6 Strategien zur Neuproduktentwicklung, die es zu erkunden lohnt
Jeder PM mit mehr als einem Jahr Erfahrung wird Ihnen sagen, dass ständig neue Taktiken und Strategien für die Produktentwicklung auftauchen. Da wir von Natur aus innovative Menschen sind, möchten wir natürlich die neuesten und besten dieser Strategien übernehmen.
Aber lohnt es sich wirklich, die Zeit und Mühe aufzuwenden, jede einzelne dieser Strategien zu erlernen und zu übernehmen?
Als Senior-Produktmanager habe ich durch reines Ausprobieren und viele Fehler viel über die Produktentwicklung gelernt.
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Also, hier ist, was Sie wissen müssen,
damit Sie mehr ausprobieren und weniger Fehler machen können.
Was ist eine Strategie für die Entwicklung neuer Produkte (NPD)?
Wenn Sie zu den glücklichen Produktmanagern gehören, die ein Produkt von Grund auf entwickeln dürfen, müssen Sie zunächst den Plan oder die Strategie für die Entwicklung neuer Produkte festlegen.
Die NPD-Strategie besteht aus einer Reihe von Schritten, die Sie und Ihr Team unternehmen, um Ihr Produkt zu konzipieren und zu entwickeln (sowie aus den Taktiken, die Sie anwenden müssen, um jeden Schritt des Plans zu bewältigen).
Wie der Prozess zur Entwicklung neuer Produkte im Jahr 2025 aussieht
Die Art und Weise, wie Menschen vor 5–10 Jahren neue digitale Produkte entwickelt haben, und die heutige Vorgehensweise unterscheiden sich geringfügig.
Ich möchte nicht darauf eingehen, wie Sie Ihre NPD-Strategie entwickeln und wie ihre moderne Version aussieht (wir haben dafür einen separaten Leitfaden).
Stattdessen möchte ich die wichtigsten Veränderungen bei der Entwicklung neuer Produkte heutzutage im Vergleich zu vor einem Jahrzehnt hervorheben.
Produktkonzeption / Recherche zu bestehenden Produkten
Früher
Sie hätten viel Zeit damit verbracht, Ihre Wettbewerber zu recherchieren, deren Kundenfeedback zu berücksichtigen, Ihre Wettbewerbsvorteile herauszuarbeiten, Ihr Produktkonzept zu entwickeln, Ideen zu generieren, neue Produktideen zu entwickeln und vieles mehr.
Heute
Mit dem Aufkommen von ChatGPT (insbesondere GPT-4) kann jede Recherche, für deren Abschluss Sie früher Wochen gebraucht hätten, innerhalb weniger Tage erledigt werden.
Entscheidung über Kommerzialisierung, Preisgestaltung und Paketangebote
Früher
Die meisten Nutzer kauften Software einmalig und waren selbst dafür verantwortlich, Updates herunterzuladen und zu installieren, sobald diese verfügbar waren. Unternehmenssoftware wurde von einer Vertriebsabteilung gekauft und verkauft (vertriebsorientiertes Wachstum), die gemeinsam mit der Organisation und dem Kunden maßgeschneiderte Lösungen und Preise entwickelte.
Heute
Wenn es darum geht, festzulegen, wie Sie Ihre Produkte bepreisen und verkaufen, ist der wichtigste Trend, den Sie berücksichtigen müssen, PLG.
Die moderne Strategie des produktorientierten Wachstums geht davon aus, dass Sie Ihre Produkt-Roadmap so neu ordnen, dass Ihr Fokus auf Initiativen liegt, die innerhalb Ihres Produkts herausragende Nutzererlebnisse schaffen, um sicherzustellen, dass sich Ihr Produkt selbst vermarktet.
Darüber hinaus sehen PLG-Geschäftsstrategien in der Regel eine kostenlose Preisstufe oder eine kostenlose Testversion vor, mit der Ihre Nutzer das Nutzenversprechen und die Kundenerfahrung Ihres Produkts direkt kennenlernen können, bevor sie eine Kaufentscheidung treffen.
Entwicklung Ihrer Marketingstrategie
Früher
Wie der Konzeptionsprozess waren auch die Durchführung von Marktforschung und die Entwicklung Ihrer Strategie traditionell sehr zeitaufwendig. Dazu gehören verschiedenste Aufgaben, wie:
- Durchführung von Marktforschung und Auswahl eines Zielmarktes.
