhafte Angleichung der Wettbewerbsbedingungen – buchstäblich jede:r kann Gründer:in werden.

Und während die Beseitigung von Markteintrittsbarrieren dazu führt, dass mehr großartige Ideen den Weg auf den Markt finden, bedeutet das eben auch, dass mehr großartige Ideen den Weg auf den Markt finden. Und auf diesem Level sind die Folgen viel größer als einfach nur mehr Konkurrenz zu haben. Das heißt, wenn wir echte Anwärter auf dem Markt sein wollen, müssen wir unsere GTM- und Wachstumsstrategien auf ein viel höheres Niveau heben.

Und zum Glück für dich ist mein heutiger Gast Margaret-Ann Seger, Head of Product bei Statsig. Wie du gleich hören wirst, hat Margaret-Ann – oder MA, wie sie genannt wird – ein unglaubliches Gespür dafür, was durch den Lärm dringt und Wachstumsmotoren in Gang bringt. Aber das absolute Highlight in dieser Folge sind die Taktiken, die sie und das Team bei Statsig anwenden, um die Zusammenarbeit zwischen ihren Nutzern und dem Produktteam zu fördern. Du solltest unbedingt mitschreiben. Lass uns starten.

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Willkommen zurück beim The CPO Club Podcast. Margaret-Ann, danke, dass du heute dabei bist und mit mir über diese spannenden Themen sprichst.

Margaret-Ann Seger: Danke, dass ich dabei sein darf, Hannah.

Hannah Clark: Kannst du uns zunächst etwas über deinen Hintergrund erzählen und wie du zu deiner Position bei Statsig gekommen bist?

Margaret-Ann Seger: Klar. Ich leite Produkt und Design bei Statsig – das ist die moderne Plattform für Produktintelligenz.

Von klassischem AB-Testing bis hin zu Offline-Modelltests: Teams bauen verstärkt mit Modellen, intelligenter Feature-Freischaltung, Produktanalytik. Wir helfen Teams, Daten in jeden Teil ihres Produktentwicklungsprozesses im KI-Zeitalter zu integrieren. Also eine ziemlich umfassende Plattform. Ich kann mich sehr damit identifizieren, denn ich komme aus großen Tech-Unternehmen.

Meine Karriere begann ich tatsächlich bei Big Tech, bei Facebook, und danach war ich etwas mehr als sechs Jahre bei Uber. Beide Firmen waren zum Zeitpunkt meines Einstiegs im Hyperwachstum, aber ich hatte das Privileg, eine Suite von großartigen internen Tools nutzen zu können. Erst als ich 2020 ausschied und in die reale Welt kam, merkte ich, dass nicht jede Firma Zugang zu solchen Tools hat.

Und genau deshalb sprechen mich unser Vorhaben bei Statsig an: Wir demokratisieren den Zugang zu genau diesen Tools für alle Unternehmen.

Hannah Clark: Das ist großartig. Heute sprechen wir mehr über Wachstum, darüber, wie man im Zeitalter der Demokratisierung von Produktentwicklung und -launch, gerade durch KI, GTM-Strategien und Wachstum perfekt aufstellt.

Wir müssen wirklich clevere und intuitive Wege finden, um herauszustechen. Ich möchte mit einem Satz starten, den du mit mir in einem früheren Gespräch geteilt hast und den ich sehr treffend fand: Erstgründer:innen kümmern sich um das Produkt, erfahrene Gründer:innen kümmern sich um die Distribution. Das fasst die Thematik sehr gut zusammen.

Wenn du daran denkst – welcher wichtige Mindset-Wechsel ist für Produktverantwortliche notwendig, wenn wir von einer produktzentrierten zu einer distributionsgetriebenen Denkweise übergehen?

Margaret-Ann Seger: Gute Frage. Tatsächlich, mein Mann hat mir diesen Spruch gesagt, als er mit seiner Startup-Idee beschäftigt war. Aber im Kern bedeutet das: Du kannst das großartigste Produkt der Welt bauen – wenn es aber niemand kennt oder du keinen Weg hast, es den richtigen Leuten vorzustellen, wirst du keinen Erfolg haben. Das gilt aktuell im KI-Zeitalter ganz besonders.

Denn es gibt einfach viel mehr Produkte. Die Hemmschwelle, ein eigenes Produkt zu erstellen, ist gesunken. Heute kann sich jeder eine App, eine Website, was auch immer bauen. Das heißt, der Lärm ist enorm. Wie sticht man heraus? Wie bekommt man Distribution?

