Data Service Cards

 

Willkommen in der Welt der digitalen Serviceinnovation

Datengetriebene Services stiften Nutzen für Ihre Kundinnen und Kunden, optimieren Ihre Prozesse und bringen zusätzliche Wertschöpfung. Für viele Unternehmen ist es eine Herausforderung, die richtigen Datenquellen zu identifizieren, diese zu analysieren und daraus passende Services mit hohem Nutzen abzuleiten. Die Data Service Cards unterstützen Sie dabei, durch die systematische Kombination von Datenquellen, Analysemethoden und Kundinnen- und Kundennutzen Ihr neues datenbasiertes Service zu entwickeln. Die Karten können für 19,90 € exkl. USt direkt bei uns bestellt werden.

 

40 Karten zur systematischen Entwicklung datengetriebener Services

Verwenden Sie die 40 Karten als Inspiration im Entwicklungsprozess. Durch die Kombination von Datenquellen, Analysemethoden und Kundinnen- und Kundennutzen entstehen Ihre neuen datengetriebenen Services.

 

 

Die Data Service Cards können allein als Triggerkarten verwendet werden, aber auch in Kombination mit dem Data Product Canvas des Know Centers. Der Data Product Canvas ist hier für Sie herunterladbar. 

 

Data Product Canvas des Know Center

 

Am 06. Februar 2020 findet gemeinsam mit dem Know Center ein Workshop statt, bei dem Sie Ihre Data-Service-Ideen erarbeiten werden und basierend auf Ihren verfügbaren Datenquellen und möglichen Datenanalysemethoden. Die Kombination aus Datenquellen, Datenanalysemethoden, Datenservice und Datennutzen ist Ihr neues datengetriebenes Service.

 

 

Erfolgreich Arbeiten mit dem Data Service Canvas

Wozu?
Der Data Service Canvas hilft Ihnen dabei, die wesentlichen Komponenten eines datenbasierten Services strukturiert zu erarbeiten und zu beschreiben. Der Data Service Canvas eignet sich sowohl zur strukturierten Sammlung von bestehenden Datenquellen und deren Analysemethoden, als auch zur tieferen Analyse von Datennutzen und User Pains & Gains.

Wie?
Vorbereitung:

  • Zusammenstellen eines interdisziplinären Teams
  • Abklären von Zeit- und Budgetressourcen
  • Materialien:

 

Vorschlag Workshopkonzept:

Der Data Service Canvas als großes Poster ausgedruckt, aufgehängt und mit Haftnotizen befüllt. Jedes Feld des Data Service Canvas wird gemeinsam diskutiert und mit ersten Ideen befüllt:

  • Der Data Service Canvas wird im Team mit Hilfe der Data Service Cards ausgefüllt
  • Benutzen Sie unterschiedliche Haftnotizfarben, zum Beispiel eine Farbe für Usergruppe 1 und eine andere Farbe für Usergruppe 2
  • Schreiben Sie nur jeweils einen Gedanken auf jede Haftnotiz, halten Sie sich kurz
  • Fragen Sie sich bei jedem Eintrag: Wissen wir das oder nehmen wir das an?
  • Markieren Sie alles, was Sie nicht sicher wissen – überprüfen Sie diese Annahmen in einem folgenden Schritt
  • Neue Ideen, die bei der Bearbeitung aufkommen, können in einem Ideenspeicher gesammelt und in einer überarbeiteten Version des Data Service Canvas integriert werden.

Zur Befüllung der Felder Datenquellen, Datenanalyse und Datenservice empfehlen wir den Einsatz der Data Service Cards.

