Gute Usability und User Experience sind niemals Zufall. Dahinter stecken systematische Prozesse und Know-how aus verschiedenen Disziplinen. Produkte zu schaffen, die Menschen nicht nur leicht und sicher bedienen können, sondern rundum schätzen - wenn das Ihr professionelles Ziel ist, sind Sie hier richtig. Lernen Sie mit diesem Handbuch das Fach gründlich kennen, vertiefen Sie Ihre Expertise oder steigen Sie in eine stärker datengetriebene Arbeitsweise ein. Die Autoren sind erfolgreiche Spezialisten für die Usability und UX technischer Produkte. Sie stellen Ihnen Grundlagen aus Psychologie und Design vor und geben Ihnen ein umfassendes Methodenrepertoire an die Hand. Inklusive praktischer Auswahlhilfe und konkreter Anleitungen. So evaluieren und optimieren Sie Ihre Produkte oder unterstützen Ihre Kunden mit professionellen Usability- und UX-Projekten. Für B2B, B2C, verschiedene Branchen und Budgets haben Sie damit immer eine effiziente Methode parat. Dr. Michaela Kauer-Franz und Dr. Benjamin Franz betreuen auch komplexe Anwendungen und solche mit speziellen Anforderungen wie Medizinprodukte. Profitieren Sie von ihrem Erfahrungsschatz!
Aus dem Inhalt:
- Übersicht über Prozesse und Vorgehen
- Der richtige "Mindset"
- User Researcher Skills: Beobachten, Fragenstellen, Zuhören
- Psychologische Grundlagen
- Nutzer*innen, Kund*innen und wir
- Designgrundlagen
- Data Driven UX Design
- Inhaltspunkt
- Lösungen evaluieren
- Ein Glossar mit allen wichtigen Fachbegriffen
Inhaltsverzeichnis
1. Für wen ist dieses Buch? Warum und wie sollten Sie das Buch lesen? . . . 21
1. 1 . . . Für wen ist dieses Buch geschrieben? . . . 21
1. 2 . . . Warum sollten Sie dieses Buch lesen? . . . 22
1. 3 . . . Wie sollten Sie dieses Buch lesen? . . . 26
1. 4 . . . Ihre ständigen Begleiter: Unsere drei Beispiele . . . 27
2. Die wichtigsten Begriffe und ihre Historie . . . 33
2. 1 . . . Die (Vor-)Geschichte von Usability und User Experience . . . 33
2. 2 . . . Usability und User Experience Design -- die Kernbegriffe . . . 40
2. 3 . . . Das Zusammenspiel von Ergonomie, Usability und User Experience . . . 52
3. Usability und User Experience als Erfolgsfaktor herausragender Produkte . . . 67
3. 1 . . . Was ist der Return on Investment (ROI)? . . . 68
3. 2 . . . Metriken für den unternehmerischen Erfolg . . . 68
3. 3 . . . ROI planen statt ROI »entdecken« . . . 75
3. 4 . . . Unterschiede zwischen Metriken für den unternehmerischen Erfolg im B2C- vs. B2B-Bereich . . . 78
3. 5 . . . Was sind typisch erreichbare ROIs durch Usability und User Experience Design? . . . 80
3. 6 . . . Praxisbeispiel: Messung des ROI bei MoveHub . . . 83
3. 7 . . . Praxisbeispiel: Messung des ROI bei BusinessBooster . . . 84
3. 8 . . . Praxisbeispiel: Messung des ROI bei Healthyfy . . . 86
4. Wie »mache« ich Usability und User Experience Design? . . . 87
4. 1 . . . Die Norm ISO 9241-210 -- Menschzentrierte Gestaltung interaktiver Systeme . . . 88
4. 2 . . . Design Thinking . . . 95
4. 3 . . . Minimum Viable Product (MVP) -- das kleinste, sinnvolle Produkt . . . 108
4. 4 . . . Double Diamond . . . 113
4. 5 . . . Usability Engineering bei Medizinprodukten nach der Norm IEC 62366-1 . . . 117
