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Nutzerverhalten
Von Stine Dorner, Leiterin Design
Du baust schnell. Aber bauen Sie für echte Menschen?
Wenn digitale Lösungen nicht wie vorgesehen eingesetzt werden, besteht die Herausforderung selten in der Kommunikation – sie ist fast immer verhaltensbezogen. Und das sind tatsächlich gute Neuigkeiten. Denn das bedeutet, dass man etwas sehr Konkretes dagegen tun kann.
Dieser Artikel richtet sich an Sie, die mit digitalen Lösungen arbeiten und die Frustration erkennen, etwas Gutes aufzubauen, das in der Praxis ohnehin nicht funktioniert. Es ist selten die Lösung selbst, die scheitert. Es ist die Sprache dessen, was tatsächlich passiert und was konkret dagegen getan werden kann.
Das Muster, das wir immer wieder sehen
Wir leben in einem Zeitalter, in dem KI es ermöglicht, schneller als je zuvor zu bauen. Mehr, mit weniger Ressourcen, in kürzerer Zeit. Dies gilt nicht nur für Produkte und Plattformen –, sondern auch für die Art und Weise, wie wir KI-Lösungen in Organisationen implementieren.
Aber das ändert nichts an den Grundlagen: Menschen treffen Entscheidungen immer noch auf der Grundlage von Gewohnheiten, Reibung und dem, was sich in diesem Moment am einfachsten anfühlt. Die wichtigste Disziplin für die Zukunft ist daher nicht die Geschwindigkeit, sondern die Fähigkeit, für echte Menschen zu bauen.
Untersuchungen zeigen, dass etwa 7 von 10 digitalen Initiativen nicht den erwarteten Geschäftswert liefern.¹ Schlechtes Projektmanagement, unklare Anforderungen und technische Herausforderungen sind Teil der Erklärung, aber einer der am meisten übersehenen Gründe ist ein anderer: Die Lösung ist da, aber die Leute übernehmen sie nicht, selten weil sie zögern, sondern weil wir systematisch auf Absichten aufbauen und alles andere unterschätzen, was das Verhalten beeinflusst.
Bei der Arbeit, die wir mit Unternehmen branchenübergreifend leisten, begegnen wir mit auffallender Regelmäßigkeit vier Szenarien.
Szenario 1: Die Leute finden Wege, es zu umgehen.
Die Genehmigung erfolgt weiterhin per E-Mail, es gibt jedoch einen Workflow dafür. Es ist einfach einfacher. Und das tut jeder, aber es sind keine Daten im System – und daher ist es nicht nötig, diese zu verwenden.
Szenario 2: Adoption beginnt gut, aber die Leute brechen das Studium ab.
Die ersten zwei Wochen laufen wirklich gut. Die Leute probieren es aus, sie finden es in Ordnung. Und dann übernimmt der Alltag die Oberhand. Und dann ist der alte Workflow langsam wieder da.
Szenario 3: Es sind nur die Engagiertesten beteiligt.
Es sind immer dieselben drei Personen, die die Lösung in vollem Umfang nutzen. Der Rest wartet ab, ob es hält.
Szenario 4: Das Problem ist sichtbar – niemand meldet es.
Niemand beschwert sich. Das System sieht gut aus. Aber die Zahlen zeigen, dass sich niemand wirklich anmeldet. Und das sagt niemand, weil niemand derjenige sein möchte, der sich über etwas beschwert, das so viel Geld kostet.
Allen Szenarien ist gemeinsam, dass die Herausforderung selten technischer Natur, sondern eher verhaltensbezogener Natur ist.
Was es kostet, es zu ignorieren
Wir haben einmal ein Unternehmen kennengelernt, das seinen Kundenberatern den Alltag erleichtern wollte. Das Ziel war einfach: kürzere Anrufe, bessere Qualität, weniger Verwaltungsaufwand. Die Lösung war ehrgeizig: ein KI-System, das die Gespräche mithören, die Berater auf ihrem Weg begleiten und anschließend automatisch die gesetzlichen Protokolle schreiben konnte.
