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Product Discovery: Risiken minimieren, Budget schonen und ein tatsächlich genutztes Produkt entwickeln

Auteur n°3 – Benjamin

Von Benjamin Massa
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Zusammenfassung – Ein Projekt ohne Product Discovery riskiert Budgetüberschreitungen, regulatorische Verstöße und geringe Nutzerakzeptanz. Der Ansatz kombiniert Feldinterviews und In-situ-Beobachtungen, Kartierung von ROI, Risiken und Aufwand, Low-Fidelity-Prototyping und frühe Tests, um reale Bedürfnisse zu ermitteln, Funktionen zu priorisieren und technische Machbarkeit sowie regulatorische Konformität zu prüfen.
Lösung: Kurze, nutzer- und regulatorisch ausgerichtete Workshops organisieren, um Risiken zu senken, Kosten zu kontrollieren und ein nützliches, angenommenes Produkt zu liefern.

Product Discovery ist der Schlüssel, um ein Projekt nicht „blind“ zu starten und Ihre Investitionen auf wertstarke Funktionen zu fokussieren. Im Gesundheitswesen ermöglicht dieser Ansatz, regulatorische und anwendungsspezifische Risiken durch frühe und iterative Feldvalidierungen zu begrenzen.

Indem der Nutzer in den Mittelpunkt gestellt und UX, Technik, Business und Compliance kombiniert werden, lassen sich echte Bedürfnisse schnell identifizieren und ungetestete interne Annahmen verwerfen. Das Ergebnis: ein nützliches, angenommenes und konformes Produkt, dessen Entwicklung agil bleibt und finanziell kontrolliert wird.

Die Nutzer mit einem pragmatischen Feldansatz verstehen

Nutzerforschung beschränkt sich nicht auf theoretische Umfragen. Sie basiert auf gezielten Interviews, konkreten Beobachtungen und einer Analyse realer Rahmenbedingungen.

Bei einem Projekt für eine digitale Patientenakte ermöglichen kurze Feldinterviews das Erfassen der Frustrationen des Pflegepersonals und der Verfügbarkeitsbeschränkungen. Dieser Ansatz geht über einfache Fragebögen im Besprechungsraum hinaus: Er integriert sich in Routinen, Briefings und informelle Pausen.

Die Beobachtung der aktuellen Nutzung bestehender Tools deckt oft Abweichungen von offiziellen Prozessen auf. Diese Beobachtungen in situ helfen zu verstehen, warum bestimmte „nicht konforme“ Praktiken fortbestehen und ermöglichen den Aufbau von Workflows, die wirklich zum Krankenhausumfeld passen.

Die Analyse interner und externer Zwänge – etwa administrative Belastung, Personalrotation oder Sicherheitsprotokolle – lenkt sofort die Prioritäten. Diese operativen Faktoren beeinflussen direkt die technische Machbarkeit und das Nutzererlebnis insgesamt. IT-Anforderungskatalog

Kurze und gezielte Feldinterviews

Die auf konkrete Situationen fokussierten Interviews liefern unmittelbare Rückmeldungen zu den tatsächlichen Bedürfnissen der Nutzer. Sie dauern in der Regel 30 bis 45 Minuten, um den medizinischen Zeitrahmen nicht zu beeinträchtigen.

Durchgeführt mit unterschiedlichen Profilen (Pflegekräfte, Ärzte, Apotheker) decken diese Gespräche divergierende Erwartungen auf und zeigen Ansätze für gemeinsame Lösungen. Ein Beispiel: Eine Pflegekraft wünscht sich eine kompakte Übersichtsmeldung, während ein Apotheker ein detailliertes Protokoll benötigt.

Beobachtung realer Nutzung

Ein Nutzer auf seinen Wegen zu begleiten, macht Reibungspunkte sichtbar, die in Interviews nicht zur Sprache kommen. So entdeckt man ungenutzte Systembereiche oder zeitraubende Umwege.

Diese Beobachtungsmomente offenbaren Alltagsroutinen, provisorische Workarounds und informelle Abweichungen, die auf Lücken in den aktuellen Systemen hinweisen. Diese Erkenntnisse lassen sich sofort in UX- und technische Verbesserungen übersetzen.

