UX-Hypothesen durch Web Analytics Daten überprüfen

Dieser Masterarbeit lag die Annahme zugrunde, dass Analytics Tools immer mächtiger werden, die UX-Community deren Möglichkeiten aber noch nicht vollends ausschöpft. Deshalb wurde mit Hilfe von Literaturrecherche, Experten-Interviews und einer Fallstudie die folgende Forschungsfrage untersucht: «Können UX-Hypothesen durch Web Analytics Daten überprüft werden?»

Das aus der Literaturrecherche und den Experten-Interviews angeeignete theoretische Wissen wurde festgehalten und in der Fallstudie praktisch angewendet. Die Fallstudie wurde hypothesenbasiert mit Lean UX durchgeführt und dreht sich um die «League of Legends» Guide-Seite lolchampion.de. Das Ziel der Auftraggeber ist, dass die Nutzer*innen länger auf der Webseite verweilen und regelmässig wiederkehren sollen. Mit dem Lean UX Canvas wurde dieses Ziel in anzustrebende Business Outcomes übersetzt.

In jedem Cycle wurden Hypothesen formuliert und daraus entsprechende Lernziele als Fragen abgeleitet. Zur Beantwortung dieser Fragen wurden jeweils Experimente durchgeführt. Basierend auf den Erkenntnissen der ersten drei Cycles wurde ein «Trainingsplan» Feature entwickelt. Parallel dazu wurden bestehende Web Analytics Daten von lolchampion.de analysiert und die Proto-Personas damit erweitert. Im vierten Cycle wurde ein Landing-Page Test umgesetzt. Damit wurde überprüft, ob die Nutzer*innen das Feature nutzen und ob Interesse an einer Weiterentwicklung besteht. Die Messkriterien, mit denen die UX des Trainingsplans gemessen wurde, wurden mit dem HEART Framework und dem Goals-Signals-Metrics Prozess definiert.

Die Fallstudie kann als Erfolg gewertet werden, denn durch das Feature «Trainingsplan» konnten die definierten Business Outcomes (15% höhere Retention und Engagement Overall) erreicht werden. Die Messung der Adoption zeigte eine reges Interesse der Nutzer*innen. Der Task Success von 87% zeigte, dass das Feature erfolgreich genutzt wird. Basierend auf diesen Ergebnissen entschieden die Auftraggeber, den Trainingsplan in Zukunft weiter auszubauen. Das Team empfiehlt, die nun geschaffene Baseline
durch die HEART-Metrics weiterhin regelmässig zu vergleichen und dadurch Veränderungen in der UX festzustellen.

Basierend auf diesen Ergebnissen kann auch die Forschungsfrage positiv beantwortet werden. Die Hypothesen konnten mit Web Analytics Daten mit Hilfe von Google Analytics und Hotjar überprüft werden.