Datengetriebene UX: Den Nutzer wirklich verstehen

Datengetriebene User Experience Design

Besondere und einzigartige Erlebnisse sind für Kundinnen und Kunden wichtig. Sie wollen ihre Erwartungen an das Produkt oder die Website erfüllt bekommen und sollten möglichst an keine Probleme stoßen, die ihr Nutzererlebnis in irgendeiner Art und Weise beeinträchtigen könnte.

Die stetige Anpassung und Optimierung der User Experience ist hier unerlässlich. Im digitalen Zeitalter werden Daten zunehmend relevanter und so ist es auch im Hinblick auf die User Experience.

Datengetriebene UX ist eine wichtige Methode, um das Nutzerverhalten nachvollziehen und effektiv das Nutzererlebnis optimieren zu können. Doch was genau ist datengetriebene UX? Welche Vorteile bietet datengetriebene UX? Wo wird datengetriebene UX in der Praxis angewendet?

Datengetriebene UX: Was ist das?

Datengetriebene UX ist eine Methode, bei der Designer:innen auf Basis von Nutzerdaten Entscheidungen für die Gestaltung treffen.

Bisher war es meist so, dass gute UX auf qualitativen Daten und Erfahrung oder sogar Instinkt basierte. Daraus resultieren natürlich viele verschiedene Meinungen und Wege, um eine gute UX zu schaffen. Datengetriebene UX anhand von Nutzerdaten hingegen basiert im besten Fall sowohl auf subjektiven Informationen als auch auf objektiven Daten aus Statistiken.

So können Erfahrungen und Instinkte von Designer:innen auch durch harte Fakten gestützt und im besten Fall validiert werden. Die Daten über das Nutzerverhalten können mithilfe von speziellen Tools wie Google Analytics oder hotjar ermittelt werden.

Datengetriebene UX durchläuft im Prozess verschiedene Phasen:

  1. Analyse-Phase: In der Analyse-Phase werden der Kontext und die Aufgaben des Nutzers analysiert. Es geht darum zu verstehen, welche Anforderungen die Nutzer:innen haben.

  2. Design-Phase: Sind die Anforderungen definiert, geht es in die Design-Phase über. Hier wird das entsprechende Design oder Konzept entworfen, welches an die zuvor erfassten Bedürfnisse und Anforderungen der Nutzer:innen angepasst ist.

  3. Umsetzung: Ist die Design-Phase abgeschlossen, wird das Konzept umgesetzt.

  4. Test-Phase: Das Ergebnis wird nun getestet, um zu erarbeiten, ob auch tatsächlich alle Anforderungen der Nutzer:innen erfüllt wurden. In der Test-Phase sollten so viele Probanden, wie nur möglich, hinzugezogen werden, um möglichst genaue Daten zu erfassen. So können im Nachhinein noch Anpassungen vorgenommen werden und das Ergebnis weiterentwickelt werden.

Vor- und Nachteile von datengetriebener UX

Datengetriebenes Arbeiten wird immer wichtiger und das erkennen auch immer mehr Menschen. So steht es eben auch um die datengetriebene UX. Daten als Grundlage vereinfachen den Entscheidungsprozess erheblich. Die Vorteile von datengetriebener UX liegen darin, dass:

  • Daten gezielt aufzeigen können, wo Probleme in der UX liegen.
  • Daten ein objektives und meist eindeutiges Bild der Nutzerbedürfnisse liefern, da diese von den Nutzern:innen selbst generiert werden.
  • die Erfassung der Daten unterliegt keinem persönlichen Geschmack oder Vorlieben.

Allerdings ist es mit der datengetriebenen UX auch nicht ganz so einfach, denn die Voraussetzung für die effektive Anwendung von datengetriebener UX ist, dass alle Beteiligten eines Projekts auch akzeptieren, dass sie nicht sicher wissen können, was Nutzer:innen wollen.

Das liegt zudem daran, dass es mittlerweile sehr viele verschiedene Einflussfaktoren gibt, die berücksichtigt werden müssen, um eine gute UX zu schaffen, dass der Designer oder die Designerin selbst dann nicht die Wünsche der Nutzer:innen kennen kann, wenn er sich selbst zur Zielgruppe hinzuzählt. Es kommt immer wieder zu neuen Bedürfnissen und Herausforderungen für die perfekte UX.

Darüber hinaus können die verschiedenen Datenerhebungsmethoden und großen Datensätze verwirrend und überwältigend sein. Das Erfassen der Daten ist nur der erste Schritt, es folgen die Analyse der Daten sowie die Interpretation.

Daten lassen häufig viele Interpretationen zu. Es empfiehlt sich daher, viele verschiedene Quellen zu kombinieren und klare Ziele zu definieren.

Um Daten effektiv nutzen zu können, sollten immer Ziele definiert werden. Daten sind ohne Ziele nur halb so viel wert. Die Zieldefinition kann mitunter komplizierter sein, gerade, wenn viele verschiedene Bereiche oder Abteilungen an einem Projekt beteiligt sind.

Die Anwendungsbereiche von datengetriebener UX

Datengetriebene UX wird insbesondere im digitalen Kontext angewendet. So wird datengetriebene UX zur Optimierung von Webseiten, Landingpages, Webshop, Web-Applikationen oder auch mobilen Apps genutzt.

Gerade in diesen Bereichen lassen sich recht einfach viele Nutzerdaten sammeln, welche man zur Optimierung der UX nutzen kann.

Beispiel für datengetriebene UX

Datengetriebene UX kann genutzt werden, um einen Webshop so zu optimieren, sodass es zu mehr Verkäufen kommt. Je einfacher die Nutzerführung und je positiver das Nutzererlebnis ist, desto mehr Verkäufe können über einen Webshop generiert werden.

Nehmen wir an, dass die Absprungrate des Webshop relativ hoch ist und es kaum zu Abschlüssen kommt. Das kann daran liegen, dass das Nutzererlebnis nicht gut genug ist, die Nutzer:innen im Kaufprozess verwirrt werden oder einfach nicht das finden, was sie suchen.

Von außen lassen sich vorerst nur Vermutungen treffen, denn die Fehler können im Interface, in der Seitenstruktur oder auch in der Usability sein. Die gesammelten Daten des Webshop geben jedoch mehr Aufschluss über das Problem im Webshop. Nach einer erfolgreichen Analyse und Interpretation der Daten, können nun die nötigen Anpassungen der Nutzerführung und des Nutzererlebnisses durchgeführt werden, um mehr Verkäufe zu erzielen und die Absprungrate zu senken.

Der Erfolg der Maßnahmen kann anhand der laufend gesammelten Daten überprüft werden.

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