20. Oktober 2025
Was macht ein gutes JTBD-Projekt aus?
Warum Wirkung wichtiger ist als Erkenntnis – und wie unser Evidence-to-Impact-Ansatz genau da ansetzt
Viele Firmen stehen vor folgendem Problem: Sie führen JTBD-Interviews, erzeugen Einsichten – und sehen am Ende kaum Wirkung.
Der Evidence to Impact Ansatz hebt Ihr JTBD-Projekt auf ein neues Level, indem er Sie vom Insight zur echten Umsetzung führt – und zwar auch dann, wenn Sie noch keine Interviews gemacht haben.
In diesem Artikel erfahren Sie, mit welchen Erfolgsfaktoren Projekte Wirkung entfalten – von Hypothesen bis zur messbaren Veränderung.
In den Abschlussrunden unserer Mastering JTBD-Trainings war genau das ein wiederkehrendes Thema: Man führt Interviews, sieht Muster – aber nichts verändert sich. Warum? Weil der entscheidende Schritt fehlt: von der Evidenz zur Umsetzung.
In diesem Beitrag zeigen wir die Faktoren, die ein gutes JTBD-Projekt ausmachen – und stellen mit unserem Evidence-to-Impact-Ansatz einen systematischen Weg vor, wie Erkenntnisse tatsächlich Veränderungen erzeugen.
1. Forschung ist nicht Wirkung – und genau das ist das Problem
Viele Teams führen JTBD-Interviews, analysieren sauber, clustern sorgfältig – und bleiben dann stecken.
„Ich habe spannende Einsichten, aber was passiert jetzt damit?“ – diese Frage kam in den AMA-Sessions häufiger.
Das größte Risiko in JTBD-Projekten ist nicht, keine Erkenntnisse zu finden. Sondern sie nicht zu nutzen.
Ein Projekt, das mit Interviews endet, bleibt eine „Garagenstudie“. Wertvoll, aber wirkungslos.
2. Der entscheidende Unterschied: Umsetzung strukturiert ermöglichen
Ein Interview allein verändert nichts. Was fehlt, ist ein verbindlicher, strukturierter und methodisch sauberer Pfad, der von der Evidenz zur Wirkung führt.
Genau dafür haben wir unseren Evidence-to-Impact-Beratungsansatz entwickelt.
Er basiert auf einem einfachen, aber hochwirksamen Prinzip:
Evidenz → Hypothesen → Experimente → Wirkung
Der Ansatz übersetzt die Research-Ergebnisse in konkrete, testbare Hypothesen – und begleitet Unternehmen über genau jene Hürde, an der viele scheitern: vom Verstehen zum Handeln.
Statt lose Ideen oder Erkenntnisse im Raum stehen zu lassen, entsteht ein nachvollziehbarer Pfad hin zu validierten Maßnahmen mit messbarem Effekt.
3. Erfolgsfaktor: Hypothesen statt lose Ideen
In den Trainings war deutlich zu spüren: Der Wunsch nach konkreten Anwendungsideen ist groß.
Gleichzeitig fehlt oft ein sicherer Weg, diese Ideen zu priorisieren und belastbar zu machen.
Mit dem Evidence-to-Impact-Ansatz entsteht aus jedem Cluster eine Hypothese:
- WAS glauben wir, das wirkt?
- WEN betrifft es konkret?
- WORAN würden wir merken, dass es funktioniert?
Diese Fragen sind das Rückgrat jedes Impact-Loops im JTBD-Projekt. Ohne sie bleibt Forschung folgenlos.
4. Erfolgsfaktor: Geschwindigkeit durch KI – aber richtig
Unser Ansatz nutzt KI dort, wo sie uns hilft: beim schnellen Clustern, beim Explorieren von Aussagen, beim Kombinieren von Mustern.
Synthetische Interviews können – richtig eingesetzt – die Breite erhöhen und das Tempo drastisch steigern.
Aber: Echte Interviews liefern Tiefe, Emotion, Story.
Deswegen kombinieren wir beides – wie hier beschrieben:
JTBD-Interviews: synthetisch vs. echt – was wann Sinn ergibt
Das Ergebnis: Teams kommen schneller zu fundierten Hypothesen – und in der Folge auch schneller zur Umsetzung.
5. Erfolgsfaktor: Begleitung über den Research hinaus
Die Trainingsrunden zeigten klar: Die entscheidende Phase kommt nach den Interviews.
„Wir hatten Insights – aber niemand fühlte sich verantwortlich, sie weiterzutragen.“
„Ich wusste nicht, wie ich mit der Analyse überhaupt ins Team gehen sollte.“
Diese Zitate stehen stellvertretend für viele JTBD-Projekte.
Mit unserem Evidence-to-Impact-Ansatz lösen wir genau das:
Wir begleiten Teams bis zur Wirkung – mit Sessions, Review-Checkpoints, Entscheidungsroutinen und der Fähigkeit, Hypothesen in reale, messbare Veränderungen zu übersetzen.
6. Erfolgsfaktor: Wirkung messen – ohne sich zu verkopfen
Ein Insight ist nur dann wertvoll, wenn er Wirkung entfaltet. Das muss messbar sein – aber pragmatisch.
Wir arbeiten mit Metriken, die eng an den JTBD-Kontext anschließen:
- Switch-Quoten
- Verhaltensveränderungen im Kaufprozess
- Outcome-Metriken pro Phase
- Rückmeldungen aus konkreten Touchpoints
Der Evidence-to-Impact-Ansatz definiert diese Metriken von Anfang an – nicht als Kontrollwahn, sondern als Navigationshilfe.
7. Mini-Casestory (anonymisiert): Von Interview zu Impact
Ein mittelständisches B2B-Unternehmen hatte Probleme, neue Marktsegmente zu erschließen.
Die Interviews zeigten ein klares Muster: Kunden erkannten das Problem, trauten dem Anbieter aber nicht die Lösung zu.
Früher wäre die Erkenntnis hier geendet.
Mit dem Evidence-to-Impact-Ansatz entstanden zwei Hypothesen zu Vertrauenstreibern – eine davon wurde sofort getestet.
Zwei Wochen später war klar: Eine simple Maßnahme zur Proof-of-Expertise steigerte die Resonanzquote um 40 %.
Fazit: Gute JTBD-Projekte erkennt man an der Wirkung, nicht an den Slides
Ein gutes JTBD-Projekt liefert keine PowerPoint, sondern Veränderung.
Es befähigt Teams, die Perspektive der Kunden in Entscheidungen zu integrieren – in Marketing, Produkt, Service oder Strategie.
Deshalb reicht es nicht, Interviews zu führen.
Man braucht ein System, das aus Evidenz Wirkung macht.
Nächster Schritt: Evidence to Impact
- Ihr habt bereits JTBD-Interviews durchgeführt – oder planen gerade ein Projekt?
- Oder ihr möchtet sofort starten, ohne langwierige Vorarbeiten?
Kein Problem: Unser Evidence-to-Impact-Ansatz nutzt KI-gestützte Analysen und synthetische Interviews, um auch ohne vorhandene Interviews in wenigen Tagen zu fundierten Hypothesen zu kommen – validiert durch echte Kundenfeedbacks.
So spart ihr Zeit, vermeidet typische Discovery-Fallen und schafft schnell belastbare Entscheidungsgrundlagen.
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