4. 6 . . . Gemeinsamkeiten der beschriebenen Verfahren . . . 120
5. Data-Driven UX Design . . . 127
5. 1 . . . Das Ziel des Data-Driven UX Design-Prozesses . . . 128
5. 2 . . . Der Data-Driven UX Design-Prozess (3DUX) im Überblick . . . 129
5. 3 . . . Die Flexibilitäts- und Risikomatrix -- oder: Wie viele Daten brauchen Sie wirklich? . . . 143
5. 4 . . . Objektive versus subjektive Daten . . . 151
5. 5 . . . Quantitative versus qualitative Daten . . . 154
5. 6 . . . Daten kritisch bewerten . . . 155
5. 7 . . . Schnelle Hilfestellung zur Einordnung . . . 160
6. Ein hilfreiches Mindset für Usability und User Experience Design . . . 165
6. 1 . . . Annahmen vs. Wissen . . . 166
6. 2 . . . Die Nutzer wissen nicht, was sie wollen! . . . 182
6. 3 . . . Die wichtigsten Skills der User Researcher: beobachten, Fragen stellen, zuhören . . . 190
6. 4 . . . Gestaltung als lernbarer Prozess . . . 204
6. 5 . . . Testen und Unternehmenskultur . . . 208
7. Grundlagen . . . 211
7. 1 . . . Psychologische Grundlagen -- keine Angst, es geht um Menschen . . . 211
7. 2 . . . Wahrnehmung -- die menschliche Sensorik . . . 212
7. 3 . . . Menschliche Informationsverarbeitung . . . 253
7. 4 . . . Designgrundlagen . . . 275
8. Der Data-Driven UX Design-Prozess im Detail -- Vorbereitung . . . 343
8. 1 . . . Die Planung des Data-Driven UX Design-Prozesses . . . 344
8. 2 . . . Integration von Data-Driven UX Design in agile Entwicklungsprojekte . . . 353
8. 3 . . . Den Aufwand von Data-Driven UX Design angemessen auswählen . . . 357
9. Der Data-Driven UX Design-Prozess im Detail -- Nutzungskontextanalyse . . . 361
9. 1 . . . Welche Fragen muss die Nutzungskontextanalyse beantworten? . . . 362
9. 2 . . . Was ist überhaupt der Nutzungskontext? . . . 364
9. 3 . . . Methoden der Nutzungskontextanalyse . . . 376
9. 4 . . . Analytische Methoden der Nutzungskontextanalyse . . . 423
9. 5 . . . Praxisbeispiele zur Kontextanalyse . . . 443
10. Der Data-Driven UX Design-Prozess im Detail -- Nutzungsanforderungen spezifizieren . . . 455
10. 1 . . . Betrachten Sie Ihre Personas oder Empathy Maps . . . 456
10. 2 . . . Use Cases und User Stories -- wie es nicht geht und wie es doch geht . . . 458
10. 3 . . . Von der User Story zur Anforderung . . . 466
10. 4 . . . Anforderungen formulieren für MoveHub . . . 475
10. 5 . . . Anforderungen formulieren für BusinessBooster . . . 477
10. 6 . . . Anforderungen formulieren für Healthyfy . . . 479
11. Der Data-Driven UX Design-Prozess im Detail -- Gestaltungslösungen entwickeln . . . 481
11. 1 . . . Erinnerung: Was ist das Ziel der Gestaltung und wie gehen wir dabei vor? . . . 481
11. 2 . . . Design Research . . . 482
11. 3 . . . Vom Groben zum Feinen . . . 486
11. 4 . . . Grundsätzliche Lösungsmöglichkeiten entwickeln . . . 487
11. 5 . . . Arbeit mit Prototypen . . . 491
11. 6 . . . Wireframes . . . 496
11. 7 . . . Die Qualität von User-Interface-Konzepten mit dem Designgrid prüfen . . . 543
11. 8 . . . Screenflows . . . 546
11. 9 . . . Klickdummys . . . 548
11. 10 . . . Desktop, Mobile oder Smartwatch first? . . . 554
11. 11 . . . Responsive Design . . . 559
11. 12 . . . Visual Design . . . 560
11. 13 . . . Ausflug: Low-Code und No-Code . . . 573
