Möchten Sie ein Nebenprojekt starten, wissen aber nicht, wo Sie anfangen sollen? Ein datengesteuerter Ansatz zur Validierung von Geschäftsideen ist ein guter Einstieg. Diese Methode hilft Ihnen, Entscheidungen auf der Grundlage von Fakten und Daten statt auf Annahmen und Vermutungen zu treffen. In diesem Artikel stellen wir eine Schritt-für-Schritt-Anleitung zur Generierung und Validierung von Geschäftsideen durch datengesteuerte Validierung bereit. In diesem Leitfaden: Wie generieren wir Ideen? Holen Sie sich die Daten Ideenvalidierung mit KI Bonus: Kundenerkennung Abschluss Lasst uns anfangen! 💡 Wie generieren wir Ideen? Es gibt viele Möglichkeiten, Geschäftsideen zu finden: Wir können Probleme identifizieren, die wir oder andere haben, recherchieren, welche Lösungen es gibt, potenzielle Kunden finden und mit ihnen sprechen, Umfragen erstellen, Wettbewerbsanalysen nutzen, um den Markt zu verstehen usw. Oder wie Paul Graham kürzlich: sagte Der Weg zu neuen Ideen besteht darin, Anomalien zu bemerken: Was erscheint seltsam, fehlt oder ist kaputt? Erstellen Sie dann ein Minimum Viable Product (MVP), legen Sie es in die Hände der Benutzer und messen Sie das Kundenfeedback. Anschließend nehmen wir dieses Feedback auf und wiederholen es, bis wir die richtige Produkt-Markt-Passung (oder den richtigen Dreh- und Angelpunkt oder einfach das Projekt ganz fallen gelassen) gefunden haben. Das Gespräch mit unseren potenziellen Kunden ist während des gesamten Prozesses Bedeutung, was insbesondere für die eher introvertierten Unternehmer unter uns eine etwas herausfordernde Erfahrung sein kann. Ganz zu schweigen davon, dass es manchmal nicht klar ist, wo diese potenziellen Kunden zu finden sind: Twitter, Reddit usw. von entscheidender Was wäre also, wenn wir einen Weg finden könnten, Validierung durchzuführen, bevor wir mit den Benutzern sprechen? eine Wir müssen das Rad nicht neu erfinden. Der Übergang von 0 auf 1 ist möglicherweise nicht der einzige Weg. Jakob Greenfelds hervorragender zu diesem Thema ist genau richtig: Artikel Die meisten Menschen gehen nicht ins Geschäft, um die Welt zu verändern. Sie wollen einfach einen Mehrwert bieten, dafür entlohnt werden und dies zu ihren eigenen Bedingungen tun. Heutzutage gibt es eine Fülle von Daten, die online frei verfügbar sind. Der Trick besteht darin, dass Daten aus unserer Sicht nicht unbedingt wie Daten aussehen. In diesem speziellen Fall beziehe ich mich auf die App Stores. App Stores sind eine großartige Quelle, da sie viele verschiedene Arten von Daten zentralisieren: Bewertungen, Rezensionen usw. Jeder App Store kann hierfür geeignet sein (Google, Apple, Amazon usw.). Der gleiche Ansatz würde auch für Daten verwendet, die von Software-Bewertungsaggregatoren (G2, Capterra usw.) stammen. Möglicherweise wäre es sogar möglich, die Daten innerhalb der Plattform zu visualisieren, aber das wäre ein kostenpflichtiger Dienst. Ich habe für diesen Artikel den Android Play Store verwendet, weil er mir am besten bekannt ist, aber dieser Ansatz kann mit jedem Playstore da draußen funktionieren. Ich bin fest davon überzeugt, dass wir aus Erfolgen genauso viel lernen können wie aus Misserfolgen. Vor diesem Hintergrund bedeutet die Verwendung der App-Store-Daten zur Suche und Validierung von Geschäftsideen nicht nur, sich auf die leistungsstärksten Apps zu verlassen. Wir können auch die Apps analysieren, die nicht so gut laufen wie erwartet, oder untersuchen, warum ein vielversprechendes Konzept nicht aufgeht. Die Idee ist ganz einfach: Eine schlecht bewertete und dennoch häufig heruntergeladene App ist ein Signal dafür, dass ein Bedarf besteht und dass es möglich ist, diesen effektiver umzusetzen. 