Når vi forbrukere nedprioriterer eller forkaster enkelte produkter og tjenester som følge av usikkerhet i omgivelsene, vokser det fram mulighetsrom for nye idéer. Konklusjonen fra webinaret var at aktørene som klarer å identifisere nye kundebehov, og kapitalisere på disse, vil ha et fortrinn i en periode preget av usikkerhet. Strim, Archive, Secundo og 7Analytics var noen eksempler på selskap som i dag utforsker et mulighetsrom som dagens trender og forbrukerbilde gir.

I webinaret så vi nærmere på hvordan man kan gå frem for å sikre nyskaping under usikre tider, og tok utgangspunkt i de grunnleggende prinsippene for lean innovasjon:

1. Prioriter hypoteser
2. Snakk med kunden
3. Test og eksperimenter
4. Samle data
5. ️Vurder retning

Fellesnevneren for punktene i denne smidige innovasjonsprosessen er å identifisere og forstå kundebehovet, hva man kan løse, og hvordan sikre lønnsomhet. Prosessen skal hjelpe å avgjøre hva som er ideelt å utvikle, både med utgangspunkt i kundebehov, teknisk gjennomførbarhet, lønnsomhet og bærekraftighet. Det er i skjæringspunktet mellom de fire dimensjonene, i stjernen, vi vil være når vi jobber med nye produkter og tjenester. Dette er også kalt “the sustainable innovation sweet spot”:

I starten av en innovasjonsprosess kan det være uklart hva som er sustainable innovation sweet spot. Det er her hypoteser kommer inn i bildet — dette er grunnleggende antagelser om idéen som skal testes, eksperimenteres for så å vurdere om vi klarer og treffe skjæringspunktet mellom de fire dimensjonene.

I denne artikkelen ser vi nærmere på hvordan man kan bruke og besvare slike hypoteser for å utvikle nye og levedyktige produkter og tjenester. Dette gjør vi ved å se på tre aktører innen HR-tech, fintech og mark-tech, der alle nylig har lansert produkter i markedet. Kan vi si noe om hvordan disse aktørene har jobbet med hypoteser i utviklingen av sine konsepter?

(Selskapene er reelle, men refleksjonene rundt hvordan de har jobbet er hypotetiske)

HR-tech

HR-tech betegnes som teknologiløsninger rettet mot organisasjonens menneskelige ressurser.

Hvem: Den franske startupen Figures.

Hva: Kompensasjonsplattform som viser, analyserer og sammenligner selskapers kompensasjonsdata på tvers av markeder og selskap.

Hvordan: Figures’ programvare er integrert med HR-programvarer som blant annet Personio og BambooHR. Slik gir integrasjonen tilgang til benchmarkdata i sanntid fra europeiske selskap, på tvers av stillingstyper, lokasjoner og selskapsstørrelse. Dataene serveres i et intuitivt dashboard som gir selskapene mulighet til å ta en proaktiv vinkling til å skaffe og bevare talenter.

Nøkkeltall: Figures har ca. 88 MNOK i innsamlet kapital.

Hvordan kan Figures ha jobbet med hypoteser for å utvikle dette konseptet?

Hypotese 1: Et stramt arbeidsmarked og høy inflasjon gjør det vanskelig og tidkrevende for selskaper å sette, og kontinuerlig holde, riktig kompensasjonsnivå for de ansatte.

Den første hypotesen er en grunnleggende antagelse om behovet for løsningen i dagens marked. For å teste om denne faktisk stemmer, kan Figures ha gjennomført 10–15 dybdeintervjuer med HR- og lønnsressurser fra ulike selskap. Slike dybdeintervjuer vil kunne bevise om det finnes et behov, men vil også gi Figures større innsikt i hva som er riktig målgruppe. I prosessen har de kanskje fått avkreftet behov i enkelte bransjer, og forsterket et behov i andre.

Hypotese 2: Selskaper er villige til å dele og bruke data om lønnsvilkår for å få større sammenlikningsgrunnlag.

