Opportunity Solution Tree (Chancen-Lösungs-Baum)
Bei einem messbaren Ergebnis beginnen, in belegte Chancen verzweigen und Lösungen mit kleinen Experimenten testen.
- Zeit
- 60 Min.
- Personen
- 3–6
- Art der Arbeit
- Rahmen · Generieren · Testen
Kurz gesagt
Ein Opportunity Solution Tree ist eine visuelle Karte, die ein messbares Ergebnis mit den Bedürfnissen, Schmerzpunkten und Wünschen der Nutzenden verbindet, die es bewegen könnten, und diese mit möglichen Lösungen und kleinen Experimenten. Dafür wird das Ergebnis festgelegt, in belegte Chancen verzweigt, für die gewählte Chance werden einige Lösungen verglichen und schnelle Tests entworfen, ohne eine Verbindung als bewiesen anzunehmen.
Worum es geht
Der Opportunity Solution Tree wurde von der Product-Discovery-Trainerin Teresa Torres eingeführt. Er gibt einem Team ein einziges Bild davon, wie seine täglichen Entscheidungen mit dem Ergebnis zusammenhängen, das es liefern soll. Ganz oben steht ein Ergebnis, etwa weniger nicht bestandene Abnahmen. Darunter stehen Chancen: Bedürfnisse, Probleme oder Wünsche der Nutzenden, gefunden durch Recherche. Unter jeder Chance stehen Lösungen und unter jeder Lösung Experimente, die prüfen, ob sie funktioniert.
Der Baum hilft Teams, zwei häufige Fallen zu vermeiden. Die eine ist, von einem Ziel direkt zur Lieblingslösung zu springen. Die andere ist, an vielen Ideen zu arbeiten, die überhaupt nicht mit dem Ergebnis verbunden sind. Weil mehrere Chancen und mehrere Lösungen im Blick bleiben, kann das Team vergleichen und wählen und die Richtung ändern, wenn ein Experiment zeigt, dass eine Annahme falsch war.
Wann sie passt
Geeignet, wenn
- Das Team soll ein Ergebnis verbessern, hat aber keinen klaren Plan dafür.
- Ideen sprudeln, aber niemand kann erklären, wie sie mit dem Ziel zusammenhängen.
- Es liegen Rechercheergebnisse vor, die in Entscheidungen übersetzt werden müssen.
- Stakeholder schlagen immer wieder Lösungen vor, und es soll die breitere Palette an Optionen gezeigt werden.
- Es braucht eine lebendige Karte, die die Discovery-Arbeit über mehrere Wochen leitet.
Ungeeignet, wenn
- Es gibt noch kein vereinbartes Ergebnis; dieses zuerst mit einem KPI-Baum oder mit der Leitung klären.
- Es gibt überhaupt keine Belege aus Nutzersicht; dann vor dem Aufbau des Baums Interviews oder Beobachtungen durchführen.
- Die Lösung ist durch Vorschriften festgelegt, und es bleibt nur die Umsetzungsplanung.
Was es braucht
- Zeit
- 60 Minuten für einen ersten Baum; danach jede Woche kurze Aktualisierungen, während gelernt wird.
- Personen
- 3 bis 6 Personen: Produkt- oder Serviceverantwortung, jemand aus der Nutzerforschung oder jemand, der mit Nutzenden spricht, und jemand, der baut oder umsetzt.
- Material
- Ein großes Board oder eine digitale Fläche, Karten in vier Farben für Ergebnis, Chance, Lösung und Experiment sowie die Recherchenotizen.
So läuft es ab
Schritt 1: Ein messbares Ergebnis festlegen
Das Ergebnis oben hinschreiben. Es sollte etwas sein, das das Team beeinflussen und messen kann, etwa „Quote der beim ersten Mal bestandenen Abnahmen von 55 auf 70 Prozent steigern“. Ergebnisse vermeiden, die nur Output sind, wie „neues Formular starten“.
Schritt 2: Chancen aus Belegen abbilden
Aus der Recherche Bedürfnisse, Schmerzpunkte und Wünsche der Nutzenden als Chancen notieren, eine pro Karte. Sie aus Sicht der Nutzenden formulieren, etwa „Ich weiß nicht, was der Prüfer kontrollieren wird.“ Sie unter dem Ergebnis anordnen.
Schritt 3: Die Chancen strukturieren
Verwandte Chancen gruppieren und große in kleinere, konkretere Unterchancen zerlegen. Eine gute Chance ist klein genug, dass ein Team sie in wenigen Wochen angehen könnte.
Schritt 4: Eine Chance auswählen
Die Chancen danach vergleichen, wie stark jede das Ergebnis bewegen könnte, wie viele Nutzende sie betrifft und wie stark die Belege sind. Eine auswählen, an der jetzt gearbeitet wird. Die übrigen auf dem Baum lassen.
