#207 Beweise den ROI deiner Daten- und KI-Initiativen | Mit Nadiem von Heydebrand von Mindfuel

00:00:15: Heute haben wir zu Gast Nadim von Heidebrand, CEO, Co-Founder von Mindfuel.

00:00:21: Hallo und herzlich willkommen!

00:00:22: Hi Grüß dich Werner.

00:00:23: schön dass ich da sein darf.

00:00:24: Freut mich sehr.

00:00:24: man kann vielleicht im Hintergrund ein bisschen was hören.

00:00:26: das liegt daran dass wir eine besondere Podcastfolge heute machen direkt vor Ort in der MCC Ale Münsterland.

00:00:31: des Data Plugt Festival findet gerade statt, ist gerade eröffnet worden.

00:00:35: Das ist der erste Tag.

00:00:36: Es geht gerade so richtig los und wir nehmen uns jetzt die Zeit für eine spannende Podcast-Episode.

00:00:41: Ich merke auch so ein bisschen die Anspannung also das schon cooles Format hier.

00:00:45: Der Wipe zieht sich schon so mittel durch den Körper.

00:00:47: ich merk auch du bist auch schon ganz cool und angespannt.

00:00:51: Und der Tag wird gut heute.

00:00:53: Ja

00:00:54: genau.

00:00:54: Also angespannt und vor allem Energie dass sowas was ihr auch mit Sicherheit mitnehmen werdet in den nächsten beiden Tagen Richtig krass aufgeladen hier.

00:01:03: Das ist ja das, was wir am Ende auch wollen.

00:01:05: Spaß okay?

00:01:05: Aber im Ende haben alle auch ihre Ziele und sie erreichen mit am besten maximaler Energie.

00:01:09: Das geht am Besten muss ich dir nicht erzählen.

00:01:11: du bist auch selbst sehr energie geladen.

00:01:13: Du machst neben Business auch noch viele anderes.

00:01:15: Du läufst viel und fährst auch morgen laufen zum Beispiel.

00:01:18: Absolut!

00:01:18: Das kann sich mir natürlich nicht hinkriegen wenn Brookes hier so eine Aktivierung mit euch gemeinsam macht.

00:01:24: freue mich schon darauf.

00:01:25: klar.

00:01:25: Jetzt sind wir ein bisschen eingestiegen.

00:01:27: erzählt gerne doch mal uns allen noch etwas mehr zu dir, was man vielleicht nicht auf LinkedIn sofort sieht.

00:01:34: Was man nicht auf Linkedin sofort sieht ist eine gute Frage!

00:01:36: Ich glaube, dass ich klar neben meinem CEO Alltag, der manchmal etwas voll sein kann schon versuche eine Balance zwischen Arbeit und vor allem dann auch Sport zu finden.

00:01:55: Ich glaube, auf LinkedIn sieht man nicht unbedingt wie strukturiert und diszipliniert ich im Hintergrund quasi auch in meinem Privatleben unbedingt bin.

00:02:05: Und durch das Erwähnt-Sport spielt da eine sehr große Rolle einfach weil ich ... also ich laufe langdistance und das mache seit vielen Jahren und ich kann sehr viel parallelen zwischen meinem Job und Sport Im Allgemeinen ziehen und als Start-up Gründer vor allem im Marathon, weil es ist wirklich verblüffend wie ähnlich diese beiden Aktivitäten sind.

00:02:30: Es gibt so diese bestimmten, also diese berühmten, vierzehn, achtundzwanzig zweiunddreißig Kilometer Meilensteine beim Marathon.

00:02:40: Die ersten vierzen läuft zu einem die zweiten vierzen los und die dritten vierzen die kämpften dann.

00:02:49: Da ist es im Start-up ein bisschen endlich.

00:02:51: Ja, also die letzten zehn Prozent oder so tun halt viel mehr weh als die zehn Prozent?

00:02:56: So

00:02:56: in der App, ja genau.

00:02:58: Ein

00:03:00: bisschen kann man aber dazu sogar auf Linken lesen weil du machst dann auch mal eine Story draus zeigst auch dass du nicht nur in Deutschland unterwegs bist und bist auch vielen USA gewesen.

00:03:09: vielleicht fangen wir damit auch mal an zu verstehen was das eigentlich das was Du als CEO vorhin da aufgebaut hast.

00:03:15: ich weiß da gab's auch ne Reise wirklich Startup Live mit wirklich Veränderungen, das wollen wir auch verstehen.

00:03:21: Aber bevor wir da reingehen nimm uns mal mit so an die Anfänge von MeinFuel.

00:03:25: Ja ich glaube also Ich glaube die MeinFühl Geschichte ist So eine ganz ganz typische Start-Up Geschichte wenn nicht mit anderen Gründern rede Nicht weil sie vergleichbar ist sondern weil sie einfach ein ... up and down und ein Rollercoaster ist.

00:03:42: Und diese Höhen und Tiefen, die spürst du irgendwie jeden Tag... ...und ganz am Anfang.

00:03:47: der erste Teil von so einer Start-up Journey ist diese Euphorie Phase,... ...wo du davon überzeugt bist, dass deine Idee und das was du im Kopf hast... ...das wird und muss die Welt verändern!

00:03:57: Ich glaube wenn du diesen Gedanken und dieses Gefühl am Anfang nicht hast oder anders wenn du da zwei führst.... dann geht dir wahrscheinlich irgendwann der Atem aus.

00:04:07: So wie ihr hier auch mit eurem Event einfach felsenfest daran glaubt, dass es eine Veränderung bringen kann und so war's bei uns auch also mein Kaufmann Max und ich.

00:04:15: wir waren in unseren Strukturen in unseren bestehenden Jobs Ich war ja in einer Beratung, Max war bei Vorwerk hatte da verschiedenste Aufgaben inne vor allem war hauptverantwortlich oder im Verantwortungsteam für den Thermomix.

00:04:31: Und ich glaube, als wir losgelegt haben, hatten wir diese Idee von der wir überzeugt waren.

