Event-Taxonomien, Kohorten und Pfadanalyse zeigen, ob eine Funktion wirklich Wert stiftet oder nur Neugierklicks sammelt. Vergleiche Tiefe statt bloßer Häufigkeit: Wiederkehr, Abschlussraten, Beitrag zu Aktivierung und Retention. Prüfe Langzeittrends, Saisonalität und Segmentunterschiede. Trianguliere Zahlen mit Forschungstagebüchern und Interviews, um Korrelation nicht mit Kausalität zu verwechseln.
Definiere eindeutige Ausschaltregeln: unterkritische Nutzung über mehrere Releases, keine einzigartige Problemlösung, strategischer Fehlfit oder disproportionale Betriebsrisiken. Ergänze Fristen, Review-Kadenz und Ausnahmen für Compliance. Dokumentiere Annahmen, geplante Messpunkte und Rückroll-Schwellen. So wird die Entscheidung vorhersehbar, fair und für neue Kolleginnen sofort nachvollziehbar.
Gewichte Nutzen, Klarheitsgewinn, Risiko, Migrationsaufwand und Markenwirkung. Ergänze qualitative Evidenz aus Support-Logbüchern und Vertriebsverlustanalysen. Ein standardisiertes Raster reduziert politische Spannungen und verhindert Endlosmeetings. Bewahre Platz für Bauchgefühl, aber mache Ausnahmen explizit und befristet. Entscheidungen werden vergleichbar, auditierbar und gegenüber Kunden transparent begründbar.
In einem B2B-SaaS entfernten wir einen selten genutzten Exportdialog, nachdem klare Alternativen geschaffen wurden. Aktivierungsraten stiegen, Tickets sanken, Vertriebsdemos wurden kürzer. Erzähle solche Geschichten intern und extern, um Angst in Neugier zu verwandeln. Bitte Leser um eigene Beispiele, damit kollektives Lernen schneller und mutiger vorankommt.
Führe quartalsweise Aufräum-Sessions, kill reviews und Debt-Boards ein. Definiere Rollen, Zeitfenster und Entscheidungspflichten. Mache Hygiene sichtbar mit Dashboards und Kudos für entfernte Komplexität. Wenn Aufräumen planbar wird, verliert es Schrecken und konkurriert nicht mehr ständig gegen laute, kurzfristige Requests aus Vertrieb und Partnerschaften.