Kontinuierliche Forschung im UX | UX-Forschung #32

Kontinuierliche Forschung ist eine Studie, die regelmäßig in bestimmten Abständen durchgeführt wird und immer der gleichen Forschungsmethodik folgt. Lesen Sie unseren Artikel und erfahren Sie, wie Sie ein Produkt verbessern können, nachdem es bereits auf den Markt gebracht wurde. Wir werden über die Verwendung von Produktanalysen, quantitativen Umfragen, den Einsatz von Verkaufs-, Support- oder Kundendienstdaten und tiefgehenden Interviews in der kontinuierlichen Forschung im UX-Bereich sprechen.

Kontinuierliche Forschung im UX – Inhaltsverzeichnis:

1. Was ist kontinuierliche Forschung im UX?
2. Nutzeranalytik
3. Kundenmeinungsumfragen
4. Nutzung von Daten, die bereits in der Organisation vorhanden sind
5. Kontinuierliche qualitative Interviews mit Nutzern
6. Zusammenfassung

Was ist kontinuierliche Forschung im UX?

Der Bedarf, auf die Anforderungen, Vorlieben und Probleme der Nutzer zu reagieren, verschwindet nicht nach der Markteinführung eines Produkts. Das bedeutet, dass UX-Forschung folgen und bestehen bleiben muss. Da sich die Anforderungen der Kunden im Laufe der Zeit ändern, müssen einige Dinge behoben, aktualisiert oder verbessert werden – all dies erfordert Forschung.

Kontinuierliche Forschung (auch bekannt als laufende Forschung) ist ein besonders entscheidendes Element, um den Kundenservice hoch zu halten und sicherzustellen, dass die Nutzer eine positive Erfahrung bei der Interaktion mit einem Produkt haben. Sie helfen, den Wert und die Relevanz des Produkts für die Nutzer aufrechtzuerhalten.

Nutzeranalytik

Nutzeranalytik bietet Einblicke in die Produktleistung in ihrem Umfeld. Viele Menschen sind sich nicht bewusst, wie viele Daten sie bereits haben – Nutzer- und Verhaltensdaten, die von Produktteams gesammelt werden, können genutzt werden, um Nutzer in kontinuierlichen UX-Studien zu analysieren.

Nutzeranalytik (auch als Nutzerverhaltensanalytik bezeichnet) ist eine Form der kontinuierlichen, quantitativen Datenerfassung und -bewertung, die nach der Veröffentlichung eines Produkts stattfindet. Teams verwenden Analysetools, um passiv Daten über die Interaktionen der Nutzer mit einem Produkt, einer App oder einer Website zu sammeln. Diese Daten werden dann untersucht, um ihr Engagement und ihre Stimmung besser zu verstehen.

Nutzeranalytik kann nicht nur für UX-Forscher, sondern auch für externe Teams (wie Marketingmitarbeiter, UX-Designer, UI-Designer, Produktmanager, Ingenieure oder Entwickler) von Bedeutung sein. Sie kann beispielsweise dazu dienen, Probleme mit einem Produkt zu identifizieren, Hypothesen über ein Design- oder technisches Problem zu untersuchen, den Nutzerpfad zu überwachen, die Nutzererfahrung zu bewerten, gezielt zugeschnittene Marketingbotschaften zu erstellen, Daten den Stakeholdern zu präsentieren und sie von der Gültigkeit bestimmter Entscheidungen zu überzeugen.

Wie unterscheidet sich die Nutzeranalytik von der traditionellen UX-Forschung? Erstens liefert die Nutzeranalytik quantitative Daten, indem sie “wie viele”-Fragen beantwortet. Die UX-Forschung, die “wie”- und “warum”-Fragen beantwortet, liefert qualitative Daten. Bei der Analytik arbeiten Forscher mit großen Datensätzen, während sie in der UX-Forschung kleinere Datensätze verwenden. Sie unterscheiden sich auch in der Methode der Datenerhebung – im Fall der UX-Forschung werden die Daten kontinuierlich durch direkte Beobachtung gesammelt. Bei der Nutzeranalytik hingegen werden die Daten passiv und kontinuierlich gesammelt.

Nutzeranalytik ermöglicht es, Ziele und Kennzahlen in der gesamten Organisation anzupassen, das tatsächliche Nutzerverhalten gegenüber dem Produkt besser zu verstehen, das Produktdesign und die Entwicklung zu verbessern, Trends zu identifizieren und vorherzusagen und somit bestehende Kunden zu halten und neue zu gewinnen – was sich positiv auf das Unternehmensergebnis und die Marktposition auswirkt.

