Unser Recipe für UX und UI mit AI
UX und UI mit AI schneller analysieren, testen und verbessern
Welches Problem besteht?
Viele Online-Shops wurden über Jahre erweitert. Neue Funktionen, Produktbereiche, Kampagnen und Anforderungen wurden ergänzt, ohne die gesamte Customer Journey regelmäßig neu zu betrachten. Dadurch entstehen häufig komplexe Navigationen, uneinheitliche Seitenstrukturen und historisch gewachsene Benutzeroberflächen. Kundinnen und Kunden müssen zu viele Entscheidungen treffen, relevante Informationen suchen oder unnötige Schritte durchlaufen.
Klassisches UX-Research und UI-Design liefern hierfür die notwendige Grundlage, können aber zeit- und ressourcenintensiv sein. Interviews müssen ausgewertet, Muster identifiziert, Varianten entwickelt und Prototypen erstellt werden. AI kann diese Prozesse an verschiedenen Stellen unterstützen. Sie kann Research-Material strukturieren, wiederkehrende Muster sichtbar machen, Hypothesen vorbereiten oder Design- und Content-Varianten schneller erzeugen.
Wie wirkt sich das auf Dein Unternehmen aus?
Die Herausforderung besteht darin, Geschwindigkeit nicht mit Qualität zu verwechseln. AI kann menschliches Nutzerverständnis nicht ersetzen. Sie muss gezielt innerhalb eines strukturierten UX-Prozesses eingesetzt werden.
- Historisch gewachsene User Experience: Funktionen wurden ergänzt, ohne die Gesamtlogik des Shops regelmäßig zu überprüfen.
- Komplexe Navigation: Kundinnen und Kunden benötigen zu viele Schritte, um relevante Produkte oder Informationen zu finden.
- Unklare Nutzerführung: Buttons, Inhalte und Handlungsoptionen konkurrieren miteinander.
- Hohe Abbruchraten: Schwachstellen in Suche, Produktdetailseite, Warenkorb oder Checkout verhindern erfolgreiche Abschlüsse.
- Mobile Probleme: Interfaces funktionieren technisch auf kleinen Bildschirmen, sind aber nicht konsequent für mobile Nutzung optimiert.
Welches Ziel verfolgen wir?
Das Ziel ist eine nutzerzentrierte Commerce Experience, bei der Research, Design, Testing und technische Umsetzung enger miteinander verbunden sind. Entscheidungen basieren nicht ausschließlich auf internen Annahmen, sondern auf einer Kombination aus Nutzungsdaten, Research, qualitativen Erkenntnissen und konkreten Experimenten. AI unterstützt den Prozess dort, wo sie Geschwindigkeit und Skalierbarkeit erhöhen kann.
Das Recipe richtet sich insbesondere an:
Geschäftsführerinnen und Geschäftsführer
die digitale Investitionen stärker an messbaren Kundenergebnissen ausrichten möchten.
E-Commerce-Verantwortliche
die Conversion, Nutzung und Kundenzufriedenheit gezielt verbessern möchten.
IT-Leitungen
die UI-Komplexität reduzieren und eine wartbare Frontend-Struktur schaffen möchten.
UX- und Product-Teams
die Research und Iteration beschleunigen möchten.
Wie sieht unser Lösungsansatz aus?
kernpunkt verbindet klassische UX-Methoden mit AI-gestützten Arbeitsweisen und moderner Frontend-Entwicklung. Aus den Erkenntnissen entstehen konkrete UX-Hypothesen.
Statt den gesamten Online-Shop auf einmal neu zu gestalten, priorisieren wir die Bereiche mit dem größten potenziellen Einfluss auf Kundenerlebnis und Business Value. Das Ergebnis ist ein iterativer Prozess: analysieren, priorisieren, gestalten, testen, messen und verbessern.
Wie setzen wir das Projekt um?
- Geschäftliche Ziele und UX-KPIs definieren
- Bestehende Customer Journey analysieren
- Quantitative Daten auswerten
- Qualitatives UX-Research durchführen
- AI bei der Research-Auswertung einsetzen
- Probleme und Chancen priorisieren
- UX-Hypothesen entwickeln
- Prototypen entwickeln
- Erfolg messen und kontinuierlich optimieren
Was ist der Mehrwert für Dein Unternehmen?
Das Ergebnis ist ein moderner Online-Shop, dessen User Experience nicht allein auf Designannahmen, sondern auf Research, Daten und iterativer Validierung basiert.
Kundinnen und Kunden finden relevante Informationen schneller, verstehen zentrale Funktionen besser und können ihre Ziele mit weniger unnötigen Hürden erreichen. Für das Unternehmen entsteht gleichzeitig ein strukturierter UX-Prozess, der neue Erkenntnisse schneller in konkrete Verbesserungen überführt. AI beschleunigt ausgewählte Arbeitsschritte, ohne Research, Designkompetenz und menschliche Entscheidungen zu ersetzen.
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