Die wissenschaftliche Methode mehr Fortschritt in k\u00fcrzer Zeit erreicht, als jede andere Entwicklung der Menschheit.<\/p>\n\n\n\n
Das sie nicht zum Grundwissen von Grundsch\u00fclern geh\u00f6rt,\nzeigt welches Potential Bildungssysteme auf der ganzen Welt haben. <\/p>\n\n\n\n
Die wissenschaftliche Methode hat in Deutschland so wenig kulturelle Bedeutung, dass es nicht einmal eine Wikipedia Seite auf Deutsch gibt \u2013 hier also die Englische Seite: https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/Scientific_method<\/a><\/p>\n\n\n\n Und die englische Definition:<\/p>\n\n\n\n \u201eIt involves formulating hypotheses<\/a>, via induction<\/a>, based … observations; experimental<\/a> and measurement-based testing of deductions<\/a> drawn from the hypotheses; and refinement (or elimination) of the hypotheses based on the experimental findings. These are principles<\/em> of the scientific method, as distinguished from a definitive series of steps applicable to all scientific enterprises.\u201d<\/p>\n\n\n\n Kurz gefasst geht es darum eine Hypothese \u00fcber die Welt durch Tests zu widerlegen bzw. zu verfeinern \u2013 bis gezeigt wird, dass die Hypothese als Erkl\u00e4rung f\u00fcr die Welt dienen kann und \u00fcblicherweise in den Rang einer Theorie oder eines Gesetzes erhoben wird.<\/p>\n\n\n\n Diese Methode kann in allen Lebenslagen und Fragestellungen helfen \u2013 auch und gerade Gr\u00fcndern. Besprechen wir also die Methode f\u00fcr die Anwendung in StartUps.<\/p>\n\n\n\n Alle Gr\u00fcnder sollten sich als Erstes fragen, ob sie ein Problem f\u00fcr ihre L\u00f6sung oder eine L\u00f6sung zu ihrem Problem suchen. Generell ist ein gutes Problem ist relevant f\u00fcr Viele bzw. \u00fcberlebenswichtig relevant f\u00fcr Einige, das ist aber das Thema f\u00fcr einen eigenen Post.<\/p>\n\n\n\n Ich mag es, wenn das Problem ordentlich formuliert aufgeschrieben ist \u2013 weil es dann als guter Referenzpunkt und gemeinsame Basis f\u00fcr die weitere Entwicklung dienen kann. In meiner Erfahrung ist der h\u00e4ufigste Grund, wenn ein Team eine Richtungsdiskussion hat oder nicht weiter wei\u00df, dass das urspr\u00fcngliche Problem aus dem Fokus geraten ist bzw. ein unterschiedliches Verst\u00e4ndnis existiert, was das Problem eigentlich ist. Mit anderen Worten: Die gemeinsame Mission existiert nicht mehr und muss neu definiert werden. Hier dient das Problem als Ankerpunkt. Das Problem bzw. die Fragestellung ist essentiell f\u00fcr das weitere Vorgehen. Nur auf der Basis der Fragestellung kann das weitere Vorgehen Sinn machen – denn wir versuchen ja genau dieses Problem und f\u00fcr die dazugeh\u00f6rige L\u00f6sung ein Verst\u00e4ndnis zu entwickeln.<\/p>\n\n\n\n Das Problem kann also sein: „B\u00fccher kaufen ist heute unbequem.“<\/p>\n\n\n\n Die Hypothese fasst das aktuelle Verst\u00e4ndnis des Problems\nbzw. der m\u00f6glichen L\u00f6sung zusammen. Die Hypothese kann allgemein sein \u2013 z.B.\n\u201eKunden w\u00e4hlen den Anbieter der mehr Bequemlichkeit, Preis und Sicherheit\nbietet.\u201c Oder sehr spezifisch \u201eKunden kaufen B\u00fccher online, wenn der Preis\nvergleichbar ist und die Bedingungen Sicherheit bieten.\u201c<\/p>\n\n\n\n Diese Hypothesen k\u00f6nnen aus bereits existierendem Wissen\nhergeleitet sein (zB aus erfolgreichen Modellen in anderen M\u00e4rkten oder der\nWissenschaft) \u2013 oder aus einer erstmaligen Einsicht der Gr\u00fcnder entstehen.<\/p>\n\n\n\n Wichtig an diesen Hypothesen ist immer, dass sie testbare\nVorhersagen erlauben. Eine untestbare Hypothese ist wertlos, da sie keinen\nrealen, kausalen, wiederholbaren Effekt vorhersagt auf dem sich ein Gesch\u00e4ft\n(oder eine wissenschaftliche Theorie) aufbauen lie\u00dfe.<\/p>\n\n\n\n Eine unbrauchbare Hypothese ist z.B. \u201eOb Kunden Geld in\nmeinem Gesch\u00e4ft ausgeben, liegt nur an Gr\u00fcnden, die ich nicht beeinflussen,\nmessen oder verstehen kann.\u201c Oder \u201eOb ich Erfolg habe liegt nur am Gl\u00fcck.