Als das System vorgestellt wurde, waren die Berater tatsächlich motiviert. Sie wollten ihre Arbeit besser machen. Und dann verfolgten wir sie durch ihren Arbeitstag, um zu sehen, was passierte.
Das KI-System war nicht in die anderen Systeme der Berater integriert. Sie mussten daran denken, es selbst einzuschalten, was sie im Laufe des Tages schnell vergaßen. Die vom System während der Interviews vorgeschlagenen Richtlinien wurden nicht befolgt, da die Berater mehrere Aufgaben gleichzeitig erledigen mussten, indem sie dem Kunden zuhörten und den Bildschirm lasen. Und auch die Belohnung, die Minuten loszuwerden, blieb aus. Das System könnte durchaus Punkte aus einem komplexen Gespräch extrahieren, hat aber nie die grundlegenden Informationen geschrieben: Datum, Name des Beraters, Name des Kunden. Das mussten sie trotzdem selbst machen.
Das Management hatte gute Absichten. Die Benutzer waren motiviert. Und doch hat es nicht funktioniert.
Der Grund war methodischer Natur: Vor der Entwicklung des Systems hatte niemand Feldbeobachtungen durchgeführt. Die Aufgaben der Berater waren auf dem Papier bekannt, nicht jedoch der eigentliche Arbeitsrhythmus, die kognitiven Anforderungen mitten im Gespräch oder die Mikromomente, in denen ein zusätzlicher Klick einer zu viel ist. Kontextbezogene Untersuchungen sind in dieser Phase nicht wünschenswert. Dies ist die Grundlage, auf der der Rest basiert.
Und der Preis dafür ist nicht abstrakt. Es handelt sich um ein teures System, das nicht wie vorgesehen verwendet wird. Dabei handelt es sich um Berater, die noch Zeit mit manueller Dokumentation verbringen. Es ist eine Organisation, die das Vertrauen in KI als Werkzeug verloren hat – nicht weil die Technologie falsch war, sondern weil niemand gefragt hatte, was vor dem Bau tatsächlich passiert ist. Und das ist die Wahrscheinlichkeit, dass Version 2 mit den gleichen Annahmen beginnt, weil Sie nach dem falschen Problem gesucht haben.
Was am häufigsten übersehen wird – auch wenn man die Modelle kennt
Das Fogg-Modell³ besagt, dass Verhalten nur dann auftritt, wenn drei Dinge gleichzeitig vorhanden sind: Motivation, Fähigkeit und ein Auslöser. Habit loop⁴ beschreibt, was nötig ist, damit das Verhalten anhält: Ein Signal setzt eine Routine in Gang, und eine Belohnung macht es lohnenswert, sie zu wiederholen. Zusammen sind dies zwei der am häufigsten verwendeten Frameworks im Verhaltensdesign. Dennoch sehen wir, wie sie immer wieder an genau derselben Stelle versagen: nämlich am Triggerelement.
Es ist kein Zufall. Trigger ist das einzige Element, das Einblick in das erfordert, was der Benutzer bereits tut – nicht in das, was er tun wird. Wann machen sie schon etwas Angrenzendes? Was passiert in diesen Sekunden, kurz bevor die gewünschte Aktion erfolgen soll? Sie können diese Fragen nicht beantworten, indem Sie eine Anforderungsspezifikation lesen. Sie können sie nur beantworten, indem Sie die Menschen an ihrem tatsächlichen Arbeitstag beobachten.
Aus demselben Grund schlägt die Gewohnheitsschleife fehl. Innerhalb des Systems können Signale und Routinen entworfen und die Belohnung sichtbar und schnell gemacht werden. Geht der Trigger jedoch davon aus, dass der Benutzer sich aktiv daran erinnert, den Kontext zum neuen System zu ändern, und zwar in einem Alltag, der bereits einen eigenen erfordert, hält das Verhalten nicht an, wenn der Druck zunimmt.