 

 

Workshop Konzept zum Arbeiten mit den Data Service Cards

Die Data Service Cards sind Triggerkarten und zeigen Beispiele für Anwendungen von Datenservices. Die Karten haben keinen Anspruch auf Vollständigkeit und geben einen ersten Anstoß zur weiteren Arbeit. Dazu kann folgendes Workshopsetting eingesetzt werden:

  1. Zu einem Termin einladen und Team interdisziplinär zusammensetzen
  2. Begrüßung und Einführung in die Zielsetzung des Workshops
  3. Erklärung der Vorgehensweise mit den Data Service Cards bzw. dem Data Service Canvas
  4. Gemeinsame Klärung der Fragestellung zum Aufbauen eines gemeinsamen Verständnisses
    • Bsp.: Wie schaffen wir es, ein nutzenstiftendes Datenservice für Zielgruppe XY zur Verfügung zu stellen?
    • Welche Daten bekommen wir aus unseren Prozessen?
    • Welche Daten, die unser Produkt oder Service selbst generiert, können wir nutzen?
  5. Aufteilung der Teilnehmer in Teams oder individuelle Arbeit jeder Teilnehmer für sich
  6. Verteilung der Karten durch das Zufallsprinzip / Ziehen von Karten oder Durcharbeiten aller 40 Karten
  7. Ideen generieren mit den Data Service Cards als Inspirationsquelle – jede Idee auf eine eigene Haftnotiz aufschreiben
    • Starten Sie mit der Identifikation von verfügbaren Datenquellen
    • Beim Brainstorming zur Datenanalysemethode sollten Sie den Nutzen für Ihre Kundinnen und Kunden immer im Fokus haben
    • Aus den meisten Datenquellen lassen sich mehrere Services oder Kombinationen entwickeln. Versuchen Sie möglichst breit zu denken und befragen Sie Ihre Kundinnen und Kunden welches Service diese als besonders nützlich empfinden
    • Nehmen Sie sich ausreichend Zeit um den Datennutzen zu verifizieren – (Siehe auch Einsatz von Design Thinking Methoden weiter unten)
  8. Gemeinsame Diskussion der generierten Ideen und Zuordnung zum jeweiligen Feld des Data Service Canvas

Varianten:

  • Teamarbeit versus Einzelarbeit
  • Die Diskussion der Data Service Cards im Team bringt besseres Verständnis für das zugrundeliegende Lösungsprinzip
  • Zufällig ausgewählte Karten versus alle Karten
  • Je nach vorhandener Zeit können alle Karten von jedem Teilnehmer systematisch als Inspirationsquelle durchgegangen werden. Oder die Karten werden auf die Teams aufgeteilt, die sich im Anschluss gegenseitig die Prinzipien und die daraus abgeleiteten Ideen vorstellen. Eine weitere Möglichkeit ist das zufällige Ziehen von nur ein paar wenigen Karten.

 

Um die Felder Datennutzen und User Pains & Gains fundiert befüllen zu können, empfehlen wir den Einsatz von Design Thinking Methoden, um die Bedürfnisse und Herausforderungen der User zu identifizieren.

  • Welche Informationen sind besonders relevant für unsere Kundinnen und Kunden?
  • Welche Bedürfnisse adressiert das Datenservice?
  • Welche Daten bekommen wir von unseren Kundinnen und Kunden?

Dazu geeignete Design Thinking Methoden finden Sie im nächsten Tab. Ist der Data Service Canvas vollständig befüllt, ist die Basis gelegt, um in einem weiteren Schritt das neu konzipierte Datenservice in einem MVP (minimum viable product) mit realen Usern zu testen.

 

Design Thinking Methoden zur Identifizierung von Bedürfnissen und Herausforderungen von Usern

Die Voraussetzung für ein gelungenes Service Design ist es, den Kunden in den Mittelpunkt zu stellen, festgefahrene Denkmuster aufzubrechen und offen für Neues zu sein. Design Thinking Methoden unterstützen dabei nutzerorientierte Lösungen an­zubieten, die den Kunden begeistern und diesem spürbaren Mehrwert liefern.