00:04:36: Dass wenn wir das Problem lösen, dass wir dann ganz, ganz vielen Leuten helfen können und Das ist schon der erste Punkt bei so einer Start-up Geschichte, dass you have to fall in love with the problem not with a solution.

00:04:49: also weil wir hatten keine Lösung.

00:04:51: Was war das Problem?

00:04:51: Das Problem war, dass Data AI war damals so in den Anfangsschulen aber vor allem so Data Analytics Teams extrem schwer nur darstellen konnten, was ihr Business Mehrwert eigentlich ist.

00:05:08: Die Tatsache dass man in Data & Analytics und der AI so investiert ist glaube ich seit den frühen zwei Zähnern in allen Konzernen irgendwie angekommen.

00:05:17: dann hat man das stufenweise aufgebaut.

00:05:19: Reporting VI gab es auch schon und man hat da mit Data Analytics angefangen und das war aber schon bei vielen Organisationen ein strategisches Investment würde ich sagen.

00:05:28: zwanzig, neunzehn, zwanzi, einundzwanzig.

00:05:33: Da war dann plötzlich die Zeit wo dann auch erstes CIO sich ernsthaft die Frage stellen mussten was bringt denn das eigentlich?

00:05:40: Warum stecken wir so viel Geld in des Thema und wir sehen es nicht in unserer P&L?

00:05:44: also wenn ich halt ein riesiges Data & Item aufbaue mit zweihundertfünfzig Leuten ja und ich bin Automobilhersteller Und die kriegen alle ein tolles Gehalt und die brauchen auch alle super coole Offices.

00:05:56: Und die müssen große Infrastrukturen irgendwie kaufen und so, dann ist es schon viel Geld.

00:06:00: und die Frage ist wie viele Autos haben wir wirklich mehr verkauft deswegen?

00:06:03: Und da das und die frage die war zwanzigzwanzig nicht beantwortet und nicht weil weiß ich nicht... beantwortet werden wollte, sondern weil es so schwer war das zu tun.

00:06:16: Bei Data in the item sind typischerweise nicht Teil des Kernbusiness.

00:06:20: Das heißt der Wert entsteht im Kern-Business und so ein Data-Lieder, so ein Head of Data, muss ich eigentlich den ganzen Tag fragen wie viel Wert liefe ich diesen Business gegenüber?

00:06:30: Dafür eine saubere, ich nenn's jetzt mal Struktur zu finden das zu tun und nicht nur die ganze Zeit über die Technologie zu diskutieren.

00:06:37: Ja

00:06:37: was man besser macht oder irgendwelche Genauigkeiten erhöht?

00:06:41: Wir haben es ja dann in diesen ganzen Reports und Studien auch überall gelesen.

00:06:44: damals war es Venture Beats die dann veröffentlicht haben waren es irgendwie.

00:06:49: Achtzig Prozent aller Data Science Initiativen fehlen.

00:06:51: Das war zwanzigzwanzig.

00:06:52: Jetzt fast vorwürdig letztes Jahr die MIT Studie.

00:06:59: Bleiben hängen, produzieren keinen Wert.

00:07:01: Anfang diesen Jahres, zwanzig, sechsundzwanzig die Leute eine Studie.

00:07:05: Sechzig Prozent aller EI-Projekte werden zwar geliefert liefern aber kein Mehrwert.

00:07:12: also egal wo wir hinschauen das Problem ist immer noch omnipräsent.

00:07:16: und das Problem dass wir eben lösen wollten es dafür den Data and AI Teams eine Hilfestellung zu geben wie man das tun kann.

00:07:25: Da gab es verschiedene Komponenten dafür, aber da können wir auch später... Ja jetzt hast

00:07:29: du was neugierig gemacht natürlich.

00:07:31: Also

00:07:31: am Anfang wird die Lösung anders gewesen sein als dann in den nächsten Jahren natürlich.

00:07:35: Aber was war so?

00:07:36: Weil du sagst, Enthusiasmus vom Anfang, der wird ja nur geblieben sein wenn ihr damit auch Product Market Fit oder Kunden gewonnen habt.

00:07:44: Was war so der Trigger, was funktioniert

00:07:46: hat?

00:07:46: Also ich glaube genau.

00:07:47: also für uns war's... die Idee, wenn man so will.

00:07:52: Wenn man klar vollen Loffet the Problem eine Idee brauchste.

00:07:55: Die Idee, die wir hatten war Produktmanagement in die Welt von Data zu bringen.

00:08:01: Also damals war es das typische Setup du hast einen Po, hast ein Data Science Team, die bauen Data Science Use Cases vor allem Analytics Machine Learning etc.

00:08:11: Und der PO war derjenige, der das Team ausgesteuert hat.

00:08:14: aber ich glaube was damals für uns so offensichtlich war ist wer kümmert sich eigentlich Darum aus diesen Lösungen, die da entwickelt werden.

00:08:21: Die auch irgendwo in den Konzernen deployed werden sollen daraus echte Produkte zu machen und das ist die Aufgabe eigentlich eines Produktmanagers.

00:08:29: jetzt muss ich dazu sagen mein Kauf an der Max ist wahrscheinlich eine der begnadendsten Produktmanager Europas.

00:08:35: Der hat es einfach von der Pieke auf Gelernt aber dann auch irgendwie bei Vorwerk halt Dutzende Male bewiesen was halt gutes Produktmanagement ausmacht.

00:08:44: Ich meine, wenn wir uns das Produkt heute ansehen in Thermomix ist wahrscheinlich das erfolgreichste Küchengerät der Welt und da gehört nicht nur jetzt das Produkt sondern auch die Digital Journey alles mit dazu.

00:08:54: Das heißt Long Story Short Data and AI Teams haben eigentlich einfach die Capability damals nicht gehabt, Produktmanagements sauber zu machen.

00:09:03: Und Produktmanagement heißt nicht Wie baue ich die Lösung?

