Dein MVP bauen

Weniger bauen, mehr lernen

🔄 Quick Recall: In der letzten Lektion hast du die Wettbewerbslandschaft kartiert, den Markt berechnet und deine Positionierung formuliert. Du weisst jetzt, was du bauen willst. Die Frage ist: Was ist die absolute Minimalversion, die trotzdem deine Hypothese testet?

Der Instinkt beim Gruenden ist, etwas Beeindruckendes zu bauen. Bekaempfe diesen Instinkt. Das Ziel eines MVP ist nicht Eindruck zu machen. Es ist zu lernen.

Am Ende dieser Lektion weisst du, wie du deine Kernannahme identifizierst, das minimale Produkt baust, um sie zu testen, und maximales Lernen aus echten Kundeninteraktionen ziehst.

Das MVP-Mindset

Ein MVP ist keine halbfertige Version deines Endprodukts. Es ist ein fokussiertes Experiment.

Was ein MVP ist:

Das Minimum, das du bauen kannst, um deine riskanteste Annahme zu testen
Ein Lern-Werkzeug, kein Launch-Produkt
Etwas, das echte Kunden nutzen oder ausprobieren koennen
In Tagen oder Wochen gebaut, nicht in Monaten

Was ein MVP nicht ist:

Version 1.0 deines Endprodukts
Ein Proof of Concept ohne echte Nutzer
Ein Prototyp, den du nur Freunden zeigst
Irgendetwas, das laenger als 4-6 Wochen braucht

Deine Kernannahme identifizieren

Jedes Startup hat eine Annahme, die alles andere bestimmt. Finde sie:

Meine Startup-Idee: [BESCHREIBE SIE]

Hilf mir, meine Kernannahme zu identifizieren:
1. Was muss ueber das Kundenverhalten stimmen, damit das funktioniert?
2. Was muss ueber die Zahlungsbereitschaft stimmen?
3. Was muss ueber unsere Lieferfaehigkeit stimmen?
4. Welche dieser Annahmen macht alles andere irrelevant, wenn sie falsch ist?
5. Wie koennte ich diese Annahme mit minimalem Aufwand testen?

Beispiele fuer Kernannahmen:

Startup-Typ	Kernannahme
Essenslieferung	Menschen zahlen einen Aufpreis fuer gesundes Essen, das sie nicht kochen
KI-Schreibtool	Texter vertrauen KI fuer erste Entwuerfe
Handwerker-Plattform	Kunden buchen Handwerker ueber eine App statt ueber Empfehlung
B2B-Analytics	Unternehmen wechseln ihr Analytics-Tool fuer bessere Insights

Dein MVP testet diese eine Sache. Alles andere ist erstmal egal.

✅ Quick Check: Warum sollte dein MVP deine riskanteste Annahme testen — und nicht das am meisten gewuenschte Feature? Weil die riskanteste Annahme die ist, die deine ganze Idee toetet, wenn sie falsch ist. Features koennen spaeter kommen. Die Grundannahme muss zuerst stimmen.

MVP-Typen

Nicht jedes MVP braucht Software:

MVP-Typ	Was es ist	Am besten fuer	Deutsches Beispiel
Concierge	Du lieferst den Service manuell	Dienstleistungen	Persoenlich Mahlzeiten zusammenstellen, bevor du eine App baust
Wizard of Oz	Sieht automatisiert aus, wird aber manuell betrieben	Tech-Produkte	Ein Chatbot, bei dem du hinter den Kulissen antwortest
Landing Page	Produkt beschreiben, Anmeldungen messen	Jedes Produkt	Seite mit „Auf Warteliste setzen"
Pre-Sell	Das Produkt verkaufen, bevor es existiert	Produkte mit klarem Lieferumfang	Startnext-Kampagne oder Vorbestellseite
Ein-Feature-MVP	Nur ein Kernfeature bauen	Softwareprodukte	Eine App, die eine Sache hervorragend kann
Erklaervideo	Video, das das Konzept demonstriert	Komplexe Produkte	Dropbox hat bekanntlich mit einem Demo-Video gelauncht

Starte mit der guenstigsten Option auf dieser Liste, die deine Kernannahme testet. Wenn eine Landing Page reicht, bau keine App.

