Von der Forschung zu Ergebnissen: Beschleunigen Sie Ihre Produktvision mit KI

Im Experience Design (XD) ist die Forschung die Grundlage für die Entwicklung von Produkten und Dienstleistungen, die bei den Nutzern Anklang finden. In dieser Phase decken wir die Bedürfnisse der Nutzer auf, identifizieren Schwachstellen und sammeln Erkenntnisse, die als Grundlage für Designentscheidungen dienen. Herkömmliche Forschungsmethoden können jedoch zeit- und ressourcenintensiv sein und sich nur schwer skalieren lassen – Herausforderungen, die ein Projekt verlangsamen und seine Gesamteffizienz beeinträchtigen können.

Hier kommen KI-Tools ins Spiel. Durch die Automatisierung sich wiederholender Aufgaben, die Synthese großer Datensätze und die Bereitstellung umsetzbarer Erkenntnisse revolutionieren KI-Tools die Art und Weise, wie die Forschung im Bereich Experience Design durchgeführt wird. Für Designteams oder Organisationen, die ihre Prozesse optimieren möchten, bieten diese Tools eine Möglichkeit, schnellere und genauere Ergebnisse zu liefern und dabei höchste Qualitätsstandards einzuhalten.

Lassen Sie uns drei KI-gestützte Tools – Perplexity, Notably.ai und Maze – erkunden, die die Forschungsphase Ihres XD-Projekts verbessern können. Entdecken Sie ihre Fähigkeiten, Anwendungsfälle und wie sie in einen kohärenten Arbeitsablauf integriert werden können.

In diesem Artikel werden wir Folgendes besprechen:

Die Rolle der KI in der Experience-Design-Forschung
Perplexity: Beschleunigung der kontextuellen Forschung
Notably.ai: Vereinfachung der qualitativen Datenanalyse
Maze: Automatisierung von Usability-Tests
Beispiel-Workflow: Integration von KI-Tools
KI-Herausforderungen und -Überlegungen

Die Rolle von KI in der Experience-Design-Forschung

KI-Tools werden in der XD-Forschung aus mehreren Gründen immer unverzichtbarer:

Effizienz: Sie automatisieren zeitaufwändige Aufgaben wie Transkription, Tagging und Datenanalyse
Erkenntnisgewinnung: KI ist hervorragend darin, Muster und Trends in qualitativen und quantitativen Daten zu erkennen
Skalierbarkeit: Ferngesteuerte und automatisierte Testfunktionen ermöglichen größere Teilnehmerpools ohne zusätzlichen Aufwand
Zusammenarbeit: Zentralisierte Datenplattformen ermöglichen es Teams, nahtlos zusammenzuarbeiten und Ergebnisse in Echtzeit auszutauschen

Durch die Nutzung dieser Funktionen können Organisationen den Zeitaufwand für manuelle Prozesse reduzieren und gleichzeitig sicherstellen, dass ihre Forschung umfassend und umsetzbar ist.

Perplexity: Beschleunigung der kontextbezogenen Recherche

Hauptmerkmale

Perplexity ist ein KI-gestütztes Suchwerkzeug, das schnelle Antworten auf komplexe Fragen liefern soll. Es zieht Informationen aus einer Vielzahl von Quellen – wissenschaftliche Artikel, Foren, Blogs – und präsentiert sie in einem prägnanten Format mit transparenten Zitaten. Seine Fähigkeiten zur Verarbeitung natürlicher Sprache machen es einfach, nuancierte Fragen zu stellen und gezielte Antworten zu erhalten.

Anwendungen in der Experience-Design-Forschung

Perplexity ist besonders in den frühen Phasen eines Projekts nützlich, wenn es darum geht, den Problemraum zu definieren oder die Marktdynamik zu verstehen:

Trends erforschen: Schnelles Sammeln von Erkenntnissen über Branchentrends oder aufkommende Technologien, die das Nutzerverhalten beeinflussen könnten
Konkurrenzanalyse: Verstehen, was die Konkurrenz anbietet, und Lücken in ihren Lösungen identifizieren
Interviewvorbereitung: Durchdachte Fragen für Nutzerinterviews oder Umfragen auf der Grundlage von Kontextinformationen erstellen

Anwendungsfall

Angenommen, Sie arbeiten an einem Projekt zur Entwicklung einer App für Telearbeiter. Vor der Durchführung von Interviews nutzen Sie Perplexity, um zu untersuchen, wie sich die Telearbeit nach der Pandemie entwickelt hat. Das Tool bietet eine Zusammenfassung der wichtigsten Trends – wie z. B. die Zunahme hybrider Arbeitsmodelle – und Links zu glaubwürdigen Quellen für weitere Informationen. Dieses grundlegende Wissen ermöglicht es Ihnen, gezieltere Interviewfragen zu stellen.