\u201c<\/p>\n\n\n\n Eine \u2013 im Verh\u00e4ltnis – bessere Hypothese k\u00f6nnte sein:\n\u201eKunden geben mehr Geld in meinem Gesch\u00e4ft aus, wenn es regnet, da sie sich\nunterstellen und Regenschirme kaufen.\u201c<\/p>\n\n\n\n Eine gute Hypothese erlaubt also Vorhersagen, welche wir\n\u00fcberpr\u00fcfen k\u00f6nnen. <\/p>\n\n\n\n Eine m\u00f6gliche Vorhersage aus den Hypothesen oben w\u00e4re: \u201eWir\nwerden an einem Wochentag, an dem es regnet, 50% mehr Umsatz haben im Vergleich\nmit den gleichen Wochentagen, an denen es sonnig ist.\u201c<\/p>\n\n\n\n Oder \u201eKunden kaufen mehr B\u00fccher, wenn sie preiswert sind.\u201c <\/p>\n\n\n\n Dabei gilt es m\u00f6glichst sauber die Vorhersage aus der\nHypothese herzuleiten. <\/p>\n\n\n\n Es gibt die M\u00f6glichkeit einer Beobachtung von realen\nBedienungen oder eines Tests der Vorhersage. Die Beobachtung kann sehr einfach\nsein, wenn viele Daten aus der Vergangenheit vorliegen. Also k\u00f6nnte f\u00fcr ein\nGesch\u00e4ft der Umsatz je Tag mit dem Wetterbericht aus dem letzten Jahr\nverglichen werden \u2013 und dar\u00fcber gepr\u00fcft werden ob Regen tats\u00e4chlich zu mehr\nUmsatz f\u00fchrt und wenn ja zu wieviel.<\/p>\n\n\n\n Wenn es diese Daten noch nicht gibt (weil sie zum Beispiel\nnicht aufgeschrieben wurden), kann diese Beobachtung in der Zukunft gemacht\nwerden.<\/p>\n\n\n\n Am schnellsten kommt man h\u00e4ufig zum Ziel, wenn man die\nTestbedingungen aktiv herbeif\u00fchren kann. Also zum Beispiel ein zeitlich\nbegrenztes Sonderangebot auf B\u00fccher anbietet und die Verkaufszahlen zwischen\nrabattierten und nicht rabattierten B\u00fcchern vergleicht oder die Verkaufszahlen\nmit und ohne Rabatt vergleicht.<\/p>\n\n\n\n Die erste Pr\u00fcfung ist einfach: Entspricht das Ergebnis der\nVorhersage? Wenn nicht geht der Prozess einfach von vorne los: Warum? War meine\nVorhersage sauber aus der Hypothese hergeleitet? Wenn ja, dann ist die Hypothese\nwiderlegt und muss ver\u00e4ndert werden. Welche andere Hypothese w\u00fcrde dieses\nErgebnis erkl\u00e4ren? Macht diese Hypothese testbare Vorhersagen? Welchen Test\nf\u00fchre ich durch? <\/p>\n\n\n\n Wenn das Ergebnis mit der Vorhersage \u00fcbereinstimmt, wird es\nschwieriger. Denn es gibt wahrscheinlich am Anfang hunderte verschiedene Hypothesen,\ndie dieses Ergebnis erkl\u00e4ren. <\/p>\n\n\n\n Nehmen wir das Beispiel der Hypothese: \u201eKunden lieben\nniedrige Preise\u201c. Die Vorhersage war: \u201eKunden kaufen mehr, wenn es ein\nSonderangebot mit niedrigen Preisen gibt\u201c. Der Test war ein Tag mit einem 15%\nSonderangebot auf bestimmte B\u00fccher. Es gab tats\u00e4chlich durch die Bank bessere\nVerkaufszahlen an diesem Tag \u2013 aber es hat auch geregnet.<\/p>\n\n\n\n Die alternative Hypothese k\u00f6nnte sein \u201eRegen treibt Umsatz\u201c\nund diese Hypothese w\u00fcrde eine richtige Vorhersage f\u00fcr diesem Tag machen \u201eWenn\nes regnet verkaufen wir mehr B\u00fccher.\u201c Wenn keine historischen Daten vorliegen,\nmuss der Sonderangebotstag wiederholt werden an einem Tag, an dem es nicht\nregnet, alle anderen Bedienungen aber \u00e4hnlich oder gleich sind (also zB\ngleicher Wochentag, gleiche Werbema\u00dfnahmen, etc.)<\/p>\n\n\n\n W\u00e4hrend das Beispiel ziemlich trivial erscheint, k\u00f6nnen solche Unterscheidungen essentiell sein f\u00fcr den Erfolg neuer Firmen \u2013 gerade, wenn es sich um StartUps handelt. <\/p>\n\n\n\n Und jetzt? Zur\u00fcck zu Schritt 1<\/strong> – verfeinere auf Basis der Ergebnisse Deine Hypothese und beginne den Prozess von neuem. <\/p>\n\n\n\n Anderes als in der Mathematik kann eine Hypothese in der Welt nie streng bewiesen werden. Eine Hypothese kann, streng genommen, nur widerlegt werden. Das ist f\u00fcr Gr\u00fcnder wichtig zu beachten. Als Gr\u00fcnder (und als Mensch) tendieren wir zur selektiven Wahrnehmung derjenigen Indizien, die uns in unserer Meinung best\u00e4tigenden. Mehr