Das Zalando-Beispiel: Die Gruender gingen in lokale Schuhlaeden, fotografierten die Schuhe und stellten sie online. Wenn jemand bestellte, kauften sie das Paar und verschickten es. Kein Lager, keine Logistik, kein Risikokapital am Anfang. Sie testeten nur eine Frage: Kaufen Deutsche Schuhe online? Die Antwort war ja.

Bauen mit No-Code und KI

Du brauchst keine Programmierkenntnisse fuer ein MVP:

No-Code-Plattformen:

Bubble: Komplette Web-Apps ohne Code
Webflow: Professionelle Websites und Landing Pages
Airtable/Notion: Datenbanken und einfache Workflows
Make/Zapier: Tools verbinden und Workflows automatisieren
Typeform/Tally: Interaktive Formulare und Umfragen

KI-gestuetztes Bauen:

KI fuer Landing-Page-Texte
KI fuer Produktbeschreibungen und Onboarding-Flows
KI fuer Hilfe-Dokumentation
KI fuer Finanzmodelle und Pricing-Experimente

Der Concierge-Shortcut: Bevor du irgendetwas automatisierst, mach es manuell. Wenn dein Produktkonzept „KI sortiert deine E-Mails" ist, sortiere zuerst 10 Kunden-Postfaecher von Hand. Du lernst unendlich mehr aus dem Handwerk als aus dem Algorithmus.

Das Feature-Entscheidungs-Framework

Fuer jedes Feature, das du in Betracht ziehst:

Testet es unsere Kernannahme? Wenn nein, streichen.
Koennen Kunden das Produkt ohne dieses Feature nutzen? Wenn ja, streichen.
Hilft uns dieses Feature, etwas Wichtiges zu lernen? Wenn nein, streichen.
Koennen wir es spaeter hinzufuegen? Wenn ja, jetzt streichen.

Die gnadenlose Regel: Wenn du dein MVP in einem Satz beschreiben kannst, ist der Umfang richtig. Wenn du einen Absatz brauchst, streich mehr.

✅ Quick Check: Was ist ein Concierge-MVP und warum kann es wertvoller sein als Software zu bauen? Weil du den Service manuell lieferst und dabei direkt erlebst, was Kunden wirklich brauchen, wo sie Probleme haben und was sie bereit sind zu bezahlen — Erkenntnisse, die kein Algorithmus liefern kann.

MVP-Erfolg messen

Definiere Erfolgskriterien, bevor du launchst:

Quantitative Metriken:

Anmelde-Conversion (Besucher zu registrierten Nutzern)
Aktivierungsrate (Nutzer, die die Kernaktion ausfuehren)
Retention (Nutzer, die in Woche 2 zurueckkommen)
Umsatz (falls zutreffend, auch kleine Betraege)

Qualitative Signale:

Nutzer beschreiben das Produkt anderen (Mundpropaganda)
Nutzer fragen nach Features (sie interessieren sich genug, um mehr zu wollen)
Nutzer finden Workarounds fuer fehlende Features (hohe Motivation)
Emotionale Reaktionen („Danach hab ich gesucht!")

Setze konkrete Schwellenwerte: „Wenn 20% unserer Beta-Nutzer in Woche 2 zurueckkommen, machen wir weiter. Wenn unter 5%, pivotieren wir."

Key Takeaways

Ein MVP testet deine riskanteste Annahme mit minimalem Einsatz von Zeit und Geld
Nicht jedes MVP braucht Code: Concierge, Landing Page und Pre-Sell testen Nachfrage ohne Software
Fuer jedes geplante Feature: Testet es die Kernannahme? Wenn nein, streichen
Definiere Erfolgskriterien mit konkreten Schwellenwerten vor dem Launch — damit Entscheidungen datenbasiert sind
Wenn du dein MVP in einem Satz beschreiben kannst, stimmt der Umfang. Brauchst du einen Absatz, streich mehr

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