Notably.ai: Vereinfachung der qualitativen Datenanalyse

Hauptmerkmale

Notably.ai wurde entwickelt, um die Analyse qualitativer Daten aus Interviews, Usability-Tests oder Umfragen zu optimieren. Zu den Funktionen gehören:

Automatische Transkription: Konvertiert Audio- oder Videoaufnahmen schnell und präzise in Text
Tagging und Clustering: Verwendet KI, um Datenpunkte zu taggen und sie in Themen zu gruppieren
Zentraler Speicher: Speichert alle Forschungsdaten an einem Ort, um den Zugriff und die Organisation zu erleichtern
Tools für die Zusammenarbeit: Erleichtert die Zusammenarbeit im Team, indem Erkenntnisse in Echtzeit ausgetauscht werden können

Anwendungen in der Experience-Design-Forschung

Besonders gut geeignet, um qualitative Rohdaten in umsetzbare Erkenntnisse umzuwandeln:

Interviewanalyse: Automatische Transkription von Interviews und Kennzeichnung wiederkehrender Themen oder Problempunkte
Umfragedatensynthese: Organisieren Sie offene Umfrageantworten in Clustern, um die Analyse zu erleichtern.
Erkenntnisberichterstattung: Erstellen Sie mit minimalem Aufwand visuell ansprechende Berichte für Stakeholder.

Anwendungsfall

Stellen Sie sich vor, Sie haben 15 Nutzerinterviews zum Checkout-Prozess einer E-Commerce-Website durchgeführt. Durch das Hochladen der Transkripte in „Notably“ kann die Plattform wiederkehrende Themen wie „Verwirrung über Versandoptionen“ oder „Bedenken hinsichtlich der Zahlungssicherheit“ markieren. Diese Erkenntnisse können dann in Form eines detaillierten Berichts, der als Grundlage für Designentscheidungen dient, an Ihr Team weitergegeben werden.

Darüber hinaus ermöglichen die KI-Vorlagen von Notably Unternehmen, gezielte Fragen zu ihren Daten zu stellen, wodurch wertvolle Erkenntnisse leichter aufgedeckt werden können. Sie können beispielsweise benutzerdefinierte Vorlagen erstellen, um wiederkehrende Probleme oder Herausforderungen zu analysieren, die von Interessengruppen oder Kunden geäußert werden. Die Plattform fasst diese Erkenntnisse dann zu klaren, umsetzbaren Trends zusammen.

Maze: Automatisierte Usability-Tests

Hauptfunktionen
Maze ist eine Plattform für Usability-Tests, die sich nahtlos in Design-Tools wie Figma integrieren lässt. Sie ermöglicht das Remote-Testen von Prototypen mit minimalem Einrichtungsaufwand und liefert sowohl qualitatives als auch quantitatives Feedback. Zu den Hauptfunktionen gehören:

Prototypentests: Importieren Sie High-Fidelity-Prototypen direkt aus Figma für Benutzertests
Automatisierte Feedback-Erfassung: Sammeln Sie Daten zu Erfolgsraten bei Aufgaben, Fehlklicks, Zeitaufwand für Aufgaben und mehr
Visuelle Analysen: Erstellen Sie Heatmaps, Pfadanalysen und Klickverfolgungsberichte
Emotionsanalyse: Verstehen Sie die Emotionen der Benutzer bei der Interaktion mit Ihrem Design

Anwendungen in der Experience Design-Forschung

Maze vereinfacht Usability-Tests, indem es sie skalierbar und zugänglich macht:

Remote-Tests: Führen Sie unmoderierte Tests mit Benutzern überall auf der Welt durch.
Datenvisualisierung: Verwenden Sie Heatmaps und Interaktionspfade, um Benutzerfreundlichkeitsprobleme auf einen Blick zu erkennen.
Iterative Designvalidierung: Testen Sie mehrere Design-Iterationen schnell, um Ihre Lösung zu verfeinern.