11. 14 . . . Beispiel: Mögliche Design-Steps für MoveHub . . . 574
11. 15 . . . Beispiel: Mögliche Design-Steps für BusinessBooster . . . 576
11. 16 . . . Beispiel: Mögliche Design-Steps für Healthyfy . . . 577
12. Der Data-Driven UX Design-Prozess im Detail -- Gestaltungslösungen evaluieren . . . 581
12. 1 . . . Formatives vs. summatives Testen . . . 581
12. 2 . . . Wissenslücken identifizieren . . . 586
12. 3 . . . Nutzerevaluation vs. Expertenevaluation . . . 587
12. 4 . . . Remote vs. vor Ort . . . 589
12. 5 . . . Test-Cases gestalten . . . 593
12. 6 . . . Die vorgestellten Methoden . . . 598
12. 7 . . . Der Usability- und der User Experience-Test . . . 599
12. 8 . . . Usability und User Experience-Sprint . . . 609
12. 9 . . . Rapid User-Tests . . . 615
12. 10 . . . A/B-Testing . . . 620
12. 11 . . . UX-Benchmarking . . . 625
12. 12 . . . 5-Sekunden-Test . . . 630
12. 13 . . . Standardisierte Fragebögen . . . 635
12. 14 . . . Analyse von quantitativen Nutzungsdaten . . . 648
12. 15 . . . Webtracking/Klickanalyse . . . 652
12. 16 . . . Tagebuchstudie . . . 653
12. 17 . . . Card Sorting . . . 660
12. 18 . . . Experten-Review . . . 665
12. 19 . . . Assoziationsraumtest (ARTTest) . . . 670
12. 20 . . . Eyetracking . . . 673
12. 21 . . . Physiologische Messverfahren . . . 680
12. 22 . . . Fehler analysieren mithilfe der Root-Cause-Analyse . . . 683
12. 23 . . . Aus den Daten lernen und begründete Entscheidungen treffen . . . 689
12. 24 . . . Evaluationen in der Medizinprodukteentwicklung . . . 692
12. 25 . . . Beispiel: Evaluationsmethoden für MoveHub . . . 693
12. 26 . . . Beispiel: Evaluationsmethoden für BusinessBooster . . . 694
12. 27 . . . Beispiel: Evaluationsmethoden für Healthyfy . . . 697
13. Design, Get Data, Repeat -- wann ist Schluss? . . . 699
13. 1 . . . Den Übergang anhand der Qualität bestimmen . . . 700
13. 2 . . . Den Übergang anhand der Zeit bestimmen . . . 702
13. 3 . . . Nachsteuern ja oder nein? Die Flexibilitäts- und Risikomatrix als Hilfestellung . . . 703
13. 4 . . . Den richtigen Ansatz wählen . . . 704
13. 5 . . . So geht es weiter mit MoveHub, der B2C-Mobilitäts-App für jede Gelegenheit . . . 706
13. 6 . . . So geht es weiter mit BusinessBooster, dem B2B-CRM-BI-Tool für kleine und mittelständische Unternehmen . . . 706
13. 7 . . . So geht es weiter mit Healthyfy, dem Vermittlungsportal für Gesundheitsexperten (B2B- und B2C-Medizinprodukt) . . . 707
14. Entscheidungsmatrix für die Methodenauswahl . . . 709
14. 1 . . . Fragestellungen . . . 710
15. Wrap-up und Fazit . . . 719
15. 1 . . . Es geht um die Nutzenden . . . 719
15. 2 . . . Usability und User Experience Design ist interdisziplinär . . . 720
15. 3 . . . User Experience designt man nicht, sondern sie wird erlebt . . . 720
15. 4 . . . Der Weg zu einem herausragenden Produkt ist iterativ . . . 721
15. 5 . . . Man fängt zwar irgendwann mit Usability und User Experience Design an, aber man hört nie wieder damit auf . . . 721
15. 6 . . . Gestalten Sie anhand von Daten . . . 722
15. 7 . . . Schlusswort und Aufruf zur Mitgestaltung . . . 722
Anhang . . . 725
A . . . Glossar . . . 725
B . . . Literaturverzeichnis . . . 738
Index . . . 746