Denne hypotesen er i stor grad basert på antagelser om man faktisk vil få tilgang på datamaterialet man trenger for å tilby tjenesten. For å teste denne hypotesen kan det tenkes at Figures har gått i dialog med aktuelle HR-plattformer for å avgjøre teknisk gjennomførbarhet og juridiske muligheter for dataflyt, eller gjennomført spørreundersøkelser med flere av selskapene i målgruppen for å bekrefte eller avkrefte om målgruppen faktisk er villig til å dele slik data gjennom sine HR-plattformer.

Hvem kan bli inspirert av dette konseptet?: Kan for eksempel rekrutteringsplattformer som finn.no, eller utfordreren Vouch, finne verdi i å inkludere utlyste stillingers kompensasjonsdata som transparent sammenlikningsgrunnlag for jobbsøkere?

Fintech

Fintech betegnes som teknologi rettet mot finanssektoren.

Hvem: Den amerikanske startupen Onward.

Hva: Betalingsapp som skal gjøre foreldreøkonomien etter et samlivsbrudd lettere og mer oversiktlig.

Hvordan: Appen Onward kan nærmest minne om “Vipps-etter-skilsmisse”, og gjør det mulig for foreldre i delte husholdninger å holde oversikt over hvert barns utgifter i et månedlig perspektiv. Man kan enkelt legge til utlegg og laste opp kvitteringer knyttet til hvert utlegg, og appen gjør det også mulig å dokumentere og holde dialog knyttet til hvert enkelt utlegg og tilbakebetale direkte i appen.

Nøkkeltall: ca. 132 MNOK i innsamlet kapital.

Hvordan kan Onward ha jobbet med hypoteser for å utvikle dette konseptet?

Hypotese 1: Det er vanskelig for foreldre å samarbeide om økonomi etter et samlivsbrudd, og de mangler hjelpemidler for å løse dette problemet

Den grunnleggende hypotesen Onward må besvare om delt økonomi faktisk er et problem hos målgruppen, som i dette tilfellet er separerte foreldre. Enkelte hypoteser kan fremstå som selvsagte, men det er likevel viktig å ta seg tid til og validere om hypotesen faktisk stemmer. Ved å gjøre desktop reseach, observere atferden til målgruppen eller etablere fokusgrupper, kan Onward for eksempel ha funnet ut at hypotesen stemmer — men også oppdaget at foreldre med gitte demografiske trekk har større utfordringer med delt økonomi etter samlivsbrudd enn andre. På denne måten står Onward i posisjon til å rette innsatsen mot målgruppen med høyest vekstpotensial.

Hypotese 2: Foreldre er villige til å betale 79 kr/mnd for en ny app som gjør det enkelt å dele økonomi med eksen.

For å finne ut om løsningen ikke bare vil dekke et kundebehov, men også være en levedyktig forretningsidé, kan man se for seg at Onward har utarbeidet antagelser om hvilket prispunkt kundene vil være villig til å betale. Her kan Onward ha kjørt A/B-tester av verdiforslaget med ulike prispunkt gjennom Facebook eller en enkel landingsside for å avdekke interessen før lansering, og på denne måten samlet inn data om både behov og betalingsvilje. Det er også naturlig for Onward å ha utviklet et enkelt business case for å validere om forholdet mellom inntekt og kostnader blir positivt med utgangspunkt i hypotesen om prispunkt.

Hvem kan bli inspirert: I dag tilbyr Vipps lignende oppgjørsfunksjonalitet — kan betalingsgiganten spille mer på sosial og økonomisk bærekraft gjennom å utvide og tilpasse produktet til behovene til dagens moderne familier? Eller kan dagligbankene ta en større rolle og tilpasse sine løsninger til ulike familietyper i nettbanken?

Martech

Martech betegnes som teknologiløsninger innen digital markedsføring og kommunikasjon.

Hvem: Den amerikanske startupen Jasper.

Hva: AI-innholdsplattform som er trent til å skrive og produsere optimalisert og originalt innhold av høy kvalitet.

