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Entscheidungen auf Basis von Daten treffen

Bei Kundenprojekten muss nicht nur der Kunde, sondern auch wir unzählige Entscheidungen treffen. Die häufigste Frage, die sich uns stellt, ist die Frage welche Features bei einem Webprojekt letztendlich entwickelt werden sollen. Gerade bei Projektbeginn trifft man auf Grund mangelnder Fakten gelegentlich falsche Prognosen. Diese Fehlerquoten im weiteren Projektverlauf zu reduzieren ist gerade in unserer Branche allerdings erstaunlich leicht. Es gibt einige Mittel und Wege festzustellen, was die bessere Wahl ist.

Von welchen Entscheidungen spreche ich? – Im Grunde von jeder Entscheidung eines Projekts bei der es darum geht, ob und wenn ja, wie man ein neues Feature umsetzt. Bei einem Website steht zum Beispiel zur Debatte, ob man in der News-Sektion noch eine Kommentarfunktion für Besucher implementieren soll. Es liegt natürlich auch in unserer Verantwortung die Sinnhaftigkeit dieses neuen Features zu hinterfragen.

Wenn man sich, wie in diesem Beispiel, dafür entscheidet ein neues Feature zu implementieren, sollte man sich sicher sein, dass es auch verwendet wird. Sollte sich herausstellen, dass niemand die Kommentarfunktion verwendet, hat man ganz klar eine falsche Entscheidung getroffen. Solche falschen Entscheidungen ziehen einen ganzen „Rattenschwanz an Problemen“ mit sich.

  • Der Source-Code des Projektes ist umfangreicher und komplexer geworden. Das macht das Projekt schwerer zu verstehen und verringert die Wartbarkeit.
  • Die Website ist für Besucher durch die zusätzlichen Interface-Elemente schwerer zu bedienen.
  • Der Kunde hat Geld für ein Feature ausgegeben, von dem er nicht profitiert. Ganz im Gegenteil: das Feature kann ihm in Zukunft sogar Probleme bereiten (z.B. erhöhte Kosten für Weiterentwicklung durch höhere Komplexität des Source-Codes).

Wie lässt sich nun solch ein Risiko minimieren? – Antworten finden wir nur durch die Erhebung von Daten, da nur so Vermutungen bestätigt oder widerlegt werden können.

Praxis Beispiel

Bei einem unserer letzten Projekte, der Zeichenfabrik, wollte unser Kunde den BesucherInnen die Möglichkeit bieten Online-Kursbuchungen per Kreditkarte zu bezahlen. Anstatt dieses Feature direkt zu implementieren, haben wir uns genauer damit beschäftigt. Die zugrunde liegende Vermutung kristallisierte sich schnell heraus:

„Besucher der Zeichenfabrik wollen ihre Kursbuchung mit Kreditkarte bezahlen.“

Da niemand von uns wusste, wie viele Besucher mit Kreditkarte bezahlen wollen, stellten wir uns die Frage, wie man das herausfinden kann. Ohne geeignete Daten ist das schwer zu machen, daher folgte eine kleines Experiment. Im Interface wurde eine Kreditkarten-Bezahloption hinzugefügt, die jedoch nicht funktioniert. Wenn ein Besucher die Option wählt, bekommt er einen Hinweis zu sehen, dass diese Option im Moment noch nicht verfügbar ist und er daher etwas eine andere Option wählen müsse.

Auf diese Weise werden Daten gesammelt, die eindeutig belegen, wie viele Besucher wirklich an der Möglichkeit mit Kreditkarte zu bezahlen interessiert sind und für wie viele Besucher die fehlende Kreditkarten-Bezahloption ein Grund ist nicht zu buchen. Wenn das Experiment lange genug gelaufen ist können wir also sehen, ob es wirtschaftlich Sinn macht dieses Feature zu implementieren.

Die richtigen Daten erheben

Am einfachsten ist es natürlich, wenn es bereits Daten gibt. Diese müssen nicht in genau der Form sein in der man sie braucht. Fast jedes Webprojekt verwendet irgend eine Art von Besucherstatistik. Aus diesen Statistiken kann man Daten gewinnen, die zeigen, wie die Besucher mit der Website oder Webanwendung interagieren.

In vielen Fällen hat man teilweise keine Daten oder nicht die richtigen Daten. Wenn man ganz spezielle Daten benötigt, die im Detail zeigen wie das Interface eines Website oder Webanwendung verwendet wird, muss man diese explizit sammeln. Wir verwenden dazu Mixpanel. Damit lässt sich zum Beispiel sehr einfach feststellen, wie weit Besucher auf einer Webseite scrollen. Bei dem Kreditkarten-Beispiel verwenden wir ebenfalls Mixpanel um die Daten zu sammeln.

Es gibt aber auch Fälle, wo man nicht auf automatisch gesammelten Daten reagieren kann. Eine Alternative zum automatischen Datensammeln sind zum einen Interviews mit BenutzerInnen (Usertests). Dabei geht es wieder darum festzustellen, ob die eigene Vermutung stimmt oder ob die Praxis zeigt, dass man falsch liegt. Beide Varianten sind natürlich zeitaufwendiger als eine der automatischen Lösungen. Bei schwerwiegenden Entscheidungen lohnt sich der Aufwand aber auf jeden Fall.

Egal ob man die Daten automatisch oder manuell sammelt, in den meisten Fällen ist es sinnvoll, seine Entscheidungen basierend auf Daten zu treffen. Es scheint zwar als wäre es ein erheblicher Mehraufwand, langfristig spart es jedoch fast immer Zeit und Geld.

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