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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Anyconcept, AnyConcept, Automatiserung, Software testen,
(c) AnyConcept - Das AnyConcept-Team.

Rund 80 Prozent aller Unternehmen testen ihre Anwendungen und Software händisch. Entweder klicken sie sich mühsam durch ihre Software oder ihren Webshop, um zu sehen, was funktioniert und was nicht, oder sie coden sich ihre Tests. Beides langwierige, kostenintensive und mühsame Aufgaben. Das wissen Leander Zaiser, CEO, Manuel Weichselbaum, CTO, und Markus Hauser, die gemeinsam mit Kevin Intering und Pascal Goldschmied das KI-Startup AnyConcept gegründet haben.

AnyConcept und das Problem der No-code-Software

Die Founder haben sich deswegen dazu entschlossen eine Testautomatisierungs-Software zu entwickeln, um den Prozess für Unternehmen zu vereinfachen und günstiger zu gestalten.

Zaiser war sechs Jahre lang RPA-Experte (Robotics Process Automation) bei Raiffeisen und hat dort Automatisierungssoftware automatisiert. Der CEO musste dabei feststellen, dass vermeintliche No-code-Software ohne Entwicklungskompetenzen sich nicht erfolgreich einsetzen ließ. Für gelernte Softwareentwickler wiederum war das Arbeiten mit solch einer Anwendung keine attraktive Tätigkeit.

Weichselbaum indes forscht seitdem er 17 ist an Künstlicher Intelligenz. Und widmet sich dabei vor allem immer den aktuellen Herausforderungen der internationalen Forschung. Das passte hervorragend zu Zaisers erkanntem Problem: aktuelle Automatisierungssoftware ist zu komplex für Non-Coder und nicht attraktiv genug für Coder. Also fragten sich die Founder: Was, wenn man Automatisierung mit einem No-Code-Ansatz macht, mithilfe einer KI, die genau das tut, was man ihr auf dem Bildschirm zeigt? So war AnyConcept geboren.

Das Black Friday-Problem

“Jede Software, jeder Webshop, jede Applikation muss immer wieder getestet werden, ob sie richtig funktioniert. Und da sie auch ständig durch neue Updates von Entwicklern oder bei einem Webshop mit neuen Produkten gefüttert wird, verändern sich Applikationen dauerhaft. Das kann wieder zum Brechen der bisherigen Funktionen führen”, erklärt Hauser, ein per Eigendefinition fleischgewordenes Startup-Kind, das zuletzt Johannes Braith (Storebox) als rechte Hand begleiten und somit Entrepreneurship aus nächster Nähe beobachten und Mitwirken durfte.

Der Gründer präzisiert sein Argument mit einem Beispiel passend zum Black Friday. Jedes Jahr würden Unternehmen Milliarden US-Dollar verlieren, weil sie ihre Preise falsch definieren oder Prozente und Dollar verwechseln, ohne dass es wem auffällt. Außerdem könnten “Trilliarden US-Dollar” an Schäden durch fehlerhafter Software, die nicht richtig getestet wurde, vermieden und “50 Prozent der IT-Projektkosten” gesenkt werden, wenn Testen automatisiert mit No-Code abläuft, so seine Überzeugung.

“Durch unser KI-Modell, das ein User-Interface rein durch Pixeldaten, Mausklicks und Tastatureingaben erkennen und manövrieren kann, schaffen wir es Automatisierung No-Code zu gestalten”, sagt Hauser. “Das Ziel ist es unsere KI-Agenten zukünftig zum Beispiel einen Prozess wie UI-Software-Testing rein durch eine Demonstration, das bedeutet das Vorzeigen des Testfalles, automatisiert durchführen zu lassen. Sie werden sich dabei exakt so verhalten wie es ein Benutzer tun würde, orientieren sich nur an den Elementen des User-Interface und konzentrieren sich nicht auf den dahinterliegenden Code. Das ist unser USP.”

FUSE for Machine Learning

Dieses Alleinstellungsmerkmal fiel auch Google auf. Konkreter Google Cloud Storage FUSE for Machine Learning. Anfänglich noch ein Open Source-Produkt als “Linux Filesystem in Userspace” oder eben als “FUSE” tituliert, wurde die Software von Google in die Cloud integriert und hilft beim Verwalten von Unmengen von Trainingsdaten, Modellen und Kontrollpunkten, die man zum Trainieren und Bereitstellen von KI-Workloads benötigt.

Anwendungen können hierbei direkt auf die Cloud zugreifen (Anm.: anstatt sie lokal herunterzuladen); als wären sie lokal gespeichert. Es müssten zudem keine benutzerdefinierte Logik implementiert werden und es gebe weniger Leerlaufzeit für wertvolle Ressourcen wie TPUs und GPUs, während die Daten übertragen werden.

FUSE sei einfach ein Produkt für Unternehmen, so Weichselbaum weiter, um große Datenmengen bequem zu verwalten und sie verfügbar zu machen: “Wir verwenden es, um viele Terrabytes von Daten auf der Cloud zu lagern, was am Computer nicht möglich ist”, sagt er.

Google sagt Hallo

Weil AnyConcept das Service von FUSE sehr intensiv nutzte, wurde Google auf die Grazer aufmerksam. Und hat konkret nachgefragt, was sie für einen Use-Case mit ihrem Angebot entwickelt haben. “Wir waren einer der ersten, die das genutzt haben, um effizient unsere KI-Agents zu trainieren“, sagt Weichselbaum. “Das Produkt von Google ist ein Teil unserer Datenverarbeitung und des Trainings unserer ganz spezifischen KI und Google wollte wissen, warum und wie wir das so intensiv verwenden. Das hat dazu geführt, dass wir unsere Ideen für Produktverbesserungen und Skripts mit ihnen teilen durften.“

AnyConcept und seine Konzepte

Das Ziel von AnyConcept ist es, ein Foundation-Modell nicht für Texte oder Bilder, sondern für Interaktionen mit dem User-Interface zu entwickeln.

Im Detail reicht hierbei eine Demonstration von einem solchen Interface und AnyConcept analysiert es mit neuronalen Netzwerken. Es erkennt Strukturen, die das Startup seinem Namen getreu “Konzepte” nennt und die auf breites Wissen aufbauen, wie man mit einem Computer interagiert.

“So ein Konzept wäre etwa ein ‘Button’ auf einer Website”, erklärt es Zaiser in anderen Worten. “Die KI versteht dann, dass man ihn anklicken kann und was danach passiert. Oder wie lange eine Website braucht, sich zu öffnen und wie sie aussieht.”

Aktuell forscht AnyConcept an der Generalisierungsfähigkeit ihres Netzwerkes. Zaiser dazu: “Wir testen unsere KI bereits mit Pilotkunden bei der Anwendung von Software-Testautomatisierung und bekommen großartiges Feedback.”

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