Teil 1 · 15 Minuten
Sofort ausprobieren
- 5 Min.Kopiere die letzten 50 bis 100 Support-Tickets oder App-Bewertungen in eine Liste. Nur den Text, ohne Namen und Kontaktdaten.
- 3 Min.Kopiere den Prompt, ersetze die Platzhalter und füge die Liste darunter ein.
- 7 Min.Prüfe drei Zitate gegen das Original. Stimmen sie, hast du dein erstes Themenbild.
Feedback-Cluster
Du bist Product Researcher. Analysiere die folgenden [TICKETS/REVIEWS/NOTIZEN] für [PRODUKT] und [ZIELSEGMENT]. Gruppiere die Aussagen in maximal 7 Themen. Gib je Thema: Problem, Anzahl der Belege, 2 Originalzitate, vermutete Dringlichkeit, Unsicherheit und offene Frage aus. Erfinde keine Belege. Aussagen: [HIER EINFÜGEN]
Teil 2 · Vier Schritte
Sauber vorgehen
Für Entscheidungen, die halten. Zu jedem Schritt ein Praxistipp und ein Prompt zum Kopieren.
- SammelnEin Export, fünf Spalten
- ClusternThemen mit Belegen
- GewichtenHäufig ist nicht gleich wichtig
- EntscheidenHandeln, beobachten, klären
Schritt 1: Sammeln
Exportiere alle Rückmeldungen aus einem festen Zeitraum, zum Beispiel dem letzten Quartal, in eine Tabelle. Eine Zeile pro Aussage, dazu diese Spalten:
| Spalte | Beispiel | Wozu |
|---|---|---|
| ID | T-0142 | Jedes Zitat lässt sich zurückverfolgen |
| Text | „Der DATEV-Export bricht bei mehr als 500 Rechnungen ab.“ | Die Aussage selbst |
| Kanal | Support, Bewertung, NPS, Vertrieb | Support übertreibt Fehler, Bewertungen übertreiben Ärger |
| Segment | Pro-Kunde, Testnutzer | Für die Gewichtung in Schritt 3 |
| Datum | 2026-09-14 | Für Trends und den Vergleich nach Releases |
Bleib datensparsam. Namen, E-Mail-Adressen, Telefonnummern und Kundennummern braucht die Analyse nicht, also exportierst du sie gar nicht erst mit. Habt ihr eine lokal laufende KI oder ein Tool, das eure Datenschutzverantwortlichen freigegeben haben, lädst du den Export dann direkt hinein. In jedes andere Tool kommt er nur, nachdem du auch im Freitext Namen und Firmennamen gelöscht hast.
Praxistipp: Speichere den Export als Vorlage in eurem Support-Tool, mit Zeitraum und Spalten. Dann dauert jeder weitere Lauf fünf Minuten.
Schritt 2: Clustern
Lass die KI im ersten Durchgang mit dem Prompt aus dem Schnellstart bis zu sieben Themen vorschlagen. Benenne die Themen danach so, wie euer Team spricht. Im zweiten Durchgang ordnet die KI jede Zeile genau einem Thema zu. Erst damit werden die Zahlen belastbar, weil du sie in der Tabelle nachzählen kannst.
Zweiter Durchgang: Zuordnen und zählen
Ordne jede Zeile der folgenden Tabelle genau einem dieser Themen zu: [THEMENLISTE]. Gib eine Tabelle aus mit ID, Thema und einem Satz Begründung. Wenn kein Thema passt, schreibe „Sonstiges“. Zähle am Ende die Zeilen pro Thema und nenne pro Thema die drei Zitate, die es am besten belegen, jeweils mit ID. Tabelle: [HIER EINFÜGEN]
Praxistipp: Such dir drei Themen aus und prüfe je drei Zitate über die ID gegen die Originaltabelle. Passt eines nicht, teilst du die Daten in kleinere Pakete und wiederholst den Lauf.
