Tag 2 - Roter Raum
Welchen Wert bieten wir?
Aus den Pains/Gains eine fokussierte Lösung und ein stringentes Wertversprechen bauen
Am Ende des Tages haben wir eine Match-Matrix, ein formuliertes Value Proposition Statement und eine strukturierte Servicebeschreibung – der Brückenschlag zwischen Kundenproblem und Lösung.
Ziel
Die Match-Matrix verbindet die Erkenntnisse aus dem Blauen Raum mit konkreten Lösungsansätzen. Jedes Feature braucht einen klaren Bezug zu einem validierten Kundenproblem.
Struktur der Match-Matrix
| Kundenproblem (Pain) | Pain Reliever | Kundengewinn (Gain) | Gain Creator |
|---|---|---|---|
| Was frustriert? | Wie lindern wir den Schmerz? | Was wünscht sich der Kunde? | Wie erzeugen wir den Gewinn? |
Vorgehen (90 Min)
- Pains & Gains übernehmen (10 Min): Ergebnisse aus Tag 1 übertragen
- Wirkhebel zuordnen (30 Min): Für jeden Pain/Gain mögliche Lösungsansätze sammeln
- Value ableiten (20 Min): Welchen Nutzen bringt jeder Wirkhebel?
- Relevanz bewerten (15 Min): Priorisieren nach Kundenrelevanz
- Essentials vs. Nice-to-Haves (15 Min): MVP-Scope definieren
Moderationsfragen
- „Welches Feature zahlt auf diesen Pain ein?"
- „Was wäre das kleinstmögliche Feature-Set (MVP)?"
- „Gibt es Features ohne Kundenbezug? → Streichen!"
- „Welcher Pain bleibt ungelöst?"
Features ohne klaren Kundenbezug sind Kandidaten für die Streichung - sie erzeugen Aufwand ohne Mehrwert. Wenn ein Feature keinem Pain zugeordnet werden kann, ist es Ballast.
Ziel
Das Value Proposition Statement ist die prägnante Essenz des Angebots - der eine Satz, der alles zusammenfasst.
VP-Formel
Für [Zielkunde/Persona], der/die [Job/Problem] hat, bieten wir [Lösung/Angebot], die/das [Kernnutzen] ermöglicht - anders als [heutige Alternative], weil [Differenzierung].
Qualitätskriterien
| Kriterium | Beschreibung |
|---|---|
| Spezifisch | Klare Zielgruppe, nicht „alle" |
| Relevant | Adressiert echtes Problem |
| Differenziert | Unterscheidet sich von Alternativen |
| Glaubwürdig | Nachvollziehbar und realistisch |
| Einfach | In einem Satz verständlich |
Vorgehen (60 Min)
- Einzelarbeit (15 Min): Jeder formuliert einen VP-Entwurf
- Vorstellen (20 Min): Entwürfe präsentieren
- Konsolidieren (15 Min): Beste Elemente kombinieren
- Finalisieren (10 Min): Ein gemeinsames Statement
Moderationsfragen
- „Ist das aus Kundensicht verständlich?"
- „Klingt es nach Buzzword oder nach echtem Nutzen?"
- „Würde ein Kunde sagen: Ja, genau das brauche ich?"
Ziel
Strukturierte Dokumentation des Angebots, sodass ein Dritter es versteht.
Beschreibungsstruktur
| Element | Beschreibung | Beispiel |
|---|---|---|
| Angebotstyp | Was ist es? | Digitaler Service, Software, Hardware-Software-Kombination |
| Kernfunktionen | Was kann es? | Datenerfassung, Analyse, Alerting, Reporting |
| Nutzergruppen | Wer nutzt es? | Instandhalter, Produktionsleiter, Management |
| Datenquellen | Welche Daten? | Maschinensensorik, Prozessdaten, ERP-Daten |
| Integration | Wie eingebunden? | OPC UA, REST API, Datenraum-Connector |
| Liefermodell | Wie bereitgestellt? | SaaS, On-Premise, Hybrid |
Moderationsfragen
- „Was unterscheidet uns vom Wettbewerb?"
- „Was hat der Kunde konkret davon?"
- „Können wir das in 2 Minuten erklären?"
Ziel
Klare Abgrenzung zu Alternativen - warum sollte der Kunde zu uns kommen?
Wettbewerbslandschaft
| Alternative | Stärken | Schwächen | Unsere Differenzierung |
|---|---|---|---|
| Eigene Lösung (DIY) | Volle Kontrolle | Hoher Aufwand, Know-how | Schlüsselfertig, schneller ROI |
| Klassische Wartung | Bekannt, etabliert | Reaktiv, teuer | Proaktiv, datenbasiert |
| Wettbewerber A | Marktführer | Komplex, teuer | Einfacher, fokussiert |
| Nichts tun | Kein Aufwand | Risiko, Kosten | Messbare Verbesserung |
Differenzierungsdimensionen
| Dimension | Fragen |
|---|---|
| Funktional | Was können wir besser? |
| Emotional | Wie fühlt sich der Kunde besser? |
| Ökonomisch | Warum ist es wirtschaftlicher? |
| Technisch | Was ist technisch überlegen? |
| Service | Wie ist der Support besser? |
Im hybriden Format kann AI die Value Proposition-Entwicklung beschleunigen:
| Session | AI-Einsatz | Wie |
|---|---|---|
| Match-Matrix | Pain-Feature-Mapping | AI schlägt passende Pain Relievers und Gain Creators vor |
| Value Proposition | Statement-Iteration | AI generiert VP-Varianten, Team wählt und verfeinert |
| Servicebeschreibung | Strukturierung | AI erstellt erste Struktur basierend auf Features |
| Differenzierung | Wettbewerbsanalyse | AI recherchiert Alternativen und deren Stärken/Schwächen |
Konkrete AI-Prompts
Match-Matrix:
„Für den Pain [Pain] im Kontext [Use Case]: Welche konkreten Features oder Maßnahmen könnten diesen Pain lindern? Was wäre der resultierende Kundennutzen?"
Value Proposition Statement:
„Formuliere 3 Varianten einer Value Proposition für: Zielkunde=[Persona], Problem=[Top-Pain], Lösung=[Angebot]. Nutze die Struktur: Für X, der Y hat, bieten wir Z, das W ermöglicht."
Wettbewerbsanalyse:
„Welche Alternativen hat ein [Persona-Rolle] aktuell für [Problem]? Analysiere DIY-Lösungen, klassische Ansätze und digitale Wettbewerber. Was sind Stärken und Schwächen?"
Servicebeschreibung:
„Strukturiere eine Servicebeschreibung für [Angebot]: Angebotstyp, Kernfunktionen, Nutzergruppen, Datenquellen, Integration, Liefermodell."
AI ist besonders stark beim Iterieren von Formulierungen. Das Team liefert den Inhalt, AI hilft bei der prägnanten Formulierung des VP-Statements.
Ergebnisse
Pain-Feature-Value-Matrix
Vollständige Zuordnung mit Priorisierung
Value Proposition Statement
1-2 ausformulierte Wertversprechens-Sätze
Servicebeschreibung
Strukturierte Dokumentation des Angebots
Feature-Priorisierung
Essentials vs. Nice-to-Haves