Assumption-Mapping: Systematisch Risiken minimieren

• Eine Assumption-Map visualisiert Annahmen anhand der Achsen „Wichtigkeit“ und „Vorhandene Beweise“
• Ziel ist die Priorisierung und Validierung risikoreicher Annahmen durch gezielte Experimente
• Experimentierkultur fördert schnelle Prototypen, Hypothesen-Tests und kontinuierliches Lernen (zum Beispiel Design-Thinking, Lean-Startup)
• Assumption-Mapping hilft dabei, Unsicherheiten zu identifizieren, Risiken zu minimieren und fundierte Entscheidungen zu treffen
• Fördert Kollaboration, klares Datensammeln und Prioritätensetzung durch Workshops mit interdisziplinären Teams

Assumption-Mapping ist eine Methode, die deine Teams dabei unterstützt, ungesicherte Annahmen systematisch zu identifizieren, zu kategorisieren und zu priorisieren. Auf diese Weise lassen sich die risikoreichsten Annahmen herausfiltern, die sofort überprüft und validiert werden sollten.

Eine Assumption-Map ist ein visuelles Werkzeug, das Annahmen oder Hypothesen anhand zweier Achsen darstellt: „Wichtigkeit“ und „Vorhandene Beweise“. Die Achse „Wichtigkeit“ zeigt an, wie zentral eine Annahme für den Erfolg eines Projekts oder Vorhabens ist. Die Achse „Vorhandene Beweise“ verdeutlicht, wie viel Research oder Data-Insights bereits zu dieser Hypothese existieren.

Anstatt ausschließlich auf langfristige Planungszyklen zu vertrauen, fördern erfolgreiche Unternehmen eine Experimentierkultur, die rasche Entscheidungen auf Grundlage fundierter Hypothesen ermöglicht. Sie leben eine Denkweise, die von Neugier und Offenheit geprägt ist, um aktiv neue Ideen und Perspektiven zu suchen.

Durch Experimente hinterfragen sie Annahmen, testen Hypothesen und sind bereit, aus ihren Fehlern zu lernen. So bleiben sie flexibel und können schneller auf Veränderungen reagieren, ohne die strategischen Ziele aus den Augen zu verlieren. Statt monatelang an einer perfekten Lösung zu arbeiten, setzen sie auf schnelle Prototypen, die kontinuierlich getestet und verbessert werden.

Ein Beispiel für diesen Ansatz ist Design-Thinking. Diese Methode hilft dir, Probleme durch die Perspektive der Kunden zu verstehen und Lösungen zu entwickeln, die wirklich ihre Bedürfnisse treffen. In iterativen Zyklen werden schnelle Prototypen entwickelt, getestet und stetig verbessert. Durch kontinuierliches Nutzerfeedback entstehen so praxisnahe und relevante Lösungen, die den Anforderungen wirklich gerecht werden.

Unsichere Annahmen beruhen auf spekulativen oder unvollständigen Informationen, Vermutungen oder unbewiesenen Aussagen. Wenn Unternehmen Entscheidungen auf Grundlage solcher Annahmen treffen, können schnell kostspielige Fehler entstehen.

Stell dir vor, du gehst davon aus, dass eine neue Produktfunktion die Nutzer:innen begeistert, und entscheidest dich, sie direkt vollumfänglich zu entwickeln. Nach der Einführung zeigt sich jedoch, dass das Feature nur geringes Interesse weckt. Mit Assumption-Mapping kannst du solche Unsicherheiten frühzeitig aufdecken und Annahmen gezielt testen, bevor du teure Fehler machst und zu viele Ressourcen in eine ungewisse Richtung lenkst.

Falls eine Dienstleistung oder Unternehmensidee auf unsicheren Annahmen basiert, kommen häufig unerwartete oder unerwünschte Ergebnisse zustande.

Eine sichere Annahme basiert dagegen auf soliden Daten, fundierten Erkenntnissen oder allgemeinen Prinzipien, die als weitgehend zuverlässig gelten. Sie ist wahrscheinlich korrekt und birgt ein geringes Risiko, sich als falsch herauszustellen. Am besten sind quantitative, also messbare Daten, sowie beobachtbare Ergebnisse (observational data) zur Untermauerung der Annahme.

Risiken minimieren – und fundierte Entscheidungen treffen

Besonders in dynamischen Bereichen wie dem Service-Design ist es entscheidend, Risiken frühzeitig zu identifizieren und zu minimieren. Journey-Maps decken häufig Wissenslücken auf, die systematisch angegangen werden können. Hier setzt Assumption-Mapping an. Diese Methode, bekannt aus dem Produktdesign, strukturiert unsichere Annahmen und hilft dabei, Wissenslücken gezielt zu bearbeiten, um Unsicherheiten systematisch zu reduzieren und fundierte Entscheidungen zu treffen.

Dieses visuelle Mapping hilft, potenziell unsichere Annahmen leicht zu erkennen – insbesondere jene, die als wichtig gelten, aber nur schwach durch Beweise abgesichert sind. Solche Annahmen stellen eine höhere Unsicherheit dar und sollten daher zuerst getestet werden. Um diese Risiken zu kontrollieren, können gezielte Experimente durchgeführt werden, die Klarheit über die Annahmen schaffen und so zur Risikominimierung beitragen.

Im Rahmen eines moderierten Workshops wird also eine Assumption-Map erstellt, um Annahmen klar zu visualisieren, zu bewerten und ihre Priorität zu bestimmen. Dadurch wird deutlich, welche Annahmen zuerst untersucht werden müssen, um Unsicherheiten zu verringern und potenzielle Risiken für das Projekt frühzeitig zu identifizieren.