00:09:06: So ein Produktmanagement ist, welches Problem löse ich für meinen Kunden.

00:09:11: Und wie schaffe ich Outcome?

00:09:12: Also das auch so ein schöner Spruch im Produktmanagement.

00:09:14: Output was ist Outcome?

00:09:16: also regenerate outcome not output.

00:09:19: und die Frage ist immer Was ist Outcom?

00:09:21: Outcome ist der Output den ich gegenüber meinem Kunden lief er der für ihn einen Mehrwert erzeugt.

00:09:25: Und dieses Mindset hat in Data and A Items vollkommen gefehlt.

00:09:31: Also da kamen irgendwelche Fachbereiche, die wollten irgendwas haben.

00:09:34: Die typische Bestellung war eine der Dashboard oder ich brauche irgendein Modell und das war dann quasi wie beim Pizza-Bestellen einfach so Ich bestelle jetzt ne Lösung.

00:09:44: Und wir haben dann angefangen den Leuten auch beizubringen gerade unseren ersten frühen Kunden zu sagen wenn er jetzt jemand kommt und sagt will ne Lösung haben Dann frag ihn doch mal was er für ein Problem hat.

00:09:53: Und was die Lösungen eigentlich tun sollen.

00:09:54: welches Problem ist die Lösung?

00:09:56: ... lösen soll und wie viel mehr Wert das ihm dann bringen würde.

00:09:59: Und wenn du diskontinuierlich tust, dann fängst du plötzlich an... Dein ganzes Mindset aber auch das Operating Model in deiner Data-Organisation zu verändern.

00:10:08: Und davon waren wir halt phasenfest überzeugt.

00:10:11: Wenn man dies systematisch tut,... Dann veränderst du deine Wertstellung als Datenorganisation im Corporate weil Du wirst nicht nur als Wir sagen dazu auch Overloaded Service Factory irgendwie wahrgenommen die liefern halt irgendwas zu wie manchmal auch ITs missverstanden werden sondern du wirst als Wertetreiber wahrgenommen.

00:10:32: Du lieferst plötzlich Business Impact und das war der der initiale Wurf.

00:10:37: also sprich es geht nicht darum zum Beispiel ein cooles Empfehlungssystem zu bauen per se so schön ist dann so Wenn es im worst case irgendwas ausspurgt was ganz nett aussieht aber irgendwie kein leute trigger mehr zu kaufen oder so.

00:10:53: das erste modell der erde hat einen wert von null wenn ist quasi kein.

00:10:59: kein Business Impact liefert.

00:11:00: Also der Output kann so genau sein, wie ihr möchtet also das genauste Modell in der Welt mit einem ganz super tollen Accuracy oder Wert hat bringt nichts wenn es im Business falsch angewendet wird.

00:11:12: ich dachte gerade sogar noch extremer so im Sinne von Es geht nicht nur um Genauigkeiten und welche der Sportszahne.

00:11:16: so du hast halt wirklich das Gefühl Du baust etwas.

00:11:19: ja das muss ja einen krassen Effekt haben weil ich irgendwelche Empfehlungen für bessere.

00:11:22: Es ist nur ein Beispiel, du wirst viele mehr kennen und du merkst aber dann doch ne irgendwas ist ein Denkfehler drin oder irgendetwas ist da in dem gesamten in der Customer Journey oder so.

00:11:32: So gestrickt dass das keinen Effekt hat wenn nicht einen kleinen Effekt hatte vielleicht sogar ein Gegenteiligen Effekt an.

00:11:38: Du bist etwas wenig bedacht und hast das Business selber nicht genug verstanden oder so?

00:11:42: Genau und ich meine das Business verhält sich ja selber also in diesem Konstrukt in dem wir uns befinden innerhalb von so einer Corporate Bisschen, ein bisschen der Kunde nicht bittelt.

00:11:51: Die sind eigentlich so die nehmen die Kundenrolle ein.

00:11:54: Weil Datern sind sehr, sehr häufig in ninety Prozent der Fällen einfach eine Supportfunktion.

00:11:59: Wir sitzen eigentlich wenn du so willst IT, HR, legal also alle supportfunktionen ist.

00:12:03: so gibt da gehört datern zweifelsfalle nur auch dazu und jeder der jetzt heute uns zuhört und irgendwas mit Produktmanagement zu tun hat er denkt sich halt ist doch vollkommen klar dass ich das machen muss.

00:12:13: aber die Realität ist die Leute machen es mich sondern die leute haben typischerweise Ein Projekt mindset.

00:12:21: Und das ist ein ganz, ganz großer Unterschied.

00:12:24: Projekt versus Product Mindset sind zwei verschiedene Sachen und ich will auch jetzt alle Leute die Projekt Management Fans sind hier dazuhören.

00:12:30: Die will ich aber überhaupt nicht wissen.

00:12:32: Projekt Management ist genau so wichtig!

00:12:34: Das ist einfach eine ganz andere Sache und wir wollen aber alle Produkte bauen und wir sollten auch Produkte bauen.

00:12:40: Nicht nur wir wollen sondern wir sollten also Produkte Bauen.

00:12:44: Da muss man einfach reinhören und verstehen, was ist der Unterschied zwischen Project Mindset und Product Mindset.

00:12:49: Was sind die Unterschiede?

00:12:50: Was sind auch gleiche Themen?

00:12:51: Also ich hatte gestern erst wieder ein Gespräch mit einem Großkonzern, die sagen hey wir sind jetzt gerade in diesem Projekt denken, wir wollen aber zukünftig Produkte bauen, grade im Kontext von der AI.

00:13:00: Wollen wir sehr viele AI-Produkte bauen wie machen wir das eigentlich?

00:13:04: Wie kommen wir da hin?

00:13:05: usw.

00:13:05: Und um dann auf unsere Startup Journey zurückzukommen als wir losgelegt haben gab es den Begriff Data Products noch nicht.

00:13:13: Also als wir zwanzigzwanzig losgelegt haben war dieser Begriff nicht existent.

