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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DiLT Analytics
© DiLT Analytics

DiLT Analytics hat eine siebenstellige Finanzierungsrunde abgeschlossen. Sie setzt sich aus einem Equity-Investment von Noctua Science Ventures und einer Förderung der Austria Wirtschaftsservice (aws) im Rahmen des Programms Seedfinancing – Deep Tech zusammen. Mit dem Geld möchte das 2021 gegründete Spinoff der TU Graz sein Team ausbauen und FaciliMind, seine Software zur automatisierten Fehlerdiagnose in Heizungs-, Lüftungs- und Klimaanlagen, zu weiteren Betreibern großer Gebäudeportfolios bringen

DiLT Analytics: „Substanziell wachsen“

Noctua Science Ventures ist ein Wiener Deep-Tech-Fonds und ein Joint Venture von Speedinvest und den Technischen Universitäten Österreichs. Der Fonds investiert gezielt in Ausgründungen, deren Produkt auf langjähriger Forschung beruht.

„Die aws-Förderung ergänzt das Investment und ist auf genau diese Phase zugeschnitten: den Schritt von einer erprobten Technologie zu einem Produkt, das sich über viele Standorte hinweg ausrollen lässt“, heißt es per Aussendung. Um im Sinne des Programms aws Seedfinancing – Deep Tech als Deep Tech zu gelten, muss das Vorhaben auf einer „anspruchsvollen technologischen und wissenschaftlichen Herausforderung“ basieren und einen klaren Technologiesprung gegenüber bestehenden Lösungen oder rein inkrementellen Weiterentwicklungen ermöglichen.

„Mit Noctua Science Ventures haben wir einen Partner gefunden, der beides kennt: die technischen Herausforderungen eines Deep-Tech-Produkts und den Weg in die Kommerzialisierung. Für ein junges Spinoff ist das der Best Case. Dass parallel auch die aws-Förderung zugesagt wurde, bestätigt uns, dass FaciliMind und unser Team auf dem richtigen Weg sind. Jetzt geht es darum, substanziell zu wachsen“, sagt Theresa Kohl, CEO von DiLT Analytics.

Philipp Stangl, Managing Director von Noctua Science Ventures, ergänzt: „Von unseren vielen Gesprächspartnern erhielten wir ein sehr einheitliches Bild zu DiLT: ein glaubwürdiger, technisch differenzierter Ansatz, umgesetzt von einem Team, mit dem Immobilienprofis gerne zusammenarbeiten. Genau diese Kombination aus Forschungsvorsprung und starker Kundenorientierung ist es, wonach wir in der Pre-Seed-Phase suchen.“

2021 gegründet

DiLT Analytics wurde Ende 2021 von Franz Wotawa und Gerald Schweiger als Spinoff des Instituts für Softwaretechnologie der TU Graz gegründet und ging aus der Forschungsgruppe „Intelligent Systems“ hervor. Erstes größeres Projekt war „Inframonitor“, eine herstellerunabhängige IoT-Datenplattform für den Campus Inffeldgasse der TU Graz.

Seither ist DiLT an mehr als 20 Forschungsprojekten mit über 15 Partnern beteiligt, einige davon FFG-gefördert und gemeinsam mit österreichischen und europäischen Universitäten. Die Ergebnisse fließen über den Forschungszweig DiLT Research direkt in die Produktentwicklung. Geführt wird das Unternehmen heute von Theresa Kohl (CEO), Christopher Gray (Business Development & Strategy), Thomas Hirsch (CTO), Reinhard Pertschy (CPO) und Thomas Schwengler (Head of Software).

Die entwickelte Software FaciliMind analysiert Betriebsdaten von Heizungs-, Lüftungs- und Klimaanlagen, erkennt dabei versteckte Fehler und Optimierungspotenziale und liefert Technikteams eine nach Dringlichkeit sortierte Maßnahmenliste, so der Claim. Die Software von DiLT Analytics arbeitet herstellerunabhängig und lässt sich über ein einzelnes Gerät an die bestehende Gebäudeleittechnik anbinden. Dank eines knowledgegraphbasierten Softwarestacks soll sie das digitale Abbild komplexer Anlagen weitgehend automatisiert innerhalb weniger Tage statt monatelanger Handarbeit erstellen können. Zielgruppe sind Betreiber großer Gebäudeportfolios, etwa in der öffentlichen Hand, an Flughäfen sowie in Industrie und Gesundheitswesen.

DiLT Analytics erhielt Preise

Zu den Kunden zählen u.a. die Technischen Universitäten Graz und Wien, Bundesimmobiliengesellschaft (BIG), IG Immobilien Management GmbH und Industriekunden. 2025 wurde DiLT Analytics mit dem DREA Award und dem ÖGUT Umweltpreis ausgezeichnet. Und ist seit September 2026 nach ISO 27001 zertifiziert.

„Wissen über Anlagenbetrieb soll im Unternehmen bleiben“

Neben der Verstärkung des Teams und dem geplanten Rollout möchte DiLT Analytics künftig ein Übersetzungswerkzeug für den BACtwin-Standard als Open Source veröffentlichen und die Diagnose künftig auf weitere Technologien wie Wärmepumpen, Photovoltaik und Batteriespeicher ausweiten

„Ein Gebäudeportfolio überdauert seine Dienstleister und oft auch seine erfahrensten Mitarbeitenden“, sagt Kohl. „Unser Ziel ist, dass das Wissen über den Anlagenbetrieb im Unternehmen bleibt und dass Entscheidungen auf verifizierter Datengrundlage statt auf Bauchgefühl und Erinnerung beruhen.“

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