Der Prozess der Durchführung von Nutzeranalysen ist wie folgt:

1. Die Ziele der Nutzer kennen.
2. Die zu verfolgenden Analysekennzahlen definieren.
3. Das System für die Messanalytik konfigurieren.
4. Ein Rhythmus für die Betrachtung der Analytik festlegen.
5. Trends, Nutzersegmente und andere Muster in den Daten identifizieren.
6. Formalisierte UX-Studien durchführen, um Trends, Fragen und Chancen zu erkunden.

Durch die Analyse quantitativer Nutzeranalysedaten – und die Kombination mit qualitativen Daten aus der UX-Forschung – können Sie Verbesserungsbereiche identifizieren, außergewöhnliche Nutzererfahrungen schaffen und letztendlich den Umsatz des Unternehmens steigern.

Kundenmeinungsumfragen in der kontinuierlichen Forschung

Kontinuierliche Kundenfeedbackumfragen können einem Unternehmen helfen, über die Stimmung und Meinungen der Nutzer zu einem Produkt informiert zu bleiben. Das Feedback kann auch zukünftige UX-Forschung, Produktverfeinerung unterstützen und die Zyklen nachfolgender Iterationen beschleunigen. Eine der besten Möglichkeiten, um Feedback zu sammeln, sind Umfragen. Im Folgenden sind einige der beliebtesten Lösungen aufgeführt.

1. Net Promoter Score (NPS)

Der Net Promoter Score segmentiert die Teilnehmer basierend auf der Wahrscheinlichkeit, dass sie ein Produkt einem Freund empfehlen. Es ist eine einfache Möglichkeit zu beurteilen, ob eine Erfahrung wahrscheinlich durch Mundpropaganda verbreitet wird, was einen großen Unterschied machen kann. Oft dürfen die Nutzer auch angeben, warum sie eine bestimmte Antwort gewählt haben.

Wenn die Befragten die Interaktion hoch auf der Skala bewerten, lohnt es sich zu fragen, wofür sie das Unternehmen besonders schätzen und was ihr Vertrauen inspiriert hat, die Marke Familie oder Freunden zu empfehlen. Auf der anderen Seite, wenn sie den NPS niedrig bewerten, können Sie nach dem Grund und den Erwartungen fragen (was sich ändern sollte). Dies ist also eine Methode, um nicht nur quantitative Daten, sondern auch wertvolle qualitative Informationen zu erhalten.

2. Kundenzufriedenheitsbewertung

Die Kundenzufriedenheitsbewertung (CSAT) misst, wie zufrieden die Kunden mit einem Produkt oder einer Dienstleistung sind. Dabei werden die Nutzer gebeten, ihre Erfahrung auf einer vorgegebenen Skala zu bewerten. Die CSAT ist relativ einfach und leicht zu verwenden, aber da die Frage so allgemein ist, kann der Grund für die Antwort schwer zu entschlüsseln sein. Dennoch ist es in gewisser Weise eine einfachere Frage als der NPS und kann helfen, die allgemeine Nutzerzufriedenheit einfacher zu messen.

3. Kundenaufwandsbewertung

Der Customer Effort Score (CES) misst, wie viel Aufwand es die Befragten kostet, bestimmte Aufgaben zu erledigen, wie z.B. den technischen Support zu kontaktieren, um ein Problem zu lösen.

4. Website-Erfassungsumfragen

Website-Erfassungsumfragen sind meist Pop-ups, die an wichtigen Punkten in der Nutzerreise durch die Website erscheinen, um ihre Stimmung und Gefühle zu erfassen. Dies mag wie eine lästige Ergänzung zur Website erscheinen, aber wenn es richtig geplant und umgesetzt wird, kann es für die Teilnehmer relativ nahtlos sein und wichtige Rückmeldungen für die Forscher liefern.

5. E-Mail-Umfragen

E-Mail-Umfragen beinhalten Fragebögen, die den Nutzern per E-Mail zugesendet werden. Damit können Sie den Kunden die oben besprochenen NPS-, CSAT- oder CES-Umfragen senden, aber auch detailliertere qualitative Umfragen bereitstellen.

Kontinuierliche Feedbackumfragen sind eine großartige Möglichkeit, die Nutzerstimmung in jeder Phase des Kontakts mit einem Produkt zu überwachen. Bei der Auswahl des richtigen Typs von Feedbackumfragen sollten Sie sicherstellen, dass Sie diese sorgfältig und gemäß Ihren festgelegten Zielen umsetzen. Kontinuierliche Umfragen bieten ein tiefes Verständnis der Nutzer, und wenn sie richtig durchgeführt werden, helfen sie, die nachfolgenden Produktiterationszyklen zu beschleunigen, was zu besseren, wettbewerbsfähigeren Produkten und loyalen Kunden führt.

