Antizipatorisches Design

vorausschauendes Design

Was ist antizipatorisches Design?

Anticipatory Design ist ein UX-Designprinzip, das dem Nutzer einen Schritt voraus ist. Es nutzt künstliche Intelligenz, um Daten über die Gewohnheiten und Vorlieben der Nutzer in Bezug auf eine Schnittstelle zu sammeln. Diese Daten werden dann genutzt, um sie zu bewerten, Nutzerbedürfnisse im Voraus erkennen und beantworten.

Ihr Ziel ist es die kognitive Belastung der Nutzer zu verringern indem sie in ihrem Namen Entscheidungen treffen und so ein Ökosystem schaffen, in dem Entscheidungen nie getroffen werden und automatisch ohne Eingaben des Nutzers erfolgen.

Einige populäre Anwendungsfälle sind bei bekannten Marken zu sehen, wie z. B. Netflix (wo Ihnen Filme/Fernsehsendungen auf der Grundlage Ihrer Sehgewohnheiten empfohlen werden) und Amazon (wo Ihnen Produkte vorgeschlagen werden, die Sie zuvor gekauft haben). Spotify hat auch eine Funktion veröffentlicht, die eine Wiedergabeliste für Sie erstellt, die auf früheren Hörproben und Vorlieben basiert. 

Beispiele aus der Praxis für vorausschauendes Design

Elektronischer Handel: Kochen mit M&S

Diese App bietet den Nutzern eine Reihe von Rezepten (neben schönen Fotos und ansprechenden Texten). Die App bietet einen Mehrwert, indem sie es den Besuchern ermöglicht, nicht nur das Rezept zu lesen, sondern auch eine bearbeitbare Einkaufsliste mit Zutaten zu erstellen, die sie in ihrem Shop kaufen können, und die sich automatisch an die Anzahl der Personen anpasst, die man bedient.

M&S AD-Seite

Heimtechnologie : Nest

Nest" ist ein intelligenter Thermostat, der die Heiz- und Kühlgewohnheiten des Nutzers erlernt und die Temperatur automatisch nach dessen Vorlieben einstellt.

Nest-Anzeigenseite

Online : Google Jetzt

Google Now ist ein intelligenter persönlicher Assistent, der von Google entwickelt wurde. Er sammelt Nutzerdaten und kann Karten mit personalisierten, standortbezogenen Informationen anzeigen, z. B. Kalenderereignisse, lokales Wetter, Nachrichten, Börsenkurse, Flüge, Bordkarten, Hotels, Fotospots in der Nähe und mehr. Es kann dem Nutzer auch sagen, wie lange er für den Heimweg von der Arbeit braucht, basierend auf den aktuellen Verkehrsbedingungen. Wenn Google der Meinung ist, dass Sie etwas im Moment nicht brauchen, wird es nicht angezeigt.

jetzt googeln

Die Vorteile des vorausschauenden Designs

  • Reduziert die kognitive Belastung ? Kognitive Belastung ist die geistige Anstrengung, die ein Benutzer benötigt, um etwas zu tun. Vorausschauendes Design verringert diesen Aufwand, indem es die Anzahl der Entscheidungen, die der Benutzer treffen muss, reduziert oder in einigen Fällen sogar ganz eliminiert. Je weniger der Benutzer darüber nachdenken muss, was er tun muss, um sein Ziel zu erreichen, desto wahrscheinlicher ist es, dass er es auch erreichen will.
  • Vereinfachte Benutzerschnittstellen ? Weniger Auswahlmöglichkeiten auf dem Bildschirm bedeuten, dass die Benutzeroberflächen übersichtlicher und weniger unübersichtlich gestaltet werden können. Dies dürfte die Online-Nutzererfahrung intuitiver machen.
  • Zeitersparnis ? Anticipatory Design sorgt dafür, dass die Nutzer schneller finden, was sie brauchen, und schneller Entscheidungen treffen können, was ihnen Zeit spart und es ihnen ermöglicht, mehr zu tun.
  • Konversionen erhöhen ? Personalisierte Produktempfehlungen auf E-Commerce-Websites bieten Möglichkeiten für den Verkauf und schaffen wiederum mehr Einnahmen für Unternehmen

