{"id":3455,"date":"2017-08-10T09:35:00","date_gmt":"2017-08-10T08:35:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.inovex.de\/blog\/?p=3455"},"modified":"2026-03-17T08:33:07","modified_gmt":"2026-03-17T07:33:07","slug":"7-checkpoints-fuer-einen-guten-feedback-loop-2","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.inovex.de\/de\/blog\/7-checkpoints-fuer-einen-guten-feedback-loop-2\/","title":{"rendered":"7 Checkpoints f\u00fcr einen guten Feedback Loop"},"content":{"rendered":"<p>Da Daten ohne Kosten verteilt und kopiert werden k\u00f6nnen, ist es mitunter schwierig, ein Alleinstellungsmerkmal f\u00fcr einen Online-Dienst oder eine Webseite zu finden. Die Nutzung von Daten, die w\u00e4hrend des Gebrauchs einer Website oder eines Dienstes anfallen, die Interaktionsdaten, k\u00f6nnen ein Alleinstellungsmerkmal f\u00fcr das Produkt erzeugen. Dies ist sowohl aus gesch\u00e4ftlicher Sicht als auch aus technischer Sicht sinnvoll, wie ich in meinem letzten Artikel \u00fcber den <a href=\"https:\/\/www.inovex.de\/blog\/feedback-loop\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Feedback Loop<\/a> verdeutlicht habe. Heute werde ich meiner Ank\u00fcndigung gerecht, eine Checkliste mit den wichtigsten Aspekten f\u00fcr die Erstellung eines Feedback Loops zu pr\u00e4sentieren. <!--more--><\/p>\n<p>Hier kommen meine 7 Checkpoints f\u00fcr die Erstellung eines guten Feedback Loops:<\/p>\n<div id=\"ez-toc-container\" class=\"ez-toc-v2_0_82_2 counter-hierarchy ez-toc-counter ez-toc-custom ez-toc-container-direction\">\n<div class=\"ez-toc-title-container\"><p class=\"ez-toc-title\" style=\"cursor:inherit\"><\/p>\n<\/div><nav><ul class='ez-toc-list ez-toc-list-level-1 ' ><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-1\" href=\"https:\/\/www.inovex.de\/de\/blog\/7-checkpoints-fuer-einen-guten-feedback-loop-2\/#Ziel-Definition\" >Ziel-Definition<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-2\" href=\"https:\/\/www.inovex.de\/de\/blog\/7-checkpoints-fuer-einen-guten-feedback-loop-2\/#Value-Proposition\" >Value Proposition<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-3\" href=\"https:\/\/www.inovex.de\/de\/blog\/7-checkpoints-fuer-einen-guten-feedback-loop-2\/#Flow\" >Flow<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-4\" href=\"https:\/\/www.inovex.de\/de\/blog\/7-checkpoints-fuer-einen-guten-feedback-loop-2\/#Community-pflegen\" >Community pflegen<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-5\" href=\"https:\/\/www.inovex.de\/de\/blog\/7-checkpoints-fuer-einen-guten-feedback-loop-2\/#Serendipity\" >Serendipity<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-6\" href=\"https:\/\/www.inovex.de\/de\/blog\/7-checkpoints-fuer-einen-guten-feedback-loop-2\/#Klein-anfangen\" >Klein anfangen<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-7\" href=\"https:\/\/www.inovex.de\/de\/blog\/7-checkpoints-fuer-einen-guten-feedback-loop-2\/#Platform-Mindset-Use-for-Different-Products\" >Platform Mindset: Use for Different Products<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-8\" href=\"https:\/\/www.inovex.de\/de\/blog\/7-checkpoints-fuer-einen-guten-feedback-loop-2\/#Fazit\" >Fazit<\/a><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Ziel-Definition\"><\/span>Ziel-Definition<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Beginnen Sie mit dem Ziel. Welches Alleinstellungsmerkmal