22.05.2019

Die wichtigsten Schritte zu einer exzellenten User Experience

Wer mit seinem Produkt Erfolg haben will, der sollte Wert auf eine exzellente User Experience legen. Doch was gibt es dabei zu beachten? Syrous Abtine von Parkside gibt nützliche Tipps.
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User Experience
(c) fotolia/Grispb
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Es herrscht weitläufige Einigkeit darüber, dass die User Experience (UX) maßgeblich über Erfolg und Misserfolg eines Produkts entscheidet. Inzwischen sprechen Experten aber lieber statt von der “User Experience” von der “Customer Experience”, welche den Kunden als Ganzes in den Mittelpunkt stellt und thematisch viel weiter gefasst ist: Von psychologischen Faktoren des Nutzerverhaltens bis hin zur Kundeninteraktion, Unternehmensführung und Unternehmenskultur. Und auch Big Data spielt eine immer größere Rolle, wenn es um die Schaffung einer positiven Nutzererfahrung geht.

+++Warum das Grazer Unternehmen Parkside ins Silicon Valley expandiert+++

Syrous Abtine, Chief Creative Officer & Managing Partner bei Parkside, erläutert die wichtigsten Schritte auf dem Weg zu einem Produkt mit ausgezeichneter UX. Wichtig dabei: Die Experience per se entsteht im Kopf des User, die Experten können dafür nur den Stimulus liefern – umso mehr muss getestet werden, wie die Aktionen beim Kunden wirken.

Wichtige Punkte, bevor man beginnt

Wichtig ist zuallererst, dass betriebswirtschaftliche Ziele definiert werden, auf denen die UX aufbaut – zum Beispiel, dass die Verkaufszahlen steigen oder dass die Anfragen beim Kundensupport sinken. Daraus werden User Stories und die richtigen Methoden entwickelt.

Ein No-Go ist dabei laut Abtine, dass man zwar Personas erstellt, die einzelne Zielgruppen repräsentieren, aber nicht nachprüft, ob diese überhaupt existieren. „Man sollte solche Dinge verifizieren“, sagt er.

Generell sollte der Produktentwicklung möglichst viel Marktforschung vorausgehen – und zwar in quantitativer als auch in qualitativer Form. „Daten werden dabei immer wichtiger, aber man darf das Thema nicht dogmatisch angehen“, sagt Abtine: Projekte profitieren auch davon, wenn erfahrene Mitarbeiter im Team sind und sich mit ihrem Wissen einbringen.

Die Wichtigkeit eines schnellen MVP

So wichtig die Marktforschung auch ist: Es soll dann so bald wie möglich ein Minimum Viable Product (MVP) auf den Markt gebracht werden, das die ersten Funktionen des neuen Produkts enthält. Warum? Weil man mit einem MVP schneller an den Punkt kommt, an dem man das Userverhalten testen kann.

(c) Parkside

„Aus diesen Erfahrungen kann das Produkt verbessert werden“, sagt der Experte: „Und dafür muss man testen, testen, testen.“ Wichtig ist dabei auch, dass die Herangehensweise insgesamt agil ist, also rasch adaptiert werden kann. Das ist mit einem MVP leichter als mit einem langfristig entwickelten Produkt, da der MVP noch nicht so komplex ist.

Doch auch mit dem fertigen Produkt ist es nötig, dieses regelmäßigen Tests zu unterziehen und Daten über das Nutzerverhalten zu sammeln – unter anderem A/B-Tests, Befragungen, Heat Maps, Analytics und Usability Tests. Diese Daten sind natürlich umso aussagekräftiger, je mehr User man hat. Außerdem wirken sich prozentuelle Veränderungen bei einer größeren Userbase stärker aus: „Bei nur hundert Usern im Monat machen durch A/B-Tests abgeleitete zwei Prozent Veränderung keinen großen Unterschied aus, bei fünf Millionen Usern aber sehr wohl“, sagt Abtine. Bei quantitativen Befragungen macht die große Menge den Unterschied. Dennoch sind qualitative Tests – also detaillierte Befragungen mit vergleichsweise wenigen Teilnehmern – wertvoll, da diese eine gute Grundlage für die Erstellung von Hypothesen bilden.

Relaunch vs. iterative Änderungen

Im laufenden Betrieb stellt sich schließlich noch die Frage, wie man mit alten Produkten umgeht: Was darf man verändern? Wie radikal darf man dabei sein? „Relaunches sind gefährlich“, sagt Abtine diesbezüglich: User sind oft verwirrt, wenn ihre Lieblings-Website plötzlich komplett anders aussieht.

Besser sei es, die Änderungen inkrementell – also stetig in kleinen Schritten – durchzuführen, die für den User oft nicht auf den ersten Blick sichtbar sind. IT-Riesen wie Google, Facebook und Amazon verfolgen laut Abtine zum Beispiel diese Strategie, indem sie ständig Kleinigkeiten ändern, daraufhin die User Reaktion testen, analysieren und dann weitere Änderungen durchführen. In manchen Fällen wird dem User auch die Option geboten, zwischen altem und neuem Design zu wählen.