Potenzielle Probleme mit antizipatorischem Design

  • Datenschutz ? Die größten ethischen Bedenken im Zusammenhang mit vorausschauendem Design betreffen die Datensicherheit und den Schutz der Privatsphäre. Dies ist darauf zurückzuführen, dass viele sehr persönliche Daten (z. B. Online-Profile, Nachrichten und Standort) von den Nutzern benötigt werden und der Zugang zu diesen Daten einige Nutzer beunruhigen könnte. Die Daten der Nutzer sollten geschützt und nicht in einer invasiven Weise verwendet werden.
  • Beschränkungen ? Algorithmen können eine Schleife von Ereignissen, Handlungen und Aktivitäten erzeugen, in der die Nutzer gefangen sind und die sie daran hindert, neue Erfahrungen zu machen. Dies wurde als "Erfahrungsblase" bezeichnet. Dies kann vor allem bei Kindern ein Problem sein, die sich leichter überreden lassen.
  • Verlust der Kontrolle ? Die Nutzer haben weniger Kontrolle über das, was sie sehen. Einige Nutzer möchten dies vielleicht nicht. Daher kann es in manchen Fällen notwendig sein, transparent zu sein und den Nutzern die Möglichkeit zu geben, sich gegen vorgefertigte Entscheidungen zu entscheiden.
  • Fehlentscheidungen ? Menschliche Handlungen sind nicht immer vorhersehbar. Eine falsche Entscheidung für den Benutzer kann sich negativ auf die Benutzererfahrung auswirken, was wiederum den Ruf eines Unternehmens beeinträchtigen kann.

Antizipatorische Erlebnisse entwerfen

Die Umsetzung von vorausschauendem Design in Ihrem Produkt oder Ihrer Dienstleistung erfordert eine Kombination aus maschinelles Lernen ,Datenerfassung und gut User Experience Design.

Die Ratschläge von Aaron Shapiro, CEO der Digitalagentur Huge und Schöpfer des Begriffs "vorausschauendes Design", lauten 5 Dinge, die Unternehmen seiner Meinung nach bei der Gestaltung von erwarteten Erfahrungen beachten sollten;

  1. Stellen Sie sich Ihre Marke als eine Dienstleistung vor: Was ermöglicht sie ihren Nutzern zu tun?
  2. Aktivieren Sie Ihren Dienst auf digitalem Wege
  3. Beurteilen Sie, was Sie tun können, um die Erbringung Ihrer Dienstleistung zu automatisieren.
  4. Richten Sie Ihren automatisierten Dienst ein
  5. Ziehen Sie eine Grenze zwischen akzeptablen und inakzeptablen Entscheidungen.

Nach der Erstellung Ihres Antizipationsdienstes können die folgenden Ratschläge dazu beitragen, Ihr Angebot zu optimieren.

  • Blick auf Mehrwert schaffen zu einer Interaktion durch Automatisierung
  • Die Kontext wo die Automatisierung angeboten wird, ist entscheidend, nicht nur der Inhalt
  • Einführung eines Kontingenz wenn falsche Entscheidungen getroffen werden, kann der Schaden für Sie und Ihre Verbraucher minimiert werden.
  • Geben Sie den Nutzern einige Kontrolle über das, was sie sehen wollen, einen Feedback-Mechanismus einrichten, um die Meinung der Nutzer einzuholen.
  • Arbeiten zur Einrichtung Vertrauen mit Ihren Nutzern. Die Nutzer sollten das Gefühl haben, dass sie von der Weitergabe ihrer persönlichen Daten profitieren.
  • Kontinuierlich analysieren. und die gesammelten Daten auswerten, um Fehler zu minimieren.
  • Durchführen Nutzerforschung und Tests. Beobachten Sie, was die Nutzer entlang der User Journey zu tun geneigt sind, und gestalten Sie die Interaktionen entsprechend. Durch die Kombination mit Data Mining entstehen fließende, vorausschauende Erlebnisse.