- Identifizierung neuer und bestehender Märkte
- Zusammenarbeit mit Fokusgruppen, die Ihre demografische Zielgruppe repräsentieren, sowie Durchführung von Markttests, um die Bedürfnisse Ihrer Kunden zu ermitteln.
- Berechnung des Marktanteils ähnlicher Produkte sowohl in bestehenden als auch in neuen Märkten.
Heute
Heute verfügen wir über zahlreiche neue KI-gestützte Tools (einschließlich ChatGPT), die den Zeitaufwand für Ihre Recherche und die Entwicklung Ihrer Marketingstrategie erheblich reduzieren können. Außerdem gibt es Similarweb, Browse AI, Brandwatch und andere KI-Tools für Marktforschung, deren Aufnahme in Ihr Toolset Sie in Betracht ziehen können, um Sie dabei zu unterstützen.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass KI-Technologie es Unternehmern deutlich erleichtert hat, eine NPD-Strategie zu formulieren, ihren Geschäfts-Wachstumsplan zu erstellen und ihn umzusetzen. Allerdings ist der Einsatz von KI bei der Produktfindung und Forschung nicht das Einzige, was sich im Produktentwicklungsprozess verändert hat.
Tatsächlich gibt es 6 weitere neue Strategien, deren Einsatz Sie für Ihr nächstes Produkt in Betracht ziehen können.
Strategie Nr. 1: KI unterstützt bei der Entscheidungsfindung
Wir leben im goldenen Zeitalter der KI, und diese Technologie ist überall präsent. Abgesehen davon, dass Sie sie nutzen können, um die Funktionalität Ihres Produkts zu verbessern, können Sie sich auch auf Algorithmen des maschinellen Lernens verlassen, die Sie bei Ihren Produktentscheidungen unterstützen.
Die erste Anwendung von KI in der Produktstrategie und im Produktentscheidungsprozess, die Ihnen vermutlich sofort in den Sinn kommt, ist natürlich die fortgeschrittene Datenanalyse. Hervorragende Produktteams stützen sich auf Daten und Analysen, um die Leistung ihrer Produkte/Funktionen zu verfolgen, Verbesserungspotenziale zu identifizieren und wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen.
Normalerweise tun Sie dies, indem Sie ein ereignisbasiertes Analysetool verwenden oder ein spezialisiertes Analyseteam beauftragen. Beide Optionen heben die Qualität des Produktmanagements in Ihrem Unternehmen auf eine völlig neue Ebene. Sie bringen jedoch eine Reihe von Einschränkungen mit sich, darunter:
- Zeit- und Ressourcenaufwand: Ihr Entwicklungsteam muss diese Analysetools integrieren und alle Ereignisauslöser implementieren. Ihr spezialisiertes Analyseteam benötigt hingegen möglicherweise Tage bis Wochen, um komplexe Analysen durchzuführen.
- Unfähigkeit, komplexe Analysen durchzuführen: Ereignisbasierte Analysetools können leichte und mittelschwere Aufgaben für Sie erledigen. Ihr Analyseteam kann hingegen komplexe Aufgaben übernehmen. Die Fälle, in denen die anstehende Aufgabe äußerst komplex ist und viele Unbekannte enthält, können Sie jedoch nicht abdecken.
Glücklicherweise sind moderne KI-Modelle und -Algorithmen inzwischen intelligent genug, um die Analyseaufgaben für Sie zu übernehmen. Ihre Fähigkeit, hochkomplexe Aufgaben innerhalb weniger Minuten zu bewältigen, ist einfach verblüffend.
Beispiel
Datarobot ist beispielsweise in der Lage, die Leistungsdaten Ihres Produkts zu analysieren und Ihnen eine Schätzung Ihres Kundenlebenszeitwerts (LTV) zu geben.
Der LTV gehört zu den am schwierigsten zu messenden Kennzahlen für Produktteams, insbesondere wenn Ihr Produkt noch relativ neu ist und Sie noch nicht genügend Akquisitions- und Abwanderungsdaten gesammelt haben, um ihn zu berechnen. Das KI-Modell von Datarobot kann Ihre vorhandenen Daten jedoch extrapolieren und Ihren LTV prognostizieren, unabhängig davon, wie wenige vorhandene Daten Ihnen zur Verfügung stehen.
Strategie Nr. 2: AR-/VR-Prototypenentwicklung
Eine der großen Stärken der Softwareentwicklung ist die Möglichkeit des schnellen Prototypings. Mein CTO hat einmal über Nacht eine Prototyp-/MVP-Version eines unserer Produkte erstellt und sie am nächsten Morgen auf den Markt gebracht.