Die Dokumentation der Abläufe mit Fotos und Anmerkungen setzt jede Nutzungsphase in Kontext und erleichtert den Aufbau realistischer Prototypen – nicht idealisierter Prozesse.

Analyse operativer Rahmenbedingungen

Das Verständnis von Sicherheitsprotokollen, DSGVO-Anforderungen oder internen Freigabeprozessen ist entscheidend, um Design und Architektur bereits in der Discovery-Phase abzustimmen.

Die Berücksichtigung der Personalverfügbarkeit, der IT-Wartungsfenster und der Integrationsanforderungen mit Bestands­systemen verhindert unnötige, nicht nutzbare Entwicklungen. So lässt sich die technische Machbarkeit bereits im Vorfeld bewerten.

Ein Universitätsklinikum passte seinen Rollout-Fahrplan an, indem es Product-Discovery-Workshops an die Schichtwechsel des Pflegepersonals anlehnte. Dieses Beispiel zeigt: Die Identifikation verfügbarer Fenster ist ebenso kritisch wie die Bedarfsermittlung.

Ideen nach Geschäftswert generieren und priorisieren

Co-Creation-Workshops sollten kurz, fokussiert und entscheidungsorientiert sein. Die Priorisierung erfolgt über ein Mapping der Funktionen nach ROI, Risiko und Aufwand.

In einer gemeinsamen Session wird jede Idee im Hinblick auf ihren Einfluss auf die Wertschöpfungskette und ihre technische Komplexität bewertet. Diese Methode verhindert Feature-Bloat und fördert die Akzeptanz bei Entscheidern. MVP-Entwicklung: Vor- und Nachteile

Low-Fidelity-Prototypen (Papiermodelle oder interaktive Wireframes) nähren die Diskussion und dienen als Basis für schnelle Entscheidungen. Ungetestete Intuitionen weichen quantifizierbaren, vergleichbaren Optionen. Prototyp-Verständnis

Die resultierende Funktionslandkarte gliedert sich in drei Achsen: vom Nutzer wahrgenommenen Wert, Risikoniveau (technisch, regulatorisch, operativ) und Umsetzungsaufwand. Diese visuelle Darstellung leitet Stakeholder sofort.

Edana: Strategischer Digitalpartner in der Schweiz

Wir begleiten Unternehmen und Organisationen bei ihrer digitalen Transformation.

Kurze und effiziente Workshops

Halbtägige Workshops maximieren die Konzentration und vermeiden endlose Diskussionen. Jede Session beginnt mit einer Zusammenfassung der Feld-Insights und endet mit klaren Prioritäten.

Die Teilnahme des Führungsteams, der Fachverantwortlichen und der IT-Vertreter ist essenziell. Der Abgleich unterschiedlicher Perspektiven beschleunigt Entscheidungen und verstärkt die Verbindlichkeit des Aktionsplans.

Schnelles Low-Fidelity-Prototyping

Tools wie Figma oder Papiermodelle ermöglichen mehrere Varianten in wenigen Stunden zu testen. So lassen sich Hypothesen ohne großen Aufwand verifizieren.

Jeder Low-Fidelity-Prototyp fokussiert auf Schlüsselabläufe und kritische Bildschirme. Nutzer validieren oder verwerfen sofort Navigation, Wortwahl und Anordnung der Elemente.

Diese frühen Rückmeldungen fließen in einen priorisierten Backlog ein, der auf Fakten basiert. Unnötige Entwicklungen werden so vermieden.

ROI-, Risiko- und Aufwand-Mapping

Jede Funktion wird in einer dreidimensionalen Matrix positioniert: Geschäftswert, technische Komplexität und Risikoniveau. Dieser Überblick leitet die Entscheidungen.

Initiativen mit hohem Impact und geringem Aufwand rücken an die Spitze, risikoreiche oder unsichere Optionen werden verschoben oder abgelehnt.