Es ist keine menschliche Schwäche, darauf herumzugestalten. Ungefähr 45 % unserer täglichen Handlungen werden automatisch durch Gewohnheiten und Kontext eingeleitet und nicht durch bewusste Entscheidungen.² Als Designer ist es keine Einschränkung, die wir kompensieren müssen –, es ist der Mechanismus, mit dem wir entwerfen müssen.
Ein Beispiel aus der Realität:
In Zusammenarbeit mit SENS Innovation haben wir mit COPD-Patienten während und nach dem Krankenhausaufenthalt gearbeitet. Die Gruppe wusste, dass sie sich mehr bewegen sollte, tat es aber nicht. Es handelte sich weder um ein Informationsproblem noch um ein Motivationsproblem im herkömmlichen Sinne. Es war ein Triggerproblem.
Das Fogg-Modell besagt, dass Verhalten nur dann auftritt, wenn Motivation, Fähigkeit und Auslöser gleichzeitig vorhanden sind. In diesem Fall waren zwei von drei Elementen bereits vorhanden: Die Patienten wollten sich schneller erholen und das Aufstehen und Gehen selbst erforderte keine neuen Fähigkeiten. Was fehlte, war der dritte Faktor: etwas, das die Bewegung zum richtigen Zeitpunkt und im richtigen Kontext in Gang setzte.
Die klassische Antwort wäre gewesen, mehr zu kommunizieren, eine Erinnerung, ein Plakat im Flur, ein Gespräch mit einer Krankenschwester. Doch das ändert nichts an der Struktur des Alltags. Das Bett ist noch in der Nähe. Der Flur ist immer noch lang und langweilig. Es gibt nichts, was den nächsten Schritt zum natürlichsten nächsten Schritt macht.
Stattdessen haben wir die Frage anders gestellt: Was wäre nötig, um die Bewegung in dem Moment, in dem sie stattfinden sollte, sichtbar, sinnvoll und lohnend zu machen? Die Antwort kam aus dem Verhaltensdesign und der Logik der Gewohnheitsschleife, Signal, Routine, Belohnung, übersetzt in eine konkrete Benutzererfahrung.
Das Ergebnis war eine App, die die Bewegung des Patienten über Daten eines intelligenten Patches in Fortschritt auf einer virtuellen Route durch Kopenhagen, Aarhus oder eine andere dänische Stadt umsetzt. Die Belohnung ist weder abstrakt noch aufgeschoben. Es ist sichtbar und augenblicklich: Die Route bewegt sich und der Fortschritt wird in Echtzeit bestätigt.
Genau das unterscheidet diese Lösung von einer Erinnerung oder einer Informationskampagne. Der Auslöser ist nicht extern und willkürlich, er wurzelt in der Bewegung selbst. Die Belohnung ist kein theoretischer Gewinn in der Zukunft, sie erfolgt in dem Moment, in dem die Handlung stattfindet. Und der eigentliche Alltag im Krankenhaus ist nicht darauf ausgerichtet, sondern wird als Ausgangspunkt genommen.
Das Ergebnis war bei den Patienten durchschnittlich 51 Minuten mehr Bewegung pro Tag.
Fünf Fragen, die Sie in Ihrem nächsten Projekt stellen können
Sie müssen nicht mit neuen Funktionen oder großen Relaunches beginnen. Sie können mit den Fragen beginnen, die Sie sich stellen. Sie stützen sich auf dieselbe Wissensbasis wie Feldbeobachtung, Aufgabenanalyse und Usability-Tests und sind in einem Projektprozess viel früher relevant, als sie normalerweise abgefragt werden.
1. Was ist die einzige konkrete Aktion, die der Benutzer wirklich tun soll?
Nicht “Benutzer müssen das System häufiger nutzen”, aber der “Projektmanager muss den Bericht innerhalb von 24 Stunden nach der Übermittlung genehmigen”. Es handelt sich um eine Aufgabenanalyse in ihrer einfachsten Form: Je präziser Sie die Aktion selbst beschreiben, desto einfacher wird es, etwas zu erstellen, das sie unterstützt.