Wenn Sie besprechen möchten, wie Sie Ihre Anwendung testen können, kontaktieren Sie uns unter +44(0)800 024624 oder schicken Sie uns eine E-Mail an hello@ux247.com.

Antizipatorisches Design und die Zukunft der UX-Industrie

ad ux image

Quelle: WorkingMouse

Anticipatory Design ist ein Entwurfsmuster aus dem Bereich der prädiktiven Benutzererfahrung. Es wird gebildet um 3 Elemente;

  1. Maschinelles Lernen ? ermöglicht es den Geräten, aus dem bisherigen Verhalten der Nutzer zu lernen und es für vorausschauende Anpassungen zu nutzen.
  2. Das Internet der Dinge (IoT) ? die Mittel und den Kontext, in dem vorausschauendes Design funktioniert und ausgeführt wird.
  3. Benutzerfreundliches Design ? ist entscheidend für die Bereitstellung nahtloser, vorausschauender Erfahrungen

Die Entwicklung dieser neuen und intelligenteren Technologien bedeutet, dass sich die Anforderungen an die Fähigkeiten von UX-Designern ändern. Antizipatorisches Design führt dazu, dass UX-Designer mehr in Bereichen wie den folgenden tätig werden ethische Gestaltung da viele persönliche Daten in die Vorhersage von Erfahrungen einfließen.

Andere Formen von Benutzerschnittstellen (z. B. Sprachschnittstellen wie Googles Alexa) haben andere Wege des Designs aufgezeigt, die auf Personas und Konversationsdesign basieren.

Ein weiterer Schritt in diese Richtung wird derzeit in Form von gestenbasierte Interaktionendie noch mehr mühelose Benutzereingaben erfordern.

Wohin kann oder sollte das antizipative Design als nächstes gehen?

Wir haben so viel davon zu profitieren, dass wir einfachere Wahlmöglichkeiten haben, unsere Bedürfnisse besser vorhersehen können und intelligentere Hilfsmittel zur Verfügung haben, die uns Zeit und Geld ersparen - und noch besser - uns vor Stress und Frustration schützen.

Aber was bedeutet das für die Verbraucher und Designer, die hoffen, das perfekte Angebot an nahtloser Suggestibilität zu finden?

Zu viel Auswahl kann in der Tat frustrierend sein, aber eine Einschränkung der Auswahl ist auch nicht immer die beste Voraussetzung für ein gesundes Leben.

Werden ML und KI Algorithmen entwickeln, die erkennen, wann wir für eine Veränderung bereit sind?

Zurück zu Netflix: Es ist großartig, dass die Algorithmen helfen, mehr von dem zu finden, was wir mögen, aber was ist, wenn Sie wirklich eine Abwechslung wollen oder brauchen? Vertrautheit kann, nun ja, zu vertraut und ein wenig langweilig werden. Was ist, wenn man von Actionfilmen und Fantasy-Serien gelangweilt ist? Was ist, wenn dieselbe Art von Sendungen und Filmen langweilig aussieht und es keine herausragenden Alternativen zu Ihrem typischen Geschmack gibt, weil Netflix für Sie entschieden hat, dass sie einfach nicht Ihr Ding sind?

Zugegeben, die Kataloge von Netflix sind so umfangreich, dass die Auswahl immer etwas zu bieten scheint, was wir uns ansehen können. Aber kann Netflix aus den Tausenden von Optionen, aus denen es auswählt, wirklich die Top-Auswahl erkennen, die Sie auswählen würden, wenn Sie Ihr Gehirn direkt mit den Algorithmen konkurrieren lassen?

Netflix: Zeigen Sie mir etwas, das ich mir sonst nie ansehen würde.

