Anticipatory Design: So liest Du die Gedanken Deiner Nutzer

Entscheidungen bedeuten Energieverlust für das menschliche Gehirn. In Zeiten des Online-Shopping müssen Nutzer häufig Berge von hunderten Produkten durchforsten. Fatal, wenn sie dadurch entscheidungsmüde werden und die Lust am Kauf verlieren! Anticipatory Design ist ein neuer Trend, mit dem hier entgegengewirkt werden soll. Was Anticipatory Design ist und welche Vorteile es für Dich und Deine Webseite haben kann, erfährst Du hier!

Im Laufe eines Tages treffen Menschen Tausende von Entscheidungen – manche bewusst, manche unterbewusst. Dies ist schon eine Leistung, die unser Gehirn hier abliefern muss. Die Informations- und Angebotsflut im Internet macht diese Situation nicht wirklich besser. Ist man zum Beispiel auf der Suche nach einer schwarzen Jacke, so hatte man früher im Laden um die Ecke vielleicht drei Jacken zur Auswahl. Alleine bei Zalando erhält man heute schon eine Auswahl von über 500 schwarzen Jacken. Wie soll man sich da noch entscheiden?

Entscheidungen zu treffen verlangt unserem Gehirn Energie ab. Faktoren wie Motivation, Qualifikation, Zeitdruck etc. spielen hier rein. Mit der Flut an Entscheidungen kommt es immer häufiger zur Entscheidungsermüdung. Nutzer möchten sich nicht mehr entscheiden und vermeiden kommende Entscheidungen.

Die Vision: Anticipatory Design

Um dieser Flut an Informationen und Entscheidungen entgegenzuwirken, entwickelt sich ein neuer Trend – Anticipatory Design. Der Gedanke hinter Anticipatory Design ist, die nächsten Schritte und Bedürfnisse des Nutzers zu erkennen und ihm so viele Entscheidungen auf dem Weg zu seinem Ziel einfach abzunehmen. Auf dem Weg zum Antizipieren von Entscheidungen wird zwischen 3 Evolutionsstufen unterschieden:

1. Auswahl vereinfachen
– Empfehlungen eines smarten Algorithmus
– Vorausgewählte Standardeinstellungen
– Merken von Präferenzen

2. Entscheidungen beeinflussen
– Kuration von Produkten und Inhalten
– Optimieren für den häufigsten Nutzungsfall
– Optionen eliminieren

3. Entscheidung antizipieren
– Einstellungen ohne bewusste menschliche Einflüsse
– Überraschen und Erfreuen
– Service

Häufig wird Anticipatory Design mit dem Thema Internet of Things in Zusammenhang gebracht, da weitere Daten nötig sind, um Verhalten zu erfassen, um eine Entscheidung treffen zu können. Für mich steht allerdings hier allgemein das Thema Technologie im Vordergrund. Auch auf einer Website oder in einer App lassen sich Daten erfassen, auf Basis dessen Entscheidungen getroffen werden können.

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Aus dem Zusammenspiel von Technologie, Machine Learning und User Experience Design entsteht eine optimale Basis für Anticipatory Design.

Status Quo

Ich erhalte von einem Kollegen aus dem Headquarter in Bad Homburg eine Termineinladung. Um diesen Termin wahrnehmen zu können, muss ich mir natürlich wie immer einen Zug von Hamburg buchen. Auf der Bahn-Seite angekommen, weiß die Bahn nicht, wer ich bin. Wenn ich jetzt einfach anfangen würde meine Zugverbindung in die Suchmaske einzugeben, würde ich ein für mich falsches Ticket buchen.

Also erst mal in den Geschäftskundenbereich gehen und sich einloggen. Nach dem Login ist zumindest schon mal meine Bahncard in der Suchmaske berücksichtigt.

Nach der Eingabe muss ich mich für eine Zugverbindung entscheiden und diese dann buchen.

Im nächsten Schritt kommt schon die nächste Entscheidung, welche Ticketform ich haben möchte (Online-Ticket, Handy-Ticket, Fahrkarte per Post, etc.) und die Sitzplatzreservierung.

Der nächste Schritt sind die persönlichen Daten, die sich seit ich buche noch nie geändert haben.

