Was ist ein datengesteuerter UX-Designprozess?
Lesedauer: ca. 8–10 Minuten
Daten im UX-Design sind heute wichtiger denn je. Die führenden User-Experience-Firmen konzentrieren sich stark auf die Daten, die aus dem UX-Prozess resultieren. Auch Unternehmen verlassen sich zunehmend auf User-Experience-Daten, um ihre Entscheidungen und Strategien zu treffen. Richtig eingesetzt können Daten Einblicke bieten, die es Designern ermöglichen, ihre Nutzer besser zu verstehen und effektivere Produkte zu entwickeln. Wenn Sie neu in diesem Bereich sind und das Ganze wie Hokuspokus wirkt, machen Sie sich keine Sorgen; wir werden es für Sie aufschlüsseln. Hier erklären wir die Bedeutung von Daten im UX-Design und wie man sie am besten in Ihre Prozesse und Produkte/Dienstleistungen integriert. Indem Sie die verschiedenen Arten von Daten verstehen, wissen, woher sie stammen, wie man sie misst und wie man sie in Designentscheidungen einbezieht, können Sie bessere Nutzererfahrungen schaffen.
Warum benötigen Webdesigner Daten für das UX-Design?
Eine Möglichkeit, Daten im UX-Design zu betrachten, ist wie ein Puzzle. Es sind alle Teile, die Sie brauchen, um das Bild zu vervollständigen. Durch das Sammeln und Analysieren von Daten können Sie besser verstehen, wie Nutzer mit Ihrem Produkt oder Ihrer Dienstleistung interagieren und was sie benötigen, um ihre Ziele zu erreichen. Daten können Designern helfen, fundiertere Entscheidungen in Bezug auf die Produktentwicklung zu treffen. Sie können ihnen auch ein besseres Gefühl dafür geben, wie Funktionen zu priorisieren sind und ein Produkt zu erstellen, das den Bedürfnissen der Nutzer entspricht. Daten helfen Designern auch dabei, Bereiche für Verbesserungen oder Optimierungen zu identifizieren, um bessere Erfahrungen zu schaffen. Durch die Verfolgung und Messung von Nutzererfahrungen können Designer auch fundiertere Entscheidungen über die Funktionalität und Benutzerfreundlichkeit des Produkts treffen. Darüber hinaus sind Daten auch für das UX-Design von entscheidender Bedeutung, da sie eine Fülle von Informationen über Nutzerpräferenzen, ‑verhalten und ‑gewohnheiten liefern können. Diese Daten können genutzt werden, um Produkterfahrungen an die Bedürfnisse spezifischer Zielgruppen oder Nutzergruppen anzupassen.
Was bedeutet datengesteuertes Design?
Datengesteuertes Design ist ein Prozess, bei dem Designentscheidungen auf der Grundlage von Daten und Analysen getroffen werden. Es beinhaltet das Sammeln von Nutzerdaten, deren Analyse zur Identifizierung von Mustern und die Nutzung dieser Erkenntnisse für Designentscheidungen. Datengesteuertes Design ist ein wertvolles Werkzeug für UX-Designer, da es ihnen ermöglicht, Erfahrungen zu schaffen, die auf die Bedürfnisse und das Verhalten der Nutzer abgestimmt sind. Darüber hinaus ist datengesteuertes Design auch ein hervorragendes Mittel für Designer, um schnell Bereiche für Verbesserungen zu identifizieren und bessere Designentscheidungen zu treffen, ohne sich auf Vermutungen zu verlassen. Dies kann Zeit und Geld im gesamten Produktentwicklungsprozess sparen, indem Designer schnell Bereiche identifizieren, die verbessert werden müssen, und Änderungen auf der Grundlage von Daten vornehmen.
Was sind die zwei Datentypen und warum sind sie wichtig?
Die beiden wichtigen Datentypen für das UX-Design sind qualitative und quantitative Daten.