Anwendungsfall

Sie haben einen Prototyp einer mobilen App in Figma entworfen und möchten den Navigationsfluss testen. Durch das Importieren des Prototyps in Maze können Sie Aufgaben für Benutzer einrichten, z. B. „Suchen Sie das Einstellungsmenü“. Maze sammelt Daten zu Erfolgsraten, Fehlklicks und der Zeit, die für die Aufgabe aufgewendet wurde, und erstellt gleichzeitig Heatmaps, die zeigen, wo Benutzer am häufigsten interagiert haben. Dieses Feedback hilft Ihnen, Navigationsprobleme frühzeitig im Designprozess zu erkennen.

Beispiel-Workflow: Integration von KI-Tools

Beginnen Sie mit Perplexity:
- Verwenden Sie es, um Hintergrundinformationen über Ihre Zielgruppe oder Branchentrends zu sammeln
- Definieren Sie Ihre Forschungsziele auf der Grundlage dieser Erkenntnisse Grundlage dieser Erkenntnisse

Datenanalyse mit Notably.ai:
- Laden Sie nach der Durchführung von Interviews oder Umfragen Ihre Rohdaten zur Transkription und Tagging in Notably hoch
- Identifizieren Sie wiederkehrende Themen oder Problembereiche, die mit Ihren Forschungszielen übereinstimmen

Testen Sie Prototypen mit Maze:
- Importieren Sie Ihren Figma-Prototyp in Maze, um die Benutzerfreundlichkeit zu testen
- Analysieren Sie visuelle Berichte, um Designentscheidungen zu validieren oder verbesserungswürdige Bereiche zu identifizieren

Dieser Arbeitsablauf stellt sicher, dass sowohl qualitative Erkenntnisse (Notably) als auch quantitatives Feedback (Maze) auf soliden kontextbezogenen Kenntnissen (Perplexity) basieren.

KI-Herausforderungen und -Überlegungen

KI-Tools bieten zwar erhebliche Vorteile, aber es ist wichtig, sie mit Bedacht einzusetzen:

Voreingenommenheit bei KI-Erkenntnissen
- Stellen Sie sicher, dass unterschiedliche Datensätze verwendet werden, um verzerrte Ergebnisse zu vermeiden.
- Überprüfen Sie KI-generierte Erkenntnisse mit menschlichem Urteilsvermögen auf ihre Richtigkeit.

Bedenken hinsichtlich des Datenschutzes
- Halten Sie sich beim Umgang mit sensiblen Benutzerdaten an Datenschutzbestimmungen wie die DSGVO.
- Anonymisieren Sie Teilnehmerdaten, wann immer dies möglich ist

Automatisierung und Empathie in Einklang bringen
- Während KI sich wiederholende Aufgaben effizient bewältigen kann, ist menschliches Einfühlungsvermögen nach wie vor entscheidend, um die Motivationen und Emotionen der Benutzer zu verstehen

Beschleunigen Sie Ihren XD-Forschungsprozess mit KI

Für Designteams, die qualitativ hochwertige Ergebnisse effizient liefern möchten, stellen KI-Tools wie Perplexity, Notably.ai und Maze eine transformative Möglichkeit dar. Durch die Automatisierung manueller Aufgaben, die Synthese komplexer Datensätze und die Ermöglichung schneller Iterationszyklen ermöglichen diese Tools es den Teams, sich auf die Schaffung außergewöhnlicher Erfahrungen zu konzentrieren.

Ob Sie mit Perplexity Markttrends erforschen, mit Notably.ai Interviewtranskripte analysieren oder mit Maze Prototypen validieren – diese Tools bieten einen optimierten Ansatz für die Erforschung von Erlebnisdesign, der Zeit spart, ohne an Tiefe oder Qualität einzubüßen. Durch die durchdachte Integration in Ihren Arbeitsablauf – und die Ausbalancierung von Automatisierung und menschlicher Einsicht – sind Sie gut gerüstet, um Ihre Projektziele zu erreichen und gleichzeitig in einem zunehmend wettbewerbsorientierten Umfeld einen Schritt voraus zu sein.

Seit Jahrzehnten unterstützt Orion Innovation Unternehmen dabei, die Zielgruppen, die sie bedienen, durch strategische Nutzerforschung zu verstehen. Erkunden Sie unsere Angebote.

XD-Stratege Dennis Crumbine verfügt über mehr als 25 Jahre Führungs- und Design-Erfahrung in Unternehmen wie Wayfair, The Nielsen Company, JetBlue und Microsoft. Er hat einen B.A. in Musik und Literatur von der Gallatin School der New York University und ist außerdem Musiker, Hundeliebhaber und ein sehr stolzer Vater.