00:13:16: Das

00:13:17: muss man sich vorstellen, heute ist ja überall.

00:13:18: Überall

00:13:19: und ich habe damals ein Artikel über Data Products geschrieben oder über Data Product Manager und der wurde dann auf verschiedenen Outlets veröffentlicht und da war ich so newbie.

00:13:31: also ich muss auch sagen die ersten Pitches, die ich zum Thema Produkt Management also Data Product Management gemacht habe mir Leute gesagt ganz nette Heidebrand aber irgendwie Das ist irgendwie Quatsch.

00:13:43: Also das habe ich ja so noch nie gehört und ich glaube auch nicht, dass man es braucht.

00:13:46: also wird jetzt mal in harmlos ausgedrückt.

00:13:51: Und jetzt heute Data Products überall AI Products überall.

00:13:54: wir wollen dieses Product Mindset übereinbringen.

00:13:57: Es gab verschiedene Strömungen über die letzten fünf Jahre Über keine Ahnung Architekturströme wie Datamash zum Beispiel die das Thema stark vorangetrieben haben aber Auch in Großkonzernen.

00:14:06: Ich meine Wir sprechen jetzt hier auf der Veranstaltung mit einem unserer Werden Kunden, die haben sich strategisch dazu entschieden das Thema Product Mindset als Kompetenz in ihrer Daten und AI Organisation aufzubauen.

00:14:21: Und da spielt dann unsere Lösung auch wieder eine große Rolle weil wir haben in unserem Kern uns nicht verändert Auch wenn wir das Thema vielleicht heute anders nennen, wir nennen es heute Data & AI Impact Management.

00:14:32: Das ist so quasi aufgebaut auf das Thema Product Management und dreht sich sehr stark um das Thema Use Cases.

00:14:37: also wir sind halt sehr, sehr stark auf den use case gegangen mittlerweile als Entität.

00:14:44: da spielt einfach das Thema Value immer noch die große Rolle für uns.

00:14:47: Also das eine ist die Methodik Wert.

00:14:49: Aber Value ist

00:14:50: alles dänglich?

00:14:51: Genau.

00:14:53: Werte, Generierung... Das Thema, wie mache ich richtig?

00:14:58: Wie baue ich richtig Produkte und wie etabliere ich auch die Kompetenz von Produktmanagement.

00:15:02: Und so das sind alles wichtige, sagen wir mal Voraussetzungen zu Deutsch, die man irgendwie schaffen muss Grundlagen.

00:15:09: Aber das übergeordnete Ziel ist, wie schaffe ich es als Data-Lieder oder als Datenorganisation meinem C Suite darzustellen.

00:15:19: Lieber Name bitte einsetzen!

00:15:22: So viel Budget habe ich bekommen Das sind die Themen, an denen ich arbeite und so viel Business Impact und soviel Mehrwert liefer' ich für unsere Organisation durch Data on the AI.

00:15:32: Und das ist unser Schwerpunkt!

00:15:33: Es geht nicht darum zusammenzustampfen zu kürzen sondern es kann sogar sein dass mit so einem Ansatz rauskommt hey jetzt macht total Sinn.

00:15:40: bestenfalls also bauen wir Data-AI Abteilungen und alles noch weiter aus kann auch passieren.

00:15:44: natürlich kann passieren.

00:15:45: Ich würde sogar noch krasser formulieren.

00:15:48: Die meisten ermöglichen sich dadurch eigentlich eine gute Budget Grundlage also gerade so im gehobenen Mittelstand und so weiter.

00:15:55: Sofort weil die Tatsache da rein zu investieren, da sind sich glaube ich alle einig.

00:15:59: Weil auch der Geschäftsführer eines großen mittelständischen Unternehmens hat ChatGPT auf seinem Handy in einer Hosentasche und fragt sich dann abends zu Hause was wie kann das eigentlich meiner Firma etwas bringen?

00:16:08: Und wie kann ich meine Firma durch diese Technologien irgendwie verbessern?

00:16:12: aber die Sorge ist... Ja okay, also wenn ich brauche irgendwie viel Budget.

00:16:17: Die Data in der Herabteilung braucht irgendwie doppelt so viel Budget wie alle anderen Support Funktionen irgendwie gemeinsam.

00:16:22: Du guckst schon

00:16:22: kritisch drauf und dann

00:16:23: fragst du dich ja aber was bringt's uns denn?

00:16:25: Und das ganz viele Sorge Angst vielleicht auch unruhe dabei.

00:16:29: und wenn du dann quasi einen strukturierten Ansatz hast oder sagst hey pass auf Ich kann dir nicht versprechen dass es wirklich hinten raus ist immer eine Wette für die Technologie.

00:16:40: Es gibt eine Million Gründe warum es nicht klappen kann.

00:16:43: Aber Wenn ich ein systematischer Ansatz habe zu sagen, okay pass auf du gibst mir jetzt x millionen euro oder hundert tausende was auch immer dann die richtige Einheit ist bei unseren Zuhörern.

00:16:51: Dann geht es gerade hören du gibts mit dem Budget und das sind die Themen und ich zeig dir transparent auf... ...was sich quasi an Businesswärme daraus holen will?

00:16:59: Dann gibt es uns beiden irgendwie Sicherheit dir lieber CEO und mir.

00:17:03: Ich bin der CDO oder der Head of oder wie auch immer

00:17:06: Wie auch meine Titel sind, du wirst es nicht wissen aber ich hab das von Anfang an bei euch verfolgt.

00:17:11: Damals hieß dieser Podcast nicht datumplockt sondern Datenbusiness und der Fokus damals war und die Idee auch endlich in dieses ganze Data Science und so das war zwanzig neunzehn diesen Businessfokus reinzubringen.

00:17:24: Und mein Ansatz war damals ein anderer weniger im Doing Sondern mehr im Zusammenbringen von Menschen und darüber reden.

00:17:29: Ich kam aber aus dem Hands on hab diesen Schmerz auch gesehen.