Hvordan: I en verden med kamp om det digitale publikum, tror vi det fremover vil kreve mer innsats fra selskap og private innholdsskapere for å holde seg relevant. Jasper føyer seg inn i rekken av nye AI-tilbydere og konkurrerer blant annet mot chatGPT/OpenAI. Den er trent opp på 10% av alle internettsider, og bruker GPT (Generative Pretrained Transformer) som språkmodell for å generere innhold i bloggartikler, sosiale medier og nettsider. Kundens oppgave er å beskrive i enkle ord hvilket budskap de ønsker å kommunisere. Vil du generere en informativ tekst med skarp tone? Eller en iøynefallende og oppkvikkende tekst som bidrar til rekruttering og konvertering av kunder? Plattformen tilbyr også mer enn kun tekst. Med kun noen nøkkelord fra brukeren, kan Jasper også generere kunst og illustrasjoner.

Nøkkeltall: ca 1,35 MRD NOK i innsamlet kapital.

Hvordan kan Jasper ha jobbet med hypoteser for å utvikle dette konseptet?

Hypotese 1: Innholdet som blir generert er av så høy kvalitet at kunder sparer tid, og er villig til å investere i produktet.

Den første hypotesen er tett knyttet opp til korrelasjonen mellom teknisk gjennomførbarhet og kundeverdi, der det kan tenkes at Jasper først og fremst har vurdert hvilke kapabiliteter og ressurser de har in-house, og hvilke de må hente i markedet for å kunne realisere verdiforslaget. For å besvare denne hypotesen kan det også tenkes at Jasper i løpet av utviklingsperioden har gjennomført kontinuerlige brukertester på ulike stadier for å avgjøre på hvilket punkt AI-løsningen er komplett og godt nok opplært til å kunne tidligst tilby den i markedet.

Hypotese 2: Vi kan tilby AI-genererte bilder uten at brukere og innhold kommer i konflikt med originale rettighetshavere.

Denne hypotesen representerer et eksempel på en problemstilling man kan møte ved utvikling av fremtredende ny teknologi, og man kan forestille seg at disse hypotesene er vanskeligere å skulle bekrefte eller avkrefte i utviklingsfasen. Blant de milliardene av tilgjengelige bilder og innhold som brukes til læring, vil det være et spørsmål om produktet går i strid med rettighetsopphav. Her kan det tenkes at Jasper i første omgang ikke kunne bekrefte eller avkrefte hypotesen fordi det i denne fasen fortsatt var usikkerhet knyttet til potensielle konflikter. Slik kan bruk av hypotesen ha hjulpet til å avdekke områder som trengs og utforskes ytterligere gjennom f.eks. ekspertfaglig input.

Hvem kan bli inspirert: Kan designplattformer som Canva utvide produkttilbudet ved å tilby maler for både design og innhold? Eller vil vi se CRM-plattformer som Hubspot bli enda kraftigere med mulighet til å automatisk generere, sende ut og analysere nyhetsbrev, basert på enkelt input?

Vi jobber hypotesebasert for å komme oss raskt og enkelt til et levedyktig produkt

I utvikling av nye produkter og tjenester har vi sett at det er viktig å tenke over hva som kan treffe et sustainable innovation sweet spot. Dette finner vi i skjæringspunktet mellom hva kundene ønsker, hva vi kan lage, og hva som er lønnsomt og bærekraftig. For å treffe dette skjæringspunktet kan vi jobbe hypotesebasert. I denne artikkelen har vi tatt for oss Figures, Onward og Jasper og tenkt ut hvordan de kan ha jobbet med hypoteser for å komme frem til produktene de nå har lansert i markedet. Fellesnevner er at disse hypotesene ofte er kritiske å utforske tidlig for ikke å kaste bort tid og ressurser på utvikling av et ikke-levedyktig produkt.

Hva med ditt eget selskap? Hvilke hypoteser og tester passer best for konseptene dere er nysgjerrig på?

Vi hjelper våre kunder med å identifisere kritiske hypoteser, og lansere og videreutvikle produkter og tjenester i tråd med dagens trender og morgendagens kundebehov. Ta gjerne kontakt med vår leder for innovasjonstjenester, om du ønsker en prat om hvordan vi jobber med innovasjon.