Das war aber noch nicht alles. Natürlich muss ich noch die Zahlung auswählen und falls ich noch Punkte sammeln möchte, muss ich noch die Bahncard-Nummer eingeben, damit ich diese auch sammeln kann. *sigh

Nun kann ich endlich die Bestellung prüfen und mein Ticket buchen.
Das sind einige Schritte, die nötig sind, um zu meinem Ticket zu kommen.

8 Schritte sind nötig, um mein Bahn-Ticket zu erhalten.

Anticipatory Design kann Entscheidungen antizipieren und abnehmen

Gehen wir die Situation noch ein mal durch. Ich erhalte die Termineinladung, in der natürlich auch der Ort vermerkt ist. Es wird direkt im Kalender eine Abfrage getriggert, ob ich ein passendes Zugticket buchen möchte.

Meine Kontodaten der Bahn sind hinterlegt. So kann über eine API direkt mit der verknüpften Bahncard, Zahlarten und persönlichen Präferenzen das Ticket gebucht werden. Damit ich als Nutzer die Kontrolle über diesen Prozess behalte, kann mir vor der Bestellung eine Zusammenfassung der Buchung angezeigt werden. In dieser Zusammenfassung habe ich die Möglichkeit, gegebenenfalls Daten zu ändern und die Bestellung dann final abzuschließen.

Fertig! Mein Ticket ist gebucht und mir wird direkt im Terminkalender ein Termin eingetragen. Sechs Prozessschritte für die Ticketbuchung, in denen ich Entscheidungen treffen muss, wurden mir erspart.

Mit antizipierten Entscheidungen werden mir 6 Prozessschritte bei der Ticketbuchung erspart.

Wo wir stehen: Personalisierung

Ok, zugegeben, ist das Szenario aktuell noch fiktiv. Aktuell kann ich aus dem Kalender heraus natürlich noch kein Bahn-Ticket buchen. Wenn wir uns die Entwicklung allerdings ansehen und es möglich ist über den Facebook Messanger oder Alexa ein Taxi zu bestellen, sind wir nicht mehr so weit entfernt davon.

Was wäre also unter aktuellen Bedingungen schon möglich?

Schauen wir uns dazu einen üblichen Checkout-Prozess in einem E-Commerce Store an. Obwohl ich bereits ein Konto angelegt habe, werde ich häufig durch alle Prozessschritte durchgeführt und muss dort Entscheidungen treffen. Passt die Lieferadresse? Passt die Rechnungsadresse? Welche Zahlungs- und Versandart möchte ich wählen? Auf Basis der Kontodaten und der bisherigen Präferenzen wäre es ein Leichtes, alle Schritte zu überspringen und die Bestellung für den Nutzer zu erleichtern.

Schneller geht es dann nur noch per One-Click-Button, über den die Bestellung schon direkt auf der Produktdetailseite ausgelöst wird.

Unterschiedliche Checkout-Prozesse für Bestandskunden

Anticipatory Design: Beispiele im Praxiseinsatz

Aber auch darüber hinaus verpassen viele Unternehmen zur Zeit, die vorhandenen Daten von Besuchern und Kunden für ein personalisiertes Nutzererlebnis zu nutzen. Dabei kann das dem Nutzer Arbeit und Entscheidungsschritte ersparen und durch eine positive Nutzererfahrung zu einer höheren Kundenbindung führen.

Dabei muss der Einstieg in die Personalisierung gar nicht so komplex sein, wie sich viele das wahrscheinlich vorstellen. Schon mit vorhandenen Mitteln und Daten können personalisierte Erlebnisse geschaffen werden, die dem Nutzer im Stile von Anticipatory Design auch Arbeitsschritte und Entscheidungen abnimmt. Schauen wir uns einige Praxisbeispiele an, was heute schon im Einsatz ist.

Kayak: Flug-/Hotelsuche

Fangen wir mit einem simplen Beispiel an. Schon beim ersten Besuch auf kayak.de nimmt mir Kayak das Ausfüllen des Startflughafens ab, indem dieser automatisch nach meinem Standort vorausgefüllt wird. Mehr kann Kayak an dieser Stelle noch nicht wissen, aber immerhin ein Feld weniger ausfüllen ist auch schon eine Erleichterung. Suche ich nach einem konkreten Flug z.B. nach London und breche den Besuch ab, wird beim nächsten Besuch die vorherige Suche mit Start- und Zielflughafen und ausgewähltem Reisetermin schon vorausgewählt.

