Scrum Master:innen profitieren davon, User Research methodisch zu verstehen, auch wenn sie Forschung nicht selbst durchführen. Wer Erhebung, Auswertung und Synthese kennt, kann das Team besser durch unklare Anforderungsphasen begleiten.

!Kursinhalt

!1. Research-Grundlagen aus Begleiter-Perspektive
*Stakeholder- und Nutzeranforderungen im Sprint-Kontext trennen
*Forschungsfragen aus Backlog und Sprintzielen ableiten
*Research-Pakete in Sprint- und Discovery-Tracks einordnen

!2. Methoden und Durchführung verstehen
*Methoden für User und Market Research einordnen
*Interviewleitfäden und Beobachtungsprotokolle lesen
*Research-Ergebnisse in Notion und Confluence aufbereiten

!3. Datenqualität und Auswertung
*Datenintegration aus Research-Quellen einordnen
*Umgang mit fehlenden und fehlerhaften Werten verstehen
*Statistische Kennwerte für quantitative Anteile interpretieren

!4. Insights in Refinement einbringen
*Solution Definitions aus Research nutzen
*PRDs als gemeinsame Sprache mit dem Team verwenden
*Insights in Sprint Planning und Refinement integrieren

!5. KI-Tools im Research-Prozess
*Copilot für Transkript-Zusammenfassungen einsetzen
*Sprachmodelle zur Clusterung offener Antworten nutzen
*Bias und DSGVO-Basics bei KI-Einsatz beachten

!Berufliche Relevanz

*Methodisches Research-Verständnis stärkt Scrum Master:innen in der Teambegleitung
*Belastbare Insights senken Reibungsverluste in Refinement-Sessions
*Verzahnung mit Daten- und KI-Tools erhöht die Wirkung von Forschungsergebnissen