Das Produkt war ein Flop und bestand die Phase der Ideenvalidierung nicht. Aber mein Punkt ist, dass wir in der Lage waren, innerhalb eines einzigen Tages eine Prototypversion zu erstellen und auf den Markt zu bringen.
Wir hätten jedoch nichts annähernd so schnell prototypisieren können, wenn wir ein physisches Produkt entwickelt hätten. Das Problem besteht darin, dass Sie in den Herstellungsprozess einsteigen und mit mehreren Lieferanten zusammenarbeiten müssen, um ein einziges Exemplar Ihres Produkts herzustellen.
Das bedeutet, dass Sie erheblich viel Zeit und Geld darauf verwenden, Produktmuster zu erhalten, die Sie unter Ihrer Zielgruppe verteilen können, damit diese sie verwendet und kritisiert.
Die gute Nachricht ist, dass die neuesten Entwicklungen im Bereich der AR- und VR-Technologie es Ihren Nutzern ermöglicht haben, digital mit Ihren Prototypen zu interagieren, ohne dass Sie den Aufwand der Prototypenherstellung betreiben müssen.
Beispiel
Eines der bekanntesten Beispiele dafür ist die Ford Motor Company, die ihre Autos zunächst in einer VR-Umgebung entwickelt und testet, bevor sie das erste physische Exemplar zur Aktualisierung ihrer Produktlinie herstellt.
Dank dieses Prozesses sind die Ingenieure und Designer bei Ford in der Lage, Probleme an ihrem Prototyp frühzeitig zu erkennen und zu beheben, indem sie das Fahrzeug tatsächlich sehen, „berühren“ und mit ihm interagieren.
Erst nach einigen virtuellen Test- und Korrekturdurchläufen des Produktdesigns gibt das PM-Team den Fertigungsteams grünes Licht, mit der Arbeit am physischen Prototyp ihres Fahrzeugs zu beginnen.
Strategie Nr. 3: Hervorragende DevOps-Prozesse
Ich wäre nicht überrascht, wenn Sie sich fragen, was DevOps mit Produktentwicklungsstrategien zu tun hat.
Nun, die kurze Antwort lautet, dass ein guter DevOps-Prozess tatsächlich selbst eine Produktentwicklungsstrategie ist und dass ich Ihnen definitiv empfehlen würde, darauf zu achten, wenn Sie an Ihrem NPD-Prozess arbeiten.
Die lange Antwort lautet:
Der DevOps-Prozess, von dem ich hier spreche, ist nicht die trendige Position im Entwicklungsteam, sondern der Prozess und die Philosophie, mit denen Sie über kontinuierliche Integration schnell und nahtlos neue Versionen Ihrer Anwendung oder Website erstellen, testen und in der Produktionsumgebung bereitstellen können.
Wir können schnell eine Reihe von technischen und betrieblichen Vorteilen identifizieren, die sich aus der Einführung hervorragender DevOps-Prozesse in Ihrem Unternehmen ergeben (beispielsweise eine bessere Stabilität der Codebasis, eine einfachere Verwaltung Ihrer kollaborativen Programmierprozesse und mehr).
Als Produktmanager müssen wir uns jedoch auf die geschäftlichen Vorteile einer gut funktionierenden DevOps-Maschine in Ihrem Unternehmen konzentrieren, darunter:
- Schnellere Markteinführung Ihrer neuen Funktionen und Produktversionen. Ich habe Produkte gesehen, bei denen die Test- und Bereitstellungsprozesse für jedes größere Release 1–2 Monate gedauert haben! Das ist viel zu lange! In der Zeit, die für die Veröffentlichung dieser Produkte benötigt wurde, hätten Sie vollständige MVPs entwickeln und validieren können!
- Bessere Stabilität, da nach jeder Veröffentlichung weniger neue Fehler in Ihr Produkt eingeführt werden. Sie möchten nicht, dass Ihr Produkt nach jeder Veröffentlichung wie ein völliges Durcheinander aussieht, und Sie möchten nicht, dass Ihre Nutzer wütend werden und zu einer stabileren Alternative wechseln.
- Mehr Vorhersagbarkeit, da Ihr Entwicklungsteam seine Fristen einhalten kann. Ich weiß, Veröffentlichungstermine ändern sich ständig. Mit einem gut organisierten DevOps-Prozess haben Sie jedoch deutlich weniger unvorhergesehene Probleme in letzter Minute und wesentlich bessere Chancen, pünktlich zu veröffentlichen.
