Optimierung der User Experience bei der Erstellung von Reports im Marketing-Automations-Tool «Aivie»

Die Webapplikation «Aivie» ist eine cloudbasierte Marketing-Automatisations-Lösung, die Customer-Relationship-Management und Multichannel-Marketing in einem Tool vereint und sich einfach in eine bestehende Website integrieren lässt. Danach lassen sich Interaktionen programmieren und somit automatisch steuern und auswerten. Ein Use Case umfasst die
Reporting-Funktion.

Das Ziel dieser Masterarbeit ist es, herauszufinden, wieso die Reporting-Funktion kaum oder nur oberflächlich genutzt wird. Die bereits vorhandenen Personas sollen untersucht und
gegebenenfalls überarbeitet werden. Unter Anwendung von Goal Directed Design werden die Anforderungen und User Experience erarbeitet und mit einem Low-Fidelity- und High-
Fidelity-Prototyp validiert.

In der Research-Phase werden fünf Interviews mit potenziellen Nutzer:innen durchgeführt.
Basierend auf den Erkenntnissen aus den Interviews, der IST-Analyse, Benchmark/Best Practices und der Analyse der bestehenden Personas entstehen vier Personas, drei Szenarien
und neun Anforderungen an eine Reporting-Funktion.
In der darauffolgenden Phase wird das Framework für das Design gelegt und mit der Entwicklung des ersten Prototyps, dem Mid-Fidelity-Prototyp, begonnen. Der Prototyp wird
am Ende dieser Phase mit vier User:innen getestet.
Unter Einbindung eines UI-Kits wird in der Detailed-Design-Phase der High-Fidelity-Prototyp entwickelt und mit sieben User:innen getestet. Die Findings aus diesen Tests werden im
Prototyp für das finale Design integriert.

Key-Findings:

- Bestehende Personas sind eher Zielgruppen
- Anforderungen an Reporting im Bereich Marketing-Automation
- User für Interviews nicht zu fest auf eine Gruppe eingrenzen
- Interdisziplinäres Team und Retrospektiven haben einen positiven Effekt auf die Zusammenarbeit

Als Ergebnis kann ein mit potenziellen Nutzer:innen getesteter High-Fidelity-Prototyp
präsentiert werden. Aus der ersten Interviewrunde werden die Anforderungen an eine Reporting-Funktion aufgenommen. Zudem werden vier neue Personas erstellt.