Datenmanagement innerhalb der Organisation

Die Nutzung von Verkaufs-, Support-, Kundenservice- und Produktdaten in der Nutzeranalyse basiert auf Informationen aus Support-Tickets, Fehlerberichten oder Verbraucherzitaten. Das Wissen über Kunden, das von Mitarbeitern anderer Abteilungen im Unternehmen gehalten wird, ist eine immense Quelle wertvoller quantitativer und qualitativer Daten, die anerkannt und weise behandelt werden sollten.

Verkaufs-, Support-, Produkt- oder Marketingteams sowie die UX-Forscher selbst können nützliche Daten haben. Es ist wichtig, die gewonnenen Informationen zu teilen, denn je mehr verschiedene Abteilungen zusammenarbeiten, desto mehr steigt das Gesamtwissen über die Nutzer, was zur Schaffung eines immer besseren Produkts, konsistenter Kommunikation und einer verbesserten Nutzererfahrung führt. Um solche Daten zu gewinnen, muss der Forscher gute Beziehungen zu anderen Mitarbeitern pflegen und wissen, wer die Informationen hat und wie sie gesammelt werden.

Kontinuierliche qualitative Interviews mit Nutzern

Kontinuierliche qualitative Nutzerinterviews sind häufige Einzelgespräche mit Kunden, die darauf abzielen, einmalige Umfragen mit frischen Erkenntnissen zu bereichern und den Produktentwicklungsplan zu priorisieren. Im Gegensatz zu Nutzerinterviews, die im Rahmen einer speziellen Studie durchgeführt werden, sind kontinuierliche Nutzerinterviews schneller, iterativ und offen. Sie sind ein wesentlicher Bestandteil der kontinuierlichen Forschung im UX-Bereich. Sie können verschiedene Formen annehmen:

• Breite Interviews, die wöchentlich durchgeführt werden und sich auf allgemeine Aspekte des Produkts konzentrieren.
• Team-basierte Kundeninterviews, die wöchentlich von einzelnen Teams durchgeführt werden und sich auf team-spezifische Themen konzentrieren.
• Strukturierte Nutzerinterviews, die in bestimmten Phasen des Design- und Produktentwicklungsprozesses stattfinden und sich auf die Beantwortung spezifischer, präziser Fragen konzentrieren.
• Wiederholte Interviews mit dem Beirat, die regelmäßig stattfinden, um langfristige Beziehungen zu Kunden aufzubauen und die zukünftige Arbeit am Produkt zu verbessern.

Bei der Entscheidung, wie kontinuierliche Interviews aussehen sollten, sollte der Hauptfokus auf den Zielen liegen: Was möchte das Unternehmen erreichen? Wobei sollen die Interviews helfen? Welche Fragen möchte das Unternehmen beantwortet haben? usw.? Jede Organisation ist einzigartig in Bezug auf die Struktur des Teams und was sie durch kontinuierliche Forschung erreichen möchte. Sie können sich entscheiden, eine Kombination verschiedener Interviewtypen zu implementieren, um eine Vielzahl von wiederkehrenden Kundenkonversationen in der gesamten Organisation zu fördern.

Es ist erwähnenswert, dass kontinuierliche Nutzerinterviews niemals einmalige Umfragen oder andere Forschungsarten ersetzen sollten. Neben zyklischen (wöchentlichen, monatlichen oder vierteljährlichen) Nutzerinterviews sollten Sie eine Vielzahl qualitativer und quantitativer Ansätze nutzen, um die Erkenntnisse der Zielgruppe zu maximieren und so viele wertvolle Daten wie möglich zu extrahieren.

Zusammenfassung

Die kontinuierliche Forschung, die hier diskutiert wird, erhält von vielen Organisationen immer noch nicht genug Aufmerksamkeit. Selbst wenn Sie den UX-Forschungsprozess einwandfrei durchgeführt, ein Produkt entworfen haben, das perfekt zu den Anforderungen der Nutzer passt, und es erfolgreich auf den Markt gebracht haben, sollten Sie nicht aufhören zu forschen, denn es gibt immer etwas zu verbessern!

In einer Ära sich ständig ändernder Trends, neuer Technologien, immer steigender Nutzeranforderungen sowie zunehmender Konkurrenz auf dem Markt ist es notwendig, kontinuierlich an der Verbesserung und Entwicklung des Produkts zu arbeiten, insbesondere nachdem es in die Hände der Nutzer gelangt ist.

Kontinuierliche Forschung wird helfen, Feedback von Nutzern zu erhalten und ihre Prozesse und Gefühle zum Produkt zu verstehen. Eine gute Lösung ist es, verschiedene Forschungsmethoden gleichzeitig zu kombinieren – um quantitative und qualitative Daten gleichzeitig zu erfassen, Daten von verschiedenen Nutzern in unterschiedlichen Situationen.

Dieser Ansatz zur kontinuierlichen, wiederholten und zyklischen Prüfung wird die umfassendsten, aber dennoch optimalen Datensätze für die Planung einer effektiven Produktentwicklung liefern.

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