Beispiel
Um den enormen Unterschied zu veranschaulichen, den DevOps in Bezug auf Zuverlässigkeit und Bereitstellungsgeschwindigkeit bewirkt, vergleichen wir die Technologiegiganten (die sich durch DevOps auszeichnen) mit typischen Großunternehmen.
Hier sehen wir, dass ein Gigant wie Amazon täglich 23.000 Bereitstellungen schafft und die Vorlaufzeit im Bereich von „einigen Minuten“ liegt, während die Häufigkeit bei einem typischen Großunternehmen (wenn Sie es glauben können!) einmal alle 9 Monate beträgt.
Diese Verbesserung im Produktlebenszyklus ist auch bei anderen Technologiefirmen zu beobachten, etwa bei Apple, Uber oder Social-Media-Giganten wie Facebook und anderen.
Strategie Nr. 4: API-zuerst-Ansatz
Manchmal beruht der Erfolg Ihres Produkts nicht auf geschäftlichen oder produktbezogenen Entscheidungen, sondern darauf, wie Ihre Entwickler und die technische Leitung Ihre Architektur gestalten.
Beispielsweise verfügt das Produkt, für das ich verantwortlich bin, über eine Rauschunterdrückung und Transkription direkt auf dem Gerät. Diese frühe Architekturentscheidung hat uns erhebliche Vorteile gegenüber unseren Wettbewerbern verschafft. Insbesondere ist die Transkription auf dem Gerät für mein Unternehmen im Wesentlichen kostenlos. Daher können wir sie zu einem Preis anbieten, mit dem andere Anbieter (mit kostspieliger Transkription in der Cloud) nicht konkurrieren können.
Eine weitere hervorragende Architekturentscheidung, die Sie in Betracht ziehen können, um die Fähigkeiten Ihres Produkts in Zukunft erheblich zu verbessern, besteht darin, es nach dem API-zuerst-Ansatz zu entwickeln.
Die Logik dahinter ist: Damit Ihre Website oder mobile bzw. Desktop-Anwendung mit Ihrem Server kommunizieren kann, werden Sie zahlreiche APIs entwickeln. Normalerweise behandeln Sie diese APIs als etwas Internes und entwickeln sie so, dass Sie sie nicht außerhalb der Kommunikation mit Ihren eigenen Anwendungen verwenden können.
Der API-zuerst-Ansatz gibt vor, dass die APIs, die Sie für Ihre eigenen Anforderungen entwickeln, gut genug sein sollten, um auch als öffentliche APIs verwendet zu werden (einschließlich der erforderlichen Sicherheit und Struktur).
Wenn Sie auf diese Weise beschließen, Integrationen mit Tools von Drittanbietern hinzuzufügen oder Ihre API als eigenständigen Dienst anzubieten, müssen Sie nicht viel Zeit und Aufwand darauf verwenden, eine öffentliche API von Grund auf neu zu entwickeln.
Beispiel
Mein Lieblingsbeispiel für einen gelungenen API-zuerst-Ansatz ist Stripe.
Die API, die das Unternehmen seinen Nutzern anbietet, ist einfach fantastisch. Sie ist sicher, robust, benutzerfreundlich und umfasst praktisch jede Funktion, die Sie in Stripe finden können.
Strategie Nr. 5: Ansatz der Datenverarbeitung am Netzwerkrand
Datenverarbeitung ist sehr teuer. Ihre Infrastruktur- und Datenverarbeitungskosten sind besonders erheblich, wenn Ihre Verarbeitung in der Cloud stattfindet.
LinkedIn war beispielsweise dafür berüchtigt, den Großteil seiner Einnahmen für Cloud-Computing auszugeben, bevor das Unternehmen von Microsoft übernommen wurde. Anfang der 2010er-Jahre meldete das Unternehmen bekanntermaßen Kosten in Höhe von $72 Millionen für eines seiner Quartale.
Derart hohe Cloud-Kosten wirken sich direkt darauf aus, wie Sie Ihre Produkte entwickeln und bepreisen und wie Sie sich auf dem Markt positionieren.
Lassen Sie mich zu dem Produkt zurückkehren, das ich betreue, und zu der fantastischen Architektur, die unsere technische Leitung dafür entworfen hatte. Wie bereits erwähnt, entschieden wir uns dafür, die KI-Modelle nicht in der Cloud, sondern lokal auf den Geräten unserer Nutzer auszuführen, wodurch die Stückkosten dieser Modelle auf null sanken.
Der Ansatz, den unsere technische Leitung dabei gewählt hatte, hat einen Namen – dezentrale Datenverarbeitung. Dabei handelt es sich um eine Struktur, bei der Sie die gesamte oder einen Teil Ihrer Rechenleistung an die Geräte Ihrer Kunden delegieren.