 

Das qualitative Interview ist eine Methode, um konkrete Informationen zu sammeln und reale Erkenntnisse über den Kunden zu erlangen. Ziel bei qualitativen Interviews ist es, die versteckten Bedürfnisse der Kunden herauszufin­den und Einsichten aus der Nutzerperspektive zu gewinnen.

Wozu?
Um eine nutzenstiftendes datenbasiertes Service zu finden, ist es essentiell die Bedürfnisse des Kunden zu verstehen. Dazu ist es notwendig in den direkten Kon­takt mit dem Kunden zu gehen. Qualitative Interviews helfen die Bedürfnisse und eventuell vorgeschlagene Lösungen von Kunden zu verstehen und den erwünschten Lösungsraum klarer zu definieren.

Wie?
Interviews werden im Optimalfall immer zu zweit geführt. Wobei einer die Rolle des Beobachters einnimmt und der andere die des Fragestellers. Wichtig sind der Austausch der Eindrücke und die Protokollierung der Erkenntnisse direkt nach dem Interview. Ja/Nein-Fragen und Suggestivfragen sollten vermieden werden.

 

  1. Erstellen eines Interviewleitfadens: Nach welchen Informationen wird gesucht?
    • Meta-Level: Themenbereiche, die besprochen werden sollen. Diese geben die übergeordnete Struktur vor und dienen als Einstieg in das Gespräch.
    • Allgemeine Fragen: Diese ergeben sich aus den Themen des Meta-Levels. Mit den Fragestellungen Was verbinden Sie mit…?, Was bedeutet Ihnen …? gewinnt man ersten Einblick in die Gedanken des Interviewpartners. Im laufenden Gespräch lautet die wichtigste weiterführende Frage: Warum …?
    • Erlebnisfragen: Sollen Ziele, Werte, Motive und Emotionen von Nutzern herausfinden und steigen tiefer ins Thema ein. Erzählen Sie von Ihrer Erfahrung mit…? Wie hat sich das angefühlt? Warum haben Sie entschieden …? Warum waren Sie ärgerlich?
    • Wunschfragen: Werden ganz zum Schluss gestellt, um die Wünsche herauszufinden, die eventuell für die Entwicklung neuer Services essentiell sind. Sie haben einen Wunsch frei …? Wie würden Sie entscheiden und warum? Was wäre Ihr perfektes …? Sie könnten alles verändern, was würden Sie tun?
  2. Auswahl der zu befragenden Nutzer und Vereinbaren der Interviewtermine

Beim Interview selbst:

  1. Vorhaben beim Interviewpartner vorstellen und Hintergründe des Interviews erklären
  2. Offen bleiben für Überraschungen und Abweichungen vom Fragebogen
  3. Empathie während des Gesprächs mit dem Interviewten aufbauen. 80 % zuhören und 20 % selbst sprechen.
  4. Auf Körpersprache achten und darauf was der Gesprächspartner über sich selbst erzählt.
  5. Auf Inkonsistenzen achten – genauer nachfragen
  6. Unvoreingenommenes und neutrales Fragenstellen
  7. Am besten offene W-Fragen, die zum Erzählen von Geschichten / Erlebnissen anregen.

Vorlagen zum qualitativen Interview finden Sie in unserer Plug & Play Innovation Box.

Personas werden immer dann eingesetzt, wenn eine Lösung für eine bestimmte Kundengruppe erarbeitet wer­den soll. Personas helfen Ansprüche und Bedürfnisse von Kundengruppen besser zu verstehen und nutzzentrierte Lösungen zu erarbeiten. Voraussetzung für die Entwicklung einer Persona ist genaue Kenntnis über Kunden und das vorherige Sammeln von Beobachtungsdaten. Ziel ist es, einer normalerweise recht anonymen Kundengruppe ein Gesicht zu geben, ein gemeinsames Verständnis von typischen Kundengruppen zu entwickeln und diese bei Produkt- und Serviceentwick­lungen im Hinterkopf zu haben.

