Vom Interview mit der Office-Managerin über Nutzertest, Business Model Canvas und User Story Map bis zum klickbaren Prototyp: wie aus einem Reise-Tool für das Office Management ein zweiseitiger Marktplatz wurde, der Nachfrage und Preisrisiko bündelt.
Die Aufgabe der Abschlussprüfung: Wir sind Produktmanager in einem Reiseunternehmen, das die Digitalisierung von Geschäftsreisen mit einem neuen, nachhaltigen Produkt vorantreiben will.
Erste Recherchen zeigten echten Bedarf, vor allem bei einer Gruppe: den Office-Managerinnen. Sie planen Reisen für andere, stimmen Budgets mit der Geschäftsführung ab und sammeln hinterher die Belege ein. Aus Interviews mit dieser Zielgruppe entstanden erste Problemstellungen aus Kundensicht und eine Persona als Stellvertreterin.
Vollautomatische Buchung und Abrechnung von Geschäftsreisen durch KI-Agenten: der Mensch entscheidet, statt zu verwalten.
Gemeinsam mit Yannik Munter habe ich das Produkt (in der Prüfung noch „TripDesk“, heute Tabby) über den ganzen Konzeptprozess entwickelt: Problemauswahl, Lösungsskizzen, Storyboard, Prototyp und Nutzertest, danach Geschäftsmodell, Business Case und die User Story Map für den MVP.
Nach der Prüfung habe ich den Case allein weitergetrieben: Die Zahlen des Business Case haben eine andere Frage aufgeworfen als die, mit der wir gestartet waren. Daraus entstand das Marktplatz-Modell, das der Prototyp auf tabby.peter-spiegel.com zeigt. Konzept und Prototyp habe ich mit KI gebaut.
Wie können wir die Reiseplanung und Buchhaltung für die Office-Managerin so effizient gestalten, dass das Unternehmen Ressourcen spart?
Wir haben agil und kundenzentriert gearbeitet statt nach Wasserfall oder Stage-Gate: Echte Bedürfnisse sollten früh einfließen und Fehler früh durch Tests auffallen. Die Konzeptentwicklung lief in drei Phasen: Verstehen, Skizzieren, Entscheiden. Am Ende jeder Phase stand ein klares Ergebnis.
Office-Managerinnen aus der Zielgruppe prüfen das Konzept am Prototyp.
Finanzen, Marketing, Kunden, Technik und Design, damit Erwünschtheit, Machbarkeit und Rentabilität zusammen bewertet werden.
Der Entscheider trifft die kritischen Entscheidungen (sechs Super-Stimmen), die Moderation hält das Team auf Kurs.
Aus den Interviews kamen drei Kernprobleme der Office-Managerin: hoher Zeitaufwand, hohe Aufgabendichte und hohe Reise- und Hotelkosten. Bevor wir Lösungen gesucht haben, haben wir das Problem hinterfragt und die Fragen als Wie-können-wir-Notizen (WKW) priorisiert.
Warum existiert dieses Problem überhaupt im Unternehmen?
Reisen werden über viele Portale zusammengesucht, Freigaben laufen per Mail und Belege kommen erst nach der Reise, oft unvollständig.
Wie können wir die Reiseplanung und Buchhaltung für die Office-Managerin effizient gestalten?
Höchste Priorität: daraus wurde die Konzept-Hypothese.
Wie können wir Freigaben und Budgets so transparent machen, dass niemand nachfragen muss?
Wurde zum Freigabe-Flow für die Geschäftsführung.
Wie können wir Belege und Abrechnung ohne manuellen Aufwand erfassen?
Wurde zum Beleg-Scan mit automatischer Zuordnung.
Wir haben Best Practices aus Reise- und Expense-Apps gesammelt, Lösungsideen skizziert und per Punkte-Voting drei Lösungskomponenten favorisiert. Diese drei trugen den Prototyp:
Reisende fotografieren Belege noch während der Reise, statt sie hinterher zu sammeln.
Ort und Zeitraum ordnen jeden Beleg automatisch der richtigen Reise zu.
