Ich war schlecht darin, Stakeholdern Nein zu sagen – bis ich das entdeckte
Während meiner Zeit als Entwickler und habe ich mit verschiedenen Strategien experimentiert, um die Entscheidungen meines zu verteidigen und Kunden von unserer Vision zu überzeugen. Als ich diese Reise begann, fühlte es sich anfangs an, eine verlässliche Methode dafür zu entwickeln, als wäre es schwarze Magie. Ich bin ein Ambivertierter und diese Aufgabe wirkte eher für eine A-Typ-Person, die leicht reden kann, geeignet. Mit der Zeit habe ich aber erkannt, dass es einfach Zeit und sorgfältige Überlegung braucht.
Die Methode, die ich heute anwende, bringt positive Ergebnisse hervor. Um anderen die Mühe zu ersparen, dachte ich, ich teile die Erkenntnisse und Entdeckungen aus meinen Versuchen, .
Zuerst: Lassen Sie uns über Zweifel sprechen
Kunden und Stakeholder möchten in der Regel, dass all ihre Erwartungen erfüllt werden. Sie tätigen nicht nur eine beträchtliche finanzielle Investition für das Machbarkeitsnachweis, sondern setzen häufig auch ihren eigenen Namen aufs Spiel. Für viele Stakeholder ist die Bindung persönlich – sie sehen das fertiggestellte als Maßstab für ihre eigene Leistung.
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Wenn Präferenzen eines nicht erfüllt werden, taucht schnell Zweifel in deinem auf. Insbesondere bei einem prominenten kann dieser Zweifel der erste Schritt zur Zerstörung einer ansonsten gesunden Beziehung sein.
Zweifel kann jede positive oder gesunde Beziehung, die du zuvor mit dem Stakeholder aufgebaut hast, zerstören.
Beachte, dass ich das Wort „Präferenzen“ und nicht „Erwartungen“ verwendet habe. Warum? Weil Präferenzen subjektiv sind. Zwar sind auch Nutzer einzeln subjektiv, aber Zahlen und Nutzerdaten sind es nicht.
Schauen wir uns also einige verschiedene Varianten an, wie man „Nein“ zu seinem sagen und ihn trotzdem für die Vision des gewinnen kann.
Experiment 1: Direkte Argumentation
Wahrscheinlich ist der direkteste Weg, Nein zu sagen, tatsächlich einfach Nein zu sagen. Viele PMs sehen sich als eine Seite eines gegnerischen Prozesses – als Verteidiger ihres - und ihrer Organisation. Ihre Strategie ist buchstäblich, auf Konfrontation zu gehen: Nein sagen und standhaft bleiben.
Meiner Erfahrung nach führt das jedoch selten zu positiven Ergebnissen – entweder ist es ein gewonnener Kampf in einem -langen Krieg zwischen und PM, oder es handelt sich um eine Mobbing-Situation, in der der PM den zur Unterwerfung zwingt – übrig bleiben Frust und ein Gefühl der Enttäuschung.
Ich habe diese Strategie ausprobiert und ehrlich gesagt: Sie ist nichts für mich. Also habe ich einen anderen Ansatz versucht.
Experiment 2: Dogmatismus
Was bei mir besser gewirkt hat, war eine dogmatischere Herangehensweise: Den Rückgriff auf Trends und die Meinungen prominenter Meinungsführer als „Beweis“, dass die Position meines fundiert ist. Anstatt die Ideen der Kunden einfach abzulehnen, nahmen wir uns die Zeit, einige der verfügbaren Fachartikel zu teilen, die unsere empfohlene Herangehensweise unterstützen.
Damit kamen wir der evidenzbasierten Entscheidungsfindung näher, aber unser „Beweis“ war noch nicht breit genug verbreitet, um den Erfolg zu messen. Ebenso hatten wir uns noch nicht genug Zeit genommen, die neue Methode selbst ausführlich zu testen. Und so sehr mir diese Taktik half, überzeugender zu sein, half sie nicht, das Verständnis unserer für ihre spezifischen Bedürfnisse und Herausforderungen zu vertiefen. Tatsächlich schloss sie die Kunden häufig aus.
