27.06.2019

User Testing erklärt – Podcast mit Anastasia Koneva von Prescreen.io

Was ist User Testing? Wie werden die richtigen User gefunden, mit wie vielen Usern und in welche Form findet das Testing statt? Welche Fragen sollten in einem User Testing abgefragt werden? Sollten User etwas für das Testing bekommen? Diese Fragen beantwortet Anastasia Koneva von Prescreen.io.
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Mit Product Paul haben wir unsere neue Podcast-Reihe zum Thema Produktmanagement gestartet. Durch einen allgemeinen Teil zu Produktmanagement und einen speziellen Fokusteil, der bei jedem Podcast variiert, sollen die Prinzipien der Lean Startup Methodologie anhand von Best Practices dargestellt werden. Der Podcast richtet sich dabei an alle Neugründungen, sowie an etablierte Unternehmen.

In der dritten Folge sprechen wir mit Anastasia Koneva, Senior Product Manager bei Prescreen.io, über User Testing.

Über Anastasia Koneva

Nützliche Produkte zu entwickeln, die mit Hilfe innovativer Technologien echte Kundenprobleme lösen.

(c) LinkedIn Anastasia Koneva

Anastasia Koneva ist Senior Product Managerin bei Prescreen.io und seit über 8 Jahren im Produktmanagement tätig. In ihrer Karriere war sie unter anderem in einem klassischen IT-Konzern und zuletzt in einem VC Company Builder in Hamburg. Nun arbeitet sie seit über einem Jahr in Wien bei Prescreen.io. 

Folge Anastasia auf LinkedIn: linkedin.com/in/anastasia-koneva
Prescreen.io im Web: prescreen.io/

Inhalt

  • Über Anastasia (00:20)
  • Product Bingo / Allgemeines zu Produktmanagement (02:50)
  • Fokusthema “User Testing” (15:23)
  • Inspirationen und Empfehlungen (33:40)

Im Fokus

  • Was ist User Testing?
  • Wie werden die richtigen User gefunden, mit wie vielen Usern und in welche Form findet das Testing statt?
  • Welche Fragen sollten in einem User Testing abgefragt werden?
  • Sollten User etwas für das Testing bekommen?

Empfehlungen

Die weiteren Folgen

Die erste Staffel des Podcasts wird 6 Episoden umfassen und im zweiwöchigen Rhythmus veröffentlicht werden. Folgende Gäste haben uns für die Podcasts besucht:

  1. Markus Hafellner (Bitmovin) zu dem Thema “Roadmap”
  2. Stefan Feirer (Eversports) zu dem Thema “Customer Development”
  3. Anastasia Koneva (Prescreen.io) zu dem Thema “User Testing”
  4. Alexander Kunst (Österreichische Post AG) zu dem Thema “Minimum Viable Product”
  5. Tobi Prade (willhaben) zu dem Thema “User Experience”
  6. tba

Host Paul Zogmann

Paul hat Banking and Finance in Wien studiert und danach zwei Jahre im Investment Banking bei der RBI und der HypoVereinsbank gearbeitet. 2015 hat er das SaaS-Startup startablish mitbegründet und leitete dort das Product Management. Beim brutkasten übernimmt er ebenfalls die Position des Head of Products und ist für die Produktentwicklung, sowie die technische Umsetzung und Konzipierung der neuen Geschäftsfelder der brutkasten Innovationsplattform zuständig.

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Christopher Helf und Constantin Dißelkamp | Bild: pagent.ai

Christopher Helf war CTO und CO-Founder beim Wiener Krypto-Trading-Startup Trality. Im August des Vorjahres musste dieses Konkurs anmelden. Bereits ein Monat zuvor musste die Trading-Plattform ihren Service einstellen. Damals sei es dem Startup “aufgrund des aktuellen Marktumfelds nicht möglich gewesen, die Plattform und Dienstleistungen weiterhin anzubieten” – brutkasten berichtete.

Mit Januar 2024 startete Helf eine neue Challenge als CTO und Co-Founder des in Bonn sitzenden AI-Startups pagent.ai – gemeinsam mit CEO und Co-Founder Constantin Dißelkamp. Am gestrigen Montag vermeldete das Startup positive Nachrichten: Nämlich den Abschluss einer Pre-Seed-Finanzierungsrunde in Höhe von 900.000 US-Dollar – umgerechnet etwa 857.000 Euro.

AI-basierte Hyperpersonalisierung

Pagent.ai befasst sich mit der “AI-basierten Hyperpersonalisierung von Websites”. Das nun frische Kapital stammt vom teilstaatlichen High-Tech Gründerfonds (HTGF) – einem der größten deutschen Seed-Investoren, ebenfalls mit Sitz in Bonn.

Mit der generativen KI von pagent.ai können personalisierte Webinhalte erstellt und damit eine bessere Nutzeransprache ermöglicht werden. Wie das deutsche Medium startbase.de berichtet, soll pagent.ai “Webseiten automatisch auf die Bedürfnisse und Vorlieben bestimmter Zielgruppen abstimmen”, wodurch diese Marketingziele effizienter erreichen können.

Die Lösung von pagent.ai eigne sich insofern für Unternehmen, als dass diese keine A/B-Testungen mehr durchführen bräuchten, so das Startup. Das AI-System des Startups soll “automatisch die effektivste Variante der Website” identifizieren und “sie den Nutzern ausspielen, was zu einer verbesserten Nutzererfahrung führt”, heißt es auf starbase.de. Die Lösung soll überdies auf die “Verbesserung von Text- und Bildelementen” setzen.

Telekom und E-Commerce im Fokus

Für das kommende Geschäftsjahr plane das Startup, die Funktionalitäten seiner Technologie auf Struktur, Design und Video-Inhalte auszudehnen. Aktuell würden Testungen mit Pilotkunden durchgeführt, wobei sie die sogenannten “pagents” von pagent.ai testen. Diese “pagents” ermöglichen es, Website-Elemente automatisiert zu optimieren und die beste Version für Nutzer:innen auszuspielen, heißt es.

“Unser langfristiges Ziel ist es, das führende AI-Modell für personalisierte Kommunikation zu entwickeln und Online-Erfahrungen völlig neu zu gestalten”, wird Co-Founder Dißelkamp von startbase.de zitiert.

Die Lösung zeige sich bislang – nach Angaben des Startups – besonders für Unternehmen aus den Bereichen der Telekom und des Mode-Online-Handels interessant. Co-Founder Helf bestätigt: “Besonders Telekommunikations- und Fashion-E-Commerce-Unternehmen zeigen großes Interesse für die Automatisierungslösung. Für jede Organisation mit Onlinepräsenz liegt großes Potenzial in der Marketingautomatisierung mit AI, um ihre Ziele besser zu erreichen.”

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