User Experience

UX-Revolution: Erfolgreich mit den richtigen Tools

Autor Franco Paolucci von ContentSquareJe digitaler die Geschäftswelt und je mehr ökonomische Transaktionen wir nicht mehr offline, sondern am Bildschirm ausführen, desto wichtiger wird die Nutzererfahrung (UX) von Apps und Webseiten. Was das bedeutet, zeigen Vorreiter wie Apple, Uber und Amazon. Die drei Unternehmen sind mit dem Versprechen angetreten, eine bessere Nutzererfahrung zu bieten als die Konkurrenz – und haben binnen weniger Jahre ganze Industrien umgekrempelt. Weshalb gelingt es so wenigen ihrer Wettbewerber, in diesem Bereich ähnlich beeindruckende Erfolge zu erzielen? Oftmals scheitert es an schon Grundlegendem – wie der eingesetzten Technologie.

Mangelnde Transparenz
Die meisten E-Commerce-Teams geraten bereits bei der Frage ins Straucheln, weshalb die Konversionsrate an einem bestimmten Punkt der letzten Woche angestiegen oder zurückgegangen ist. Ihnen fehlt es schlicht an analytischer Tiefe: Was auf ihren Webseiten passiert, welche Seiten die Nutzer wie oft aufrufen, welche Angebote sie anklicken oder wie oft sie den Kaufvorgang abbrechen und den Browsertab schließen, das vermitteln ihnen herkömmliche Analyse-Tools wie Google Analytics lediglich in Teilen. Komplexe, aber hochrelevante Fragen, etwa hinsichtlich der Verhaltensmuster bestimmter Nutzertypen auf bestimmten Gerätetypen, können sie nicht beantworten. Das ist ein Problem, denn ohne ein solches tieferes Verständnis der Zusammenhänge stößt man bei der Optimierung der Nutzererfahrung schnell an seine Grenzen.

Mobile Nutzer wenden im Vergleich zu Desktop-Nutzern 21 Prozent weniger Zeit auf, um mit der ersten Seite zu interagieren. Ein erklärungsbedürftiges Phänomen, das aber nur über die richtigen Metriken erschlossen und aufgelöst werden kann. Letztlich muss jede Interaktion, also jede Berührung des Bildschirms und jede noch so kleine Mausbewegung erfasst und ausgewertet werden. Die Zeit zwischen Platzierung des Mauszeigers und Klick, wie weit ein Nutzer auf einer Seite nach unten scrollt, der ROI von Content oder der Anteil der Personen, die auf einer bestimmten Seite waren und anschließend ein bestimmtes Produkt gekauft haben – all das sind Kennzahlen, die bei der Optimierung digitaler Angebote helfen. Nur wer auf sie Zugriff hat, kann nachhaltigen Erfolg haben.

Demokratisierung der Daten
Zahlreiche Unternehmensbereiche können von den Daten profitieren, angefangen bei Mitarbeitern aus dem Content-Marketing oder E-Commerce-Strategen, über Web-Entwickler und UX-Experten, bis hin zu Produktmanagern und Verantwortlichen für den Vertrieb. Was Unternehmen deshalb von modernen Analyse-Tools erwarten, ist eine Komplexitätsreduktion. Einerseits sollen die Tools immer mehr Daten erfassen und auf diese Weise die Customer Journey sowie das Verhalten der Nutzer immer detailgenauer abbilden. Andererseits darf ihre Benutzung aber nicht zur Raketenwissenschaft verkommen. Wenn plötzlich ein abgeschlossenes Mathematik-Studium nötig scheint, um eine Lösung zu bedienen, werden entscheidende Nutzergruppen ausgesperrt.

Der Zugriff auf Daten darf nicht nur speziell geschulten Technikern vorbehalten sein, sondern sollte Mitarbeitern aus allen Bereichen des Unternehmens offenstehen. Das bedeutet, dass Tools einfach und intuitiv zu benutzen sein müssen – und das auch ohne eine vorangegangene langwierige und teure Schulung. Außerdem müssen sich die Tools nahtlos in die technische Ausrüstung der einzelnen Abteilungen einfügen, damit sie die etablierten Prozesse nicht ausbremsen.

Letztlich müssen die Unternehmen eine Demokratisierung der Daten anstreben. Ihr Ziel muss lauten, dass ihre Mitarbeiter nicht länger von der IT und von speziell ausgebildeten Data Scientists abhängig sind, wenn sie Zugriff auf Daten benötigen. Denn dieser Umweg sorgt erstens für Verzögerungen bei der Lösung von oftmals akuten Problemen („Warum haben wir seit gestern 20 Prozent weniger Kaufabschlüsse?“) und ist zweitens immer mit Reibungsverlusten verbunden. Denn die Techniker haben zwar das ganze Datenwissen, kennen aber nicht die spezifischen Herausforderungen einer Fachabteilung. Sie verstehen vielleicht nicht auf Anhieb, welche Daten für die Lösung eines Problems relevant sind. Die Abteilungen wiederum verfügen zwar über die nötige Expertise, haben aber keinen unmittelbaren Einblick in die Daten und können deshalb keine direkten Schlussfolgerungen ziehen oder Korrelationen identifizieren. Intuitiv benutzbare Analyse-Tools schaffen hier Abhilfe.

Fazit
Wer in Sachen Nutzererfahrung in die Sphären von Apple, Uber und Amazon vordringen will, für den reichen herkömmliche Analysen nicht aus. Gefragt sind neuartige Messmethoden, die vielfältige Verhaltensdaten berücksichtigen und auf Big Data und Künstlicher Intelligenz basieren. Welches Seitenelement das Auge eines Nutzers fängt, worauf er klickt und was ihn zum Zögern oder gar zum Abbruch des Kaufvorgangs bringt – all das müssen Unternehmen wissen, um die Nutzererfahrung zu optimieren. Sie sollten deshalb auf Tools setzen, die all diese Metriken erfassen und aufbereiten können, zugleich aber so intuitiv zu bedienen sind, dass nicht nur Techniker sie benutzen können, sondern Mitarbeiter aus allen Bereichen des Unternehmens.

Der Autor Franco Paolucci ist Senior Enterprise Sales Executive bei ContentSquare, einer Plattform zur Analyse und Optimierung des Nutzererlebnissen (User-Experience, UX).