Experiment 3: Datenbasierte Entscheidungsfindung
Was für uns als schließlich funktionierte, war, den Fokus von Subjektivem auf Objektives und Messbares zu verschieben. Dadurch konnten wir kalkulierte Entscheidungen treffen, die unser sehen und nachvollziehen konnte. Entscheidungen auf Basis eines gemeinsamen Verständnisses zu treffen half uns dann, Enttäuschungen durch nicht erfüllte Erwartungen zu vermeiden.
Aber es bewirkte noch etwas: Es schuf Vertrauen.
Indem wir die Diskussion mit unseren Kunden öffneten, den Fortschritt der mit ihnen überprüften und Kontext zur Leistung des lieferten, öffneten wir die Tür dafür, dass unser Vertrauen in das fasste und ein gemeinsames Verständnis der Problemstellung entstand.
Auf dem Weg dorthin haben wir in passenden Abständen den Fortschritt anhand unserer festen Vorgaben gemessen. Wir haben erklärt, wie die Anpassung flexibler Vorgaben und Anforderungen das Featureset des Produkts und die allgemeine qualität beeinflussen können. Wir haben den als Teil des Entscheidungsprozesses im einbezogen und unseren Prozess geteilt, wie wir ihre wichtigsten Anforderungen bestimmen.
Zugegeben, am Anfang war das etwas holprig, aber es führte schnell zu einem verstärkten Gefühl von Kontrolle und Eigenverantwortung für das . Außerdem versetzte es sie in die Lage, anderen Stakeholdern den Mehrwert einzelner funktionsreicher Eigenschaften oder Besonderheiten zu erklären, die sonst möglicherweise übersehen worden wären.
Dies ist inzwischen mein bevorzugter Ansatz, um jegliche oder , die keinen Mehrwert liefert, zu entkräften. Natürlich kommt es vor, dass sich der auf etwas versteift, was nachweislich keinen Wert bringt. Aber die Erklärung und Anwendung eines objektiven Entscheidungsprozesses hilft dabei, Vertrauen aufzubauen und oft muss man gar nicht Nein sagen; sie treffen die Entscheidung schließlich selbst.
So geht's
Datenbasierte Entscheidungen zu treffen ist ein einfacher Prozess in 5 Schritten.
Zugegeben, der Umstieg auf datenbasierte Entscheidungsfindung in unseren Projekten war kein Selbstläufer. Für alle, die sich gerade in diesem Wandel befinden, hier meine Empfehlung:
1. Fördern Sie eine Kultur der Daten und Messbarkeit in allen Teams.
Ja, das ist eine weitreichende Aussage, aber es kann schon damit beginnen, dass jedes Team den Wunsch entwickelt, Dinge methodisch und begründet, also auf Basis von Beweisen, anzugehen.
2. Fangen Sie klein an: Wählen Sie die Daten, die Sie während eines Projekts erfassen und messen können.
Deine Projekte verfügen nicht von Anfang an über eine Big-Data-Engine mit Machine Learning. Nutze eine MVP-Mentalität, um ein Daten-Framework zu schaffen, das sinnvoll und tragfähig ist.
3. Recherchiere und nutze Forschungsarbeiten und vertrauenswürdige Datenquellen.
Sekundärquellen wie Forschungsarbeiten, Berichte und offene Daten können Bereiche ergänzen, in denen du keine eigenen Daten hast.
4. Integriere Daten in jede Unterhaltung mit deinem Kunden oder Projektsponsor.
Du musst außerdem eine Datenkultur innerhalb deines oder . Nutze jede Gelegenheit, um ihre Denkweise zu datengetriebenen Entscheidungen zu lenken, statt auf subjektive Präferenzen zu setzen.