Beispiel
Ein ziemlich bekanntes Beispiel für ein Unternehmen, das diesen Ansatz verfolgt, ist Tesla. Man kann durchaus behaupten, dass die Fahrzeuge von Tesla eher aus Software und IT-Hardware als aus Autos bestehen. Ich meine, haben Sie schon einmal die Bordcomputer in einem Tesla gesehen?
Diese beiden Chips verfügen über Rechenleistung auf Supercomputerniveau und können die meisten KI-Modelle von Tesla lokal ausführen. Im Vergleich zu einer Ausführung dieser Modelle in der Cloud lassen sich dadurch Infrastrukturkosten und Bandbreite erheblich einsparen.
Wissenswert: Ein befreundeter Sicherheitsexperte hat sich kürzlich in den Computer seines Tesla gehackt. Offenbar läuft darauf Linux (natürlich läuft alles auf Linux), und Dropbox ist darauf installiert.
Strategie Nr. 6: Hyperpersonalisierung
Wenn Sie einen Experten für digitales Marketing nach den wichtigsten Trends in seinem Fachgebiet fragen, wird die Mehrheit dieselbe Antwort geben – Personalisierung.
Dieselbe Logik gilt auch für das Produktmanagement. Vergessen wir nicht, dass nicht alle Ihre Nutzer exakte Kopien Ihrer idealen Kundenpersönlichkeit sind. Ihre Persona ist lediglich der „mathematische Durchschnitt“ all der unterschiedlichen Menschen, die Sie ansprechen möchten.
Hinweis: Personas gehören zu den wichtigsten Ergebnissen, die Produktmanager erstellen und verwalten sollten. Sehen Sie sich unsere Liste der Tools für die Produktentwicklung an, die Sie bei dieser Aufgabe unterstützen.
Tatsächlich ist praktisch niemand eine exakte Übereinstimmung, und Nutzer aus dem echten Leben haben mindestens ein Merkmal oder eine Präferenz, die sich von Ihrer Persona unterscheidet. Das bedeutet, dass das Produkt, das Sie rund um Ihre Persona entwickeln, die Probleme der Nutzer aus dem echten Leben nicht vollständig abdecken kann und jeder von ihnen zumindest etwas zu beanstanden haben wird.
Zum Glück leben wir in einer Welt der großen Datenmengen und der KI. Sie können die Verhaltensdaten, die Sie über Ihre Nutzer besitzen, nutzen und ihnen sogenannte „hyperpersonalisierte“ Erlebnisse anbieten, bei denen Ihre Funktionen und Inhalte genau ihren individuellen Bedürfnissen entsprechen.
Beispiel
Netflix und Spotify gehören zu den weltweit führenden Unternehmen, die Hyperpersonalisierung perfekt beherrschen. Nutzen Sie diese Produkte einfach ein paar Wochen lang, und schon werden sie Ihnen passende Songs und Serien vorschlagen.
Die Produktwelt entwickelt sich weiter – bleiben Sie auf dem Laufenden!
Die Art und Weise, wie Ihr Start-up von einer Produktidee zu einem erfolgreichen Produkt gelangt, hat sich erheblich verändert. Neue Technologien wie AR/VR und KI können Ihnen dabei helfen, bessere Produkte zu entwickeln und schneller Ihren Markt zu erreichen.
Ganz gleich, ob Sie derzeit an einem Produkt arbeiten oder ein minimal funktionsfähiges Produkt von Grund auf entwickeln möchten: Ich empfehle Ihnen nachdrücklich, diese innovativen Ansätze zu nutzen, um Ihre Produktentwicklung auf die nächste Stufe zu heben.
Die Einführung einer erfolgreichen Produktentwicklungsstrategie wird Ihnen definitiv dabei helfen, Ihre Ziele zu erreichen. Für die Umsetzung dieser Strategie benötigen Sie jedoch auch die richtigen Tools. Sehen Sie sich unbedingt unsere kuratierte Liste von Produktmanagement-Tools an, die Sie dabei unterstützen wird.
Großartige Produktmanager bleiben schließlich immer über die neuesten Trends in der Welt des Produktmanagements auf dem Laufenden. Auch dabei können wir Sie unterstützen! Abonnieren Sie unseren Newsletter mit weiteren Ressourcen und Leitfäden zum Produktmanagement sowie den neuesten Podcasts, Interviews und weiteren Einblicken von Branchenführern und Experten.