00:17:32: Deswegen fühle ich das doppelt nach, was du gerade beschreibst.

00:17:35: Ich war auch einer von den Data-Liedern in dem Unternehmen und fühl das kann mich super gut noch in diese Situation hineinversetzen.

00:17:42: Das wirst du gar nicht so wissen.

00:17:43: Aber die Anfänge deshalb sehr krass verfolgen

00:17:46: können

00:17:47: wie ihr damals diese Journey gemacht habt groß aufgebaut Und dann gab es natürlich auch Veränderungen.

00:17:54: und bevor weiter so ein Nachbohre, würde ich das gerne auch nochmal abrunden.

00:17:58: Zu verstehen daraus.

00:17:59: die Menschen wollen auch sicherlich wissen wie so die letzten Jahre am Ende für euch ganz konkret waren weil... Ich habe schon gesagt USA viel Fundraising und also diese Themen Start-up Journey.

00:18:09: kannst du uns da mal auch so einen kleinen Recap geben?

00:18:12: Mind Fuel suchen!

00:18:13: Ja, wieviel Zeit haben wir denn?

00:18:14: Also ne genau ich versuch es mal in so Etapen einzuteilen.

00:18:22: Ich glaube wie gesagt der Anfang Super viel Euphorie über die Idee.

00:18:26: Gleichzeitig war bei unserem Markt nicht da, also ich glaube das müssen wir heute wenn ich so zurückschau und dass eine Motivation an alle Gründer da draußen.

00:18:34: Manchmal seid ihr zu früh dran?

00:18:35: Wir waren es definitiv oder musst du einfach weiter daran glauben und durchatmen.

00:18:41: aber Du musst auch ein bisschen kreativ werden.

00:18:43: was kannst du tun?

00:18:43: und Ich glaube wir haben damals dann vor uns entschieden Also unser Geschäftsmodell wird auf jeden Fall ein Saas-Geschäftsmodel.

00:18:49: So steht's in der Gründungsurkunde.

00:18:50: Das war von Tag eins der Plan.

00:18:53: Die Frage ist, wie kommen wir jetzt dahin?

00:18:55: Und welches Modell bauen wir auch auf.

00:18:56: Das heißt um unsere Start-up Journey eigentlich zu verstehen muss man verstehen das das von Tag eins der Plan war.

00:19:02: Wir bauen ne Saas auf, wir bauen eine Enterprise Saas aus, wir machen BtoB Enterprise.

00:19:07: Das sind so die Königsdisziplin.

00:19:09: ich weiß nicht ob ich... Manche Leute würden sagen vollkommen verrückt das heute noch zu tun.

00:19:13: aber mit diesem Plan haben wir uns dann überlegt, wie kommen wir dahin?

00:19:19: Und wir haben uns natürlich Geschäftsmodelle von anderen BtoB Saas-Unternehmen angeschaut.

00:19:22: Da gibt es ja in München auch den einen oder anderen als Banker.

00:19:25: Genau also die Zelone ist gibt auch aus USA Unternehmen und was die immer gemacht haben ist... Ich glaube gerade jetzt heute wirklich an diesem Tag wo wir hier sitzen, ist dieses Thema egal ob das Value Engineering, Forward Deployed Engineering Wir bei uns heißt Value Acceleration.

00:19:42: Also um Werten Organisation zu treiben muss eine saßorganisation sich auch ganz gut überlegen wie adopted sie die lösung und wie bringt sie leute damit an bord.

00:19:50: Und ich glaube diese filmen, die wir gerade genannt haben mich meine andere berühmte firma dieses modell hat.

00:19:56: Berühmt gemacht das parlant hier.

00:19:58: Die haben mit ihrem Geschäftsmodell mit diesen sogenannten forward deployed engineers die haben es vorgemacht ja und die annahme war Es gibt Produkt Management Software auch für digitale Produkte als es muss für Datenprodukte auch geben.

00:20:10: Das war eine Kernannahme die wir an der erste tafel geschrieben haben.

00:20:13: so Um dahin zu kommen, brauchen wir auf jeden Fall so eine Art Forward Deployment Engineering Team, Valley Engineering Team wie auch immer das heißt.

00:20:20: Und damit fangen jetzt erst mal an disaufzubauen und damit haben wir dann quasi Services gemacht.

00:20:25: Wir haben aber versucht bei unseren Services und unserem Projekt natürlich Themen zu identifizieren die ganz klar auf unseren Kern einzahlen den wir in der Software machen wollen.

00:20:33: Das heißt der Grundgedanke war wir suchen uns so Projekte raus Aus denen wir dann quasi danach irgendwelche Insights, Assets irgendwo rausziehen können und das irgendwo in unsere Best Practice schreiben.

00:20:43: Habt ihr auch abgelehnt?

00:20:45: Ich glaube was das Thema Esseting angeht da waren wir wirklich nicht schlecht.

00:20:48: also ich habe davor viele andere Start-ups Beratungen auch gesehen.

00:20:53: die ganz großen Beratung sind ja der Herzstück.

00:20:55: wenn mir die Top voranschaust ist es Esseting ist deren Kernstück Und mein Gefühl war da wirklich nicht schlechter.

00:21:00: Da haben wir wirklich sehr viel geasseted.

00:21:02: Wir haben aus diesen Assets dann auch Frameworks gebaut Best Practices wie auch immer man das nennen will Und ich glaube auch das ist heute ein starker Kern unserer DNA.

00:21:10: Wir haben in diesen ersten Jahren sauviel gesehen, wir haben sauviele Projekte gemacht und auch das alles so geestet hat dass wir es heute auch wieder verwenden können.

00:21:20: Das heißt auf Basis dieser Estates oder auf Basises dieser Learnings haben wir dann angefangen irgendwann SARS zu bauen bedeutet Anfangsphase Professional Services, professionelles Geschäft aufgebaut.

00:21:31: Das hat ehrlicherweise Gott sei Dank sehr gut funktioniert.

