Produkte, die funktionieren — mit Zahlen belegt.
Über Consumer-Marktplätze, Fintech und B2B-Plattformen mit Millionen Nutzern. End-to-end gedacht — vom unscharfen Problem zum ausgelieferten, validierten Produkt — mit Conversion, Task-Completion und Retention als abschliessendem Argument.
Auf einen KaffeeIch vertraue dem Prozess mehr als der Inspiration. Die stärkste Arbeit, die ich ausgeliefert habe, hat in einem Spreadsheet oder einem Support-Ticket begonnen — nicht in einem Moodboard. Die Ideen, die ich am meisten geliebt habe, sind mehr als einmal von den Daten gekippt worden — und das war gut für die Produkte. Eine Hypothese formen, sie testen, die Bereitschaft, öffentlich falsch zu liegen — das ist die ehrlichste Art, die ich kenne, etwas zu bauen, das wirklich funktioniert. Inspiration zeigt sich oft genug. Sie bekommt nur keinen Freipass für den Rest der Arbeit.
Wie ich arbeite
Daten.
Jede Aussage zu einem Design schliesst mit einer Zahl ab. Hypothesen sind der Anfang eines Projekts, kein Nachsatz. Messen, Hypothese bilden, prototypen, testen, lernen, ausliefern — und die Bereitschaft, öffentlich falsch zu liegen, macht das nächste Stück besser.
Business.
Design, das sich nicht trägt, geht nicht live. Ich sitze zwischen Business und Engineering, übersetze in beide Richtungen und behandle Margen, Payback und operative Bedingungen als Teil des Briefings — nicht als jemand anderes Problem.
People.
Die Nutzer sind die einzige Stakeholder-Gruppe, die nicht im Raum sitzt. Ich halte ihre Interessen sichtbar — gegen den Druck, schneller, einfacher oder mit Reibung zu liefern, die zugunsten des Betreibers gewichtet ist. In regulierter Arbeit heisst das: Compliance ist ein Feature, keine Steuer. Im kommerziellen Bereich: eine echte Wahl, kein softer Verkauf.
AI.
Ein Werkzeug, das verstanden werden will — keine Pose, die man annimmt. Ich habe an Conversational Design gearbeitet, bevor es AI hiess — Automotive-Arbeit bei IBMiX, als die Probleme Turn-Taking, Fallback-States und Intent Disambiguation waren. Die Technologie hat sich verändert; die Probleme nicht. Diesen Rahmen bringe ich in LLM-Zeiten mit: klar, was die Werkzeuge können, und ehrlich, was nicht.
Ausgewählte Arbeiten