Measuring the User Experience

1. Nutzererfahrungsmetriken bieten unschätzbare Einblicke zur Produktverbesserung

UX-Metriken bieten weit mehr als nur einfache Beobachtungen.

Die Quantifizierung der Nutzererfahrung ermöglicht es Designern und Entwicklern, fundierte Entscheidungen über Produktverbesserungen zu treffen. Metriken helfen dabei, spezifische Problembereiche zu identifizieren, Prioritäten für Korrekturen zu setzen und den Fortschritt im Laufe der Zeit zu verfolgen. Sie liefern konkrete Beweise zur Unterstützung von Designentscheidungen und zur Rechtfertigung der Ressourcenzuweisung.

UX-Metriken lassen sich in mehrere Kategorien einteilen:

• Leistungsmetriken (z.B. Aufgabenerfolg, Zeit für Aufgaben, Fehler)
• Selbstberichtete Metriken (z.B. Zufriedenheitsbewertungen, Net Promoter Score)
• Verhaltens- und physiologische Metriken (z.B. Augenbewegungen, Hautleitfähigkeit)

Durch die Sammlung einer Kombination dieser Metriken können UX-Profis ein ganzheitliches Verständnis dafür gewinnen, wie Nutzer mit einem Produkt interagieren, wo sie Schwierigkeiten haben und wie sie die Erfahrung empfinden. Dieser datengesteuerte Ansatz führt zu effektiveren und nutzerzentrierten Designverbesserungen.

2. Aufgabenerfolg, Zeit für Aufgaben und Fehler sind wichtige Leistungsmetriken

Wenn Nutzer wichtige Aufgaben mit einem Produkt nicht erfolgreich ausführen können, wird es wahrscheinlich scheitern.

Die Messung der Aufgabenleistung liefert objektive Daten darüber, wie gut Nutzer ihre Ziele mit einem Produkt erreichen können. Erfolgsraten bei Aufgaben geben den Prozentsatz der Nutzer an, die spezifische Aufgaben abschließen können, und heben Bereiche hervor, in denen die Benutzeroberfläche verwirrend oder unzureichend sein könnte. Die Zeit für Aufgaben misst die Effizienz und zeigt, ob Nutzer Aktionen schnell abschließen können oder ob sie in bestimmten Bereichen aufgehalten werden.

Fehlerraten und -typen bieten Einblicke in spezifische Usability-Probleme:

• Navigationsfehler: Nutzer haben Schwierigkeiten, den richtigen Weg zu finden
• Eingabefehler: Formulare oder Dateneingabefelder sind schlecht gestaltet
• Verständnisfehler: Anweisungen oder Beschriftungen sind unklar

Die Analyse dieser Leistungsmetriken hilft dabei, Prioritäten für die Aspekte des Produkts zu setzen, die am meisten Aufmerksamkeit und Verbesserung benötigen. Es ist wichtig, Benchmarks zu setzen und diese Metriken im Laufe der Zeit zu verfolgen, um eine kontinuierliche Verbesserung der Nutzererfahrung sicherzustellen.

3. Selbstberichtete Metriken erfassen Nutzerzufriedenheit und -wahrnehmungen

Auf emotionaler Ebene können die Daten Ihnen etwas darüber sagen, wie die Nutzer das System empfinden.

Das Sammeln von Nutzerfeedback durch Fragebögen, Bewertungsskalen und offene Antworten liefert wertvolle Einblicke in subjektive Erfahrungen und Einstellungen. Häufige selbstberichtete Metriken umfassen:

• System Usability Scale (SUS): Ein kurzer, 10-Punkte-Fragebogen zur allgemeinen Benutzerfreundlichkeit
• Net Promoter Score (NPS): Misst die Wahrscheinlichkeit, das Produkt weiterzuempfehlen
• Aufgabenbezogene Benutzerfreundlichkeitsbewertungen
• Offene Kommentare zu Vorlieben, Abneigungen und Vorschlägen

Diese Metriken helfen dabei, die emotionalen und wahrnehmungsbezogenen Aspekte der Nutzererfahrung zu erfassen, die aus Leistungsdaten allein nicht ersichtlich sind. Sie können aufzeigen, ob Nutzer das Produkt frustrierend, angenehm oder wertvoll finden, selbst wenn sie Aufgaben erfolgreich abschließen können. Selbstberichtete Daten sind besonders wichtig für Produkte, bei denen Nutzerzufriedenheit und -engagement entscheidend für den Erfolg sind.

