Die meisten digitalen Produkte scheitern nicht an Technologie – sondern daran, dass niemand früh genug gefragt hat, was Nutzer wirklich brauchen.
JTBD-basiert, datengestützt, handlungsfähig
Barrieren sichtbar, Chancen priorisiert
Klare Prioritäten, direkt umsetzbar
Research, Archetypes, Journeys und Daten fließen in ein Gesamtbild. KI beschleunigt die Analyse.
Klare Ziele, alle relevanten Datenquellen erschlossen. KI hilft, Muster in großen Datensätzen schnell zu erkennen – ohne wichtige Signale zu übersehen.
Journey-Maps, Archetypes und Wertschöpfungspunkte – strukturiert im Insight-Hub. KI clustert Interviews und Feedback, damit das Team sofort mit den Erkenntnissen arbeiten kann.
Welche Probleme kosten am meisten – und welche Chancen bringen den größten Impact? Das Ergebnis: ein priorisierter Aktionsplan, der direkt handlungsfähig ist.
User Interviews – Usability Testing – Surveys – A/B Testing – JTBD Research – Journey Analytics – Competitive Analysis – Data Analytics etc.
Mehrere UX Research-Studien für Corporate Website und Services – mit Best-in-Class-Analysen für UX-Teams und Entscheider. Ergebnis: Klarere Marktdifferenzierung und nachhaltig positiver Projekterfolg.
Archetypes, Journeys, Wettbewerbsanalyse – alles kombiniert, um künftige Content-Hubs zu definieren. Ergebnis: Klare Informationsarchitektur und konsistentes Markenerlebnis über alle Produktbereiche.
Interviews mit Landwirten, Datenanalyse, Mentalmodelle. Ergebnis: Digitale Services, die auf echte Arbeitsprozesse einzahlen – nicht auf Annahmen über sie.
Die besten Insights nützen nichts ohne klare Strategie. Ich bringe beides zusammen – von der Journey-Priorisierung bis zur messbaren Roadmap.
Was soll das digitale Produkt leisten – für Nutzer und für das Business? Ich bringe beides in Einklang und setze klare Prioritäten nach Impact.
Gute UX passiert nicht zufällig – sie braucht Prinzipien, Prozesse und ein System, das im Alltag funktioniert. Ich helfe, das dauerhaft zu verankern.
Eine Roadmap die sich mit dem Nutzerverhalten weiterentwickelt. Journey-basiert, mit klaren Meilensteinen – und offen für das, was die Daten morgen zeigen.
Ohne klares Zielbild zieht jedes Team in eine andere Richtung. Ich entwickle eine datenbasierte Vision, die ausrichtet – und als Kompass dient wenn Entscheidungen schwer fallen.
360°-Strategie für ein Ökosystem aus Buchhandlungen, Lesern und Autoren. Drei Zielgruppen, eine kohärente Journey. Ziel: Höhere Reichweite und Conversion – bei weniger Ressourceneinsatz.
Sales- und Marketing-Strategie für Freudenberg Performance Materials (FPM) – mit Conversational UX und Personalisierung als Kern. Ziel: Eine adaptive Website, die unterschiedliche Zielgruppen zur richtigen Lösung führt.
Wer früh versteht, was Nutzer brauchen, baut einmal richtig statt zweimal. Jetzt geht es darum, das in Flows, Assets, Services und Produkte zu übersetzen.
Aktuelle Themen, die mich beschäftigen – und die für dein digitales Ökosystem relevant sein könnten.
Ein strategischer UX-Ansatz berücksichtigt alle Phasen des Customer Life Cycle:
Besonders erfolgreich sind Strategien, die nahtlose Übergänge zwischen diesen Phasen schaffen und datenbasierte Personalisierung für jeden Abschnitt der Customer Journey bieten. Dabei ist zu beachten, dass sich diese Phasen je nach Kontext – also je nach Unternehmen, Produkt und Branche – in ihrer Ausprägung, Dauer und Bedeutung unterscheiden können.
Journey-basierte Strategien sind nachhaltiger, da Nutzerintentionen und -ziele länger Bestand haben als einzelne Technologien oder Touchpoints. Sie bieten mehrere konkrete Vorteile:
JTBD (Jobs-to-be-Done) basierte Archetypen sind Nutzersegmente, die auf tatsächlichen Aufgaben, Zielen und Bedürfnissen basieren statt auf demografischen Merkmalen. Ihr Vorteil liegt darin, dass sie:
Der Erfolg von UX-Research und -Strategie lässt sich anhand verschiedener Metriken messen:
Am effektivsten ist ein ausgewogener Mix dieser Metriken mit klarem Bezug zu den ursprünglich definierten Zielen. Bereits 2010 habe ich mich im Rahmen meiner Diplomarbeit intensiv mit der Messbarkeit von UX auseinandergesetzt.
KI kann den UX-Research-Prozess auf mehreren Ebenen optimieren:
Der größte Nutzen entsteht, wenn KI als Unterstützung für menschliche Expertise eingesetzt wird, nicht als Ersatz.
Eine herausragende UX-Strategie zeichnet sich durch folgende Merkmale aus:
Der entscheidende Unterschied liegt oft in der Fähigkeit, komplexe Insights in einfache, überzeugende Narrative zu übersetzen, die alle Stakeholder verstehen und unterstützen können.
Klassisches UX optimiert für menschliche Wahrnehmung: Wie fühlt sich ein Flow an? Ist der Button auffindbar? Versteht der Nutzer den nächsten Schritt?
Agentic UX denkt eine Ebene tiefer: Wie interpretiert ein Agent diesen Flow? Kann er den Zustand des Systems erkennen, ohne Farben zu sehen? Sind Aktionen eindeutig benannt? Gibt es verlässliche Ankerpunkte in der Struktur – auch wenn sich das Layout ändert?
Beide Perspektiven schließen sich nicht aus – ein gut gestaltetes System funktioniert für Menschen und Agenten. Agentic UX macht nur sichtbar, wo viele digitale Produkte strukturell schwach sind.
