Keine Feature-Workshops
Was ein Kunde nutzt, kommt aus seinen Daten, inklusive dem, was er zu erwähnen vergessen hat.
Was ihr out-of-the-box bekommt. Kein Premium-Tier.
Was ein Kunde nutzt, kommt aus seinen Daten, inklusive dem, was er zu erwähnen vergessen hat.
An jeder Lücke hängen die Onboardings, die sie blockiert, und das MRR dahinter. Die Reihenfolge begründet sich selbst.
Termine rutschen, Erkenntnisse ändern sich. Der Plan sortiert sich neu, statt in einer Tabelle zu veralten.
Vom Signal zum Ergebnis — vier explizite Schritte, keine versteckten Übergaben.
Geplante Features, Termine und Status fließen aus Jira, ProductBoard oder Linear ein. Euer Produktteam plant weiter dort, wo es ohnehin plant.
Pro Quellsystem: welches Datenmuster bedeutet welches Feature. Einmal eingerichtet, ab dem nächsten Kunden gratis mitgenutzt.
Jeder Migrationsdatensatz wird gegen die Regeln ausgewertet. Blockierte und startbereite Kunden trennen sich von selbst.
Je Feature: betroffene Onboardings und blockiertes MRR. Je Kunde: blockiert oder startbereit. Auf der Timeline: wo eine Verzögerung mit einem geplanten Start kollidiert.
Jede Headline mit konkretem Workflow unterlegt. Screenshots zeigen was euer Team wirklich nutzen wird.
Einmal pro Quellsystem festlegen, welches Datenmuster welches Feature bedeutet. Jeder weitere Kundendatensatz wird dagegen ausgewertet — inklusive der Features, die im Kick-off niemand erwähnt hat.
Geplante Features, Termine und Status kommen aus Jira, ProductBoard oder Linear — je nachdem, womit euer Produktteam plant. An jedem hängen die Onboardings, die es aufhält, und der Umsatz dahinter — im selben Datensatz, in dem euer Produktteam ohnehin arbeitet.
Eine Liste, sortiert danach, was jede Lücke kostet. Welches Feature die meisten Kunden freischaltet, welches warten kann, welches niemand nutzt. Die Diskussion zwischen Produkt und Delivery erledigt sich.
Ein Release-Termin verschiebt sich, oder ein neuer Datensatz zeigt, dass ein Kunde etwas anderes nutzt. Betroffene Onboardings und Startdaten wandern mit, und die Timeline zeigt die Konflikte an, statt sie zu verstecken.
Feature-Status auf einen Blick, die Features mit dem meisten blockierten Umsatz, und wie sich das migrierte MRR über die Zeit entwickelt. Forecast und Kapazitätsplanung aus denselben Daten, mit denen das Delivery-Team arbeitet — nicht aus einer Folie, die abends jemand zusammengetragen hat.
Anonymisiert aus unserer Kundenbasis. Schaut, ob eine davon eure ist.
Plattform übernommen, Dutzende Kunden zu migrieren, und keine belastbare Antwort auf „mit wem fangen wir an?"
Blockierte und startbereite Kunden anhand ihrer eigenen Daten getrennt. Die erste Welle lief los, ohne auf den vollen Feature-Umfang zu warten.
Die Baureihenfolge wurde aus Meinungen abgeleitet; jeder verschobene Release-Termin bedeutete Umsortieren von Hand.
Eine Liste nach blockiertem Umsatz, die sich selbst neu sortiert, sobald ein Termin rutscht oder ein Datensatz eintrifft.
Die Transformation muss sich rechnen, und das Bild davon kommt aus Status-Calls statt aus Daten.
Ein Überblick darüber, was blockiert ist, was es kostet, und wo der nächste Euro Entwicklung den meisten migrierten Umsatz freischaltet.
Die drei häufigsten Alternativen, aus denen unsere Kunden kommen.
Andere Plattform-Teile, die ihr daneben nutzen werdet.
Ein Feature, das ein Kunde im Quellsystem nutzt und das es im Zielsystem noch nicht gibt: gar nicht, nur teilweise gleichwertig, oder unter gleichem Namen mit anderer Bedeutung. Erkannt wird es aus den Daten dieses Kunden, nicht aus einer Liste, die jemand getippt hat.
Aus den Migrationsdaten. Einmal pro Quellsystem legt ihr fest, welches Datenmuster auf welches Feature hinweist. Danach wird jeder geladene Datensatz automatisch ausgewertet. Der Aufwand fällt einmal an, nicht pro Kunde.
Nein, es liest daraus. Euer Produktteam plant weiter dort, wo es plant. Die Plattform ergänzt, was ein Roadmap-Tool nicht wissen kann: welche Kunden und wie viel Umsatz an jedem Eintrag hängen.
Ihr braucht Zugriff auf Quelldaten. Sobald ein Export existiert, läuft die Erkennung dagegen. Je früher das passiert, desto stärker steht der Leistungsumfang auf Belegen statt auf Schätzungen.
20-Minuten-Call. Ihr zeigt eure Source, wir zeigen euch das Mapping. Kein Deck nötig.