🧲 Holen Sie sich die Daten Je nachdem, wie technisch versiert wir sind, ist es ziemlich einfach, die benötigten Daten aus dem Play Store zu erhalten. Wir können es mit einem der vielen online verfügbaren Tools wie Octoparse kratzen. Wenn der Prozess unklar ist, sollten Sie verwenden, um das Problem zu klären. Es sollte relativ einfach sein. diesen Leitfaden Wir suchen nach Apps mit über 500.000 Downloads, aber mit einer 3-Sterne-Bewertung oder niedriger. Das wird uns sagen, was besonders gefragt ist (denn warum sollten die Leute es herunterladen, wenn sie es nicht brauchen?), aber wo eine schlechte Ausführung zur Unzufriedenheit der Benutzer führt. Ebenso könnte es interessant sein, sich die am besten bewerteten Apps mit niedrigen Downloadzahlen anzusehen. Das könnte ein Hinweis auf ein großartiges Produkt mit Potenzial sein, wenn es den richtigen Leuten präsentiert wird. Das Ergebnis sieht wie eine CSV-Datei mit 4–5 Spalten aus, etwa so: Dies erfordert möglicherweise eine schnelle Überarbeitung, da die Extraktion JSON-formatierte Daten bereitstellt, die mit dem CSV-Format nicht gut funktionieren. Melden Sie sich bei mir, wenn Sie Hilfe benötigen! 1. Datenbereinigung Mit den vorliegenden Rohdaten möchten wir einen Sinn daraus ziehen und sachdienliche Informationen finden. Eine schnelle Analyse wird es uns ermöglichen, einige Segmente zu identifizieren, die ausgeschlossen werden sollten. Apps mit mehr als 1 Million Downloads sind in der Regel mobile Versionen von Giganten (Amazon Prime, Google usw.). Auch wenn es wichtig ist, große Träume zu haben, ist das im Moment nicht relevant. Verstehen Sie mich nicht falsch; Sie könnten sich dafür entscheiden, Ihre Analyse dort durchzuführen und tiefer zu graben; Ich halte es angesichts des erklärten Ziels einfach nicht für sinnvoll. Daher filtern wir nach Apps mit 500.000 bis 1 Million Downloads. 2. Analysepraxis Ich habe die Daten wie folgt nach Kategorien aggregiert: Das zweite Feld ist nur die Anzahl der Apps in dieser Kategorie in unseren Daten und das letzte Feld ist die durchschnittliche Bewertung für diese Kategorie. Die Top-3-Kategorien sind Tools, Unterhaltung und Finanzen, und die durchschnittliche Bewertung liegt bei etwa 2,7. Das sind 1375 Apps in allen drei Kategorien, die mindestens 500.000 Mal heruntergeladen wurden. Das sind unerfüllte Bedürfnisse und unzufriedene Benutzer. viele Für diejenigen unter uns, die Diagramme bevorzugen: Das blaue Diagramm stellt die durchschnittliche Bewertung dar und das orangefarbene Diagramm stellt den Prozentsatz dieser bestimmten Kategorie im Verhältnis zur gesamten Liste dar. Die ideale Stelle ist dort, wo die orangefarbene Grafik die blaue (mit etwas Abstand) überlappt, was auf eine hohe Konzentration von Apps in dieser Kategorie bei gleichzeitiger Anzeige schlechter Bewertungen hinweist. Die Grafik bestätigt, was in der obigen Tabelle bereits transparent war. Von nun an liegt uns die Welt zu Füßen. Wir können die Analyse vertiefen und in jede Richtung gehen, die wir für