Interview zum Webinar am 26.09., 14 Uhr Wie Clariness mithilfe von Nutzerfeedback die Patientenplattform "ClinLife" baute

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Welche Bedeutung hat die Nutzerzufriedenheit für Clariness und wie spiegelt sich dies in der Entwicklung von ClinLife wider?

Anna Erlewein: Wir arbeiten mit vielen verschiedenen Patientengruppen. Menschen mit jeglicher Krankheit, von Asthma bis zum Lungenkrebs, finden sich auf der ClinLife Plattform wieder, um die passende klinische Studie für sich zu finden. Weil es um streng vertrauliche medizinische Daten und sehr persönliche Geschichten geht, ist es besonders wichtig, dass Menschen sich auf unserer Plattform wohl fühlen, Vertrauen haben und diese leicht navigieren können.

Können Sie uns mehr darüber erzählen, wie Clariness verschiedene Zielgruppen in den Entwicklungsprozess von ClinLife einbezogen hat und welche Herausforderungen dies mit sich brachte?

Anna Erlewein: Clariness hat ursprünglich eher mit Freunden und Familie von Teammitgliedern unseres Produkt- oder Designteams getestet, was Erkenntnisse gebracht hat, aber nicht sehr zielgerichtet war. Heute testen wir mit deutschen Patienten jeglicher Altersgruppen und Geschlechts. Für uns ist es wichtig, im Design- und Entwicklungsprozess Feedback von einer vielfältigen Nutzergruppe zu erhalten. So können wir sicherstellen, dass wir auf die unterschiedlichen Bedürfnisse und Erwartungen der Nutzer eingehen.

Könnten Sie uns einen Einblick geben, wie UserTesting sein Angebot und seine Plattform kontinuierlich erweitert, um Unternehmen dabei zu helfen?

Anna Erlewein: Wir optimieren unsere Plattform kontinuierlich und testen auch unsere eigenen User Flows, Prozesse, Kommunikation und vieles mehr mit verschiedenen Zielgruppen, damit nicht nur UX Researcher, sondern auch Designer, Produkt- oder Marketingtteams mit unseren Plattformen arbeiten können. Im Februar sind wir mit UserZoom fusioniert und haben nun auch verstärkte Fähigkeiten, quantitative Daten zu erheben und Analysen durchzuführen. Und erst letzte Woche haben wir neue spannende Features mit KI bekannt gegeben.

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Welche Arten von Unternehmen profitieren besonders von Do-It-Yourself (DIY)-Ansätzen in Bezug auf Softwareentwicklung oder andere Bereiche, und welche spezifischen Merkmale machen diese Unternehmen für DIY interessant?

Anna Erlewein: Jedes Unternehmen in der Softwareentwicklung profitiert von DIY Research, man muss nicht unbedingt große UX Teams, Forschungslabore oder finanzielle Ressourcen haben. Seine Zielgruppen durch “Ad Hoc Research” zu verstehen, zahlt sich immer aus und ist besser, als gar kein Research zu machen. Software-Tools wie UserTesting helfen dabei, deutlich schneller und sehr zielgerichtet vorzugehen und Feedback von Nutzern, Kunden oder anderen Zielgruppen zu erhalten.

Wenn wir uns vor Auge führen, dass in den meisten Organisationen Researcher häufig überlastet sind im Ausführen von Research, befähigen Prozesse von selbst durchgeführten Studien quer allen möglichen Betriebsbereichen zum einen schneller zu den Antworten auf Fragen zu kommen und zum anderen Researchern zunehmend globalere Aufgabenbereiche zuzuweisen.

Könnten Sie uns Einblicke in die aktuellen Trends und Entwicklungen im Bereich DIY teilen, insbesondere in Bezug auf Softwareentwicklung oder ähnliche Branchen? Gibt es bestimmte Muster oder Entwicklungen, die Sie in letzter Zeit beobachtet haben?

Anna Erlewein: Wie oben schon angeführt, sehen wir in vielen Unternehmen, mit denen wir zusammenarbeiten, dass der Trend, Kundenfeedback auch von Nicht-Researchern sammeln zu lassen, stärker wird. Researcher werden hier verstärkt edukativ aktiv und erstellen für ganze Teams von Designern, Produktmanagern oder Marketing Spezialisten Testvorlagen, Zielgruppen, Screener oder rezensieren Testpläne, bevor diese gestartet werden. Wir sehen auch, dass bedingt durch kurze Laufzeiten für Tests sehr viel häufiger getestet wird. War es vor nicht allzu langer Zeit noch notwendig auf Testergebnisse Tage oder Wochen zu warten, so bieten SAAS Plattformen zum Sammeln von Nutzerfeedback Resultate oft innerhalb von wenigen Stunden.

Bei der Nutzung von DIY-Software stellt sich die Frage nach dem Grad der Integration von Künstlicher Intelligenz (KI). Wie schätzen Sie ein, wie viel KI in DIY-Software sinnvoll eingesetzt werden sollte, um die Benutzerfreundlichkeit und Effizienz zu optimieren, ohne die Benutzer vor zu große Herausforderungen zu stellen? Welche Balance ist hier wichtig?

Anna Erlewein: Aus eigener beruflicher Erfahrung kann ich mich noch sehr gut an das Auswerten von Usability Tests erinnern, bei denen man durch jede einzelne Aufzeichnung eines Interviews oder einer unmoderierten Studie gehen musste und diese sehr manuell auswerten musste. Machine Learning und auch KI schaffen in modernen Research Umgebungen eine gewisse Vorauswertung von Untersuchungsergebnissen. Innerhalb von Aufzeichnungen von Tests Interviews werden so beispielsweise Sentiments farblich markiert, was es deutlich einfacher macht, sich auf relevante Momente in einer Aufzeichnung zu fokussieren. Auch was das Aufsetzen von neuen Tests angeht, kann KI Guidance hinsichtlich der Auswahl von geeigneten Testvorlagen liefern oder im Anschluss an eine Studie oder einen Test basierend auf den vorliegenden Daten Folgetests vorschlagen.

Möglich sind auch Szenarien, in denen man zunehmend natürlichsprachlich Analysen von Ergebnissen abfragen kann.

Ich denke überall dort, wo man angesichts von vielen Informationen einen bestimmten Fokus setzen will oder man Vorschläge zu nächsten möglichen Schritten benötigt, kann und wird KI sehr hilfreich sein.

Wer sollte dieses Webinar auf keinen Fall verpassen?

Anna Erlewein: Das Webinar ist ideal für Design- und Produkt-Teams, aber auch Marktforschungs- und UX-Experten. Inhalte sind für alle Personen relevant, die an DIY Research und Softwareentwicklung interessiert sind.

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