4. Verhaltens- und physiologische Metriken bieten objektive emotionale Daten

Augenbewegungen können in vielen Arten von Usability-Tests von großem Nutzen sein.

Die Messung unbewusster Reaktionen liefert Einblicke in die emotionalen Zustände und kognitiven Prozesse der Nutzer, ohne auf Selbstberichte angewiesen zu sein. Diese Metriken können Aspekte der Nutzererfahrung aufdecken, die den Teilnehmern möglicherweise nicht bewusst sind oder die sie nicht artikulieren können. Wichtige Verhaltens- und physiologische Metriken umfassen:

• Augenbewegungen: Zeigen, wohin Nutzer schauen, wie lange und in welcher Reihenfolge
• Gesichtsausdrucksanalyse: Erkennt Emotionen durch Mikroausdrücke
• Hautleitfähigkeit: Misst Erregungs- und Stressniveaus
• Herzfrequenzvariabilität: Zeigt kognitive Belastung und emotionalen Zustand an

Diese Metriken bieten ein nuancierteres Verständnis der Nutzererfahrung, indem sie momentane Reaktionen erfassen. Beispielsweise können Augenbewegungsdaten zeigen, ob wichtige Interface-Elemente wahrgenommen werden, während Spitzen in der Hautleitfähigkeit auf Momente der Frustration oder Aufregung hinweisen könnten. In Kombination mit anderen Metriken liefert diese Daten ein reichhaltiges Bild davon, wie Nutzer mit einem Produkt interagieren und darauf reagieren.

5. Die Kombination von Metriken ergibt eine umfassende Usability-Bewertung

Die wichtigste Erkenntnis war, dass eine der fünf Bedingungen, Bedingung 1, bei den kleinsten Stichprobengrößen und darüber hinaus zu besseren Korrelationen führte.

Die Triangulation mehrerer Datenquellen bietet eine robustere und zuverlässigere Bewertung der Benutzerfreundlichkeit. Durch die Kombination verschiedener Arten von Metriken können UX-Profis die Einschränkungen einzelner Messungen überwinden und ein vollständigeres Verständnis der Nutzererfahrung gewinnen. Dieser Ansatz hilft, Erkenntnisse zu validieren und Einblicke zu gewinnen, die bei der Verwendung einer einzigen Metrik möglicherweise übersehen werden.

Effektive Möglichkeiten zur Kombination von Metriken umfassen:

• Erstellung von Usability-Scorecards, die mehrere Messungen einbeziehen
• Berechnung eines einzigen Usability-Scores basierend auf gewichteten Metriken
• Vergleich von Metriken zwischen verschiedenen Nutzergruppen oder Produktversionen

Bei der Kombination von Metriken ist es wichtig, die Stärken und Schwächen jeder Messung zu berücksichtigen. Beispielsweise könnten die Erfolgsraten bei Aufgaben hoch sein, aber die selbstberichtete Zufriedenheit könnte niedrig sein, was darauf hinweist, dass Nutzer zwar Aufgaben abschließen können, die Erfahrung jedoch frustrierend ist. Durch die Untersuchung dieser Diskrepanzen können Designer Verbesserungsbereiche identifizieren, die aus Leistungsdaten allein nicht ersichtlich sind.

6. Effektive Datenvisualisierung ist entscheidend für die Kommunikation von UX-Ergebnissen

Sicherstellen, dass sie anderen auf einfache und effektive Weise präsentiert werden können.