Das Problem dabei ist bloß: Dafür braucht es ein entsprechendes Budget und Ressourcen, auch das Qualitätsmanagement muss in diese Prozesse integriert werden. „Vom C-Level bis zum Engineering müssen alle mit an Bord sein, sonst gibt es Chaos und halbfertige Lösungen“, sagt Abtine.

Die Zukunft: AI und Mutatives Design

Derzeit stehen Big Data und ständige Marktforschung über allem – doch was bringt die Zukunft? „Mit Hilfe von Machine Learning könnte Predictive UX ermöglicht werden“, sagt der Experte: Also ein Design, das sich vorausschauend an die Bedürfnisse des Users anpasst und versucht zu antizipieren, was der User als nächstes machen möchte.

Im Rahmen eines „Mutative Design“ könnte eine Seite das Verhalten des Users messen, die Änderungen durchführen und die Reaktion gleich automatisiert abtesten. „Es gibt bereits Unternehmen, die diese Technologie anwenden“, sagt Abtine: „Auch hier stellt sich aber die Frage, wieviel Geld man für R&D ausgeben will.“

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Sepp Hochreiter | (c) NXAI
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Das Team des Linzer Startups NXAI rund um KI-Pionier und JKU-Linz-Professor Sepp Hochreiter, der als Chief Scientist fungiert, und CEO Albert Ortig hat es bereits gezeigt: Auf seine Ansagen folgen auch entsprechende Ergebnisse. Im Mai dieses Jahrs veröffentlichte das Unternehmen wenige Monate nach seiner Gründung sein erstes Large Language Model (LLM). Nun folgte, wie bereits im August angekündigt, die nächste Version: das “xLSTM 7B Modell”.

xLSTM 7B deutlich kleiner als die LLMs der großen Player

Wer nun einen österreichischen ChatGPT-Konkurrenten erwartet, wird allerdings enttäuscht. Das NXAI-Modell richtet sich nämlich nicht an die breite Öffentlichkeit und weist deutliche Unterschiede zu den Modellen der großen Player auf. Mit sieben Milliarden Parametern (7B), auf deren Basis es trainiert wurde, ist es maßgeblich kleiner als die bekannten Modelle – GPT-3 von OpenAI wurde etwa mit 175 Milliarden Parametern trainiert, bei GPT-4 wurde die genaue Zahl nicht kommuniziert.

NXAI setzt auf andere Architektur

Im Unterschied zu den großen Playern soll jedoch auch die Stärke von xLSTM 7B liegen. Aufbauend auf der von Sepp Hochreiter bereits in den 1990er-Jahren mitentwickelten Long Short-Term-Memory-Technologie (LSTM) setzt das Modell auf eine andere Architektur, als die bei den bekannten Modellen genutzte “Transformer”-Technologie.

“Im Gegensatz zur Transformer-Technologie steigen die xLSTM-Berechnungen nur linear mit der Textlänge und brauchen im laufenden Betrieb weniger Rechenleistung. Das ist ein großer Vorteil, da komplexe Aufgaben viel mehr Text sowohl zur Aufgabenbeschreibung als auch zur Lösung brauchen”, heißt es dazu von NXAI. xLSTM 7B sei dadurch deutlich effizienter, schneller und brauche weniger Rechenressourcen als andere Large Language Models. Anhand diverser Benchmarks, etwa Massive Multitask Language Understanding (MMLU), vergleicht das Startup sein Modell mit anderen Modellen in ähnlicher Größe (siehe Grafik) und sieht seinen Claim bestätigt.

Hochreiter: “Es ist das energieeffizienteste Modell in der Welt der Large Language Models mit einer schnellen Inferenz”

“Unsere Skalierungsvorhersagen aus unserer Arbeit sind eingetreten. Mit dem xLSTM 7B Modell präsentieren wir das beste Large Language Model (LLM), das auf rekurrenten neuronalen Netzen (RNNs) basiert. Es ist das energieeffizienteste Modell in der Welt der Large Language Models mit einer schnellen Inferenz”, kommentiert Hochreiter.

Zielgruppe für NXAI vor allem Industrie und Robotik

NXAI richtet das Modell klar auf den B2B-Bereich und hier primär auf den Industrie-Sektor aus. “Ich sehe großes Potenzial für xLSTM in der Robotik, weil es in der Inferenz deutlich schneller und speichereffizienter ist”, meint Hochreiter. Seit der Erstveröffentlichung der Architektur im Frühjahr hätten bereits viele Entwickler:innen Lösungen auf deren Basis vorgestellt. “Besonders KI-Anwendungen im Edge- und Embedded-Bereich profitieren enorm von der hohen Effizienz und Geschwindigkeit unseres Modells. Jeder Forscher weltweit kann das xLSTM 7B Modell für seine Arbeit nutzen. Es ist ein Modell aus Europa für die Welt“, so Hochreiter.

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