Entwurf für Leistungsfeedback

Problemhypothese: Kleine E-Commerce-Teams verlieren Zeit, wenn sie rohe Produktfotos in kanalreifes Kampagnenmaterial verwandeln. Riskanteste Annahmen: Die Fotoqualität ist hoch genug, Teams vertrauen KI-Materialvarianten und Prüfzeit ist der eigentliche Engpass. Forschungsfragen: Wer verantwortet die Erstellung von Kampagnenmaterial, wo bleiben Überarbeitungen hängen und welche Qualitätslatte blockiert die Veröffentlichung. Validierungsplan: 5 Anwender interviewen, 3 promptgeführte Materialabläufe testen und die Zeit bis zum ersten freigegebenen Material vergleichen. Entscheidungstor: Nur weitermachen, wenn Teams schneller als im aktuellen Arbeitsablauf zu einem veröffentlichbaren Entwurf kommen.

Ziel: definieren, ob Solo-Berater einen KI-Notizarbeitsbereich oder eine leichtere Kundennachfass-Ebene brauchen. Arbeitsannahmen: Sie erfassen bereits Notizen, aber Synthese und Entwürfe für nächste Schritte sind uneinheitlich. Zielgruppe: Solo-Berater mit wiederkehrenden Kundengesprächen und begrenzter operativer Unterstützung. Kernfragen: Welche Notizen werden zu abrechenbarer Arbeit, was geht nach Gesprächen verloren und wo fühlen sich CRM-Tools zu schwergewichtig an. Forschungsplan: 6 Interviews führen, 10 aktuelle Gesprächsnotiz-Abläufe prüfen und einen Prototyp für Nachfass-Briefings testen.

Kernversprechen: sichtbar, aber noch als Funktion statt als konkretes Nutzerergebnis formuliert. Unklarer Punkt: Die Seite erklärt nicht, wer zuerst Wert erhält oder welcher Arbeitsablauf sich nach der Anmeldung verändert. Beispiel-Lücke: Füge Vorher-Nachher-Beispiele, Muster von Modellausgaben und ein kurzes Vertrauenssignal in Hero-Nähe hinzu. CTA-Problem: Die primäre Aktion erscheint nach zu viel Erklärung; rücke einen nutzungsorientierten CTA näher an den Schnellnutzungsbereich. Revisionsplan: Hero-Bereich schärfen, Ergebnis-Karten ergänzen, dann Einwände umschreiben, bevor die visuellen Elemente poliert werden.