Wozu?
Die Persona ist ein prototypischer Charakter, der bestimm­te Eigenschaften einer Benutzergruppe repräsentiert. Eine Persona hat einen Namen, eine Biografie, Hobbys, Vorlieben und individuelle Bedürfnisse, die durch Nutzerbefra­gungen erhoben werden. Durch die Erarbeitung von Personas werden dringende Bedürfnisse von unterschied­lichen Kundengruppen sichtbar, die bei neuen Produkt- oder Serviceentwicklungen besonders berücksichtigt werden müssen. Personas enthalten im Kern ein Bedürf­nisprofil, das zur Beurteilung von vielfältigen Entscheidun­gen im Innovationsprozess als Referenz herangezogen werden kann, um die Kundenorientierung des Daten Services zu beurteilen.

  1. Definieren der relevanten/repräsentativen Usergruppen
    1. Befragung der Usergruppe (siehe qualitatives Interview) oder sonstiges Sammeln von Erkenntnissen über User
  2. Aufteilen des interdisziplinären Teams in kleinere Gruppen. Jede Gruppe erarbeitet einen Personasteckbrief. Die Gruppen wechseln im Rahmen des Workshops, sodass einerseits jeder Teilnehmer an jedem Personasteckbrief gearbeitet hat und andererseits in mehreren Schleifen die Personasteckbriefe verfeinert werden und sich ein gemeinsames Bild entwickelt.
    1. Auswahl eines typischen Users als Repräsentant für die jeweilige Usergruppe. Dieser User dient als Ausgangsbasis für die Entwicklung der Persona und wird nun mit den gesammelten Daten ergänzt.
    2. Die Persona bekommt einen realistischen Namen
    3. Die Persona bekommt ein Bild (Foto oder Zeichnung)
    4. Die Persona wird in ihren Lebensumständen beschrieben: Alter, Geschlecht, Familienstand, Wohnungssituation, Auto, Hobbys
    5. Zusätzlich zu den Lebensumständen wird der Wertekompass einer Persona beschrieben: Charakter, digitales Verhalten, Ziele, Ängste, Bedürfnisse und Probleme
  3. Detailreiches Befüllen der Personas Arbeitsvorlagen. Je umfangreicher die Beschreibung ausfällt, desto leichter ist es, für eine Persona Empathie zu empfinden. Trotzdem sollten die Eigenschaften der Persona auf realen Erkenntnissen und nicht auf phantastischen Vorstellungen basieren.
  4. Heranziehen der Persona als Referenz und Gedankenstütze für alle weiteren Entwicklungen / Entscheidungen, um die Usersicht in den Serviceentwicklungsprozess einzubringen. Zentrale Fragestellung dazu: „Wie würde eine nutzenstiftende Lösung aus Sicht von Persona XY aussehen?“.

Vorlagen zum Thema Persona (Personasteckbriefe) finden Sie in unserer Plug & Play Innovation Box.

Die User Journey hilft dabei weitere Erkenntnisse über den Kunden zu gewinnen und gibt Hinweise, worauf beim Lösungsdesign in Bezug auf Kauf- und Nutzungsprozess zu achten ist. Ziel der User Journey ist es, ein Bild des Nutzererlebnisses während des gesamten Kauf- oder Nutzungsprozesses eines Produktes beziehungsweise einer Dienstleistung zu gewinnen. Als Ergebnis liegt eine visuelle Karte mit allen Schritten, die der Nutzer durchläuft, vor. Voraussetzung sind Beobachtungsdaten und Kenntnisse des Kauf- oder Nutzungsprozesses.

Wozu?
Die User Journey ist jener Prozess, den der User des Services beim Kauf und bei der Benutzung aus seiner Sicht durchläuft. Ziel der Methode ist es, Daten über das Nutzerverhalten zu sammeln und daraus Potentiale für Verbesserungen abzuleiten. Die User Journey wird zur Verbesse­rung des Userverständnisses und zur Herausarbeitung der Userbedürfnisse eingesetzt. Sie ermöglicht es, gewonnene Daten und Beobachtungen strukturiert zu sammeln und zu einzelnen Touchpoints zuzuordnen.