Qualitative Daten
Qualitative Daten spielen eine entscheidende Rolle im UX-Design, da sie wertvolle Einblicke in das Verhalten, die Präferenzen und Emotionen der Nutzer bieten. Im Gegensatz zu quantitativen Daten, die sich auf numerische und statistische Informationen konzentrieren, sind qualitative Daten nicht numerisch und oft beschreibender. Hier ein genauerer Blick auf qualitative Daten im UX-Design:
- Nutzerinterviews. Nutzerinterviews sind eine der häufigsten Methoden zur Erhebung qualitativer Daten im UX-Design. Durch eingehende Gespräche mit Nutzern können Designer besser verstehen, welche Bedürfnisse, Motivationen und Schmerzpunkte sie haben. Nutzerinterviews können persönlich, telefonisch oder per Videokonferenz durchgeführt werden und beinhalten oft offene Fragen, die die Nutzer dazu ermutigen, ihre Gedanken und Erfahrungen zu teilen.
- Beobachtung. Die Beobachtung von Nutzern bei der Interaktion mit einem Produkt oder einer Dienstleistung kann wertvolle qualitative Daten liefern. Dies kann durch Usability-Tests geschehen, bei denen Nutzer gebeten werden, bestimmte Aufgaben zu erledigen, während sie beobachtet werden, oder durch Feldstudien, bei denen Designer Nutzer in ihrer natürlichen Umgebung beobachten. Beobachtungen können Designern helfen, Benutzerfreundlichkeitsprobleme zu identifizieren, zu verstehen, wie Nutzer ein Produkt navigieren, und Verbesserungsmöglichkeiten zu erkennen.
- Fokusgruppen. Fokusgruppen bringen eine kleine Gruppe von Nutzern zusammen, um ein bestimmtes Thema oder Produkt zu diskutieren. Diese Methode ermöglicht es Designern, qualitative Daten von mehreren Nutzern gleichzeitig zu sammeln und kann besonders nützlich sein, um Nutzerhaltungen, Meinungen und Wahrnehmungen zu erforschen. Fokusgruppen können Designern helfen, gemeinsame Themen und Muster in verschiedenen Nutzersegmenten zu identifizieren.
- Tagebuchstudien. Bei Tagebuchstudien werden Nutzer gebeten, ihre Erfahrungen mit einem Produkt oder einer Dienstleistung über einen längeren Zeitraum hinweg aufzuzeichnen. Diese Methode kann reichhaltige, qualitative Daten darüber liefern, wie Nutzer täglich mit einem Produkt interagieren, einschließlich ihrer Emotionen, Frustrationen und Erfolge. Tagebuchstudien können auf verschiedene Weise durchgeführt werden, z. B. durch schriftliche Journale, Video-Logs oder mobile Apps.
- Kontextuelle Untersuchung. Kontextuelle Untersuchungen beinhalten die Beobachtung und Befragung von Nutzern in ihrer natürlichen Umgebung, während sie mit einem Produkt oder einer Dienstleistung interagieren. Diese Methode ermöglicht es Designern, qualitative Daten darüber zu sammeln, wie Nutzer in realen Umgebungen mit einem Produkt interagieren, und kann Erkenntnisse aufdecken, die in einer Laboreinstellung möglicherweise nicht offensichtlich sind.
- Offene Umfragefragen. Obwohl Umfragen oft mit quantitativen Daten in Verbindung gebracht werden, können sie auch offene Fragen enthalten, die es den Nutzern ermöglichen, qualitatives Feedback zu geben. Offene Umfragefragen können Designern helfen, Einblicke in Nutzerpräferenzen, ‑meinungen und ‑erfahrungen zu gewinnen und können besonders nützlich sein, um ein größeres Publikum zu erreichen als andere qualitative Methoden.
Qualitative Daten sind unerlässlich, um benutzerzentrierte Designs zu schaffen, die den Bedürfnissen und Erwartungen der Nutzer entsprechen. Durch die Kombination von qualitativen und quantitativen Daten können Designer ein ganzheitliches Verständnis für das Verhalten und die Präferenzen der Nutzer entwickeln und Produkte und Dienstleistungen schaffen, die ein nahtloses und zufriedenstellendes Benutzererlebnis bieten.