00:21:34: Wir haben unser Beratungsgeschäft da massiv in Zwachstum gebracht.

00:21:39: also wir waren

00:21:39: nicht einundzwanzig zweieinzwanziger?

00:21:40: Einzwanzi-zweiundzwannzig haben wir keine Ahnung jetzt ohne da irgendwelche Zahlen zu dropen aber wir haben sicherlich mit zwanzig fünfundzwantzig Leuten da innerhalb von achtzehn Monaten der Beratung gemacht alles aus dem Operating Cash finanziert genau und dann haben wir aber dann auch festgestellt Wenn wir da jetzt nicht irgendwie wieder Fokus auf Geschäftsmodelle wachsen, also brauche ich dir ja nicht erzählen.

00:22:05: Das Beratungsgeschäft lief super und ist auch weitergewachsen und irgendwann war aber die Frage okay wie bringen wir das jetzt eigentlich wieder zusammen?

00:22:12: Weil die Idee war schon diese Leute die dann im Professional Services arbeiten irgendwann als Value Accelerators bei uns einsetzen zu können.

00:22:21: dafür muss aber die Software auch mitziehen in der gleichen Geschwindigkeit Ja.

00:22:24: Und da haben wir dann irgendwann für uns festgestellt Diese beiden Geschäftsmodelle, die geben sich ganz viel.

00:22:32: Die halten uns aber auch an manchen Stellen auf.

00:22:35: und der Punkt den wir dann verstanden haben... Und es kann auch jeder da draußen vielleicht so ein kombiniertes Geschäfts-Modell anfängt aufzubauen und zu verstehen du brauchst Fokus!

00:22:48: Ich muss zugeben ich darf da auch besser werden.

00:22:50: Also ich versuch das zwar immer wieder und es ist auch eine Sache ein Mantra, dass mir wieder Fokus, Fokus.

00:22:55: Fokus haben wir ganz viele Leute auch in meiner Start-up Karriere schon gesagt Ich brauche mehr Fokus.

00:22:59: aber genau die Entscheidung war dann für uns Mitte letzten Jahres dem Beratungsgeschäft ne neue Zukunft zu geben Neues Hause zu geben weil da einfach dann auch Leute gearbeitet haben Die gesagt haben hey ich mache eigentlich auch ganz gerne Beratung Ja die gesagt haben Hey das macht mir an sich auch Spaß.

00:23:16: Und wie sieht meine Karrierei vielleicht in so einem Geschäftsmodell aus?

00:23:20: Und das war sicherlich nicht einfach auch für mein Fuel in Summe, weil wir schon immer so eine große Familie und ein Team und die Professionalisierung da reinzubringen.

00:23:31: War dann natürlich auch eine Transformation für uns.

00:23:33: also ich glaube es darf man nicht anders sagen.

00:23:35: Das war ein riesiges Transformationsprojekt für uns ja.

00:23:38: aber wenn ich jetzt von heute auf draufschau glaube ich was genau der richtige Weg da diese Veränderungen vorzunehmen und ich glaube heute arbeiten wir einfach als Partner sehr gut zusammen.

00:23:48: Also ist ja nicht so, dass die jetzt weg sind sondern... Ich hab mit den Leuten ständig Kontakt.

00:23:53: die kommen auch immer zu unserem Büro vorbei.

00:23:55: Und wenn es jetzt irgendwo jemanden gibt der gerade Beratung braucht als Vorgänger sagen wir mal Vorläufer zu uns dann machen die da die Beratungen und wir kommen damit mit dem Produkt hinten drauf.

00:24:05: also das ist immer noch ein Geschäftspartner.

00:24:08: Habt ihr dann aber ein anderes Büro euch gesucht schon?

00:24:10: Oder du sagst, die kommen da noch vorbei.

00:24:11: Also

00:24:11: die haben auch... Genau!

00:24:12: Die ist doch also.

00:24:14: es war schon ein klassischer Carve-Out würde ich sagen und das war dann mit einem... So'n Verhältnis

00:24:19: Wie so personell verhältnismäßig?

00:24:21: So ist es sowieso.

00:24:22: Siebzig Prozent Carve Out sagst du gerade und dreizehn Prozent

00:24:26: vor würde ich jetzt mal so ganz prob sagen, war der Carve out vielleicht sechzig-vierzig-siebzig-dreißig also schon so dass wir auch Estates und Grundlagen im Saasgeschäft aufgebaut haben.

00:24:35: Es war nicht nur so jetzt verkaufen eigentlich die Firma und zwei Leute bleiben oder so sondern das sind am Ende schon so auch zwanzig fünfzwanzig Leute im Saaskeschäft übrig geblieben, die jetzt seit ungefähr knapp zwölf Monaten ... vollen Fokus auf das Saas-Geschäft haben.

00:24:51: Und weil du auch noch gefragt hast, Investor und so weiter.

00:24:54: Das wollte ich grad

00:24:55: sagen, ne?

00:24:55: Also es ist ja ein Riesenprozess auch.

00:24:56: Da sind ja Stakeholder dabei, Investoren... Ja

00:24:58: genau!

00:24:59: Das machst du nicht mal von heute auf morgen

00:25:00: so.

00:25:01: Genau, ich glaube auch das sind da auch alles, sagen wir mal,... ...das sind alles Dynamiken die sich da entwickeln.

00:25:06: Weil wie gesagt, wenn Tag eins war, das große Ziel Saas war von Tag eins da.

00:25:12: Deswegen haben wir auch schon relativ früh geraced.

00:25:14: also wir haben Januar ... zwanzig, zweieinzwanzig glaube ich die erste Runde gemacht.

00:25:21: Und das heißt ab dem Moment war auch klar... Ich meine auch das wieder als Hinweis überlegt euch gut ob ihr raisen wollt oder nicht.

00:25:28: und so Flo Heinemann wenn du es hören solltest natürlich wie sie ist.

00:25:34: genau der wird hier auch sein.

