Wie man die Kundenforschung beschleunigt
Es ist ein weit verbreiteter Irrglaube, dass Kundenforschung ein langwieriger und akademischer Prozess ist. Etwas, das ewig dauert. Etwas, das Ergebnisse liefert, mit denen man nur schwer arbeiten kann. Und leider ist das oft wahr. Hier ist also eine Checkliste, um genau das zu vermeiden.
Das sind sieben Fragen, die Du Dir stellen solltest, bevor Du Kundenforschung betreibst:
- Habe ich einen Rahmen?
- Ist es durchgängig?
- Kann das Produktentwicklungsteam mit den Ergebnissen arbeiten?
- Wird die Geschäftsführung die Ergebnisse verstehen?
- Habe ich alle notwendigen Fähigkeiten?
- Kann ich es in mein Unternehmen integrieren?
- Wie lange dauert es von Anfang bis Ende?
Schauen wir uns die Fragen genauer an:
1) Habe ich einen Rahmen?
Viele Unternehmen beschließen eines Tages, Kundenforschung zu betreiben. Meistens ist das der Fall, wenn etwas nicht so läuft wie geplant. Aber sie haben kein System. Also stolpern sie von Schritt zu Schritt und versuchen, spontan Lösungen zu finden.
Es ist unnötig zu sagen, dass das nicht funktioniert. Die Dinge passen nicht zusammen und es braucht viel Zeit, um unbrauchbare Ergebnisse zu erzielen. Ein gutes System hat viele Qualitäten. Eine davon ist eine gemeinsame Sprache für alle Stufen. Andere Eigenschaften sind Teile der folgenden Fragen.
2) Ist es von Anfang bis Ende
Ein gutes Kundenrecherche-System bietet eine leicht zu verfolgende Struktur. Normalerweise hast Du eine:
- Vorbereitungsphase
- die Interviewphase
- Konsolidierungsphase
- Bauphase
All diese Phasen müssen gut miteinander verbunden sein.
Eine Vorbereitungsphase beinhaltet Dinge wie eine Analyse, wo Du anfängst. Welche Annahmen hast Du über Dein Geschäftsumfeld? Was ist die Frage, die Du untersuchen willst? Wer sind die richtigen Personen, die Du fragen kannst? Wie wählst Du sie aus und findest sie? Wie rekrutierst Du sie?
In der Interviewphase sprichst Du mit Deinen aktuellen und potenziellen Kunden. Ein gutes System hat eine Methodik, um die richtigen Fragen zu stellen. Diese Phase braucht auch eine Struktur, wie Du die Ergebnisse dokumentierst.
Die Konsolidierungsphase ist die Phase, in der Du Muster aus den Interviewdaten extrahierst. Nach dieser Phase sollten die Probleme Deiner Nutzer gut verstanden sein. Es sollte auch eine Sprache für ein gemeinsames Verständnis der Probleme geben. Aber auch, wie sie Fortschritte messen, was sie sich erhoffen und in welchem grenzwertigen Kontext sie sich befinden.
Die Bauphase ist die Zeit, in der man mit den Ergebnissen wirklich arbeiten kann. Nicht nur in der Produktentwicklung, sondern auch in Marketing, Vertrieb und Kundenservice. Ein guter Rahmen sorgt für einen nähtlosen Übergang. Du beginnst mit einer übergeordneten Frage und gehst bis zu den Produktmerkmalen und Zusatzinformationen.
3) Kann das Produktteam damit arbeiten?
An dieser Stelle versagen die meisten Frameworks. Sie brechen die Ergebnisse nicht tief genug herunter. Dein Produktentwicklungsteam braucht konkrete Aufgaben. Nicht irgendeine Abstraktion. Wenn Du nur weißt, dass Dein Kunde schnellere Pferde will, wirst Du das Auto nicht finden. Es muss so klar sein wie:
- Ich möchte in weniger als einer Stunde in die nächste Stadt fahren.
- Ich muss mit anderen zusammen reisen können
- Ich will nicht nass werden, wenn es regnet
- Ich hasse den Geruch von Pferden
- Mein maximales Budget ist xyz
Wenn Dein Produktentwicklungsteam nicht mit den Ergebnissen der Kundenforschung arbeiten kann, kannst Du sie nicht für die Produktentwicklung nutzen. Das Gleiche gilt für alle anderen, die am Erfolg des Produkts beteiligt sind.
4) Wird das Management die Ergebnisse verstehen?
Das Management spricht meist eine andere Sprache als die operativen Einheiten. Oft sind es entweder Zahlen oder Geschichten. Beides sind Abstraktionen auf hoher Ebene. Dein Rahmenwerk muss Forschungsdaten liefern, die das Management verstehen wird. Andernfalls werden sie die Forschungsdaten mit ihren eigenen Annahmen überlagern. Dazu gehört auch, dass es dem Managementteam leicht fällt, zuzugeben, dass es sich im Vergleich zu den Daten geirrt hat.
5) Habe ich alle notwendigen Fähigkeiten?
Kundenforschung zu betreiben, erfordert Fähigkeiten. Wer keine Kundenforschung betreibt, muss Glück haben. Du kannst Dir Fähigkeiten aneignen. Glück kannst Du Dir nicht aneignen. Also brauchst Du die Fähigkeiten.
Betrachte dies als eine Make-or-Buy-Entscheidung im Vorfeld. Meistens kaufst Du einige Fähigkeiten und erwirbst andere im Laufe der Zeit. Sieh Dir Deinen Rahmen an und prüfe, was Du alleine machen kannst und was nicht.
6) Kann ich es in mein Geschäft integrieren?
Kundenforschung muss Ergebnisse liefern, die DU nutzen kannst. Du solltest also in der Lage sein, die Forschungsdaten in Dein operatives Geschäft zu integrieren. Schau Dir andere Projekte an, die mit dem Framework durchgeführt wurden. Könntest Du mit den Ergebnissen arbeiten, die hier erzielt wurden?
Dies erfordert ein gewisses Verständnis Deines Kommunikationsstils im Unternehmen. Bist Du eher daten- oder geschichtenorientiert? Ein Ingenieurbüro ist nicht dasselbe wie ein IT-Unternehmen, ein Fitnessstudio, ein Coffeeshop oder eine Bank. Prüfe auf Kompatibilität.
7) Wie lange dauert es von Anfang bis Ende?
Wenn Du einen guten Rahmen und die nötigen Fähigkeiten hast, kannst Du alle oben genannten Dinge in 4 Wochen oder weniger erledigen.
Fortgeschrittene Frameworks brauchen in der Regel weniger Zeit. Das mag kontraintuitiv erscheinen, aber Du sparst die Zeit, in der Du darüber nachdenkst, was Du als nächstes tun musst. Außerdem musst Du weniger Probleme auf dem Weg beheben.
Ein schlechtes Framework sieht vorher einfach aus und ist nach der Arbeit mit ihm schmerzhaft. Ein gutes Framework sieht am Anfang vielleicht schwierig aus, aber nach der Arbeit damit ist es einfach. Strebe einen Rahmen an, der wenig Zeit in Anspruch nimmt, aber den gesamten Prozess von Anfang bis Ende abdeckt.
Das war eine ziemlich lange Checkliste. Aber es ist die Mühe wert, über Deinen Kundenforschungsrahmen nachzudenken.
Mach nicht nur irgendwas. Mach nicht einfach nichts. Denke voraus und handle danach. Das ist auf lange Sicht billiger und besser.
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