wollen Sie erzeugen? Damit sie nicht im luftleeren Raum agieren, ist mein Vorschlag, sich aus dem Methodenbaukasten des Gesch\u00e4ftsmodell-Designs zu bedienen und die <a href=\"https:\/\/strategyzer.com\/canvas\/value-proposition-canvas\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Value Proposition Canvas<\/a> anzuwenden. Allerdings nicht in der vorgesehenen Form, sondern mit einem kleinen Twist: Normalerweise steht auf der linken Seite des VPC das Produkt und auf der rechten Seite der Kunde mit seinen Jobs. F\u00fcr die Ziel-Definition der Feedback Loop bietet es sich nun an, auf die linke Seite die Produktnutzung zu schreiben. Die Produktnutzung wird also selbst zum eigentlichen Produkt, mit entsprechenden Gain Creators und Pain Relievers. Dieses Produkt bieten Kund:innen\/Nutzer:innen uns an. Die Gain Creators oder Pain Relievers k\u00f6nnen auf der Seite des Unternehmens, also bei Ihnen, dazu genutzt werden, Gains und Pains zu befriedigen. Die Nutzung des Produkts durch den\/die Nutzer:in, also sein Feedback, dient dazu, Ihre Herausforderungen zu l\u00f6sen. Wenn sie also m\u00f6gliche Gains und Pains mit Ihren Herausforderungen kombinieren, k\u00f6nnen Sie das Ziel der Feedback Loop definieren.<\/p>\n<p>Ein Beispiel von LinkedIn: Headhunter bezahlen LinkedIn Geld f\u00fcr den Zugang zu einer guten Suche, damit sie passende Kandidaten im Netzwerk besser finden. F\u00fcr Headhunter ist es wichtig, validierte Skills der Kandidat:innen als Suchkriterium zu nutzen. LinkedIn muss also daf\u00fcr sorgen, dass zu jedem Profil validierte Skills hinterlegt sind, in einer m\u00f6glichst einheitlichen und vergleichbaren Form. Jetzt gilt es also, Nutzer:innen davon zu \u00fcberzeugen, diese Daten in der entsprechenden Qualit\u00e4t preiszugeben.<\/p>\n<p>Diese Methode haben wir in unserem Beitrag auf der Konferenz \u201emtp Engage\u201c im April 2017 vorgestellt.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Value-Proposition\"><\/span>Value Proposition<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Nach der Definition, welchen Mehrwert Sie als Unternehmen von der Feedback Loop haben, gilt es nun den Mehrwert des Feedbacks f\u00fcr den Kunden zu definieren. Wir gehen an dieser Stelle davon aus, dass unser Produkt grunds\u00e4tzlich einen Mehrwert bietet. Um beim Beispiel von LinkedIn zu bleiben: Nutzer:innen finden es grunds\u00e4tzlich sinnvoll, ihre Kontakte \u00fcber LinkedIn zu pflegen und ein Profil mit ihren Kenntnissen anzulegen. Wir k\u00f6nnen uns also auf den Mehrwert aus der Datenerzeugung konzentrieren. Hierbei hilft die Perspektive, dass Daten auf bestimmte Weise Nutzen stiften. Sie unterst\u00fctzten Entscheidungen, sie dienen der sozialen Interaktion, befriedigen Neugierde oder werden zu Entertainment-Zwecken genutzt. Der Feedback Loop sollte also darauf aufbauen, dass ein Mehrwert f\u00fcr den Kunden aus einem dieser Aspekte heraus kreiert wird. Dabei stehen die Nutzer:innen und die Nutzung im Mittelpunkt. Sie empfinden einen direkten Mehrwert.<\/p>\n<p>Bleiben wir beim LinkedIn-Beispiel: Jede:r Nutzer:in kann zu seinem\/ihrem Profil Skills aus einem Katalog hinzuf\u00fcgen. Weiterhin k\u00f6nnen andere Nutzer:innen die Skills bewerten. Da der\/die Nutzer:in neugierig ist, wie andere seine\/ihre Skills einsch\u00e4tzen, muss er\/sie selbst Skills bewerten. Je mehr Skills er\/sie bewertet, desto mehr Bewertungen bekommt er\/sie selbst. Au\u00dferdem schl\u00e4gt LinkedIn weitere Skills vor, so dass die Skill-Beschreibung vollst\u00e4ndiger wird. Dabei hilft es, wenn Nutzer:innen des Services in einen gewissen Flow kommt.