Mit Assumption-Mapping kannst du strategische Unsicherheiten gezielt identifizieren und minimieren. Diese Methode bringt dir Klarheit und Effizienz in Entscheidungsprozessen und hilft dabei, teure Fehlentwicklungen zu vermeiden.

• Reduzierung von Risiken: Durch das systematische Sammeln und Kategorisieren von Annahmen können potenzielle Risiken frühzeitig erkannt und minimiert werden
• Förderung der Kollaboration: Indem alle relevanten Stakeholder in den Prozess eingebunden werden, entsteht ein gemeinsames Verständnis für die anstehenden Herausforderungen.
• Effektives Datensammeln: Das Wissen und die Expertise verschiedener Abteilungen werden genutzt, um Annahmen und Hypothesen präzise zu formulieren.
• Klarheit und Prioritäten setzen: Durch die gemeinsame Bewertung werden die wichtigsten Annahmen klar priorisiert, was eine fokussierte Weiterentwicklung ermöglicht.

Priming your team to be thinking about the same important questions in the same words will lead to better collaboration and more insights in a shorter amount of time. Also, it's a good way to increase comfort with admitting ignorance.

Erika Hall, Founder of Mule Design and Author of “Just enough Research”

Um einen erfolgreichen Assumption-Mapping-Workshop durchzuführen, sollten die Teilnehmer:innen aus verschiedenen Abteilungen kommen. Idealerweise wird das Team aus Produktmanager:innen, Marketingexpert:innen, UX-Designer:innen und Führungskräften zusammengestellt. Diese interdisziplinäre Zusammenarbeit garantiert, dass das volle Potenzial des Workshops ausgeschöpft wird.

Lade am besten 4 bis 6 Personen ein (exklusive Moderatorin). Falls User Research bereits vorhanden ist, sollten die Ergebnisse mitgebracht werden. Das Endergebnis vom Workshop ist eine Übersicht beziehungsweise Map der gesammelten Annahmen (= Assumption-Map).

Die Ziele sollten den Teilnehmer:innen im Vorfeld klar kommuniziert werden. Mögliche Ziele können dabei sein:

• Kick-off eines neuen Projekts: Alle Teammitglieder werden auf eine datenbasierte Strategie ausgerichtet, um das Projekt effizient umzusetzen.
• Annahmen sammeln: Ideen und Hypothesen werden gemeinsam erarbeitet, diskutiert und priorisiert.
• Wissen und Vision teilen: Da eine Vision von Person zu Person variieren kann, bietet der Austausch die Möglichkeit, eine gemeinsame Ausrichtung zu finden.
• Research-Ziele generieren: Die Ziele werden auf Basis des kollektiven Wissens festgelegt und nicht durch hierarchische Entscheidungen bestimmt.
• Business-Model-Canvas: Es wird Input gesammelt, um die Canvas mit verifizierten Daten auszufüllen.

Wie läuft ein Assumption-Mapping-Workshop ab?

Damit dein Assumption-Mapping-Workshop maximale Wirkung entfaltet, ist eine strukturierte Herangehensweise entscheidend. Der folgende Ablauf hilft dir, Annahmen systematisch zu identifizieren und zu validieren – von der Vorbereitung bis zur Priorisierung der wichtigsten Annahmen entlang der Kategorien „Wünschenswert“, „Ausbaufähig“ und „Durchführbar“.

Zwei Tipps für das Zeitmanagement:

1. Plane nach Möglichkeit alle 1,5 Stunden eine kurze oder längere Pause ein, um die Konzentration aufrechtzuerhalten.
2. Je nach Gruppengröße kannst du den individuellen Brainstorming-Prozess überspringen und direkt in die Gruppendiskussion einsteigen.

Deep Dive: Detaillierte Analyse von Annahmen und Hypothesen

Schau dir besonders die Post-its an, die in Schritt 3 bei “Wünschenswert” formuliert wurden, und diskutiere weiter – sie stellen das größte Risiko dar. Überlege, welche spezifischen Annahmen hinter den Lösungen stehen und visualisiere sie in einem Baumdiagramm.

Die Hauptannahme steht dabei oben, gefolgt von detaillierteren Sub-Annahmen. Je präziser die Annahmen formuliert sind, desto leichter lassen sich konkrete Hypothesen ableiten. Jede Hypothese sollte anschließend separat getestet werden. Für jede neue Funktion oder jedes Feature erstellst du einen eigenen Lösungsbaum.

Die Nachbereitung

• Formuliere Hypothesen basierend auf den unsicheren Annahmen.
• Plane Experimente, um die formulierten Hypothesen zu validieren.
• Neue Annahmen, die durch Experimente entstehen, sollten auf der Assumption-Map platziert werden.
• Tipp: Führe ein Changelog, um Stakeholder regelmäßig zu informieren
• Übertrage weitere Annahmen auf ein Kanban-Board, um kontinuierliches Testing zu ermöglichen.

Es ist wichtig, eine verantwortliche Person für den Assumption-Mapping-Prozess zu bestimmen, zum Beispiel den Journey-Mapping-Manager. Diese Person sollte alle 3 bis 5 Monate überprüfen, ob neue Erkenntnisse integriert werden müssen. So wird sichergestellt, dass alle Stakeholder auf dem neuesten Stand sind und kontinuierlich an der Optimierung der Journey arbeiten. Neue Annahmen werden aufgenommen und verifizierte Hypothesen können besprochen werden, um Fortschritte und Ergebnisse aus der Forschung zu teilen.

Neugierig geworden? Dann kopiere hier unser Miro-Template, um eigene Assumption-Mapping-Workshops zu gestalten.

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