Das Vorausfüllen von Feldern bei der Flugsuche kann auch schön bei SEA-Kampagnen genutzt werden. Hat der Nutzer schon auf Google nach einem bestimmten Start- und Zielflughafen gesucht, können die Felder auf der Landingpage schon vorbelegt sein.

Ein bisschen Erleichterung beim zweiten Besuch von kayak.de.

mytaxi: Taxi bestellen

Öffnet man die App von mytaxi, so ist die erste Funktion direkt ein Taxi zu bestellen. Ein Ort oder Abholzeit muss nicht erst eingetragen werden, um dies tun zu können. Denn mytaxi geht hier von dem üblichsten Use-Case aus – der Nutzer möchte sofort ein Taxi an seinen aktuellen Aufenthaltsort bestellen. Abholzeit und -ort werden also default auf „Sofort“ und „aktueller Ort“ gesetzt. Dem Nutzer steht aber natürlich noch frei, Änderungen vorzunehmen.

Ohne Umwege direkt zum Taxi bei mytaxi

Netflix: Filmempfehlungen

Filmempfehlungen wie bei Netflix oder Amazon Prime oder auch Musikempfehlungen wie bei Spotify nehmen mir natürlich keine Entscheidung ab. Diese Empfehlungen basieren allerdings auf Basis von meinen Nutzungsdaten und können meine Entscheidung für die nächste Serie oder den nächsten Song wesentlich erleichtern. Damit fällt dieses Beispiel in die 2. Kategorie (Entscheidung beeinflussen). Inhalte werden für mich kuratiert, damit ich bei der großen Auswahl nicht die Lust verliere und den Service weiter fleißig nutze.

Empfehlungen bei Netflix

Airbnb: Unterkunftsbuchung

Wer kennt nicht noch die alte Startseite von Airbnb, bei der die Suchleiste klar im Fokus stand. Im nicht eingeloggten Zustand steht die Suche auch nach wie vor noch stark im Fokus. Im eingeloggten Zustand tritt die Suche allerdings in den Hintergrund und sogenannte Erlebnisse treten stärker in den Fokus. Es geht nicht mehr nur darum irgendwo zu schlafen, sondern auch am Ort zu leben und etwas zu erleben. Die Erlebnisse sind von Hosts eingetragene Veranstaltungen, die man direkt mit der Unterkunft buchen kann. Je nach bisherigen Buchungen und Präferenzen können die Erlebnisse personalisiert werden.

„Dig for rare vinyl with a DJ“ – klingt gut für mich. 🙂

Amazon Dash Replenishment

Waschmittel, Wasserfilter, Druckerpatronen, Kaffee, also Produkte die mit der Zeit aufgebraucht werden, können automatisch nachgeordert werden durch Geräte, die den Füllstand messen und abschätzen können, wann das jeweilige Produkt aufgebraucht ist. Die Bestellung wird automatisch von Amazon ausgeführt, wenn das Gerät meldet, dass wieder Nachschub benötigt wird.

Gefahren von Anticipatory Design

Positive Nutzererfahrung und Kundenbindung hört sich natürlich sehr gut an. Doch Anticipatory Design hat auch seine Stolpersteine, die man beachten sollte. Generell ist es empfehlenswert vorausschauende Empfehlungen und das Abnehmen von Entscheidungen zu testen, um zu sehen, wie die Zielgruppe darauf reagiert. Dabei können vorab schon einige Überlegungen in Betracht gezogen werden.

Die Angst vor dem Kontrollverlust

Die Kontrolle behalten zu wollen, gehört zu einem ganz normalen menschlichen Verhaltensmuster. Die Kontrolle zu verlieren, löst ein negatives Gefühl aus, welches wir tunlichst vermeiden möchten.

Dem Nutzer also Entscheidungen wegzunehmen, kann auch Gefahren bergen und ein schlechtes Gefühl dem Nutzer geben. Nimmt man einem Nutzer also Entscheidungen weg, ist es umso wichtiger dem Nutzer immer wieder zu verdeutlichen, dass er trotzdem alles unter seiner Kontrolle passiert. Der Nutzer kann jederzeit Anpassungen vornehmen und etwas rückgängig machen, wenn es nicht nach seinen Vorstellungen läuft.