Quantitative Daten
Quantitative Daten sind eine entscheidende Komponente des UX-Designs, da sie messbare und objektive Einblicke in das Verhalten und die Interaktionen der Nutzer mit einem Produkt oder einer Dienstleistung bieten. Im Gegensatz zu qualitativen Daten, die sich auf nicht-numerische und beschreibende Informationen konzentrieren, sind quantitative Daten numerisch und statistisch. Hier ein genauerer Blick auf quantitative Daten im UX-Design:
- Webanalyse. Webanalysetools wie Google Analytics liefern wertvolle quantitative Daten über das Verhalten von Nutzern auf Websites und mobilen Apps. Diese Daten können Seitenaufrufe, Absprungraten, Verweildauer und Konversionsraten umfassen. Durch die Analyse von Webanalysetdaten können UX-Designer Bereiche einer Website oder App identifizieren, die möglicherweise Frustrationen oder Verwirrung bei den Nutzern verursachen, und datengestützte Entscheidungen zur Verbesserung der Nutzererfahrung treffen.
- A/B‑Tests. A/B‑Tests vergleichen zwei Versionen eines Designelements, wie z. B. einen Button oder eine Überschrift, um festzustellen, welche Version besser funktioniert. Diese Methode liefert quantitative Daten über Nutzerpräferenzen und ‑verhalten und kann Designern helfen, fundierte Entscheidungen über Designänderungen zu treffen. A/B‑Tests können auf Websites, mobilen Apps oder sogar in E‑Mail-Kampagnen durchgeführt werden und liefern statistisch signifikante Ergebnisse.
- Usability-Metriken. Usability-Metriken sind quantitative Messgrößen dafür, wie gut Nutzer bestimmte Aufgaben innerhalb eines Produkts oder einer Dienstleistung erledigen können. Diese Metriken können Abschlussraten von Aufgaben, Zeit für Aufgaben, Fehlerraten und Nutzerzufriedenheitsbewertungen umfassen. Durch das Sammeln und Analysieren von Usability-Metriken können UX-Designer Bereiche eines Produkts identifizieren, die bei den Nutzern Verwirrung oder Frustration verursachen könnten, und datengestützte Entscheidungen zur Verbesserung der Nutzererfahrung treffen.
- Heatmaps und Clickmaps. Heatmaps und Clickmaps sind visuelle Darstellungen des Nutzerverhaltens auf einer Website oder App, die zeigen, wo Nutzer klicken, scrollen und schweben. Diese quantitativen Daten können Designern helfen, Bereiche einer Seite zu identifizieren, die die meiste Aufmerksamkeit auf sich ziehen, und Bereiche, die möglicherweise ignoriert werden. Durch die Analyse von Heatmap- und Clickmap-Daten können Designer fundierte Entscheidungen über das Layout, die Platzierung von Inhalten und Handlungsaufrufe treffen.
- Umfragen. Während Umfragen offene Fragen enthalten können, die qualitative Daten liefern, können sie auch geschlossene Fragen enthalten, die quantitative Daten liefern. Zum Beispiel kann eine Umfrage die Nutzer bitten, ihre Zufriedenheit mit einem Produkt auf einer Skala von 1 bis 5 zu bewerten oder anzugeben, wie wahrscheinlich es ist, dass sie ein Produkt einem Freund empfehlen. Durch das Sammeln und Analysieren von Umfragedaten können UX-Designer Einblicke in Nutzerhaltungen, ‑präferenzen und ‑verhalten gewinnen.
- Eye-Tracking. Eye-Tracking beinhaltet die Verwendung spezialisierter Hardware und Software, um die Augenbewegungen der Nutzer zu verfolgen, während sie mit einem Produkt oder einer Dienstleistung interagieren. Diese quantitativen Daten können Einblicke darüber geben, wo Nutzer auf einer Seite hinschauen, wie lange sie sich auf jedes Element konzentrieren und was Verwirrung oder Frustration verursachen könnte. Durch die Analyse von Eye-Tracking-Daten können UX-Designer datengestützte Entscheidungen über das Layout, die Platzierung von Inhalten und die visuelle Hierarchie treffen.
