Multimethoden-Ansatz für UX-Tests
First right things first – mit der Kombination aus Analytics und qualitativen Insights die richtigen Dinge voranbringen
Was will der User? Warum kommt er zu uns? Wie gefällt es ihm / ihr? Wo bricht er / sie ab? Was finden viele User interessant? Wo verbringen sie Zeit? Worauf klicken sie und wo nicht?
Das alles sind Fragen, die sich UX-Professionals (und auch wir uns bei cosnova) häufig und immer wieder stellen. Um an die Antworten zu kommen, ist eine Kombination aus quantitativen und qualitativen Daten notwendig. Ein einzelner Usability-Test kann nicht alles beantworten.
Um den User wirklich zu verstehen und ihn am Ende zu einem loyalen Kunden / Nutzer machen zu können, müssen Insights generiert und priorisiert werden. Qualitative Methoden helfen hierbei, Insights zu generieren, quantitative Methoden (wie z. B. Analytics) helfen, die Insights zu validieren bzw. zu quantifizieren und mit Relevanz zu belegen. Sie untermauern die Aussagen.
| Qualitative Methoden | Quantitative Methoden |
|---|---|
| Beantworten das „Warum“ | Beantworten das „wo“, „wie viele“, „wer“, … |
| Belegen die Relevanz in der User Journey | Belegen die Relevanz in der breiten Masse |
| Daten sind deskriptiv | Daten sind numerisch |
| User Daten liegen in visueller oder verbalisierter Form vor | User Daten liegen in codierter Form vor |
Beide Datenquellen haben ihre Berechtigung und sollten immer gemeinsam betrachtet werden, um die User wirklich verstehen zu können. Hier ein fiktives Beispiel: In einem Onlineshop wird durch Analytics-Daten festgestellt, dass die neue Landingpage einen Drop off von 60% hat (60% der User, die diese Landingpage besuchen, verlassen danach die Website und gehen nicht weiter). Durch qualitative Forschung können wir nun herausfinden, warum dies so ist.
Aber das Ganze funktioniert auch andersherum: Der UX-Test wurde erfolgreich durchgeführt und am Ende hat man eine riesige Liste von Optimierungspotenzialen. Bestenfalls sind diese aus Nutzersicht schon priorisiert. Am einfachsten und am häufigsten wird ein UX-Problem nach dem Impact bewertet: Wie einfach oder schwierig ist es für die Benutzer das Problem überwinden bzw. welchen Einfluss hat das Problem auf die Gesamt-Journey / die Gesamt-Experience? Teilweise kann man vielleicht auch noch Aussagen zur Persistenz / Hartnäckigkeit treffen, ob das Problem wiederholt auftritt oder ob sich ein Lerneffekt einstellt. Und die Analytics-Daten helfen uns zu bewerten, wie viele Nutzerinnen und Nutzer tatsächlich von dem Problem betroffen sind (Frequenz), oder auch wie oft sich das Problem in der Journey wiederholt.
Der Multimethoden-Ansatz gibt uns somit alle Informationen, um eine ganzheitliche für das User Experience Problem bzw. die Notwendigkeit der Bearbeitung abzugeben:
- Wie häufig das Usability-Problem auftritt (Analytics)
- Welchen Einfluss es auf den Nutzerfluss haben kann (UX-Test, Experten Benchmark, …)
- Wie hartnäckig / persistent das Problem ist (UX-Test)
Hatten Sie schon einmal einen Aha-Moment bei der Kombination qualitativer und quantitativer Daten? Lassen uns Sie ihr Beispiel gerne in den Kommentaren nachlesen.