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Flow\"><\/span>Flow<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Der <a href=\"http:\/\/www.behaviormodel.org\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Aspekt des Flows<\/a> ist bei vielen digitalen Produkten entscheidend. Hierbei sind insbesondere die User Experience und Interface Designer:innen gefragt. Datenprodukte k\u00f6nnen einerseits einen Beitrag f\u00fcr den Flow leisten. Die Interaktion erzeugt zum Beispiel Daten, f\u00fcr deren Aggregation \u00fcber alle Nutzer:innen sich der\/die Einzelne interessiert. DJ Patil sei hier mit dem Satz <a href=\"http:\/\/radar.oreilly.com\/2012\/07\/data-jujitsu.html\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">\u201eGive data back to the user to create additional value\u201c<\/a> zitiert. Andererseits dient die User Experience nat\u00fcrlich auch dazu, die Feedback Loop aufrechtzuerhalten.<\/p>\n<p>LinkedIn schl\u00e4gt einem immer wieder neue Personen vor, deren Skills man bewerten soll. Dieser Vorschlag erfolgt so flie\u00dfend, dass man geneigt ist, immer weiter die Skills der anderen zu bewerten. Damit gen\u00fcgend Menschen zusammenkommen, die Feedback geben k\u00f6nnen, ben\u00f6tigt man eine Community.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Community-pflegen\"><\/span>Community pflegen<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>In dem Moment, in dem die soziale Interaktion mit dem Produkt zum Mehrwert f\u00fcr Kund:innen wird, spielen auch andere Kund:innen eine Rolle. Neugier, Entertainment und Interaktion mit anderen Menschen stehen selten alleine, sondern werden besonders spannend im Vergleich zu anderen Nutzern. Daher sollte man die Gruppe der eigenen Nutzer:innen und Kund:innen als Community begreifen und diese auch als solche behandeln. Dabei geht es vor allem darum, den Austausch zwischen den Mitgliedern der Community einfach zu gestalten und die Community, ggf. durch Gamification-Ans\u00e4tze, zum Austausch zu motivieren.<\/p>\n<p>Im Falle von LinkedIn stehen hier die Likes, Shares und Kommentare im Vordergrund. Bei LinkedIn ist der Community-Gedanke relativ offensichtlich, daher m\u00f6chte ich an dieser Stelle die Rezeptwelt von Vorwerk zum \u201eThermomix\u201c (https:\/\/www.rezeptwelt.de\/) erw\u00e4hnen. Vorwerk pflegt die Community seiner Nutzer:innen, um die Vielfalt an Rezepten zu verbreitern und damit die Interaktion mit dem Ger\u00e4t zu erhalten.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Serendipity\"><\/span>Serendipity<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Einen wichtigen Aspekt darf man bei Feedback Loops nicht vergessen: Die Gefahr des Overfittings. Wenn Sie ein Modell trainieren, kann es passieren, dass dieses Modell sehr gut zu den Trainingsdaten passt, aber keine oder wenig Aussagekraft \u00fcber neue Input-Daten hat. Dies kann zum Beispiel passieren, wenn Sie ein Empfehlungssystem mit Feedbacks von einer bestimmten Kundengruppe trainieren. In dem Fall kann es sein, dass das Modell nicht oder schlecht zu den Bed\u00fcrfnissen einer anderen Kundengruppe passt. Daher ist es sinnvoll, in Empfehlungen immer wieder etwas Zufall einflie\u00dfen zu lassen. Ein g\u00e4ngiger Wert f\u00fcr Zufall gegen\u00fcber Vorhersagen aus dem Modell liegt zwischen 10 und 20 Prozent.