Wie?

  1. Theoretische Vorbereitung: User (Stakeholder) und Kontext festlegen: Wer, was, wie? Verfassen einer kurzen Geschichte (Story), in der die Handlungen der Nutzer (und anderer Akteure) sowie deren Verhaltensweisen während der User Journey beschrieben werden.
    • Zum Beispiel: Der User hat eine Bestellung abgegeben und benötigt Informationen über seinen aktuellen Auftragsstatuts und sucht in seiner E-Mail-Kommunikation entsprechende Hinweise, findet aber leider keine und ist verärgert, da auch kein dezidierter Ansprechpartner zur Verfügung steht und ruft bei der Telefonvermittlung des Unternehmens an …
    • Auflisten aller Berührungspunkte (Touchpoints) des Nutzers mit dem (zukünftigen) Services. Vermutungen sammeln, wie sich der Nutzer währenddessen fühlt.
    • Zum Beispiel: Der User ist verwirrt, hilflos, überfordert, genervt, weil er sich erst am Telefon durchragen muss.
  2. Praktisches Datensammeln: Nutzer beobachten oder im Interview befragen. Die theoretische Vorbereitung wird nun mit der Realität abgeglichen. Wie läuft die Situation, die in der Story beschrieben wurde in der Realität ab? Man bittet ausgewählte User die Situation durchzuspielen und beobachtet sie dabei. Dokumentieren erster neuer Erkenntnisse durch Notizen / Fotos.
  3. Visualisieren und Strukturieren:
    • Jeder Schritt, jede Begegnung, jede Erfahrung, die ein Nutzer im Laufe der Servicenutzung macht, wird auf eine eigene Haftnotiz geschrieben.
    • Die Haftnotizen werden horizontal in der richtigen Reihenfolge am Whiteboard angebracht.
    • Zu jedem Schritt werden vorhandene Skizzen, Fotos, Geschichten etc. zugeordnet.
    • Jeder Schritt wird nun genau beschrieben. Was tut, sieht, hört denkt, fühlt der Nutzer bei diesem Schritt. Was sind die Wünsche und Ziele, was die Ängste und Hindernisse? Die beobachteten Erkenntnisse werden auf Haftnotizen den einzelnen Schritten zugeordnet und nun die gesamte User Journey visualisiert. Gemeinsamkeiten und Unterschiede von verschiedenen Nutzern werden erkannt.
    • Wiederkehrende Touchpoints / Kanäle sowie Verbindungen zwischen den einzelnen Schritten und Möglichkeiten Schritte zu überspringen werden gekennzeichnet.
  1. Erkenntnisse: Mit den gewonnenen Einsichten können Maßnahmen für eine verbesserte User Journey definiert werden. Was gefällt dem Nutzer? Wie lauten seine Probleme / Hürden? Wo funktioniert der Prozess gut / wo nicht? Wo gibt es Verbesserungspotential (Einsparung / Beschleunigung / Vereinfachung)? Wie müssen wir unser zukünftiges Datenservice gestalten, um größtmöglichen Nutzen zu generieren?

Vorlagen zur User Journey finden Sie in unserer Plug & Play Innovation Box.

 

In unserer Plug & Play Innovation Box finden Sie zu den jeweiligen Methoden fertige Vorlagen, Tools und genaue Workshopanleitungen zum einfachen Arbeiten mit weiteren Design Thinking und Lean Start-up Methoden.

 

Diese Karten sind im Rahmen des Green Big Data Innovationslehrgang, nach einer Idee des Green Tech Cluster in Zusammenarbeit und unter methodischer Anleitung des Know-Center, den Experten für data-driven Business, entwickelt worden.

Kontakt

Johann Koinegg
Green Tech Cluster
+43 316 40 77 44 13
koinegg@greentech.at