Ein paar Beispiele: Nicht zwingend aus dem Tech-Bereich, aber etwa: Die Make-up-Marke von Haley Bieber – Road – wurde kürzlich für über eine Milliarde Dollar übernommen. Ein riesiger Erfolg, ausschließlich auf Basis ihrer Marke. Sie ist vermutlich gut im Schminken, aber es gibt sicherlich unzählige andere, die mehr Details dazu wissen.

Aber sie hat eine phänomenale Marke und Distribution. Das kannst du quasi sofort hochdrehen. Bei Facebook damals hatten wir riesige Distribution – jede neue Funktion hatte über Nacht Millionen von Nutzer:innen, weil die Plattform so groß war.

Auch bei KI-Firmen sieht man das: Cursor hat z.B. auf VS Code aufgesetzt. Man baut auf Verhaltensweisen und vorhandenen Distributionskanälen auf und kann dann über Nacht starten. Das wird auch in Zukunft unterscheiden, wer wirklich Erfolg hat: Finden Firmen nachhaltige und kreative Distributionswege?

Es wird nicht (nur) darum gehen, ob du ein gutes Produkt hast – das ist im KI-Zeitalter fast Grundvoraussetzung.

Hannah Clark: Ja, das ist genau der Punkt, der viele beschäftigt: Vielleicht hat man eine tolle Idee, aber wie hebt sich die eigene Produktfunktionalität ab, wenn es viele Wege zu demselben Ziel gibt?

Was würdest du Leuten empfehlen, um sich am Markt zu positionieren, auch wenn praktisch jede:r deine App nachbauen könnte?

Margaret-Ann Seger: Ein wichtiger Aspekt, der oft zu wenig Beachtung findet, sind Feedback-Loops.

Vielleicht hilft dir KI beim Programmieren, vielleicht hast du Unterstützung auf jedem Schritt des Produktentwicklungs- und Launch-Prozesses – aber wie bekommst du nach Launch Feedback? Du brauchst beides: qualitatives und quantitatives Feedback. Du musst schnell wissen, ob das, was du baust, tatsächlich funktioniert.

Diese Feedbackschleifen müssen laufen. Nur so bekommst du laufend Input und kannst gezielt iterieren. Und der Unterschied, den wir z.B. bei Statsig sehen: Geschwindigkeit. Wer Feedback schneller einarbeiten kann als die Konkurrenz, hat den Vorsprung.

Oft stellen wir Features raus, die noch nicht ganz fertig sind, nur um Signal zu bekommen. Das erlaubt uns, den eigentlichen Produktentwicklungsprozess abzukürzen, weil wir schon früh echtes Feedback bekommen.

Hannah Clark: Bedeutet also: Nutzer:innen wirklich kennenlernen – das ist schon immer wichtig, jetzt aber essenziell. Was wäre ein praxisnaher Ansatz, um die Zielgruppe im heutigen, demokratisierten Umfeld zu verstehen?

Margaret-Ann Seger: Das ist vielleicht kontrovers, aber: Selber Support machen.

Ich finde, dass PMs selbst Support machen und mit Kunden arbeiten sollten, wenn sie Probleme haben. Nur so verstehst du wirklich deine Nutzer:innen – und das wird immer wichtiger. Bei Statsig treiben wir das auf die Spitze – das hat mich zu Beginn überrascht.

Wir haben kein Support-Team – das ganze Unternehmen ist für Support zuständig. Wir haben auf Slack Feedback-Gruppen, die automatisch über einen Bot triagieren und die Aufgaben in die On-Call-Rotation geben. Jede:r im Team ist mal in Rufbereitschaft.

Ich bin Head of Product, aber ich mache auch Support. So bekomme ich sofort mit, wenn etwas schief läuft und sehe, wo Leute im Flow steckenbleiben. Das hält mich ständig im Kontakt mit den Kund:innen und ihren Problemen und ich kann ihre Bedürfnisse immer in die Gespräche einbringen.

Viele Unternehmen – und KI-Support-Bot-Anbieter – sagen, das müsse man auslagern. Ich glaube aber, diese Nähe zum Kunden macht den Unterschied und wird zunehmend zum Alleinstellungsmerkmal.

Hannah Clark: Das finde ich brillant, weil wenn man Support outgesourct hat oder ein eigenes Team dafür, ist die Produktentwicklung davon abgekoppelt. Die nötigen Informationen landen zu selten und nicht direkt bei den richtigen Leuten. Außerdem sammelt man sonst Feedback fast nur von den „Fans“ oder den Unzufriedenen – aber im Support begegnet man allen.

Margaret-Ann Seger: Ja, und dabei sieht man die Kund:innen in ihrer realen Situation. Man erlebt deren Emotionen live mit. Es ist schön zu sehen, wie unsere Ingenieur:innen so Empathie aufbauen. Das ist nicht nur Aufgabe der PMs, auch das Engineering lernt daraus und macht dann selbstständig Verbesserungen am Produkt direkt nach Kundenfeedback.

