Software Startups machen oft implizite Annahmen über das zu lösende Problem, ihre Zielgruppe und den Zielmarkt. Diese Annahmen früh im Entwicklungsprozess systematisch zu prüfen ist wichtig, um Risiken zu minimieren. Entwicklungsansätze wie Lean Startup nutzen Experimente, um Annahmen systematisch und kontinuierlich im Rahmen einer Build-Measure-Learn-Schleife zu prüfen.
In dieser empirischen, qualitativen Studie haben wir untersucht, wie Software Startups Experimente aktuell anwenden und welche Herausforderungen hierbei existieren.
Unsere Ergebnisse zeigen, dass Software Startups unverhältnismäßig viel Zeit in die Entwicklung einer Lösung investieren, ohne kritische Annahmen zu überprüfen. Die Hauptgründe hierfür sind ein fehlendes Bewusstsein, dass diese Annahmen früh getestet werden sollen, und wie Annahmen identifiziert, priorisiert und geprüft werden.
Die Studie ist in Zusammenarbeit mit Matthias Gutbrod und Jürgen Münch von der Hochschule Reutlingen entstanden.