Produktrecherche (Product Discovery) heißt: was gebaut werden soll zu prüfen, bevor es gebaut wird – über Interviews, Beobachtung und Validierung werden Annahmen zu Fakten. Selbst gut gemacht liegt die Schwachstelle immer an derselben Stelle: die Insights gehen verloren, bevor sie zu Entscheidungen werden. Hier die Methoden – und wie du Interviews in nachvollziehbare Entscheidungen verwandelst.
Beginne mit dem Transkribieren des Interviews als Rohmaterial. Aber das Transkript ist nicht das Ziel – es ist der Startpunkt für Synthese und Entscheidung.
Das Ergebnis der Produktrecherche sind nicht die Sätze aus den Interviews, sondern die Entscheidungen, die du daraus ableitest. Viele Teams fassen Funde in einer Präsentation zusammen – und dort endet es: Entscheidung und Begründung leben nirgends. Draftlize verknüpft „Zitat → Entscheidung → Anforderung“.
Die Highlights des Interviews verstreuen sich über Notion-Seiten oder Protokolle, und im nächsten Sprint liest sie niemand mehr – weil das „Warum“ der Entscheidung vom Fund abgeschnitten ist.
In Draftlize verknüpfst du den Satz eines Nutzers mit der Entscheidung, die er ausgelöst hat, und der Anforderung, die daraus folgt. Kippt eine spätere Validierung die Annahme, wird das Abhängige „stale“.
Die Discovery-Entscheidungen werden Kontext, den Claude Code oder Cursor via MCP lesen. Die nächste Spec entsteht mit dem Wissen „der Nutzer sagte dies, also entschieden wir jenes“. Weiter zum PRD.
Der Wert der Produktrecherche liegt nicht in der Zahl gesammelter Insights, sondern darin, ob du sechs Monate später die damit getroffenen Entscheidungen noch nachvollziehen kannst.Verbinde den Fund mit der Entscheidung und melde, wenn die Annahme sich ändert. Das ist Draftlize.
Discovery prüft „das Richtige bauen“; Delivery heißt „es richtig bauen“. Sie gehören zusammen – aber wenn die Discovery-Entscheidungen nicht bleiben, zielt das Delivery daneben.
Weniger eine feste Zahl als: bis keine neuen Funde mehr auftauchen (Sättigung). Wichtig ist nicht die Menge, sondern mit welcher Entscheidung du jeden Satz verknüpft hast.
Gruppiere die Sätze nach Themen und suche Muster, die für eine Entscheidung reichen. In Draftlize wird jedes Muster zur Entscheidungskarte, verknüpft mit den Original-Sätzen.
Verwandle die Funde der Produktrecherche in „Zitat → Entscheidung → Anforderung“-Karten in Draftlize. Ändert sich die Annahme, wird sie von selbst „stale“, und dein KI-Agent liest sie.
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