Sollen sie eine Option einführen, mit der Sie Ihren gesamten Katalog auf den Kopf stellen oder den Katalog eines Freundes oder Familienmitglieds nachbilden können, in dem sich massenhaft Titel befinden, die Sie gerne sehen würden, die aber nie in Ihrer Auswahl aufgetaucht sind?

Wie wäre es, wenn Sie ihm sagen, in welcher Stimmung Sie sich befinden, und es dann auf sympathische oder einfühlsame Weise die richtigen Sendungen und Filme auswählt? So wie es Ihre Freunde tun würden, weil sie Sie und Ihre Vorlieben auf einer emotionalen Ebene kennen?

Brauchen wir Feedback-Schleifen, um festzulegen, wann eine Änderung der Routine notwendig ist?

SKY Q, das bisher modernste Kontrollsystem des Anbieters, beinhaltet viele der besprochenen automatischen Entscheidungen, wie das Aufrufen von Programmen, die Sie regelmäßig sehen, das Erinnern an Ihre Aufnahmen, das automatische Aufzeichnen oder Herunterladen zukünftiger Episoden der von Ihnen gewählten Programme und sogar eine sprachgesteuerte Option, die Sie fragt: "Was soll ich sehen?", und die Ihnen das liefert, von dem sie glaubt, dass Sie es gerne sehen würden.

Wäre es nicht aufschlussreich, wenn der Algorithmus sagen würde: "Du hast dich noch nie für Romanzen, Reality-TV oder Sport interessiert, möchtest du es mal ausprobieren?

Wir sind emotionale Wesen?sie sind die Roboter

Wird die Zeit kommen, in der Sky eine "Surprise Me"-Option als Gegenstück zu seiner "Was soll ich mir ansehen"-Funktion entwickelt, oder wenn wir mehr Daten auf sichere Weise teilen könnten, anstatt uns zu sorgen, in wessen Hände sie gelangen, eine "Was schauen meine Freunde"-Option haben?

Ich würde vermuten, dass Facebook bereits über all diese Informationen verfügt. Die Nutzer posten aktivitäts- und gefühlsbasierte Beiträge, in denen sie alles beschreiben, von dem, was sie sehen, bis hin zu dem, was sie essen, welche Veranstaltungen sie besucht haben, welche sie besuchen wollten, was ihnen Spaß gemacht hat und was nicht, und ob sie glücklich, traurig, wütend oder aufgeregt sind, diese Dinge zu tun. Das sind eine Menge Informationen; wie viel besser könnten unsere Vorschläge sein, wenn wir ein breiteres Spielfeld hätten?

Wie effizient werden KI und ML werden, und werden sie jemals so vorhersehbar unberechenbar sein wie ihre menschlichen Subjekte?

Zweifellos ist vieles von dem, was KI und ML bieten, ein Geschenk. Brillant durchdachte, effiziente, zeitsparende Maßnahmen, die so effizient gestaltet sind, dass wir die Zeit, die sie uns gerade gespart haben, gar nicht bemerken. Sie wird sich mit der Zeit nur weiterentwickeln und verbessern; wir haben es in der Hand der Programmierer und Designer, die diese Reise anführen.

Wie weit können uns KI und ML bringen? Nur die Zeit wird zeigen, wie effizient die Lernalgorithmen sind, die die Prozesse entwickeln, die normalerweise auf der Grundlage der Erfindungsgabe und der Neugier eines empfindungsfähigen Menschen entstehen.

Beobachten Sie diesen Raum?oder lassen Sie Ihr Telefon für Sie beobachten; ich bin sicher, dass es Sie über die Ergebnisse informieren wird, wenn es denkt, dass Sie daran interessiert sind, sie zu hören.

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Lukasz Zelezny, SEO Consultant

I am Lukasz Zelezny. At SEO.London und UX247.com, we craft data-driven strategies tailored to your business, focusing on both search visibility and user experience. Unlike agencies, we analyze your competition, audience behavior, and site performance to drive traffic, engagement, and conversions.

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