00:25:35: irgendwo ist alles supergut und ich bin auch sehr sehr happy dass wir sind sehr sehr sehr Happy bei Project A aber ich glaube Wenn ich Bootstrappen kann, würde ich das solange wie möglich auch tun in der heutigen Zeit.

00:25:48: Und man muss sich gut überlegen wann man und ob man wie Simoni wirklich aufnimmt.

00:25:53: Damals war es noch eine ganz andere Diskussion.

00:25:55: wir waren vor dem Startup-Krisencrash und so.

00:25:57: alle wollten schnelles Wachstum.

00:25:59: dafür brauchst du Geld weil die Zeit wo Gorillas quasi innerhalb von zehn Monaten zum Unicorn aufgestiegen ist da war's einfach vollkommen klar Du holst den Kapital von außen um das Wachström zu beschleunigen.

00:26:08: heute sind das andere Mechaniken.

00:26:11: aber wir haben das halt sehr früh gemacht Und damit war auch für uns vollkommen klar, dass das Professional Services Geschäft.

00:26:19: Das geht in Saas auf oder muss in Saass aufgehen und das wollten wir auch also... Wir haben uns jetzt für den Weg entschieden wo wir es halt erstmal nochmal raus gegliedert haben.

00:26:30: aber unser Kerngeschäftsmodell ist heute immer noch das gleiche.

00:26:33: Wir bauen Saas, wir haben Value Accelerationes heißt es gibt da auch Leute die heute die Adoption bei unseren Kunden vorantreiben.

00:26:41: Wir waren damals einfach nur sehr früh, sehr schnell unterwegs diesen einen Teil des Geschäfts, um das einfach aufzubauen.

00:26:47: Verstehe, verstehe, sehr früh Fundraising und dann habt ihr genug Produkt-Business schon gehabt?

00:26:52: Dass sie dann sagen okay das ist jetzt der Fokus, dass es auch Sinn macht weil das auch ein Timing sicherlich eine Frage.

00:26:57: Genau also man hat nie genug Produktbusiness.

00:27:01: Also das hoff ich kann wieder zustimmen.

00:27:05: aber ich glaube was wir hatten war... ...wir hatten die Grundlagen in unserer Saas gemacht.

00:27:13: Ich würde noch nicht sagen, dass wir alle Hausaufgaben gut gemacht haben aber ich glaube wenn du saß baust dann geht's am Anfang ganz anders los wie wenn du Professional Services baust und da waren wir einfach mit unseren Grundlagen schon weit genug.

00:27:27: Wir hatten auch schon funktionierendes Entwicklungsteam Wir hatten unsere Codebase Wir hatten unser Backend Wir hatten ganz viele Sachen.

00:27:34: Und ich glaube worum es dann geht und das ist ja auch das wo wir heute zum Teil immer noch drin stecken ist Dann gehts irgendwann mal los sind ... das Produkt an den Markt zu führen.

00:27:44: Irgendwie man nennt es dann Product Market Fit.

00:27:46: irgendwann, wenn du fertig bist?

00:27:47: Ich weiß nicht ob's denen wirklich gibt aber... Aber du versuchst quasi des Produkt über Insights Generierung bevor du die ersten Kunden hast,... ...zu entwickeln, dann hast du irgendwann mal die ersten Kunden,... ...die das vielleicht pilotieren oder so und dann lernst du von den Kunden.

00:28:02: Aber du bist eigentlich die ganze Zeit in so einer Learning Face.

00:28:05: Und diese Learning Face kostet extrem viel Energie und Fokus.

00:28:11: Da waren wir quasi damals schon mittendrin.

00:28:14: Also, wir haben nicht erst gesagt okay jetzt trennen wir das ganze auf und jetzt fangen wir an saß zu machen sondern es gab den geschäftsbereich profession services gab dem profession geschäftesbereich saß und die saß der saßbereich hatte seine hausaufgaben schon relativ gut gemacht in den foundations und da haben wir dann drauf aufgesetzt.

00:28:33: Und mit dem Fokus beschleunigst du dir die ganze Kiste, und das musst Du machen weil sonst geht Dir hinten aus der Kohle aus.

00:28:41: Wenn Du es in diesem WC-Modell machst wie wir, dann brauchst Du irgendwann nochmal raisen.

00:28:49: Doch.

00:28:51: Genau, wir sind immer ... wie Sie gefunden haben, das Start-up ist immer im Fundraising.

00:28:56: Also nach dem

00:28:57: Sporting-Raisen so?

00:29:01: Sprechen Sie mich an!

00:29:02: Open for Business!

00:29:04: Nee, also Investoren suche es immer am Start und man isst immer im Race und wir werden auch irgendwann wieder Raison.

00:29:12: Es geht nicht morgen aber irgendwann bestimmt und deswegen brauchen wir Fokus um da schneller fahren zu können.

00:29:18: Hoch hoch hoch spannend.

00:29:19: Wenn wir jetzt mal das nochmal wirklich abschließt, dass Produkt wie es jetzt gerade da ist noch einmal besser verstehen wollen.

00:29:27: Haben wir funktioniert so?

00:29:29: Du hast gesagt Beschleunigung Fokus letzte Monate.

00:29:31: was kriege ich jetzt gerade wenn nicht mein Fuel?

00:29:35: Ich muss das Wort mal installieren.

00:29:39: Was krieg ich da eigentlich konkret grade?

00:29:42: also ich glaube du kriegst.

00:29:46: Also wir nennen es ja Data and Air Impact Management Plattform, aber ich glaube was du in Wahrheit wirklich kriegst ist.

00:29:51: Du kriegste das erste Mal Transparenz und Übersicht über welche Use Cases habe ich eigentlich in der Organisation?

00:30:01: Und wie sehen die sogenannten Lösungsdesigns zu diesen Use Case aus?

00:30:09: Wie viel Wert kann dann jedes einzelne LösungsDesign eigentlich zum Business liefern?