<\/p>\n<p>Bei den LinkedIn-Skills k\u00f6nnen Sie diese Idee beobachten, n\u00e4mlich wenn Ihnen pl\u00f6tzlich Skills zur Bewertung vorgeschlagen werden, die Sie noch nie gesehen haben oder die auch nicht in Ihren Skills vorkommen.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Klein-anfangen\"><\/span>Klein anfangen<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Viele Feedback-Produkte fangen mit sehr einfachen Mitteln an. Zum Beispiel kann man mit simplen Aggregationen starten: Wie viele Menschen waren auf der Seite? Wer hat sich was angesehen? Sobald man den Feedback-Mechanismus im Griff hat, kann man sich ausgefalleneren Methoden widmen.<\/p>\n<p>So hat LinkedIn zun\u00e4chst ausgewertet, wer und wie viele Personen sich ein Profil angesehen haben. Aus dieser Aggregation wurden sp\u00e4ter die Empfehlungen, z. B.: Wen k\u00f6nnte der\/die Nutzer:in noch kennen? Vielleicht baut LinkedIn den Dienst irgendwann mit Predictions aus und sagt den Nutzer:innen wen man noch kennenlernen wird?<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Platform-Mindset-Use-for-Different-Products\"><\/span>Platform Mindset: Use for Different Products<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Zum Schluss m\u00f6chte ich noch auf den Plattform-Gedanken hinweisen. Transaktionsdaten, die in einem Dienst erzeugt werden, k\u00f6nnen hilfreich f\u00fcr einen weiteren Dienst sein oder sogar dessen Grundlage bilden. Die unterschiedlichen Produkte k\u00f6nnen sich damit gegenseitig helfen. Daf\u00fcr ist ein zentraler Bestandteil, dass sich die Produktmanager:innen der einzelnen Produkte regelm\u00e4\u00dfig austauschen. Inhaltlich sollten sie dabei \u00fcber ihre spezifischen Herausforderungen sprechen und mit der umgekehrten Value Proposition Canvas nach Datenl\u00f6sungen suchen. Technisch sollten sie an einem gemeinsamen Datenmodell arbeiten. Das hei\u00dft nicht, dass alle Daten von Anfang an in einem gemeinsamen Datenmodell integriert sein m\u00fcssen. Datenobjekte, die einen gemeinsamen Wert darstellen, sollten allerdings kontinuierlich in ein gemeinsames Modell \u00fcberf\u00fchrt werden.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Fazit\"><\/span>Fazit<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Der Einstieg in einen gelungenen Feedback Loop sollte sich so einfach wie m\u00f6glich gestalten. Es ist nicht notwendig, im ersten Schritt gleich die ausgefallensten maschinellen Lernverfahren zu benutzen. Manchmal reicht auch schon eine einfache Aggregation, um einen Mehrwert f\u00fcr den Kunden anzubieten. Man muss auch nicht gleich in einem kompletten \u00d6kosystem denken, um die Vorteile des Feedbacks auszunutzen.<\/p>\n<p>Dazu interessiert mich nat\u00fcrlich auch Ihre Meinung und ich freue mich auf Kommentare!<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Da Daten ohne Kosten verteilt und kopiert werden k\u00f6nnen, ist es mitunter schwierig, ein Alleinstellungsmerkmal f\u00fcr einen Online-Dienst oder eine Webseite zu finden. Die Nutzung von Daten, die w\u00e4hrend des Gebrauchs einer Website oder eines Dienstes anfallen, die Interaktionsdaten, k\u00f6nnen ein Alleinstellungsmerkmal f\u00fcr das Produkt erzeugen. 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