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.

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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:

1. 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.
2. 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.
3. 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.
4. 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.
5. 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.
6. 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:

1. 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.
2. 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.
3. 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.
4. 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.
5. 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.
6. 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:

1. 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.

1. 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.

1. 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:

1. 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.

1. 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.

1. 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
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