5. Sei offen. Teste und iteriere.
Es gibt kein Allheilmittel. Was bei einem gut funktioniert, kann bei einem anderen vielleicht überhaupt nicht funktionieren. Führe ein Playbook deines Prozesses und teste und iteriere stetig weiter.
Worauf Du achten solltest
Es wäre nachlässig von mir zu verschweigen, dass das Vorhandensein aller Daten allein nicht bedeutet, dass es ab da reibungslos läuft. Auch wenn du Daten nutzen kannst, um herauszufinden, was ein wirklich braucht im Vergleich zu dem, was er meint zu wollen, kann es zu Widerstand kommen, falls die Daten nicht gut für ihn aussehen oder seiner ursprünglichen Vorstellung widersprechen. Das kann zu Widerstand führen, unbeabsichtigt für Verstimmung sorgen oder dazu, dass deine Bemühungen einfach ignoriert werden.
Bei Daten und deren Übermittlung muss stets der menschliche Faktor berücksichtigt werden. Aus psychologischer Sicht erfordert das Teilen von Daten und das Führen der entsprechenden Gespräche weiterhin Taktgefühl, Sensibilität und Professionalität.
Es ist wichtig, die Informationen, die du Stakeholdern bereitstellst, gut aufzubereiten, um Vertrauen aufzubauen und ein gutes Verhältnis zu wahren.
Ein Teil der Kunst ist es, die Informationen so zu präsentieren, dass sie auch wahrgenommen und berücksichtigt werden. Folgende Elemente spielen dabei eine Rolle:
- Kontext: Überlege dir, wann und wo das Gespräch stattfinden sollte. Manche Daten sollten besser erst im Einzelgespräch besprochen werden, bevor sie im Team oder vor dem Team des Kunden diskutiert werden.
- Wortwahl: Übe dich darin, Wörter so zu wählen, dass die Daten neutral präsentiert werden, und vermeide Begriffe, die angreifend oder konfrontativ wirken könnten. Hier einige Beispiele, was ich damit meine:
- Dinge, die zu vermeiden sind
- „Die Daten sagen ...“
- „Es ist klar, dass ...“
- „Jeder kann erkennen ...“
- „Es ist offensichtlich, dass ...“
- Dinge, die du verwenden solltest
- „Es sieht so aus, als ob die Daten darauf hindeuten ...“
- „Basierend auf den Präferenzen der Nutzer in den letzten 30 Tagen ...“
- „Ich frage mich, wie Nutzer auf dieses Feature reagieren könnten“
- Ton: Sprich eine starke Empfehlung aus, versuche aber, Optionen zu bieten, die deine einflussreichen Stakeholder und Förderer weiterhin in der Entscheidungsposition halten. Stelle nur sicher, dass sie sich der Konsequenzen ihrer Entscheidungen bewusst sind!
Was denkst du?
Für mich hat es das Gefühl der Kontrolle und Eigenverantwortung über das bei meinen erhöht, sie als Teil des Entscheidungs- einzubeziehen und unseren Prozess zur Festlegung ihrer wichtigsten Anforderungen zu teilen. Das Teilen des Konzepts des intelligenten Designs hat ebenfalls geholfen, das Vertrauen meiner Kunden in mein zu stärken, weil sie wissen, dass wir methodisch arbeiten und nicht einfach aus dem Bauch heraus.
Aber das ist, wie gesagt, nur mein Weg, den ich vielleicht gerade erst beginne. Was denkst du? Glaubst du, dass diese Tipps für dich nützlich oder effektiv sein könnten? Welchen weiteren Rat würdest du digitalen manager:innen geben, die versuchen, datenbasierte Entscheidungsfindung mit ihren Teams und ihren Kunden zu fördern? Lass es mich in den Kommentaren wissen!
Hier ist eine Liste von Tools, die dir helfen, alles im Blick zu behalten, was du verwaltest, damit du bessere Entscheidungen treffen kannst: Die 10 besten Desktop-Projektmanagement-Softwares
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