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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Analyser, CSRD, EU-Taxonomie
(c) - PwC Österreich -Das Konsortium des Projekts "Analyser" beim Kick-Off.

Die Regeln der Corporate Sustainability Reporting Directive (CSRD), die in den kommenden Jahren sukzessive schlagend werden, bedeuten für zahlreiche österreichische Unternehmen eine Verpflichtung zur Nachhaltigkeitsberichterstattung. Bei vielen von diesen – auch jene, die freiwillig schon früher als erforderlich mit der Umsetzung starten – werden Schwierigkeiten erwartet, die Anforderungen zu erfüllen, da insbesondere KMU nicht über ausreichend Kapazitäten für interne Nachhaltigkeitsabteilungen verfügen würden.

CSRD und Taxonomie

Dies gilt im Besonderen für die EU-Taxonomie, die ergänzend zur CSRD anzuwenden ist. Gemäß ihr müssen die wirtschaftlichen Aktivitäten eines Unternehmens als nachhaltig oder nicht-nachhaltig deklariert werden.

Die Verordnung umfasst umfangreiche und detaillierte Kriterien, die für Ungeübte nicht leicht zu verstehen sind. Deshalb will in einem kürzlich gestarteten Forschungsprojekt namens “AI Enabled Sustainability Jurisdiction Demonstrator” (Analyser) ein Forschungskonsortium KI-basierte Module entwickeln. Die sollen es auch ungeschulten Anwenderinnen und Anwendern ermöglichen, die gesetzlichen Meldepflichten zu erfüllen. So soll eine Erleichterung für Unternehmen erzielt werden.

“Das oberste Ziel unseres Projekts ist es, die Zahl der KMU zu erhöhen, die selbstständig in der Lage sind, die EU-Taxonomie in guter Qualität zu berichten”, erklärt Maximilian Nowak, der das Projekt bei Fraunhofer Austria leitet.

Das Konsortium

Das Konsortium, bestehend aus Fraunhofer Austria, Universität Innsbruck, Technischer Universität (TU) Wien, Leiwand AI, PwC Wirtschaftsprüfgesellschaft, der Wirtschaftsagentur Niederösterreich ecoplus, Murexin und Lithoz wird dafür Teile des Prozesses mithilfe von Künstlicher Intelligenz automatisieren. Ein Chatbot, der auf einem eigens kreierten Sprachmodell beruht, soll mit den Anwenderinnen und Anwendern im Dialog stehen und sicherstellen, dass alle benötigten Dokumente vorliegen.

Es sind nämlich viele Fragen im Rahmen der Nachhaltigkeitsberichterstattung zu klären: Welche wirtschaftlichen Aktivitäten gibt es im Unternehmen? Wie umfangreich sind diese? Welche davon sind taxonomiefähig, können also überhaupt nach den Kriterien bewertet werden?

Josef Baumüller, der von Seiten der TU Wien an dem Projekt beteiligt ist, sagt: “Es ist vielen noch nicht bewusst, wie komplex die Anforderungen zunächst an die Datenerhebung und anschließend an die Klassifizierung sind. Die Prozesslandschaft im Unternehmen muss erfasst und auf die Vorgaben der EU-Taxonomie übergeleitet werden, darüber hinaus gilt es, relevante Datenbedarfe zu identifizieren und im Sinne der Effizienz v.a. bereits vorhandene Datenbestände zu nützen.”

CSRD-Berichterstattung eine Herausforderung

Dass eine Unterstützung der Unternehmen unumgänglich ist, sagt auch Stefan Merl von der PwC Österreich GmbH Wirtschaftsprüfungsgesellschaft: “Wir spüren bereits jetzt eine massive Zunahme in den Anfragen von Unternehmen, insbesondere von KMU, die sehen, dass die Erfüllung der CSRD-Berichterstattungspflichten eine große Herausforderung ist. Es führt kein Weg daran vorbei, eine automatisierte Lösung zu entwickeln, die weit über den Automatisierungsgrad bestehender Tools hinausgeht. Genau das wollen wir im Projekt ‘Analyser’ verwirklichen.”

Dabei ist essenziell, dass die im Tool eingesetzte KI fair, nachvollziehbar und korrekt arbeitet. Dafür soll Leiwand AI GmbH die nötige Expertise in das Projekt einbringen.

“In einer so kritischen Angelegenheit wie der Nachhaltigkeitsberichterstattung ist es besonders wichtig, dass auch Maßnahmen hinsichtlich einer zuverlässigen und fairen KI-Lösung getroffen werden. Durch den Einsatz verschiedener Methoden rund um nachhaltige und vertrauenswürdige KI werden wir dazu beitragen, dass der ‘Analyser’ gesicherte Informationen liefert, fair in Bezug auf Bias und Diskriminierung ist und im Einklang mit dem EU AI Act steht”, sagt Mira Reisinger, Data Scientist bei Leiwand AI.

Das Projekt ist im Herbst 2024 gestartet, läuft über drei Jahre und wird durch die FFG aus Mitteln des Bundesministeriums für Klimaschutz, Umwelt, Energie, Mobilität, Innovation und Technologie gefördert.

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