Schweizer Pharma­laboratorium verzichtete auf ein technisch anspruchsvolles Analysemodul, das zwar reizvoll, aber selten verwendet wurde. Dank der Kartierung sparte es über 25 % des ursprünglichen Budgets und zeigte, dass die Priorisierung nach Geschäftswert unnötige Ausgaben vermeidet.

Prototyping und UX: früh testen, auf das Wesentliche fokussieren

Interaktive Prototypen, die bereits in den ersten Tagen getestet werden, decken schnell Inkonsistenzen in Abläufen auf. Das Design konzentriert sich auf Barrierefreiheit, Konformität und nahtlose Integration in Geschäftsprozesse.

Wireframes werden entwickelt, um die kritischsten Nutzungsszenarien zu validieren. Jede Iteration integriert Feedback aus den Usability-Tests und stellt sicher, dass die UI die operativen Prozesse optimal unterstützt. High-Fidelity-Wireframe-Leitfaden

Der interaktive Prototyp misst die Aufgabendurchlaufzeiten, identifiziert Fehlerquellen und optimiert die Navigation, bevor auch nur eine Zeile Code geschrieben wird.

Der Fokus liegt auf Informationsarchitektur und visueller Klarheit: Ziel ist eine Erfolgsrate von über 90 % bei der ersten Test-Iteration.

Wireframes und Nutzungsszenarien

Wireframes veranschaulichen die Schlüsselabläufe und berücksichtigen gesundheitsspezifische Regulierungen wie Einwilligungserfassung und Nachvollziehbarkeit aller Aktionen.

Jedes Szenario konzentriert sich auf eine kritische Aufgabe: Patientenakte anlegen, Verschreibung erstellen, Verlaufsdaten abrufen. Die Tests basieren auf kurzen, reproduzierbaren Protokollen.

Erste Rückmeldungen zeigen oft kleine Anpassungen – etwa Button-Positionen oder Bezeichnungen –, die Ergonomie und Effizienz deutlich steigern.

Frühe interaktive Tests

Der Prototyp wird Pflegekräften in realen Bedingungen vorgelegt, um Interaktionsfehler aufzuspüren. Dabei werden Durchlaufzeiten, Fehlerraten und qualitative Kommentare analysiert.

Diese Tests offenbaren auch emotionale Erwartungen der Nutzer, ein wesentlicher Aspekt im Patientenkontext. Sie zeigen den Bedarf an sofortigem Feedback oder visueller Bestätigung.

Ein ambulantes Versorgungszentrum reduzierte nach zwei Testzyklen den Aufwand für administrative Dateneingabe um 30 %. Ein konkreter Beleg für den Nutzen früher UX-Iterationen.

Barrierefreies, konformes und skalierbares Design

Das Design orientiert sich an den WCAG-Richtlinien und den UX-/Use-Safety-Anforderungen der MDR. Jeder Bildschirm wird auf Kontrast, Lesbarkeit und Tastaturnavigation geprüft.

Die modulare Struktur des Prototyps ermöglicht das Hinzufügen oder Anpassen von Komponenten, ohne bestehende Abläufe zu stören. So ist eine kontrollierte Weiterentwicklung gewährleistet.

Der hybride Ansatz – Open-Source-Bausteine kombiniert mit maßgeschneiderten Modulen – sichert technologische Freiheit, minimiert Vendor-Lock-In und bietet gleichzeitig eine sichere, zukunftsfähige Basis.

Evaluation, Tests und Nutzennachweis

Die Validierung erfolgt entlang der drei Achsen: Begehrlichkeit, Machbarkeit und Geschäftskohärenz. Operative Risiken und regulatorische Kompatibilität sind von Anfang an integriert.

Nach dem Prototyping umfasst die Testphase Extrem­szenarien und Simulationen menschlicher Fehler. Es wird geprüft, ob das Tool selbst bei Fehlbedienung oder hoher Last zuverlässig bleibt. IT-Projekt­governance

Leistungs­tests vorab messen Skalierbarkeit und technische Robustheit, um Lastspitzen zu antizipieren und Systemstabilität zu garantieren. Total Cost of Ownership

Schließlich wird die IT-Machbarkeit durch eine High-Level-Architektur­review bestätigt, um die Kohärenz mit dem bestehenden Ökosystem sicherzustellen und Integrationspunkte zu identifizieren.