Der One-Click-Button von amazon muss zunächst aktiv vom Nutzer aktiviert werden. Zudem erhält der Nutzer unterhalb des Buttons ein kleines Drop-Down mit der ausgewählten Lieferadresse. So behält der Nutzer die Kontrolle über den Prozess.

Keine Relevanz, keine Entscheidung, keine Conversion

Möchte man die Entscheidung eines Nutzers vorhersagen, kann man natürlich auch mal daneben liegen. Vor allem wenn ich noch nicht viel Erfahrung mit dem jeweiligen Nutzer und damit Daten gesammelt habe, kann eine Empfehlung nicht die nötige Relevanz haben.

Wer meint, dass es reicht einfach einen Machine-Learning Algorythmus einzusetzen, der dann schon alles automatisch regelt, liegt falsch. Um die fehlende Relevanz zu vermeiden, ist es vorab extrem wichtig, viele Informationen über die eigenen Nutzer und Ihren Kontext gesammelt zu haben. Dann heißt es nach wie vor sein Gehirn und Empathie für die Nutzer einzusetzen, um im jeweiligen Kontext relevante Inhalte und Abnehmen von Entscheidungen zu konzipieren. Machine Learning kann die initialen Überlegungen immer weiter verschärfen und verbessern.

Zur leichteren Entscheidung wieviel Entscheidung man dem Nutzer abnehmen kann und welche Stufe des Anticipatory Design gewählt werden sollte, hat Sophie Kleber von Huge Inc auch ein hilfreiches Diagramm erstellt (Quelle).

Quelle: http://www.hugeinc.com/ideas/perspective/how-to-get-anticipatory-design-right

Ist die Wahrscheinlichkeit hoch, dass man mit der Entscheidung für den Nutzer richtig liegt und sind die Kosten für eine Fehlentscheidung gering, so kann ich die letzte Stufe des Anticipatory Designs wählen und die Entscheidung dem Nutzer abnehmen. Ist die Wahrscheinlichkeit hingegen gering, dass die richtige Entscheidung für den Nutzer getroffen wird und die Kosten sehr hoch, wenn man daneben liegt, so sollte man eventuell die Finger davon lassen.

Fehlende Vertrautheit – nicht creepy werden

Wenn meine Google Inbox meine E-Mails für eine Urlaubsreise zusammenfasst, finde ich das in erster Linie praktisch, da ich alle nötigen Unterlagen digital direkt zusammengefasst vorliegen habe und nicht mühsam Informationen zusammensuchen muss. Andere hingegen finden dieses Vorgehen creepy. Vor Augen geführt zu bekommen, was Google über einen weiß, kann schon für einige beängstigend wirken und ist damit nicht für alle Zielgruppen geeignet. Deshalb sollten solche Konzepte auch immer getestet werden, um die Akzeptanz der Konzepte zu erkennen.

Zusammengefasste E-Mails für eine Reise nach Portugal bei Google Inbox

In der Robotik ist dieser Effekt auch unter dem Begriff Uncanny Valley Effekt bekannt. Gewisse menschliche Eigenschaften von Robotor werden leicht akzeptiert. Es gibt allerdings eine Schwelle in der die Vertrautheit solcher menschlichen Fähigkeiten abnimmt und die Akzeptanz dadurch nicht mehr gewährleistet wird. Der Robotor wirkt wie ein Zombie. Steigt die Menschlichkeit allerdings noch weiter, so dass ein Robotor noch stärker einem Menschen ähnelt (wie Mimik, Bewegung, Aussehen, etc.), steigt auch die Akzeptanz wieder.

Quelle: https://de.wikipedia.org/wiki/Uncanny_Valley

Datenschutz und die Notwendigkeit von Transparenz

Auch Datenschutz ist natürlich ein Thema, dass nicht unter den Tisch fallen darf. Um Entscheidungen für Nutzer antizipieren zu können, werden unterschiedlichste Daten benötigt. Der richtige Umgang mit den Daten, keine Verknüpfung zu personenbezogenen Daten und die Sicherheit der Daten, muss gewährleistet werden.
Die zunehmende Automatisierung in allen Lebensbereichen bringt auch die Notwendigkeit zunehmender Transparenz, um Nutzerbedürfnisse treffend zu antizipieren.