Quantitative Daten sind entscheidend, um benutzerzentrierte Designs zu erstellen, die auf objektiven und messbaren Erkenntnissen basieren. Durch die Kombination von quantitativen Daten mit qualitativen Daten können UX-Designer ein umfassendes Verständnis des Nutzerverhaltens und der Präferenzen gewinnen und Produkte und Dienstleistungen schaffen, die sowohl benutzbar als auch ansprechend sind. Quantitative und qualitative Daten bieten wertvolle Einblicke, die zur Information von Designentscheidungen beitragen. Durch die Kombination der beiden Datentypen können Designer ein besseres Verständnis für die Bedürfnisse und das Verhalten der Nutzer entwickeln und ihnen dabei helfen, effektivere Erlebnisse zu schaffen.
Was sind die drei Schlüsselelemente des datengesteuerten Designs?
Es gibt drei Schlüsselelemente des datengesteuerten Designs:
- Datensammlung
Das erste Schlüsselelement des datengesteuerten Designs ist die Datensammlung. Dies beinhaltet das Sammeln von Daten über das Verhalten, die Präferenzen und die Interaktionen der Nutzer mit einem Produkt oder einer Dienstleistung. Es gibt viele verschiedene Methoden zur Datensammlung, einschließlich Webanalyse, Nutzerumfragen, Usability-Tests und A/B‑Tests. Die Art der gesammelten Daten hängt von den spezifischen Zielen und Vorgaben des Projekts ab, kann aber Metriken wie Seitenaufrufe, Absprungraten, Konversionsraten und Nutzerzufriedenheitsbewertungen umfassen.
- Datenanalyse
Das zweite Schlüsselelement des datengesteuerten Designs ist die Datenanalyse. Sobald Daten gesammelt wurden, müssen sie analysiert werden, um Muster, Trends und Erkenntnisse zu identifizieren, die Designentscheidungen beeinflussen können. Dies kann den Einsatz statistischer Techniken wie Hypothesentests, Regressionsanalyse oder maschinelles Lernen umfassen, um Korrelationen und kausale Zusammenhänge in den Daten zu identifizieren. Die Datenanalyse kann auch die Erstellung von Visualisierungen wie Heatmaps, Diagrammen und Grafiken umfassen, um Erkenntnisse an Stakeholder und Designteams zu kommunizieren.
- Designentscheidungen
Das dritte Schlüsselelement des datengesteuerten Designs ist die datengestützte Entscheidungsfindung. Dies beinhaltet die Nutzung der Erkenntnisse aus der Datenanalyse, um Designentscheidungen zu treffen und Produkte und Dienstleistungen zu erstellen, die den Bedürfnissen und Vorlieben der Nutzer entsprechen. Die datengestützte Entscheidungsfindung kann Änderungen am Layout, Inhalt oder der Funktionalität eines Produkts basierend auf Nutzerverhalten und ‑feedback umfassen. Es kann auch die Durchführung weiterer Nutzerforschung oder Tests beinhalten, um Designentscheidungen zu validieren und sicherzustellen, dass sie die Bedürfnisse der Nutzer effektiv erfüllen.
Was sind die drei Schlüsselelemente des datengesteuerten Designs?
Es gibt drei Schlüsselelemente des datengesteuerten Designs:
- Datensammlung
Das erste Schlüsselelement des datengesteuerten Designs ist die Datensammlung. Dies beinhaltet das Sammeln von Daten über das Verhalten, die Präferenzen und die Interaktionen der Nutzer mit einem Produkt oder einer Dienstleistung. Es gibt viele verschiedene Methoden zur Datensammlung, einschließlich Webanalyse, Nutzerumfragen, Usability-Tests und A/B‑Tests. Die Art der gesammelten Daten hängt von den spezifischen Zielen und Vorgaben des Projekts ab, kann aber Metriken wie Seitenaufrufe, Absprungraten, Konversionsraten und Nutzerzufriedenheitsbewertungen umfassen.