UX- und Technik-Validierung

Der Prototyp wird Endnutzern vorgelegt, um Zufriedenheit und Bedienfreundlichkeit zu messen. Quantitative und qualitative Rückmeldungen fließen in einen Empfehlungsbericht.

Parallel bewertet das Technikteam die Machbarkeit durch leichte Proofs of Concept, validiert Architekturentscheidungen, APIs und Schlüsselkomponenten.

Dieser doppelte Blick sichert, dass das versprochene Nutzererlebnis technisch realisierbar ist, ohne Budgetüberschreitungen oder bedeutende Verzögerungen.

Regulatorische und IT-Kompatibilität

Im medizinischen Umfeld erfordern die MDR-Konformität und UX-/Use-Safety-Vorgaben strikte Einhaltung. Jede Anforderung wird vor der Entwicklung erfasst und freigegeben.

Die High-Level-Architektur­review gewährleistet die Integration mit bestehenden Informationssystemen: ERP, elektronische Patientenakte, Verzeichnisdienste und sichere Messaging-Lösungen.

Diese vorausschauende Prüfung verhindert Verzögerungen und synchronisiert den Rollout-Plan mit regulatorischen Freigaben und IT-Wartungszyklen.

Vom Ungewissen zur Produktsicherheit

Product Discovery schafft eine klare Vision darüber, was gebaut werden soll, was nicht und welche Prioritäten gelten. Durch die Kombination aus Feldforschung, schnellem Prototyping und mehrdimensionaler Bewertung begrenzen Sie Risiken, kontrollieren Kosten und erzielen eine starke Abstimmung zwischen Fachbereichen und IT.

Gerade im Gesundheitswesen und bei strengen Compliance-Anforderungen verhindert dieser pragmatische Ansatz kritische Fehler, verkürzt Time-to-Market und sichert eine nachhaltige Nutzerakzeptanz.

Unsere Expertinnen und Experten begleiten Sie bei der Umsetzung eines beschleunigten, flexiblen Ansatzes, der perfekt auf die Größe und Herausforderungen Ihrer Organisation abgestimmt ist.

Besprechen Sie Ihre Herausforderungen mit einem Edana-Experten

Von Benjamin

Digitaler Experte

VERÖFFENTLICHT VON

Benjamin Massa

Benjamin ist ein erfahrener Strategieberater mit 360°-Kompetenzen und einem starken Einblick in die digitalen Märkte über eine Vielzahl von Branchen hinweg. Er berät unsere Kunden in strategischen und operativen Fragen und entwickelt leistungsstarke, maßgeschneiderte Lösungen, die es Organisationen und Unternehmern ermöglichen, ihre Ziele zu erreichen und im digitalen Zeitalter zu wachsen. Die Führungskräfte von morgen zum Leben zu erwecken, ist seine tägliche Aufgabe.

FAQ

Häufig gestellte Fragen zur Product Discovery

Worin besteht die Phase der Product Discovery im Gesundheitswesen?

Die Product-Discovery-Phase im Gesundheitswesen zielt darauf ab, die tatsächlichen Bedürfnisse der Nutzer (Pflegende, Apotheker, Patienten) vor jeder Entwicklung zu ermitteln. Sie kombiniert Feldinterviews, Nutzungsbeobachtungen und die Analyse regulatorischer Vorgaben (MDR, DSGVO). Dabei werden Low-Fidelity-Prototypen und ROI-/Risiko-/Aufwandskarten erstellt, um die Funktionen zu priorisieren. Dieser Ansatz verringert Ungewissheiten, minimiert Compliance-Risiken und stellt sicher, dass das Projekt von Anfang an auf die wertvollsten Lösungen fokussiert ist.

Wie kann man die Nutzerbedürfnisse gleich zu Projektbeginn validieren?

