Gute Apps brauchen mehr als gute Zahlen

(Source: Honeybe - stock.adobe.com)

(Source: Honeybe - stock.adobe.com)

Eine App läuft stabil, lädt schnell und lockt mehr und mehr Menschen an. Alles im grünen Bereich? Nicht unbedingt. Vielleicht suchen User vergeblich nach einer Funktion, brechen wichtige Abläufe ab oder kehren nach dem ersten Besuch nicht mehr zurück. Das verraten Downloads, Umsatz und technische Leistungsdaten nur bedingt. Wer das Nutzungserlebnis verbessern will, muss deshalb genauer hinschauen – und manchmal auch einfach zuhören.

Doch wer jeden Fingertipp seiner User erfasst, weiss noch lange nicht, was sie brauchen, wie Alain Stulz von Apps with love in seinem Fachbeitrag schreibt. Er zeigt, warum Analytics-Daten zwar offenlegen können, wo Nutzerinnen und Nutzer aussteigen, aber selten, weshalb. Statt wahllos Daten zu sammeln, sollten Teams zuerst die richtigen Fragen stellen und Rückmeldungen der User fest in die Produktplanung einbeziehen. Sonst produziert selbst das ausgeklügeltste Tracking bloss Daten statt besserer Apps.

Das heisst nicht, dass Kennzahlen unnütz wären. Im Gegenteil: ­Wer sie klug auswählt, erfährt viel über die Qualität der User Experience. Javier Bargas-Avila, Professor für Angewandte KI an der FHNW und Präsident von UX Schweiz, zeigt, weshalb die steigende Zahl aktiver User über gravierende Schwächen hinwegtäuschen kann. Er stellt das HEART-Framework vor, mit dem Teams unter anderem Zufriedenheit, die Bindung der User und den Erfolg bei der Bearbeitung einzelner Aufgaben messen. Entscheidend ist dabei nicht eine möglichst lange Liste an Metriken, sondern ihr Zusammenspiel.

Mit KI wächst die Herausforderung. Denn wer eine Anwendung mit Chatbots oder anderen generativen Funktionen ausstattet, muss plötzlich auch die Qualität ihrer Antworten beurteilen. Birgit ­Fuhrmann und Martin Schuler von der ZHAW schildern, wie mehrsprachige Inhalte und dynamische KI-Ausgaben das Usability-Testing erschweren. KI kann die Auswertung unterstützen und auf mögliche Probleme hinweisen. Ob Nutzerinnen und Nutzer diese tatsächlich erleben, können aber nur Tests mit echten Menschen klären.

Wer genauer hinschaut, sammelt allerdings auch Daten – und trägt Verantwortung dafür. Wo endet sinnvolle Analyse, wo beginnt ein Eingriff in die Privatsphäre? Dominika Blonski, Datenschutzbeauftragte des Kantons Zürich, erklärt im Interview, welche Nutzungsanalysen ohne Einwilligung möglich sind und worin sich eine tatsächliche Anonymisierung von einer blossen Pseudonymisierung unterscheidet. Zudem spricht sie über die Verantwortung beim Einsatz externer Analysetools, die Risiken vernetzter IT-Systeme und den Datenschutz bei KI. Denn abgesehen von der Frage, was Unternehmen über ihre User erfahren können, müssen sie auch klären, was sie überhaupt erfahren dürfen.