Schritt 5: Mehrere Lösungen entwickeln
Für die gewählte Chance mindestens drei unterschiedliche Lösungen skizzieren. Drei Optionen verhindern, dass sich das Team in die erste Idee verliebt, und machen Vergleiche möglich.
Schritt 6: Kleine Experimente entwerfen
Unter jede Lösung die riskanteste Annahme und ein schnelles Experiment zu ihrer Prüfung schreiben, etwa eine Papier-Checkliste, die 10 Antragstellende erhalten. Jedes Experiment sollte Tage dauern, nicht Monate.
Schritt 7: Durchführen, lernen und aktualisieren
Die Experimente durchführen, das Gelernte festhalten und den Baum aktualisieren. Gescheiterte Lösungen entfernen, neu entdeckte Chancen ergänzen und den Baum jede Woche erneut betrachten.
Praxisbeispiel
Eine städtische Bauaufsicht wollte den Anteil der Baustellen erhöhen, die ihre erste Abnahme bestehen.
Fünf Personen bauten den Baum. Das Ergebnis lautete: die Quote der beim ersten Mal bestandenen Schlussabnahmen innerhalb eines Jahres von 55 auf 70 Prozent steigern.
Aus 15 Interviews mit Bauunternehmen und Prüfern notierten sie 11 Chancen. Drei stachen hervor: Bauunternehmen wussten nicht, was geprüft wird, sie buchten Abnahmen, bevor die Baustellen bereit waren, und sie erreichten keinen Prüfer für kurze Rückfragen.
Sie wählten die Buchung vor Fertigstellung, weil die Abnahmeprotokolle zeigten, dass ein großer Teil der Beanstandungen auf noch unfertigen Baustellen auftrat, auf denen Material und Bauzäune noch standen.
Drei Lösungen wurden skizziert: eine Selbstprüfliste vor der Abnahme, ein kurzer Videocall mit einem Prüfer vor der Buchung und ein Buchungsformular, das Fotos wichtiger Punkte verlangt. Jede bekam ein Experiment.
Das Experiment mit dem Foto-Upload bei 20 Bauunternehmen verringerte verfrühte Buchungen deutlich, während sich der Videocall schwer terminieren ließ. Das Team behielt den Fotoschritt, verwarf den Call und wandte sich der nächsten Chance auf dem Baum zu.
Zur VeranschaulichungTipps und typische Fehler
Tipps
- Chancen in den Worten der Nutzenden formulieren; das hält Lösungen aus der Chancenebene heraus.
- Auf mindestens drei Lösungen pro gewählter Chance bestehen.
- Auf jeder Chancenkarte vermerken, wie stark die Belege sind.
- Experimente klein und schnell halten; Ergebnisse innerhalb einer Woche anstreben.
- Den Baum den Stakeholdern zeigen; er erklärt, warum ihre Idee noch nicht gebaut wird.
Typische Fehler
- Lösungen in die Chancenebene schreiben, etwa „wir brauchen eine App“.
- Die Verbindungen im Baum als bewiesen behandeln, obwohl sie zu prüfende Annahmen sind.
- Den Baum einmal aufbauen und nie aktualisieren.
- Ein Ergebnis wählen, das das Team nicht beeinflussen kann.
Was am Ende vorliegt
Am Ende steht ein visueller Baum, der ein Ergebnis mit belegten Chancen, einer gewählten Chance, mehreren Lösungen und einer Reihe kleiner, startbereiter Experimente verbindet. Mit einem Hypothesentest jedes Experiment sorgfältig entwerfen oder mit einem Assumption Mapping entscheiden, welche Annahmen zuerst getestet werden.
Häufige Fragen
Wie lange dauert der Aufbau eines Opportunity Solution Tree?
Eine erste Version dauert etwa eine Stunde, wenn Recherche vorliegt. Danach wird der Baum jede Woche in kurzen Sitzungen aktualisiert, sobald Experimente Ergebnisse liefern.
Opportunity Solution Tree oder KPI-Baum: Was ist der Unterschied?
Ein KPI-Baum zerlegt ein Ergebnis in die Kennzahlen, die es treiben. Ein Opportunity Solution Tree verbindet ein Ergebnis mit Bedürfnissen der Nutzenden, Lösungen und Experimenten. Ein KPI-Baum kann helfen, das Ergebnis an der Spitze des Baums zu wählen.
Wer hat den Opportunity Solution Tree entwickelt?
Er wurde von Teresa Torres eingeführt, einer Product-Discovery-Trainerin, um kontinuierliche Discovery-Arbeit sichtbar und mit Ergebnissen verbunden zu machen.
Werkzeugkarte
Das Arbeitsblatt, das das Team ausfüllt, ein Kästchen pro Feld.
- Ergebnis
- Chance
- Beleg
- Lösung
- Experiment