Jede Reise wird automatisch gegen Policy und Budget geprüft, mit Ampelsignal.
Im Entscheiden haben wir die Siegerlösung isoliert (von der Kunstgalerie über die Heatmap) und in ein Storyboard übersetzt: Der CEO bespricht die anstehenden Firmenreisen mit der Office-Managerin. Sie ist mit ihren Aufgaben am Limit, googelt nach einem Tool, findet unser Produkt, registriert sich mit ihrer Firmenadresse, lädt den CEO ein und bindet im Onboarding alle Mitarbeitenden ein.
Einzelbeobachtungen aus den Tests, in acht Themen gebündelt
Informationsdichte, Layout & Filter
Rollen, Perspektiven & Berechtigungen
Einstieg, Statistik, KI & Benachrichtigungen
„Ampelsystem super“: die häufigste positive Nennung bei beiden Testpersonen. Handlungsbedarf war sofort erkennbar, ebenso das übersichtliche Dashboard und der Beleg-Scan.
Empfehlung: beibehalten und konsequent koppeln, damit jedes Signal direkt zur Lösung führt.
Die meisten offenen Fragen: Wer bucht für wen, wer gibt frei, was darf die Office-Managerin? Belege wirkten wie die Ansicht der Reisenden, die Perspektiven waren vermischt.
Empfehlung: ein explizites Rollen- und Rechtemodell, ein sichtbarer Freigabe-Flow und ein Self-Service-Bereich für Reisende.
„Zu viel auf den ersten Blick“: Der Einstiegsscreen war überfrachtet und rollenspezifische Filter fehlten. Dazu kamen Fragen zu Firmenkreditkarte und Datenschutz.
Empfehlung: den Einstieg entschlacken und rollenspezifisch filtern, aktive Buchungen nach oben, Bonus und Kreditkarte trennen.
Der Prototyp funktioniert nicht, liefert aber wesentliche Erkenntnisse.
Einige Ideen erfüllen die Bedürfnisse, andere nicht. Also verbessern und in einer weiteren Iteration erneut testen.
Das Konzept erfüllt die Kundenbedürfnisse voll.
Das Wertversprechen im Business Model Canvas folgt direkt aus dem Testfeedback: eine Web- und Mobile-Anwendung, mit der Unternehmen (konkret Office Management und Reisende) Geschäftsreisen zeit- und kosteneffizient planen und in der App abrechnen. Ressourcen sparen, KI-Belegerfassung, Übersicht, Archiv & Compliance, CO₂-Transparenz und eine Mobile Wallet ohne Download.
Umsatz mit Geschäftsreisen 2025 weltweit, auf Rekordniveau wie vor Corona (2019)
Geschäftsreisen 2025 in Deutschland, mit 48,6 Mrd. € Umsatz
Buchungen und 1.800 Abonnements im Business Case
Kaufentscheidung bei der Geschäftsführung, Hauptnutzung im Office Management
Quellen: VDR Geschäftsreiseanalyse 2025; Fortune Business Insights (2026).
| Erlösquelle | Modell | Menge | Preis | Umsatz Jahr 1 |
|---|---|---|---|---|
| Abonnement | Basisgebühr, bezahlt vom Unternehmen | 1.800 | 288 € (24 €/Monat) | 518.400 € |
| Lizenzen | pro reisender Person | 500 | 120 € (10 €/Monat) | 60.000 € |
| Provisionen | Anteil an den Buchungskosten | 18.000 | Ø 6 € / Buchung | 108.000 € |
| Zusatz-Services | z. B. SAP-Integration | 20 | 12.000 € | 240.000 € |
| Summe | Basis-Szenario | 926.400 € |
| Kennzahl | Worst Case | Basis | Best Case |
|---|---|---|---|
| Umsatz Jahr 1 | 499.600 € | 926.400 € | 2.397.000 € |
| Gesamtumsatz | 2.721.863 € | 6.318.490 € | 21.413.349 € |
| Gesamtkosten | 2.574.346 € | 3.205.849 € | 6.356.884 € |
| NPV | 3.953 € | 2.477.076 € | 13.162.382 € |
| Wachstumsrate | 10 % | 30 % | 40 % |
| Amortisation | 4,2 Jahre | 0,9 Jahre | 0,7 Jahre |
Basis-Szenario
pro Jahr
im ersten Jahr, rund 42 % der Kosten in Jahr 1
im Basis-Szenario
Die Erkenntnisse aus Test und Business Case haben wir in eine zentrale User Story übersetzt. Darunter hängen drei Rollen-Stories, die zusammen das System ergeben. So ist auch die größte offene Frage aus dem Test beantwortet: wer was darf.