Hannah Clark: Man versteht so auch ganz andere Use-Cases und sieht an realen Beispielen, wo vielleicht ein besserer Flow nötig wäre. Das bringt mich richtig auf Ideen, danke dafür! Dann zum Thema Geschwindigkeit der Build Cycles: Du hast erwähnt, dass es hilft, rasch zu iterieren – gib uns doch eine Methode, wie ihr entscheidet, welches Feature als Erstes gebaut und getestet wird, wenn viele Optionen auf dem Tisch liegen.

Margaret-Ann Seger: Ich habe das schon angedeutet: Wir drehen Prototypen-Videos, präsentieren sie als Beta und schauen, ob Kund:innen Interesse zeigen. Wir bauen das Feature erst, wenn genug Nachfrage da ist. Das ist ein günstiger Weg, Ideen zu validieren, ohne direkt ein voll funktionsfähiges Produkt entwickeln zu müssen.

Wir haben das mehrmals erfolgreich getestet und werden das so beibehalten, indem wir uns vom Markt leiten lassen, was wirklich gebaut werden sollte.

Hannah Clark: Ein echter Blick hinter die Kulissen, fast wie bei der Enthüllung des Zauberers von Oz!

Margaret-Ann Seger: Vielleicht sollte ich das gar nicht erzählen ...

Hannah Clark: Nein, genau das ist genial! Nur bauen, wenn auch echtes Interesse da ist – das sorgt für natürliche Distribution vom allerersten Tag an.

Margaret-Ann Seger: Genau, in dem Moment wissen wir: Es gibt eine validierte Nachfrage.

Hannah Clark: Kommen wir zum Thema KI für den GTM-Prozess. Viele denken sich: Ich nehme einfach ChatGPT, prompt das und fertig ist die GTM-Strategie. Du lachst – warum?

Margaret-Ann Seger: Ich will nicht gegen ChatGPT wettern, für viele konkrete Outputs ist es hilfreich. Aber zu wissen, was du wie überhaupt abfragst, ist eine Kunst für sich. Es gibt sogar Memes, dass PMs bald hauptberuflich Prompt-Engineers sein werden.

Du kannst diese Tools für den GTM-Prozess nutzen, musst aber die Ergebnisse steuern und mitgestalten. Es braucht Menschen, denn der Unterschied entsteht durch Empathie. Eine GTM-Strategie funktioniert nur, wenn man echtes Verständnis für die Kund:innen und deren Probleme hat, ihre Sprache spricht und das Produkt passend dazu positioniert.

Du brauchst daher sowohl quantitative als auch qualitative Inputs: Verhaltensdaten, aber auch Einblick in reale Nutzer-Sessions. KI kann beim Analysieren gigantischer Datenmengen helfen (bspw. Session-Replays clustern), aber das Interpretieren und das richtige Framing obliegt dem Menschen.

Mit ChatGPT kannst du darauf aufbauend bestimmte Outputs erzeugen, aber die Vorbereitung und das Verständnis kommen von dir.

Hannah Clark: Lass uns auf die Kernelemente einer starken Go-to-Market-Strategie heute eingehen. Was unterscheidet eine robuste GTM-Strategie im Jahr 2024 im Vergleich zu einer guten Strategie 2020?

Margaret-Ann Seger: Gute Frage! Am einfachsten ist, zu sagen, was nicht mehr funktioniert: SEO etwa verändert sich stark, seit viele User:innen direkt zu ChatGPT oder Gemini gehen, statt Google zu nutzen. Da bekommt man kaum noch Reichweite. Die Differenzierung muss viel höher sein.

Früher hat hochwertige Content-Erstellung wie Blogs oder Newsletter gereicht.

Hannah Clark: Oder Podcasts.

Margaret-Ann Seger: Genau, Podcasts, alles Mögliche. Früher hat das gereicht, jetzt ist das Standard. Besonders im geschriebenen Bereich – KI macht es einfach, massenhaft Inhalte zu erzeugen.

Wichtiger als alles andere wird der menschliche Faktor. Ein echtes „People First“-Gefühl wird fast schon revolutionär wirken, weil Marken heute oft steril und unpersönlich daherkommen.

Wir haben zum Beispiel Gesichter und echte Menschen hinter den Blogposts und auf der Website. Das kommt bei vielen sehr gut an und hebt uns ab. Die meisten Tech-Marken setzen auf einen cleanen, minimalistischen Look – aber es hilft, menschlich und nahbar zu wirken. Das wird als Differenzierungsmerkmal immer wichtiger werden.

