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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Deepentix
© tecnet equity - (v.l.) Investor Kambis Kohansal Vajargah, Endri Deliu, Morteza Amini und Altan Nar (alle Deepentix) sowie Peter Buchinger (tecnet equity).

Das NÖ-Startup Deepentix hat eine Enterprise-KI-Plattform entwickelt, die Unternehmen dabei unterstützen soll, aus Dokumenten wie Studien, Patenten oder internen Berichten einen sogenannten Wissensgraphen aufzubauen – ein Netzwerk aus Fakten und ihren Beziehungen. Dadurch lassen sich Antworten einer Künstlichen Intelligenz bis zum exakten Satz im Ursprungsdokument zurückverfolgen. Gerade in stark regulierten Branchen sei dies entscheidend, weil Aussagen jederzeit belegt und geprüft werden müssen.

Deepentix: Unternehmensdaten in Graphen überführen

Zielgruppe sind etwa Unternehmen in Branchen wie Pharma, Medizintechnik, Versicherungen oder Banken, die täglich mit großen Mengen an Studien, Patenten, Normen und internen Berichten arbeiten. Klassische generative KI liefere dazu zwar schnelle Antworten, könne deren Herkunft jedoch oft nicht lückenlos belegen. Genau hier möchte Deepentix ansetzen und unstrukturierte Unternehmensdaten in einen Wissensgraphen überführen – im Sinn einer nachvollziehbaren Wissensbasis für KI-Anwendungen.

„Wenn Mitarbeitende einer KI blind vertrauen müssen, weil sie deren Antworten nicht überprüfen können, ist das gerade in sensiblen Bereichen ein echtes Risiko. Genau dieses Vertrauensproblem lösen wir, indem wir jede Antwort bis zu ihrem Ursprung im Dokument sichtbar machen“, erklärt Morteza Amini, Mitgründer und CEO von Deepentix.

Mehrere Sprachmodelle

Der Aufbau von Wissensgraphen erfolge Deepentix nach häufig im Rahmen aufwendiger Beratungsprojekte oder über standardisierte Lösungen, die sich nur begrenzt auf einzelne Fachbereiche zuschneiden lassen. Bei Unternehmen, die ihre sensiblen Daten selbst kontrollieren und gleichzeitig präzise Ergebnisse benötigen, stoße dieser Ansatz oft an seine Grenzen. Aus diesem Grund entwickelte das Startup kein Beratungsprojekt für einzelne Kunden, sondern ein Werkzeug, mit dem Unternehmen Wissensgraphen selbst erstellen, betreiben und an ihre Anforderungen anpassen können.

Dabei setzt die Plattform nicht auf ein einziges großes KI-Modell aus der Cloud, sondern auf mehrere kleine, spezialisierte Sprachmodelle, die gezielt auf einzelne Fachbereiche wie Pharma oder Banken trainiert werden. Dadurch sollen die Ergebnisse präziser werden, während die Modelle bei Bedarf direkt auf den eigenen Servern der Unternehmen betrieben werden können.

Dafür gab es nun eine Pre-Seed-Finanzierung in sechsstelliger Höhe, an der sich tecnet equity, der internationale Frühphaseninvestor Rockstart sowie der Business Angel Kambis Kohansal Vajargah beteiligt haben. Das frische Kapital soll vor allem in Forschung und Entwicklung sowie in den Ausbau erster Pilotprojekte in regulierten Branchen fließen.

Deepentix baut Wissensnetz

„Wir verstehen uns nicht als Berater, die für einzelne Kunden ein Wissensnetz bauen, sondern als Technologieanbieter, der Unternehmen die volle Kontrolle über ihre eigenen Daten und Modelle gibt“, so Amini weiter. „Mit tecnet equity, Rockstart und Business Angel Kambis Kohansal Vajargah haben wir Partner an Bord, die den Weg von Deep-Tech-Startups aus erster Hand kennen. Das gibt uns nicht nur Kapital, sondern auch Zugang zu Netzwerk und Erfahrung, um in dieser Phase die richtigen Schritte zu setzen.“

Peter Buchinger, Investment Associate bei tecnet equity, ergänzt: „Uns hat neben der Technologie vor allem das stark aufgestellte Gründerteam von Deepentix überzeugt. Die Kombination aus wissenschaftlichem Hintergrund und Erfahrung in internationalen Unternehmen war ausschlaggebend, in dieser frühen Phase zu investieren.“

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