2. Nehmen wir an, die Motivation ist da und suchen Sie nach der Reibung.
In den meisten Organisationen wollen die Menschen tatsächlich das Richtige tun. Stellen Sie sich die Frage: Was macht die Aktion schwierig? Wo erfordert die Lösung zu viele Klicks? Wo bricht es mit bestehenden Workflows? Der größte Effekt liegt fast immer in der Beseitigung der Reibung und nicht darin, die Lösung besser zu erklären.
3. Wann macht es eigentlich Sinn?
Es ist eine Frage des Aufgabenablaufs: Was macht der Benutzer direkt davor und direkt danach? Verhalten, das auf natürliche Weise als nächster Schritt in etwas auftritt, was der Benutzer bereits tut, wiederholt sich fast. Verhalten, das eine bewusste Änderung des Kontextes erfordert, tut dies selten.
4. Ist die Belohnung sichtbar und schnell?
Verhalten wiederholt sich nicht, da es gründlich erklärt wurde. Es wird wiederholt, wenn Sie sehen oder spüren können, dass es funktioniert. Es muss nicht weiter fortgeschritten sein als ein Statusfeld, das von „Ausstehend“ zu „Genehmigt“ wechselt, ein Fortschrittsbalken, der sich bewegt, oder eine Nachricht, die bestätigt, dass etwas empfangen wurde.
5. Beobachten Sie, was die Leute tun – nicht, was sie sagen.
Das ist der Kern jeder guten Usability-Sitzung: Benutzer sagen oft “das könnte ich leicht herausfinden” und tun es in der Praxis sowieso nicht. Beobachten Sie zuerst: Wo halten die Menschen an, wo finden sie Wege um sie herum, wann fallen sie weg? Und dann klein testen. Eine Sache nach der anderen.
Zurück zu den vier Szenarien – jetzt mit einer Sprache dafür
Die vier Muster, die wir zu Beginn beschrieben haben, sind nicht nur Symptombeschreibungen. Mit dem konzeptionellen Apparat, über den wir jetzt verfügen, können wir für jeden von ihnen eine genauere Diagnose stellen.
Wenn die Leute ihren eigenen Weg finden, das zu umgehen, ist es selten Widerwillen. Die Handlung ist in dem Kontext, in dem sie entstehen soll, einfach zu schwierig oder zu fremd. Es fehlt etwas, das die Schwelle senkt. Es handelt sich um ein Reibungs- und Fähigkeitsproblem.
Wenn die Adoption gut beginnt, aber wieder abfällt, hält nichts das Verhalten aufrecht, wenn der Alltag die Oberhand gewinnt. Kein Auslöser, der die Leute zur richtigen Zeit daran erinnert. Keine Belohnung, die Lust macht, es noch einmal zu tun. Es ist ein Signal- und Belohnungsproblem.
Wenn die Lösung verwendet wird, aber nicht wie beabsichtigt, besteht eine Diskrepanz zwischen dem im System integrierten Flow und dem Flow, in dem sich die Benutzer tatsächlich befinden. Der Trigger trifft den falschen Zeitpunkt oder den falschen Kontext. Es handelt sich um ein Zeit- und Flussproblem.
Und wenn man nicht weiß, was schief läuft, ist das eigentlich der ehrlichste Ausgangspunkt von allen. Verhalten ist unsichtbar, wenn man nicht aktiv danach sucht. Es ist kein Zeichen für einen Fehler, sondern dass die Sprache noch fehlt. Die fünf oben genannten Fragen sind ein Ausgangspunkt.
¹ McKinsey & Company (2018): Erfolgreiche digitale Transformationen ermöglichen
² Wood, W. & Neal, DT. (2007): Ein neuer Blick auf Gewohnheiten und die Schnittstelle zwischen Gewohnheit und Ziel, Psychological Review, 114(4)
³ Fogg, BJ. (2009): Ein Verhaltensmodell für persuasives Design, Proceedings der 4. Internationalen Konferenz für persuasive Technologie
⁴ Duhigg, C. (2012): Die Macht der Gewohnheit: Warum wir im Leben und im Geschäft tun, was wir tun, Random House