Hannah Clark: Ich habe den Eindruck, dass sich das wie ein Pendel verhält. Nach einer Phase, in der alles super poliert und minimalistisch war (wie Instagram), sehnen sich die Menschen nach mehr Authentizität, wie im Wechsel zu TikTok. Gibt’s diesen Trend auch im Tech-Bereich?

Margaret-Ann Seger: Absolut! Je gesättigter ein Stil, desto größer das Bedürfnis nach einer Gegenbewegung. Wer anders auftritt, bleibt heute eher im Gedächtnis.

Hannah Clark: Wenn Wachstums-Teams Tools wie Statsig nutzen: Was ist der größte Go-to-Market-Fehler im Umgang mit Datentools und Erfolgsmessung?

Margaret-Ann Seger: Mit immer mehr Tools wollen Teams datengetriebener arbeiten. Das Problem: Oft stimmen die Datenquellen nicht überein – dann kämpft man mit verschiedenen, widersprüchlichen Ergebnissen, was schnell zu Frustration und Misstrauen führt.

Der Trend geht zu vereinheitlichten Plattformen, einem „Single Point of Truth“, meist dem eigenen Data Warehouse. Die Tools sollten darauf aufbauen, nicht noch eigene Datensilos schaffen. Das stellt wieder Vertrauen in die Daten her.

Außerdem erleben viele Teams, dass das Testen neuer Features als AB-Test zu kompliziert geworden ist – ein riesiger Aufriss, für jedes neue Feature extra ein Experimentdesign zu machen. Tools wie unseres erlauben es, Feature Flags einfach ein- und auszuschalten, dabei wird automatisch ein AB-Test erstellt und man sieht gleich blitzschnell, ob etwas z.B. die Metriken verschlechtert. So kann man einfach und schnell testen und die Eingangshürde für Datenexperimente senken.

Hannah Clark: Stichwort: Mindset. Wie lässt sich ein kombiniertes Entwicklungs- und Distributionsdenken etablieren? Was gebt ihr bei Statsig euren Teams mit?

Margaret-Ann Seger: Das ist gar nicht so leicht. Wir achten bei der Einstellung darauf, Entwickler:innen zu finden, die echte Produktliebe und Nutzerorientierung mitbringen und auch gerne mit Marketing und Produktverantwortlichen zusammenarbeiten.

Unser Infrastruktur-Team zum Beispiel wollte unser Tool als internes Monitoring einsetzen – so wurde daraus ein richtiges Kundenprodukt, das wir gemeinsam weiterentwickeln und bald vermarkten können. Der Engineering-Lead arbeitet eng mit PMM und Marketing an der Positionierung. Ich finde das sehr cool, weil es zeigt, wie aus eigenem Bedarf gute Produkte und neue Produktmarketing-Initiativen entstehen können.

Hannah Clark: Gibt es ein besonders gelungenes Beispiel aus deiner Erfahrung, wo Produkt-Storytelling und das menschliche Element zentraler Teil der Distribution waren?

Margaret-Ann Seger: Mein Favorit ist eine Kampagne bei Uber im Jahr 2018: „Driver Forward“. Es ging darum, Fahrer:innen endlich in den Mittelpunkt zu stellen – nach Jahren, in denen fast nur die Nutzer:innen-Seite erzählt wurde. Sechs Monate lang wurde monatlich ein neues Feature oder eine Verbesserung gezielt für Fahrer:innen gelauncht mit viel Storytelling, Launch-Events und Fokus auf deren Anliegen. Das hat die Vertrauensbasis verbessert und zeigte, wie eng Produkteinführung und Marketing zusammenarbeiten können. Verantwortlich war Laura Jones, heute CMO von Instacart – sie ist großartig!

Hannah Clark: Sehr cool, das ist ein inspirierendes Beispiel – und bringt die Denkweise auf den Punkt, wie sie künftig gebraucht wird.

Margaret-Ann Seger: Ja, war wirklich cool zu sehen.

Hannah Clark: Ganz herzlichen Dank für das Gespräch! Da waren so viele gute Impulse in kurzer Zeit dabei.

Wenn Leute weiter verfolgen wollen, was du machst, wo findet man dich online?

Margaret-Ann Seger: LinkedIn – ich finde man unter MA oder meinem vollen Namen Margaret-Ann Seger, außerdem unser Blog auf statsig.com/blog, sehr empfehlenswert. Wer das Team kennenlernen will, findet dort viele People-Storys.

Hannah Clark: Vielen Dank!

Margaret-Ann Seger: Danke.

Hannah Clark: Danke fürs Zuhören. Für mehr Insights, How-tos und Tool-Reviews abonniert unseren Newsletter unter theproductmanager.com/subscribe. Weitere Gespräche wie dieses gibt es überall dort, wo ihr Podcasts findet, beim The CPO Club.