Fazit – Die nächsten Schritte zu Anticipatory Design

Anticipatory Design klingt stellenweise vielleicht noch nach Zukunftsmusik. Doch mit unseren aktuellen Daten und Technologien können wir heute schon dem Nutzer auch schon mit ganz simplen Beispielen die Entscheidungen vereinfachen oder sogar abnehmen. Mit Anticipatory Design kann dem Nutzer ein Komfort geboten werden, der gegenüber anderen Anbietern als Alleinstellungsmerkmal wahrgenommen wird. Mytaxi oder Uber haben durch diesen Komfort durch die Antizipation und Entfernen von Entscheidungen eine ganze Branche verändert.

Diese Convenience und das damit entstehende positive Nutzererlebnis sind elementare Alleinstellungsmerkmale, die zur höheren Kundenbindung führen. Was sind also die nächsten Schritte, um am Ziel Anticipatory Design anzukommen? Hierzu ist es wichtig sich die einzelnen Bereiche des Anticipatory Designs anzusehen.

Technologie

Ein Faktor, der erfüllt sein muss, ist die Technologie. Dein Service sollte digital zugänglich sein und Nutzungsdaten sollten erfasst werden, damit du Schlussfolgerungen ziehen kannst, wie sich deine Nutzer verhalten und welche Entscheidungen der Nutzer auf seinem Weg zum Ziel treffen muss.

User Experience Design

Hast Du ein gutes UX-Design Team, das Empathie für deine Nutzer entwickeln kann und herauskristalisieren kann, inwiefern Deine Brand dem Nutzer ermöglicht? Auf Basis von quantitativen und qualitativen Analysen kann das UX-Design Team neue Wege für deine Nutzer konzipieren, um eine höhere Convenience zu erzeugen. Hier ist vor allem die Frage welche Evolutionsstufe des Anticipatory Designs für den Service und die Nutzer passt. Hier gilt es eine klare Linie zu ziehen, welche Entscheidungen für Nutzer getroffen werden können und in welcher Situation eher eine Auswahl vereinfacht oder eine Entscheidung nur beeinflusst wird.

Machine Learning

Es muss nicht immer der selbst entwickelte Zauber-Algorithmus sein. Viele Personalisierungs-Tools bieten einen leichten Einstieg in das Thema Machine-Learning und bieten entsprechende selbstlernende Algorithmen in ihren Tools direkt an. In unserer Übersicht über A/B-Testing- und Personalisierungstools wird man fündig, wenn man noch auf der Suche nach einem passenden Tool ist.

Wichtig ist, dass die Akzeptanz von Services, die dem Nutzer Entscheidungen abnehmen, getestet wird. So kann man Sicherstellen, dass man seinem Nutzer auch wirklich die beste User Experience bietet.

Weiterführende Quellen:

Huge Inc: How to Get Anticipatory Design Right

.Co Design: The next big thing in design – less choice

uxdesign.cc: Designing Anticipated User Experiences

Smashing Magazine: What You Need To Know About Anticipatory Design

  • Send to Kindle
  • http://kKrft.ly/PR9
Manuel Ressel Manuel Ressel ist Head of UX Design bei der Web Arts AG. Seine Leidenschaft gilt dem Thema der Emotionalisierung von Kauf-Prozessen in E-Commerce-Portalen. Manuel Ressel ist unentwegt auf der Suche nach einzigartigen Shop-Perlen und neuen Design Trends im E-Commerce und sammelt diese in dem E-Commerce Showcase conversiondesign.de. Folgen Sie ihm auf Twitter, Google+ oder Facebook.

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1 Reaktion auf  “Anticipatory Design: So liest Du die Gedanken Deiner Nutzer”

Kommentare

  1. Caroline Hohmann Caroline Hohmann

    Gut argumentiert. Ergänzen möchte ich folgendes: Das Maß an Vertrauen zum verkürzten Checkout oder One-Klick wächst bei BEKANNTEN Marken oder positiven älteren Kauf-Erlebnissen um ein Vielfaches: ob Schwimmbad, Biermarke, Tankstelle…die kennen wir , die dürften doch alles von uns haben!

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