Schritt 3: Gewichten
Das häufigste Thema ist nicht automatisch das wichtigste. Zwei Kündigungsgründe eines Großkunden können mehr zählen als zwanzig Wünsche von Testnutzern. Bewerte jedes Thema nach vier Fragen:
| Kriterium | Frage |
|---|---|
| Häufigkeit | Wie viele Aussagen gibt es? |
| Schwere | Kann der Kunde weiterarbeiten, oder steht er? |
| Segment | Wer sagt es, und wie wichtig ist diese Gruppe für euch? |
| Ziel | Zahlt das Thema auf euer aktuelles Produktziel ein? |
Themen gewichten
Unser Produktziel für [ZEITRAUM]: [ZIEL MIT KENNZAHL]. Unsere wichtigsten Kundensegmente: [SEGMENTE MIT ANTEIL AM UMSATZ]. Bewerte diese Themen nach Häufigkeit, Schwere (blockiert die Arbeit oder stört nur), betroffenem Segment und Beitrag zum Ziel: [THEMENLISTE MIT ANZAHL]. Gib eine Tabelle aus, begründe jede Bewertung in einem Satz und markiere, wo dir Informationen fehlen.
Praxistipp: Der Vorschlag der KI ist der Einstieg für eine 20-Minuten-Runde mit dem Team. Datenverlust, Sicherheitslücken und rechtliche Risiken kommen immer nach oben, auch bei einer einzigen Nennung.
Schritt 4: Entscheiden
Eine Zusammenfassung liest jeder einmal und vergisst sie. Ein Entscheidungs-Readout sortiert jedes Thema in eine von drei Spalten: Wir handeln, wir beobachten, wir wissen es noch nicht.
So sieht das für eine Rechnungssoftware für Handwerksbetriebe aus:
| Spalte | Thema und Beleg | Nächster Schritt |
|---|---|---|
| Handeln | DATEV-Export bricht ab. 48 Aussagen, 31 von Pro-Kunden, 6 Kündigungsgründe. | Fix im nächsten Sprint, Team Export |
| Beobachten | Mobile Zeiterfassung. 22 Aussagen, fast nur Testnutzer. | Nächsten Monat erneut zählen |
| Klären | Unklare Mahnstufen. 9 Aussagen, sehr unterschiedlich beschrieben. | Fünf Kurzinterviews mit Betroffenen |
Entscheidungs-Readout
Schreibe aus dieser gewichteten Themenliste einen Entscheidungs-Readout für das Produktteam: [LISTE]. Drei Abschnitte: „Wir handeln“ (mit Owner und nächstem Schritt), „Wir beobachten“ (woran wir merken, dass es wichtiger wird) und „Wir wissen es noch nicht“ (welche Frage wir wie klären). Pro Thema zwei Originalzitate mit ID. Maximal 250 Wörter, kein Marketing-Ton.
Praxistipp: Wiederhole den Lauf jeden Monat mit derselben Themenliste und lass die KI zusätzlich ausgeben, welche Themen gewachsen, geschrumpft oder neu sind. Wird ein Thema nach einem Release kleiner, hast du die ehrlichste Erfolgsmessung, die es gibt.
Für Heads of Product: So wird es Teamstandard
- Eine Person, ein Termin. Jemand ist verantwortlich, der Lauf hat einen festen Tag im Monat.
- Alles an einem Ort. Exportvorlage, Themenliste und die vier Prompts liegen in Confluence oder Notion.
- Fester Platz im Roadmap-Termin. Der Readout ist der erste Punkt, und jede Entscheidung verweist auf ihre Belege.
Du willst das einmal sauber mit deinem Team aufsetzen? Das mache ich als Interim CPO, oder wir klären in einem kurzen Gespräch, ob es passt.
Typische Fehler
- Themen ohne Zitate ins Team tragen. Ohne Originalstimmen diskutiert das Team über die Analyse, und das Problem gerät aus dem Blick.
- Alles in einen Lauf packen. Bei sehr großen Exporten werden die Zahlen ungenau. Arbeite lieber in Paketen.
- Einmal im Quartal im Kraftakt. Dann ist das Ergebnis schon wieder alt, wenn es fertig ist.
Weitere passende Prompts: 02 Jobs-to-be-Done, 15 Stakeholder-Update, 19 Metrik-Diagnose