Klare und überzeugende Visualisierungen helfen Stakeholdern, die wichtigsten Erkenntnisse aus der UX-Forschung schnell zu erfassen. Effektive Techniken zur Datenvisualisierung für UX-Metriken umfassen:

• Balkendiagramme zum Vergleich von Erfolgsraten bei Aufgaben oder Zufriedenheitswerten
• Liniendiagramme zur Darstellung von Trends im Laufe der Zeit oder zwischen Produktversionen
• Heatmaps zur Anzeige von Augenbewegungs- oder Klickdaten
• Streudiagramme zur Aufdeckung von Beziehungen zwischen verschiedenen Metriken

Bei der Erstellung von Visualisierungen:

• Wählen Sie den geeigneten Diagrammtyp für die Daten und die Botschaft
• Verwenden Sie Farben strategisch, um wichtige Informationen hervorzuheben
• Fügen Sie klare Beschriftungen und Legenden hinzu
• Zeigen Sie Konfidenzintervalle oder Fehlerbalken, wenn angebracht

Gut gestaltete Visualisierungen können komplexe Daten zugänglicher und überzeugender machen und helfen, Unterstützung für UX-Verbesserungen innerhalb einer Organisation zu gewinnen. Sie können auch Muster oder Trends aufdecken, die aus Rohdaten allein nicht ersichtlich sind, und zu neuen Erkenntnissen und Designideen führen.

7. Live-Websitedaten und A/B-Tests zeigen das Verhalten der Nutzer in der realen Welt

Eine der nützlichsten Dinge, die Sie mit Intervall- oder Verhältnisdaten tun können, ist der Vergleich verschiedener Mittelwerte.

Die Analyse des tatsächlichen Nutzerverhaltens auf Live-Websites liefert wertvolle Einblicke, die kontrollierte Usability-Studien ergänzen. Wichtige Metriken, die verfolgt werden sollten, umfassen:

• Seitenaufrufe und Verweildauer auf der Seite
• Klickraten auf spezifische Elemente
• Konversionsraten für wichtige Aktionen (z.B. Käufe, Anmeldungen)
• Abbruchraten in mehrstufigen Prozessen

A/B-Tests ermöglichen den direkten Vergleich verschiedener Designvariationen, indem zufällig unterschiedliche Versionen den Nutzern gezeigt und deren Leistung gemessen wird. Dieser Ansatz kann helfen, Design-Debatten zu klären und spezifische Elemente einer Website oder Anwendung zu optimieren.

Bei der Analyse von Live-Site-Daten:

• Suchen Sie nach Mustern und Anomalien im Nutzerverhalten
• Vergleichen Sie Metriken zwischen verschiedenen Nutzersegmenten
• Verwenden Sie statistische Tests, um festzustellen, ob Unterschiede signifikant sind
• Berücksichtigen Sie externe Faktoren, die die Daten beeinflussen könnten

Live-Daten und A/B-Tests bieten einen kontinuierlichen Feedback-Loop zur Verbesserung der Nutzererfahrung basierend auf realer Nutzung und ergänzen die Erkenntnisse aus kontrollierteren Usability-Studien.

8. Card Sorting informiert über intuitives Informationsarchitekturdesign

Der Schlüssel besteht darin, diese Matrizen für alle Teilnehmer der Studie zu kombinieren.

