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Warum Ihre Launch-Timeline schätzen?

  • Berücksichtigen Sie reale Risiken — nicht nur optimistische Entwicklerschätzungen
  • 👥 Einigen Sie Stakeholder auf ein datengestütztes Launch-Datum
  • 🚨 Identifizieren Sie Zeitplan-Risiken bevor sie zu Verzögerungen werden

Branchen-Zeitplan-Benchmarks

Basierend auf CodeFormers-Daten aus 40+ MVP-Launches in 2024-2025. Zeiten gelten fur Mid/Senior-Teams in Vollzeit.

Produkttyp O (Wochen) Schnell (P25) Langsam (P75) Typisches Team
SaaS B2B/B2C 16 12 24 3-5 Personen
Marketplace 24 18 36 4-6 Personen
Mobile App 18 12 26 3-5 Personen
Internes Tool 10 6 16 2-3 Personen
Landing + Warteliste 4 2 6 1-2 Personen

Aktualisiert Q1 2025. Quelle: interne CodeFormers-Projektdaten (n=40+ MVP-Projekte).

"Der Time-to-Market-Rechner hat uns gezeigt, dass wir ein grosseres Team oder weniger Scope brauchen. Wir haben uns fur Letzteres entschieden und 8 Wochen fruher gelauncht."

--- CTO, SaaS Startup (2024)

"Die Phasenaufschlusselung war genau wie in der Realitat. Die einzige Uberraschung war, dass Discovery kurzer dauerte als erwartet."

--- Product Manager, B2B Marketplace (2025)
40+ Projekte geliefert
93% Termingerecht oder fruher
10w O Wochen bis MVP-Launch

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Wie der Time-to-Market-Rechner funktioniert

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📋

Anforderungen definieren

Wählen Sie Projekttyp, Komplexitätsstufe und Must-Have-Features.

2
👥

Team & Ansatz konfigurieren

Wählen Sie Teamgröße, Engagement-Modell und Entwicklungsmethodik.

3
📅

Ihren Zeitplan erhalten

Sehen Sie geschätztes Lieferdatum, Sprint-Aufschlüsselung und kritische Meilensteine.

Häufig gestellte Fragen zur Time-to-Market-Schätzung

Wie funktioniert der Time-to-Market-Rechner?

Der Rechner nutzt Daten aus uber 40 CodeFormers-Projekten, um den Zeitplan basierend auf Produkttyp, Teamgrosse, Design-Status, technischen Entscheidungen und Risiken zu schatzen. Der Zeitplan wird in 6 Phasen aufgeteilt: Discovery, Design, Core Development, Feature Development, Testing und Launch-Vorbereitung.

Enthalten die Schatzungen einen Risikopuffer?

Ja. Der Algorithmus berechnet separat ein Konfidenz-Level basierend auf den ausgewahlten Risiken und Blockern. Faktoren wie unklare Anforderungen (-15%), unvollstandiges Team (-12%) oder fehlendes Design (-5%) senken die Konfidenz und empfehlen einen Puffer von 10-20%.

Wie lange dauert es typischerweise, ein MVP zu launchen?

Basierend auf CodeFormers-Daten: SaaS MVP dauert 10-14 Wochen (Team 3-4), Marketplace 15-23 Wochen, Mobile App 11-18 Wochen, internes Tool 6-9 Wochen und Landing Page 3-4 Wochen. Diese Bereiche gelten fur Standard-MVPs mit Mid/Senior-Teams.

Welche Teamzusammensetzung wird empfohlen?

Der Rechner schlagt eine Teamzusammensetzung basierend auf dem Produkttyp vor. Ein typisches SaaS MVP benotigt: Project Manager (50%), UX/UI Designer, Frontend Developer, Backend Developer und QA Engineer. Kleinere Projekte (Landing, internes Tool) konnen mit 1-2 Personen starten.

Wie beeinflusst die Teamgrosse den Zeitplan?

Es hangt vom Geschwindigkeits-Multiplikator ab. Ein Team von 1-2 Personen hat einen Multiplikator von 1.8x (langsamer), 3-4 ist die Baseline 1.0x, 5-6 liegt bei 0.75x (schneller) und 7+ bei 0.65x. Grossere Teams haben jedoch mehr Kommunikations-Overhead.

Was ist der Unterschied zum MVP Scope Calculator?

Der MVP Scope Calculator hilft zu entscheiden, WAS gebaut werden soll — welche Features und welches Budget. Der Time-to-Market-Rechner beantwortet die Frage WANN — wie viele Wochen der Bau dauert, unter Berucksichtigung von Team, Design-Status und Risiken.

Was bedeuten die einzelnen Phasen?

Discovery & Planung: Anforderungen, User Stories. UX/UI Design: Wireframes, Mockups, Prototypen. Kernentwicklung: Architektur, Datenbank, Auth, API. Feature-Entwicklung: Implementierung der Geschaftslogik. Testing & QA: manuelle und automatisierte Tests. Launch-Vorbereitung: Deployment, Monitoring, Dokumentation.

Kann ich den Rechner fur ein bestehendes Projekt nutzen?

Ja. Wahlen Sie 'Teilweise Codebasis' oder 'Migration / Refactoring' im Schritt zur bestehenden Codebasis. Der Multiplikator 0.8x fur teilweisen Code spiegelt die Zeitersparnis durch vorhandene Komponenten wider, wahrend 1.3x fur Migration den zusatzlichen Refactoring-Overhead berucksichtigt.

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