interessant halten. Schauen wir uns zum Beispiel die Kategorie „Tools“ genauer an. 3. Die „Werkzeuge“ des Handels In der Kategorie „Apps“ der Kategorie „Tools“ suchen wir nach Apps mit mindestens 1 Million Downloads und sortieren sie nach durchschnittlicher Bewertung (aufsteigend). Die Liste ist noch recht lang, aber wir haben immerhin eine Nische und erste Ziele. Anschließend können wir uns die einzelnen Apps genauer ansehen und ihre Funktionen, ihre Konkurrenten und gegebenenfalls das Marktpotenzial prüfen. Wir könnten beispielsweise eine Stimmungsanalyse der für jedes Produkt auf der Liste gesammelten Bewertungen durchführen und die Hauptthemen/Schlüsselwörter extrahieren. Dies wäre eine gute Möglichkeit, die unmittelbaren Verbesserungsbereiche (oder sogar Funktionen) für jedes neue Produkt in dieser Nische zu bestimmen. Das wäre ein Thema für einen anderen Tag, also bleiben Sie dran! Das Ziel besteht darin, mehr Informationen über die spezifische Nische zu erhalten und diese Daten für den nächsten Schritt zu nutzen. Daher kann ich zusätzlich zu den bekannten Validierungsmethoden zwei weitere Tools vorschlagen, um die Ideen weiter zu validieren. All dies kann kombiniert werden, um nützliche Erkenntnisse zu gewinnen; Es geht wirklich darum, zu bestimmen, was in welchem Kontext nützlich ist. 🤖 Ideenvalidierung mittels KI Ja, KI liegt voll im Trend, und nein, es ist nicht nur ein weiterer Ratgeber, der sich den Trend zunutze macht. Hier geht es schließlich nicht um ChatGPT. . Vorerst ist eine Startup-Intelligence-Plattform für Gründer. Sie bieten verschiedene Datendienste an, wie zum Beispiel Wettbewerbslandschaft, Post-Mortem-Analyse usw. In unserem Fall sind wir an ihrem Tool „Ideenvalidierung“ interessiert. Roiquant Die erste Komponente misst die „Einzigartigkeit“ unserer Idee basierend auf den bereitgestellten Eingaben, wie hier gezeigt: Zur Veranschaulichung verwenden wir das Beispiel der App „Smart Air Conditioner“ aus der obigen Liste. Wir geben die Eingaben Je präziser die Eingaben, desto besser ist natürlich das Ergebnis. Aber wie bei jedem anderen Validierungsprozess besteht das Ziel nicht darin, einen Zustand perfekter Informationen zu erreichen; es ist unmöglich. Stattdessen streben wir danach, das Risiko so weit wie möglich zu verringern und die kritischsten Hypothesen zu bestätigen wir mit dem Aufbau beginnen. nach bestem Wissen und Gewissen ein. , bevor Das Tool war nicht verfügbar, während ich dies schrieb. Ich habe diesen Screenshot erst erhalten, nachdem das Problem behoben wurde. Zur Veranschaulichung habe ich eher zufällige Eingaben verwendet. Wir erhalten ein Gesamtmaß für das Ausfallrisiko (59,2 % in diesem Beispiel), das aus den verschiedenen Teilmaßen für jede Kategorie berechnet wird. Beispielsweise erhielten der Standort und der Markt eine Bewertung von 1 %, was die Schwierigkeit widerspiegelt, in diesen Regionen der Welt Geschäfte zu machen. Der Neuheitswert von 20 % zeigt auch, dass unsere Idee nicht sehr innovativ ist, was technisch gesehen das Risiko eines Scheiterns erhöht (aber nicht immer). Es gibt noch eine weitere Komponente bezüglich der Rentabilität des Unternehmens, die ebenfalls zu einer Verbesserung der Ergebnisse führen wird. Allerdings liegen einige der erforderlichen Eingaben (Unternehmensbewertung, Monetarisierung usw.) nicht wirklich in unserem Rahmen, da wir dafür noch zu früh sind. Dies ist die Phase, in der wir die Go/No-Go-Entscheidung treffen sollten. Eine Idee, die als „hohes Risiko“ (70 % und mehr) eingestuft wird, sollte sofort verworfen werden. Dies ist eine etwas willkürliche Schwelle und es handelt sich eher um Kunst als um Wissenschaft. 