Das Verständnis der mentalen Modelle der Nutzer darüber, wie Informationen organisiert sein sollten, ist entscheidend für die Erstellung intuitiver Navigations- und Inhaltsstrukturen. Card-Sorting-Übungen, bei denen Nutzer Inhalte gruppieren und beschriften, liefern wertvolle Einblicke in diese mentalen Modelle. Es gibt zwei Haupttypen von Card Sorting:

1. Offenes Card Sorting: Nutzer erstellen ihre eigenen Kategorien
2. Geschlossenes Card Sorting: Nutzer sortieren Elemente in vordefinierte Kategorien

Die Analyse von Card-Sorting-Daten umfasst:

• Erstellung von Ähnlichkeitsmatrizen, die zeigen, wie oft Elemente zusammen gruppiert werden
• Verwendung von Clusteranalysen zur Identifizierung natürlicher Gruppierungen
• Berechnung von Übereinstimmungswerten zur Messung der Konsistenz zwischen den Teilnehmern

Die Ergebnisse von Card-Sorting-Studien können die Erstellung von Sitemaps, Menüstrukturen und Inhalts-Hierarchien informieren, die den Erwartungen der Nutzer entsprechen. Dies führt zu einer intuitiveren und effizienteren Navigation und reduziert die kognitive Belastung der Nutzer bei der Interaktion mit einem Produkt oder einer Website.

9. Barrierefreiheitsmetriken gewährleisten die Nutzbarkeit für alle Nutzer

Vielleicht ist der beste Weg, die Ergebnisse eines Usability-Tests zu bewerten, der Vergleich dieser Ergebnisse mit den vor dem Test festgelegten Zielen.

Die Messung der Barrierefreiheit ist entscheidend, um sicherzustellen, dass Produkte von Menschen mit Behinderungen genutzt werden können und den gesetzlichen Anforderungen entsprechen. Wichtige Barrierefreiheitsmetriken umfassen:

• Einhaltung der Web Content Accessibility Guidelines (WCAG)
• Kompatibilitätsbewertungen für Screenreader
• Farbkontrastverhältnisse
• Erfolgsraten bei der Tastaturnavigation

Barrierefreiheitstests sollten umfassen:

• Automatisierte Überprüfungen mit speziellen Tools
• Manuelle Expertenbewertungen
• Usability-Tests mit Nutzern, die Behinderungen haben

Durch die Einbeziehung von Barrierefreiheitsmetriken in die gesamte UX-Bewertung können Organisationen inklusivere Produkte erstellen, die eine breitere Nutzerbasis bedienen. Dies verbessert nicht nur die Nutzbarkeit für Menschen mit Behinderungen, sondern führt oft auch zu besseren Erfahrungen für alle Nutzer durch klareres Design und flexiblere Interaktionsmethoden.

10. Berechnungen des Return on Investment (ROI) rechtfertigen UX-Verbesserungen

Vielleicht ist die erste Metrik, die Sie untersuchen möchten, der Aufgabenerfolg.

Die Demonstration des geschäftlichen Werts von UX-Verbesserungen hilft, Ressourcen und Unterstützung für nutzerzentrierte Designinitiativen zu sichern. Die Berechnung des ROI für UX umfasst:

1. Identifizierung der wichtigsten Leistungsindikatoren (KPIs), die von UX-Verbesserungen betroffen sind
2. Messung der Ausgangsleistung vor den Änderungen
3. Schätzung oder Messung der Leistung nach den Verbesserungen
4. Berechnung der finanziellen Auswirkungen der Änderungen

Häufige KPIs für ROI-Berechnungen im UX-Bereich:

• Erhöhte Konversionsraten
• Reduzierte Supportkosten
• Verbesserte Mitarbeiterproduktivität
• Höhere Kundenbindungsraten

Bei der Präsentation von ROI-Berechnungen:

• Verwenden Sie konservative Schätzungen, um Glaubwürdigkeit zu bewahren
• Erklären Sie Annahmen und Methoden klar
• Bieten Sie sowohl kurzfristige als auch langfristige Projektionen an
• Fügen Sie qualitative Vorteile neben quantitativen Daten hinzu

Durch die Quantifizierung der Auswirkungen von UX-Verbesserungen in finanziellen Begriffen können UX-Profis ein stärkeres Argument für Investitionen in nutzerzentriertes Design vorbringen und den strategischen Wert ihrer Arbeit für die Organisation demonstrieren.

Zuletzt aktualisiert: August 17, 2024