Gibt Reisen und Budgets sichtbar frei und erkennt Überschreitungen sofort.
Reise, Tickets und Belege per Handy selbst verwalten. Bei Störungen kommt automatisch eine Alternative.
Bucht und überwacht Reisen, bucht um und ordnet Belege selbstständig zu.
Szenario: Der KI-Agent schlägt eine vollständige, ressourcenoptimierte Reiseplanung vor.
Epics entlang des Nutzerprozesses, darunter Features und User Stories, sortiert nach Business Value. Die Linien trennen Skelettprodukt und MVP-Scope.
Der Business Case trägt, aber er zeigt auch seine Grenzen. Gut die Hälfte des Umsatzes kommt aus Abos. An der eigentlichen Buchung verdient das Tool im Schnitt 6 €. Im Worst Case liegt der NPV bei knapp 4.000 €. Und das dritte Kernproblem aus den Interviews, hohe Reise- und Hotelkosten, löst ein reines Zeitspar-Tool kaum: Bei Messen zahlt man den Spitzenpreis, egal wie effizient die Buchung war.
Was, wenn wir nicht nur die Buchung vereinfachen, sondern das Preisrisiko selbst übernehmen?
Tabby sichert früh feste Kontingente: bei Inventar, das volatil und spitzenpreisig, aber planbar ist (Messe-Hotels, Mobilität, Locations).
Auslastungs- und Preisrisiko werden über viele Mandate gebündelt. Die Schwankungen trägt der Pool, nicht der einzelne Kunde.
Teilnehmende und Zeiten bleiben bis kurz vor der Reise änderbar. Bei kritischen Änderungen optimiert der Agent neu.
Kunden (Office Management, Geschäftsführung, Reisende) bekommen einen planbaren Festpreis und volle Flexibilität. Partner (Hotels, Mobilität, Event-Anbieter) bekommen früh gesicherte, gebündelte Nachfrage statt Last-Minute-Hoffnung und behalten die Kontrolle über Konditionen und Marke.
Selbstständige: Planer, Reisender und Budget-Owner sind dieselbe Person. Es gibt nichts zu delegieren, das Volumen ist winzig, ein ERP fehlt. Tabby ist ein Tool für Unternehmen mit getrennten Rollen.
Der Markt steigt zur Messe hin, der Preis für den Kunden bleibt gleich. Die Differenz bewirtschaftet der Pool (Beispielzahlen pro Nacht).
Tabby kauft früh ein festes Zimmerkontingent ein, günstig, weil früh und in Menge.
PoolDer Kunde bucht zum garantierten Festpreis, ohne Details festzulegen.
KundeTeilnehmende und Zeiten anpassen, ohne Umbuchungsgebühr.
KundeMarktpreis. Keine Stornogebühr, das Zimmer geht zurück in den Pool.
KundeTabby verkauft das frei gewordene Zimmer zum Spitzenpreis: +305 € pro Nacht.
PoolDie Hotel-Spitzen 2025 sind zugleich die Go-to-Market-Reihenfolge. Ideal für den Pool sind Märkte mit hohem Spike, die jedes Jahr wiederkehren und sich gut prognostizieren lassen. Sechs davon liegen im Heimatmarkt.
Oktoberfest, IAA Mobility, bauma. Spitzen-ADR ~415 €, an Top-Nächten ~50 % der Hotels ausgebucht.
K, drupa, MEDICA. Zur K 2025 waren bis zu ~77 % der Hotels am Spitzentag nicht verfügbar.