- Datenanalyse
Das zweite Schlüsselelement des datengesteuerten Designs ist die Datenanalyse. Sobald Daten gesammelt wurden, müssen sie analysiert werden, um Muster, Trends und Erkenntnisse zu identifizieren, die Designentscheidungen beeinflussen können. Dies kann den Einsatz statistischer Techniken wie Hypothesentests, Regressionsanalyse oder maschinelles Lernen umfassen, um Korrelationen und kausale Zusammenhänge in den Daten zu identifizieren. Die Datenanalyse kann auch die Erstellung von Visualisierungen wie Heatmaps, Diagrammen und Grafiken umfassen, um Erkenntnisse an Stakeholder und Designteams zu kommunizieren.
- Designentscheidungen
Das dritte Schlüsselelement des datengesteuerten Designs ist die datengestützte Entscheidungsfindung. Dies beinhaltet die Nutzung der Erkenntnisse aus der Datenanalyse, um Designentscheidungen zu treffen und Produkte und Dienstleistungen zu erstellen, die den Bedürfnissen und Vorlieben der Nutzer entsprechen. Die datengestützte Entscheidungsfindung kann Änderungen am Layout, Inhalt oder der Funktionalität eines Produkts basierend auf Nutzerverhalten und ‑feedback umfassen. Es kann auch die Durchführung weiterer Nutzerforschung oder Tests beinhalten, um Designentscheidungen zu validieren und sicherzustellen, dass sie die Bedürfnisse der Nutzer effektiv erfüllen.
Was sind die häufigsten Fehler bei der Verwendung von Daten im UX-Designprozess?
Während datengesteuertes Design ein leistungsstarker Ansatz zur Erstellung benutzerzentrierter Produkte und Dienstleistungen sein kann, gibt es mehrere häufige Fehler, die UX-Designer und Produktteams bei der Verwendung von Daten im UX-Designprozess machen können. Diese Fehler können zu fehlerhaften Designentscheidungen, verschwendeten Ressourcen und letztendlich zu Produkten führen, die die Bedürfnisse und Vorlieben der Nutzer nicht erfüllen. Hier sind einige der häufigsten Fehler bei der Verwendung von Daten im UX-Designprozess:
- Sich auf die falschen Metriken verlassen. Einer der häufigsten Fehler bei der Verwendung von Daten im UX-Design besteht darin, sich auf die falschen Metriken zu verlassen. Dies kann passieren, wenn Teams sich auf Vanity Metrics wie Seitenaufrufe oder Social Media Likes konzentrieren, anstatt auf Metriken, die direkt mit der Benutzererfahrung und den Geschäftszielen verbunden sind. Beispielsweise bedeutet eine hohe Anzahl von Seitenaufrufen nicht unbedingt, dass die Nutzer die Inhalte nützlich oder ansprechend finden. Im Gegensatz dazu kann eine hohe Absprungrate darauf hindeuten, dass Nutzer die Website schnell verlassen, ohne eine sinnvolle Aktion durchzuführen.
- Qualitative Daten ignorieren. Ein weiterer häufiger Fehler besteht darin, qualitative Daten zugunsten quantitativer Daten zu ignorieren. Während quantitative Daten wertvolle Einblicke in Nutzerverhalten und ‑präferenzen bieten können, erzählen sie nicht immer die ganze Geschichte. Qualitative Daten, wie Nutzerinterviews und Usability-Tests, können tiefere Einblicke in Nutzerbedürfnisse, Schmerzpunkte und Kontexte bieten, die Designentscheidungen beeinflussen. Das Ignorieren qualitativer Daten kann zu Designs führen, die auf unvollständigen oder irreführenden Informationen basieren.
- Daten nicht segmentieren. Die Nicht-Segmentierung von Daten ist ein weiterer häufiger Fehler im datengesteuerten Design. Das Verhalten und die Präferenzen der Nutzer variieren stark in Abhängigkeit von Faktoren wie Alter, Geschlecht, Standort und Gerätetyp. Wenn alle Nutzer als homogene Gruppe betrachtet werden, können Designs entstehen, die nicht für bestimmte Nutzersegmente optimiert sind. Durch die Segmentierung von Daten basierend auf relevanten Nutzermerkmalen können Teams Designs erstellen, die auf die Bedürfnisse und Vorlieben spezifischer Nutzergruppen zugeschnitten sind.