Wir validieren direkt zu Projektstart durch kurze Feldinterviews (30–45 Min.) mit unterschiedlichen Profilen und Beobachtungen vor Ort. Diese qualitativen Rückmeldungen decken Frustrationen, Workarounds und fachliche Prioritäten auf. Sie werden durch UX-Workshops und Papierprototypen oder Wireframes ergänzt. Jede Iteration wird mit den Nutzern abgeglichen, um das Backlog sofort anzupassen und die Entwicklung unvalidierter Funktionen zu vermeiden.

Welche Ergebnisse liefert ein effektiver Co-Creation-Workshop?

Ein Co-Creation-Workshop liefert in der Regel eine funktionale ROI-/Risiko-/Aufwandskarte, einen Low-Fidelity-Prototyp (Wireframes oder Papiermodelle) und ein priorisiertes Backlog. Hinzu kommt ein zusammenfassender Bericht der Feld-Insights und eine klare Entscheidungsmatrix. Diese Ergebnisse erleichtern die Abstimmung zwischen Fach- und IT-Stakeholdern und bilden die Grundlage für eine modulare und anpassbare Entwicklungsroadmap.

Wie bewertet man regulatorische Risiken während der Discovery-Phase?

Während der Discovery-Phase kartieren wir alle regulatorischen Anforderungen (MDR, DSGVO) und planen Compliance-Workshops. Jede Anforderung wird nach geschäftlicher Auswirkung und technischer Komplexität eingestuft. Diese Elemente fließen in die Priorisierungsmatrix ein, um Funktionen mit hohem Risiko auszusortieren. Dieser frühe Ansatz verhindert Blockaden in der Entwicklungsphase und sichert die Konformität bereits beim Prototyp.

Welchen Nutzen hat ein Low-Fidelity-Prototyp im Gesundheitswesen?

Ein Low-Fidelity-Prototyp ermöglicht schnelle Hypothesentests ohne hohen Aufwand. Im Gesundheitswesen validiert er kritische Abläufe (Patientenakte anlegen, Verordnungen) bei den Pflegenden. Die unmittelbaren Rückmeldungen decken UX-Inkonsistenzen, regulatorische Vorgaben und notwendige Begriffsanpassungen auf. Anschließend wird ein präzises und kalkuliertes Backlog erstellt, sodass die Entwicklung zielgerichtet auf das Wesentliche fokussiert bleibt.

Wie priorisiert man Funktionen nach dem Business Value?

Die Priorisierung erfolgt über eine Matrix mit drei Achsen: Geschäftlicher Nutzen (ROI), Risikoniveau (technisch, regulatorisch) und Umsetzungsaufwand. Jede Funktion wird visuell positioniert, um schnelle Erfolge zu erkennen. Bevorzugt werden modulare Open-Source- oder maßgeschneiderte Bausteine, die sich einfach integrieren und weiterentwickeln lassen. Diese Methode vermeidet Feature-Bloat und optimiert die Budgetverteilung.

Wie integriert man IT- und DSGVO-Anforderungen bereits in der Discovery-Phase?

Wir starten mit einem schnellen Audit der vorhandenen Systeme (ERP, DMP, Verzeichnisse). Anschließend werden IT-Anforderungen (Schnittstellen, Wartung, Skalierbarkeit) und DSGVO-Kriterien (Einwilligung, Nachverfolgbarkeit) in einem Workshop kartiert. Diese Gesamtübersicht leitet die High-Level-Architektur und den Prototypen. So können kritische Integrationspunkte frühzeitig adressiert und die Datenfluss-Konformität vor jeder Entwicklung sichergestellt werden.

Welche Kennzahlen ermöglichen die Messung des Erfolgs der Product Discovery?

Wir verfolgen mehrere KPIs: Prototyp-Adoptionsrate, Validierungsrate der Nutzungsszenarien (Ziel > 90 %), Anzahl widerlegter Hypothesen, Verringerung der Rückläufe in der Entwicklungsphase und Nutzerzufriedenheit (qualitatives Scoring). Diese Metriken belegen die Relevanz der Entscheidungen, das Risikomanagement und bereiten eine schnellere sowie bedarfsgerechtere Lieferphase vor.

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