A Further Source for Innovation

Die Thesis beschäftigt sich mit den frühen Phasen von Innovationsprozessen in Unternehmen. Unternehmen nutzen unter anderem Trends, um den technologischen, gesellschaftlichen und wirtschaftlichen Wandel wahrzunehmen. Bei der Recherche mit Personen aus dem Innovationsbereich konnte festgestellt werden, dass es schwierig ist, Bedürfnisse, die einem Trend zugrunde liegen, auf Kundenbedürfnisse im eigenen Bereich zu übertragen. Als zeitsparender und vielversprechender Ansatz hat sich in diesem Zusammenhang die “Digitale Lead User Analyse” erwiesen. Sie wird eingesetzt, um die Bedürfnisse bestimmter Nutzer in Online-Foren zu analysieren. Die Analyse wurde exemplarisch in zwei Bereichen durchgeführt. Darauf aufbauend wurde eine Methodik entwickelt, wie sie in einem Innovationsprozess eingesetzt werden kann.

“The future of successful project management involves doing the right projects—not just doing projects right”

Michael O‘Brochta

Im Designstudium stellen sich die Studierenden oft die Frage, worum es bei dem nächsten Innovationsprojekt gehen könnte. Das Thema sollte Möglichkeiten bieten und auch einen interessanten und neuen Ansatz darstellen. Wie Michael O’Brochta sagt, ist das Stellen der richtigen Frage die halbe Miete.

Unterstützung durch Design-Thinking-Modelle wie den Doppelten Diamanten sucht man vergeblich, denn zu Beginn wird immer ein zu lösendes Problem vorausgesetzt. Das Problem der Themenfindung findet sich nicht nur in akademischen Kursen, sondern auch in der Geschäftswelt und ihren Innovationsprozessen. Die Vergangenheit hat gezeigt, dass Unternehmen, die sich nicht aktiv an der Suche nach neuen außergewöhnlichen Innovationen beteiligen, schnell vom Markt verdrängt werden können. So wurde beispielsweise der Videoverleih Blockbuster durch die disruptive Innovation des Unternehmens Netflix vom Markt verdrängt.

Um als Unternehmen erfolgreich innovieren zu können, muss man sich mit Kundenbedürfnissen, neuen Technologien und passenden Ideen auseinandersetzen. Zu diesem Zweck verfolgen Innovationsscouts die Veränderungen im Umfeld, neue Technologien und Ideen, die im Unternehmen entstanden sind. Auf diese Weise kontrollieren sie die Innovationspipeline mit Blick auf die Zukunft. Mit Hilfe von Technologien suchen die Scouts nach Signalen, die in ihrer Gesamtheit einen Trend darstellen. Diese Recherche kann für die zukünftige Ausrichtung des Unternehmens wichtig sein. Ziel dabei ist es, Unsicherheiten für das Unternehmen zu minimieren. Dabei werden insbesondere Technologien, Marktentwicklungen und gesellschaftliche/politische Entwicklungen berücksichtigt, die Hinweise auf zukünftige Produkte geben können. Dies wird oft als “trendbasierter Innovationsprozess” bezeichnet.

Es ist jedoch schwer, Kundenbedürfnisse in den trendbasierten Innovationsprozess zu integrieren, insbesondere bei zukunftsorientierten Projekten. Es wurde festgestellt, dass es ,mühsam ist, die einem Trend zugrundeliegenden Bedürfnisse auf die Kundenbedürfnisse in ihrem eigenen Bereich zu übertragen. Auch in der klassischen Nutzerforschung stößt man auf das Problem, dass sich die Kunden in der Regel nicht von den aktuellen Angeboten der Hersteller lösen können. Dieses Phänomen wird auch als “funktionale Fixiertheit” bezeichnet.

Ziel dieser Arbeit war es, die bestehenden Verfahren für trendbasierte Innovationsprozesse in Unternehmen zu analysieren und zu vergleichen. Basierend auf dieser Analyse wurden Methoden erforscht, getestet und erweitert, um Kundenbedürfnisse besser in einen trendbasierten Innovationsprozess zu integrieren. Als besonders hilfreich erwies sich dabei die Digital Lead User Methode von Eric von Hippel.

Bei der digitalen Lead User Analyse werden online Foren durchsucht und mit Hilfe von Natural Language Processing nach innovativen Beiträgen von Nutzern gefiltert. Diese Innovationen können Unternehmen einerseits als Inspiration nutzen, andererseits können Bedürfnisse abgeleitet werden, welche in neue Innovationsprojekte münden. Die digitale Lead User Analyse spart zur herkömmlichen Lead User Findung enorm an Zeit. Diese Methode wurde in einem Prozess für andere anwendbar und wiederholbar gemacht. Es wurde ein Prozess mit Arbeitsblättern, Code und einer App entwickelt, um digitale Lead-User online (schnell) zu finden.

“Lead User] werden [..] genau dann innovativ tätig, wenn seitens des Marktes keine Produkte oder Dienstleistungen vorliegen, die ihre Bedürfnisse befriedigen.”

Jens Lehnen

Hier können Sie den Prozess der digitalen Lead User Analyse sehen.
Der Prozess wird von Arbeitsblättern geleitet, umfasst aber auch ein Github-Repository
das den Code für die Datenanalyse enthält und eine Web-App, die dazu dient
Lead User Beiträge zu sortieren. Das Briefing soll eine kurze Einführung geben
und klären, wer Lead User sind und wie man sie findet.

Außerdem werden die Bedingungen für eine erfolgreiche
Lead-User-Recherche, den Prozess und die notwendigen Ressourcen aufgeführt.
Der gesamte Prozess sollte in einem Zeitrahmen von einer Woche stattfinden.

Im ersten Schritt wird das Ziel der Lead User Analyse
gemeinsam in einem Workshop definiert. Der Markt oder Trend, der mit Hilfe der digitalen Lead User Analyse erforscht werden soll, wird festgelegt, sowie die Foren und der Fachjargon des Feldes.

Sobald das Ziel, die Foren und der Fachjargon definiert sind, können Sie vom Workshop zum Scraping der Foren und zum Filtern der daraus resultierenden Beiträge übergehen. Scraping oder Spidering beschreibt das Verfahren, nutzergenerierte Inhalte von Websites zu speichern. Die anschließende Filterung kann durch NLP oder eine regelbasierte Analyse erstellt werden.

Wenn die Daten gefiltert sind, sollte die Anzahl der Beiträge deutlich reduziert sein. Dennoch kann es sich dabei um mehrere Tausend von Beiträgen umfassen. Das Tool Lead Finder kann dabei helfen, die letztendlichen Lead User zu finden. Im besten Fall werden die zu analysierenden Daten in eine Gruppe aufgeteilt, um die Arbeitszeit des Einzelnen zu reduzieren.

Die aussortierten Beiträge können dann mithilfe einer Erweiterung in das Whiteboard-Tool FigJam importiert werden, um sie dann für die weiteren Arbeitsschritte zu verwenden. Zunächst sollen die Lead User Posts in Cluster zusammengeführt und nach ihren grundlegenden Bedürfnissen synthetisiert werden. Dabei wurde ein Pyramidenmodell angelegt, dass sie dabei unterstützen soll, das Bedürfnis der Lead User Posts zu validieren. Dabei wird eine 2. Recherche empfohlen und eine Erweiterung mit weiteren Zahlen, Daten und qualitativen Eindrücken.