- Übermäßiges Vertrauen in A/B‑Tests. Während A/B‑Tests ein wertvolles Instrument zur Optimierung von Designs sein können, kann ein übermäßiges Vertrauen in diese Technik zu kurzfristigem Denken und einem Mangel an Innovation führen. A/B‑Tests eignen sich am besten für inkrementelle Verbesserungen bestehender Designs, anstatt neue Ideen zu generieren oder neue Designrichtungen zu erkunden. Teams, die sich zu stark auf A/B‑Tests verlassen, können Chancen verpassen, innovative und disruptive Designs zu schaffen.
- Kontext und Nutzerziele ignorieren. Ein weiterer häufiger Fehler besteht darin, den Kontext und die Ziele der Nutzer bei der Interpretation von Daten zu ignorieren. Das Verhalten der Nutzer kann je nach der spezifischen Aufgabe oder dem Ziel, das sie erreichen wollen, stark variieren. Zum Beispiel kann ein Nutzer, der eine Website zur Unterhaltung durchsucht, andere Bedürfnisse und Vorlieben haben als ein Nutzer, der versucht, eine bestimmte Aufgabe zu erledigen, wie z. B. einen Kauf zu tätigen oder ein Formular auszufüllen. Das Ignorieren des Kontexts und der Ziele der Nutzer kann zu Designs führen, die nicht für die spezifischen Bedürfnisse der Nutzer optimiert sind.
- Versäumnis, zu iterieren und zu testen. Schließlich ist das Versäumnis, Designs auf der Grundlage von Dateninsights zu iterieren und zu testen, ein häufiger Fehler im datengesteuerten Design. Daten sollten verwendet werden, um Designentscheidungen zu informieren, aber es ist auch wichtig, diese Entscheidungen durch Nutzerforschung und Usability-Tests zu validieren. Teams, die es versäumen, ihre Designs zu iterieren und zu testen, riskieren, Produkte zu entwickeln, die auf fehlerhaften Annahmen oder unvollständigen Daten basieren.
Um diese häufigen Fehler zu vermeiden, sollten UX-Designer und Produktteams einen ganzheitlichen Ansatz für datengesteuertes Design verfolgen, der sowohl quantitative als auch qualitative Daten einbezieht, Daten basierend auf relevanten Nutzermerkmalen segmentiert und Designs auf der Grundlage von Dateninsights iteriert und testet. Durch den effektiven Einsatz von Daten und deren Kombination mit nutzerzentrierten Designprinzipien können Teams Produkte und Dienstleistungen schaffen, die nicht nur datengesteuert, sondern auch benutzerzentriert und emotional ansprechend sind.
Fazit
Wenn Sie mit einer Startup-UI/UX-Design-Agentur zusammenarbeiten, sollten Sie die Bedeutung von Daten im UX-Designprozess besprechen. Daten können wertvolle Einblicke in die Bedürfnisse und das Verhalten der Nutzer bieten und so zu besseren Designentscheidungen beitragen. Es ist jedoch wichtig, ein Gleichgewicht zwischen Daten und Design zu finden und daran zu denken, dass auch der Nutzerkontext und qualitative Faktoren berücksichtigt werden sollten. Der Erfolg oder Misserfolg eines Produkts hängt oft von der Qualität seiner Nutzererfahrung ab. Indem Sie verstehen, wie Daten das UX-Design verbessern können, können Sie bessere Nutzererfahrungen schaffen und sich einen Wettbewerbsvorteil verschaffen.
Quellen:
- https://clay.global/blog/ux-data-driven-design
- https://unsplash.com/de/fotos/person-die-an-bord-an-blauem-und-weissem-papier-arbeitet-qWwpHwip31M?utm_content=creditShareLink&utm_medium=referral&utm_source=unsplash
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