00:30:13: also ich glaube diese Ich würde es jetzt mal, sagen wir, use case management im abstracten Sinne jetzt irgendwie mal nennen.

00:30:24: Das ist glaube ich das wo wir gerade sehr gut und sehr stark unterwegs sind nicht nur jetzt quasi einfach use cases irgendwie aufzuschreiben sondern auch Demand in Tech, wie kriege ich eigentlich US-Cases rein?

00:30:35: Wie hole ich die eigentlich aus dem Business.

00:30:36: Wir haben dutzende Kanäle um US-cases reinzuholen also mit Ideation Agents, mit irgendwie Forms, mit E-Mail.

00:30:43: was ist das ich... Also auch die Frage wie krieg' ich eigentlich Demand rein?

00:30:46: Ist ein riesen Thema und dann ist auch nicht jeder Demand immer gleich ein super Use Case!

00:30:51: Also wenn ich in meiner Karriere damals das Business gebeten habe einen OnePage auszufüllen um den Use Case zu beschreiben, dann hab ich.. Nicht immer aber häufig irgendwie nur drei Bullets bekommen Und da war nicht beschrieben, was das Problem eigentlich ist.

00:31:03: Sondern der Wahrheit beschrieben was es ist und ich glaube diese ganzen Problematiken strukturiert zu lösen.

00:31:08: Ich glaube dass sind wir heute sehr gut.

00:31:10: jemand ein Lieder aus dem Vorstand hat vor kurzem zu mir gesagt sie brauchen ungefähr zehn Meetings Also Workshop und dann zehn Meetings in den Use Case klarzukriegen.

00:31:22: Sehr teuer!

00:31:22: Ja, da sitzen fünf Leute eh mal drin, also nimmst du halt jedes Meeting eine Stunde, fünf Stunden mal zehn sind fünfzehn Stunden pro Use Case, so hast du ein Hundert Use Case im Portfolio, dann kannst du's schon mal hochrechnen.

00:31:34: Da sind wir sehr gut das sauber zu strukturieren und dann in die Use Case Discovery zu gehen und daraus zu finden was sind die wertvollsten Use Cases?

00:31:42: Und zwar nicht nur wertvoll nach... Auch Priorisierungslogiken, aber vor allem auch nach Business Value.

00:31:47: Also wir haben zum Beispiel einen Value Agent.

00:31:49: Das ist ein Feature wenn ich das mal so nennen dürfte der dabei hilft nen Lean-Business Case für jeden Newscase zu schreiben um zu sagen okay was ist denn jetzt eigentlich der Business Impact von diesem Use Case und wie viel Wert stecken da drin?

00:32:00: Und ich glaube darüber die Transparenz zu bekommen danach quasi mir Priorisierung Logikken zu bauen um dann richtige Entscheidungen zu treffen.

00:32:07: auf welche Themen setze ich jetzt in den nächsten zwölf Monaten, sechs Monate und drei Monaten.

00:32:12: Und wie steuere ich dann meine Organisationen nach diesem Wert aus?

00:32:15: Also Value Driven, Prioritization und Organisation ist glaube ich so ein ganz, ganz großer Themenblock um die wir uns gerade kümmern bei Meinviel und da sind wir glaube ich ehrlicherweise und ich möchte wirklich nicht vermessen klingen aber ich glaube das sind wir auch wirklich die besten zur Zeit weil wir einfach so früh angefangen haben.

00:32:33: Ja ja der vor der Zeit.

00:32:34: Wir waren einfach wenn du diesen Vorsprung hast und da hundertmal gegen die Wand läufst, dann checks es irgendwann.

00:32:39: Und deswegen würde ich mich da trauen zu sagen, dass wir da schon so was ähnliches wie ein Category Lead gerade sind für das Thema Data and Impact Management.

00:32:47: Wir wollen diese Kategorie schaffen und ich bin fest davon überzeugt, dass man die braucht.

00:32:53: Gardner Gott sei Dank Klopfer-Folz hat das Thema jetzt auch auf seine Agenda gesetzt also.

00:32:57: Da wollte ich auch in einem guten Quadranten gehen?

00:32:59: Genau, der Gardner ist dann mit dieses Jahr in London im Mai.

00:33:02: Der dreht sich... vollkommen um das Thema Value.

00:33:04: Die Keynote ist Value from Data in AI, also es geht gnadenlos um dieses Thema.

00:33:09: wie schaff ich wert?

00:33:10: und ja jetzt hatten wir fünf Jahre Vorsprung.

00:33:13: Jetzt schauen wir mal dass wir den Frontrunner da irgendwie behalten können.

00:33:17: ganz viel Erfolg.

00:33:18: Wir müssen am Ende kommen hier wird man noch viel euch auch sprechen können auf dem Festival.

00:33:24: die Menschen die uns jetzt zuhören hören uns nach dem Festival.

00:33:28: aber hier sind auch ganz viele tausende Menschen die werden euch begegnen.

00:33:32: Ihr habt ja auch Programm auf der Bühne.

00:33:34: Man kann euch auch so begegnen, ansonsten die jetzt uns hören gern auf LinkedIn denke ich mal Outreach'n ne?

00:33:38: Genau, LinkedIn war das Leute irgendwo da sind.

00:33:41: wir haben den Stand in der Halle Süd.

00:33:44: Das können nur die

00:33:44: Menschen die uns jetzt hören nicht mehr

00:33:46: nutzen.

00:33:47: Die sind schon okay.

00:33:48: dann also auf LinkedIn.

00:33:49: auf jeden Fall Outreach.

00:33:50: an mich würde ich mich freuen und ansonsta... Danke, danke, danke.

00:33:55: Dass du dir die Zeit genommen hast mit mir darüber zu quatschen ist wirklich eine Reflexion, die auch mir gut

00:34:00: fühlt.

00:34:00: Sehr sehr gerne!

00:34:01: Es ist richtig Action im Hintergrund.

00:34:02: Genießt die Zeit und habt viel Erfolg.

00:34:04: Danke.

00:34:04: Tschau.