🕵️ Bonus: Kundenerkennung Nachdem wir nun eine bessere Vorstellung davon haben, wonach wir suchen, ist es an der Zeit, mit potenziellen Benutzern in Kontakt zu treten und deren Feedback einzuholen. Es ist wichtig, die richtigen Personen zu finden, mit denen wir sprechen können, da sie Einblicke geben können, die uns dabei helfen, unsere Idee zu verfeinern. Es gibt viele Tools, die dabei helfen, diese potenziellen ersten Benutzer durch Stichwortsuche, Social Listening usw. zu finden. Wir werden uns möglicherweise in einem zukünftigen Artikel damit befassen. Zunächst möchte ich über zwei konkrete Lösungen sprechen. Der erste ist CustomerDiscovery.io. Das Unternehmen „ .“ hilft Startups dabei, schneller zu wachsen, indem es ihnen einen All-in-one-Arbeitsbereich zur Verfügung stellt, in dem sie Feedback über mehrere Abteilungen hinweg sammeln, organisieren und analysieren können Kurz gesagt, diese Plattform ermöglicht es Gründern, potenzielle Early Adopters zu interviewen und wertvolles Feedback zu erhalten, was genau das ist, was wir in dieser Phase brauchen! Die zweite Lösung ist Respondent.io. Die Plattform ist für etwas fortgeschrittenere Nutzerforschungsprojekte gedacht und bietet die Möglichkeit, geprüfte Nutzer anhand mehrerer Kriterien (Beruf, Standort usw.) zu rekrutieren, um tiefere Einblicke zu gewinnen. Es besteht auch die Möglichkeit, den Teilnehmern „Anreize“ zu bieten, dh den Befragten einen bestimmten Betrag zu zahlen (nach Ermessen des Projektinhabers). Und natürlich gilt: Je höher die Belohnung, desto besseres Feedback erhalten wir. Verständlicherweise handelt es sich dabei um ein Hilfsmittel, wenn wir eine bestimmte Reifeschwelle erreichen. Es ist möglicherweise nicht für jedes Projekt perfekt geeignet (besonders zum Beispiel für Indie-Hacker/Solopreneure), aber es ist dennoch eine gute Ressource. Abschluss Nun, da haben Sie es! Der Prozess der Validierung einer Idee ist komplex und erfordert viel Aufwand. Es geht nicht nur darum, eine tolle Idee zu haben, sondern auch darum, den Markt, die Konkurrenz und die potenziellen Nutzer zu verstehen. Durch die Kombination der traditionellen Ideenvalidierungsmethoden mit KI-basierten Tools und Kundenerkennungsplattformen können wir ein besseres Verständnis der Idee und ihres Potenzials erlangen. Dies hilft uns, eine fundierte Entscheidung darüber zu treffen, ob wir die Idee weiterverfolgen oder nicht und wie wir am besten vorgehen. Der Prozess sollte iterativ sein und ständig verfeinert und angepasst werden. Mit dem richtigen Ansatz und den richtigen Tools stellen wir sicher, dass unsere Idee die besten Erfolgsaussichten hat! Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit! 😄 Ich bin ein Unternehmer auf Reisen! Wenn Ihnen dieser Artikel gefallen hat, finden Sie hier weitere Artikel: und . Twitter den Thinkbox-Newsletter von The Generalist

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Datengesteuerte Validierung für Geschäftsideen: Eine Schritt-für-Schritt-Anleitung

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