Research-Daten enthalten Hinweise, die ohne klare Struktur verloren gehen. Strukturierte Aufbereitung verwandelt Interviews, Umfragen und Beobachtungen in belastbare Grundlagen für Produktentscheidungen.

!Kursinhalt

!1. Research-Strategien für Produktthemen
*User und Market Research im Produktprozess einordnen
*Research-Fragen aus Product Principles ableiten
*Research-Methoden für unterschiedliche Entscheidungsfragen kombinieren

!2. Daten organisieren und ablegen
*Strukturierte und unstrukturierte Research-Daten unterscheiden
*Notion-Strukturen für Research-Datenbanken anlegen
*Datenqualität in Research-Sammlungen sichern

!3. Analyse und Synthese
*Information artikulieren und Muster identifizieren
*Statistische Kennwerte für Umfragedaten interpretieren
*Ideen aus Research-Erkenntnissen priorisieren

!4. KI-gestützte Auswertung von Research
*Generative KI für Zusammenfassungen und Codings nutzen
*Halluzinationen und Bias bei KI-Auswertungen erkennen
*R-K-I-Prüfmethode auf KI-Outputs anwenden

!5. Aufbereitung für Produktentscheidungen
*Erkenntnisse in PRDs und Backlogs übertragen
*Visualisierungen für Research-Reports in Power BI aufbauen
*Übergaben an Entwicklung und Stakeholder strukturieren

!Berufliche Relevanz

*Strukturierte Research-Daten verbessern die Qualität von Produktentscheidungen
*Saubere Synthese reduziert Diskussionen über Annahmen
*Klare Übergaben verkürzen den Weg von Erkenntnis zu Umsetzung