CPHI, Automechanika, Light+Building, Buchmesse: ein dicht getaktetes Messejahr.
ITB, IFA. Zur ITB 92 % Auslastung.
Hannover Messe, Gamescom, Anuga: verlässliche Großevents mit hohem Bettenbedarf.
MWC, CES. Internationale Referenz für später.
Haken bei der Beschaffung: Gerade in diesen Städten reservieren Hotels ihr Inventar in der Hochpreisphase oft exklusiv für offizielle Messe-Housing-Partner.
Der Wiederverkauf braucht beides gleichzeitig: ein frei gewordenes Zimmer und einen weiterhin heißen Markt. Tabby wettet auf einzelne, voneinander unabhängige Ausfälle, nicht auf eine Rezession.
Rezession oder Insolvenzwelle: Viele Kontingente werden frei, aber niemand will sie. Das Kapital steckt in Zimmern, die keiner bucht.
Einzelne Reisende fallen aus, während die Messe brummt. Das Zimmer geht zum Höchstpreis weg.
Flauer Markt. Der Pool deckt seine Kosten, verdient aber kaum.
Normalbetrieb. Die Marge kommt aus dem geplanten Spread, das Brot-und-Butter-Szenario.
Der Knackpunkt ist die Korrelation. Der Pool ist nur robust, wenn Ausfälle nicht mit der Marktnachfrage zusammenhängen. Ein dominanter Kunde, eine einzelne Messe oder eine einzelne Branche koppelt beides, und man landet im roten Quadranten. Die gesamte Marge hängt deshalb an der Prognosegüte der Pricing-Engine. Sie ist der eigentliche Burggraben, nicht die Oberfläche.
Zum Abschluss der Präsentation haben wir das Modell an einem Enterprise-Szenario durchgespielt: dem DFB-Reisebüro als möglichem Erstkunden mit rund 18.000 Reisenden, über 1.400 Mannschaftsreisen pro Jahr und mehr als 140 Reisezielen. Dafür kommen Mandantenfähigkeit, Gruppenreisen als Grundobjekt, eine Kontingent-Engine, SAP/ERP- und Bahn-Anbindung sowie Traveler-Tracking für den Krisenfall dazu.
Buchungsvolumen über die Plattform
pro Jahr
im Szenario
bei 12 % Diskontierung
Auch die Risiken sind offen benannt: die Falle der Individualsoftware, die Ressourcenbindung durch einen einzelnen Ankerkunden und der Konflikt zwischen Traveler-Tracking und dem Versprechen, Mitarbeitende nicht zu tracken.
Der Prototyp läuft auf einer eigenen Adresse: das Office-Dashboard mit Wallet, Anlässen und Reiseplanung, dazu die Herleitung als interaktive Seiten. Dort gibt es den Erlös-Kalkulator mit Fallrechnungen, die Daten-Seite, Personas, die man befragen kann, und die Systemarchitektur samt Roadmap.
Prototyp öffnen ↗ tabby.peter-spiegel.com · ausgelegt für Desktop (1366 px)Ich hatte ihn als Pflichtteil der Prüfung gesehen. Tatsächlich hat er die wichtigste Frage des Projekts gestellt: Woran verdient das Produkt, und welches Kundenproblem bleibt dabei liegen?
Die meisten Haftzettel im Test betrafen keine Pixel, sondern Rollen. Bei B2B-Tools mit mehreren Beteiligten muss das Rechtemodell vor dem Interface stehen.
Das Marktplatz-Modell lebt von einer Wette. Erst als ich klar aufgeschrieben hatte, wann sie verliert, ließ sich das Modell ehrlich verteidigen.
Den Prototyp, die Kalkulatoren und die Personas habe ich mit KI gebaut. So ließ sich jede Hypothese als klickbare Seite prüfen, statt sie in Folien zu beschreiben.
„Ich würde die Hotel- und Mobilitätsanbieter schon in der Verstehen-Phase interviewen. Die zweite Seite des Marktplatzes kam erst über die Zahlen ins Spiel und ist bis heute die am wenigsten validierte.“