als einmal habe ich eine Hypothese nach einem erfolgreichen Test als gegeben angenommen und nicht weiter versucht zu widerlegen. Mehr als einmal stellte sich die Hypothese als falsch bzw. nicht 100% korrekt heraus und mein vorschneller Schluss hat zum Verlust von viel Zeit und Geld gef\u00fchrt. Wir haben gro\u00dfe Ultraschallger\u00e4te in einer Aktion online beworben und sogar ein paar f\u00fcr unseren Partner verkaufen k\u00f6nnen. Daraufhin haben wir einen gro\u00dfen Aufwand betrieben, ein entsprechendes System aufzubauen \u2013 nur um festzustellen, dass der Effekt nicht skaliert. Wir konnten die Zahlen zwar reproduzieren aber nicht steigern, so wie die Hypothese (Die Mehrheit der \u00c4rzte ist bereit Ultraschallger\u00e4te online zu kaufen) vorhersagte.<\/p>\n\n\n\n Also: Eine Hypothese muss eine Vorhersage machen, die\ntats\u00e4chlich in einem Test ein negatives Ergebnis liefert, wenn die Hypothese\nfalsch ist. Und ein positives Ergebnis bedeutet nicht, dass die Hypothese\nbewiesen ist. <\/p>\n\n\n\n Das Ziel eines StartUps ist es ihren Markt zu disrupten und\nneu zu ordnen. Dazu muss das StartUp etwas fundamental neu machen \u2013 und eine Ver\u00e4nderung\nbringen, die diese Neuordnung m\u00f6glich macht. <\/p>\n\n\n\n Diese Ver\u00e4nderung muss auf einer bisher unbekannten Erkenntnis beruhen (es sei denn, es gibt neue \u00e4u\u00dfere Kr\u00e4fte wie zum Beispiel Gesetze, die den Markt unnat\u00fcrlich beeinflussen) \u2013 sonst w\u00e4re die Ver\u00e4nderung ja schon eingef\u00fchrt. Diese Erkenntnis muss also strittig sein und von der Mehrheit der Beteiligen abgelehnt werden. Es besteht auch die M\u00f6glichkeit, dass die Mehrheit recht hat – und deswegen sind Tests wichtig.<\/p>\n\n\n\n <\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Dies Wissenschaftliche Methode kann in allen Lebenslagen und Fragestellungen helfen \u2013 auch und gerade Gr\u00fcndern.<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":122,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[4,3,5],"tags":[20,19,18],"class_list":["post-121","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-startupgruender","category-startupstarten","category-testsstartups","tag-gruenden-mit-methode","tag-scientific-method","tag-wissenschaftliche-methode"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/drsww.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/121","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/drsww.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/drsww.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/drsww.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/drsww.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcomments&post=121"}],"version-history":[{"count":2,"href":"https:\/\/drsww.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/121\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":124,"href":"https:\/\/drsww.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/121\/revisions\/124"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/drsww.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/media\/122"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/drsww.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fmedia&parent=121"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/drsww.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcategories&post=121"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/drsww.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Ftags&post=121"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}Schritt 0: Am Anfang steht die Frage bzw. das Problem<\/h2>\n\n\n\n
Schritt 1: Formulierung einer Hypothese <\/h2>\n\n\n\n
Schritt 2: Herleitung einer Vorhersage<\/h2>\n\n\n\n
Schritt 3: Testen der Vorhersage<\/h2>\n\n\n\n
Schritt 4: Analyse der Ergebnisse<\/h2>\n\n\n\n
Achtung: Eine Hypothese kann nur widerlegt werden<\/h2>\n\n\n\n
Wissenschaftliche Methode f\u00fcr StartUps<\/h2>\n\n\n\n