{"id":13185,"date":"2024-12-16T12:50:31","date_gmt":"2024-12-16T11:50:31","guid":{"rendered":"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/?p=13185"},"modified":"2024-12-16T12:50:31","modified_gmt":"2024-12-16T11:50:31","slug":"user-feedback-tool-user-echo-service","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/user-feedback-tool-user-echo-service\/","title":{"rendered":"Nutzerfeedback verstehen: Wie Sie mit dem User Echo Service bessere Produkte entwickeln"},"content":{"rendered":"<p class=\"lead\">In der dynamischen Welt der Softwareentwicklung sind regelm\u00e4\u00dfige App-Updates entscheidend, um den Marktanforderungen gerecht zu werden. User Feedback bietet dabei wertvolle Einblicke in die Erwartungen der Anwendenden. Doch wie die Flut an Nutzerfeedback aus verschiedenen Kan\u00e4len sichten und analysieren?<\/p>\n<p>Die immer schnellere Entwicklung von Anwendungen ist ein Trend in der Softwareentwicklung. Zudem bestimmen diese Anwendungen weite Teile der Gesch\u00e4ftswelt und des Privatlebens. Insbesondere bei Apps f\u00fcr Mobilger\u00e4te sind Updates im Wochenrhythmus keine Seltenheit. Dieses hohe Tempo ist notwendig, denn wenn eine App nicht kontinuierlich die Bedarfe der Nutzenden erf\u00fcllt, wird sie wahrscheinlich nicht am Markt \u00fcberleben. Studien zeigen, dass Nutzende Apps ohne langes Z\u00f6gern deinstallieren, wenn sie ihren Erwartungen nicht entsprechen. Diese Bed\u00fcrfnisse sollten auch nicht nur einmalig zu Beginn der Entwicklung erfasst werden, da sie sich jederzeit \u00e4ndern k\u00f6nnen.<\/p>\n<p>Gleichzeitig ist die App-Entwicklung komplex und mit vielen Herausforderungen verbunden: Wie sich eine App anf\u00fchlt und bedienen l\u00e4sst, und was die tats\u00e4chlichen W\u00fcnsche der Kunden sind, zeigt sich oft erst, wenn die App bereits entwickelt ist und an Nutzer ausgeliefert wurde.<\/p>\n<h2>Warum ist User Feedback wichtig?<\/h2>\n<p>Wie k\u00f6nnen Entwickler auf diese Situation reagieren? Die gute Nachricht ist: Nutzer geben Feedback! Das Feedback der Nutzer spiegelt die Wahrnehmung von \u00c4nderungen am Produkt oder der Einsatzumgebung wider. Damit bietet es die Chance, die eigenen Nutzer besser zu verstehen. So erfahren Produktverantwortliche nicht nur, wie \u00c4nderungen aufgefasst werden, sondern auch, was die gr\u00f6\u00dften Probleme an einem Produkt sind. Weiterhin liefern Nutzer auch selbst Ideen f\u00fcr \u00c4nderungen oder komplett neue Funktionen. Dieses Feedback ist \u00fcber eine gro\u00dfe Menge an Kan\u00e4len wie App Stores, soziale Medien oder Kundenforen verteilt. Die breite Streuung von Feedback sorgt daf\u00fcr, dass eine Vielzahl an Reviews pro Tag im Playstore, im App Store, auf X, in Nutzerforen wie User Voice oder als In-App-Feedback entsteht, und das auch noch in vielen Sprachen.<\/p>\n<p>In diesem Feedback finden sich zahlreiche Anhaltspunkte f\u00fcr die Verbesserung von Produkten. Wir k\u00f6nnen Nutzerfeedback in drei Arten aufteilen (siehe Abbildung 1):<\/p>\n<ul>\n<li>Fehlerberichte<\/li>\n<li>Feature-W\u00fcnsche<\/li>\n<li>Lob<\/li>\n<\/ul>\n<p>W\u00e4hrend man mit letzterem haupts\u00e4chlich eine bestehende Qualit\u00e4t wahren oder die entsprechenden Inhalte f\u00fcr Marketingzwecke nutzen kann, sind f\u00fcr die Weiterentwicklung und Verbesserung vor allem Fehlerberichte und W\u00fcnsche der Nutzer interessant.<\/p>\n<p>Durch die Streuung des Feedbacks \u00fcber zahlreiche Quellen ist es schwierig, Feedback in G\u00e4nze zu betrachten. Trotzdem ist aber genau das wichtig, um die Nutzerstimmung bestm\u00f6glich zu verstehen.<\/p>\n<p>Neben der Verteilung des Feedbacks \u00fcber unterschiedliche Quellen hinweg stellt die Anzahl der Reviews eine potenziell unendliche Flut an Informationen dar. W\u00e4hrend manche Reviews Inhalte enthalten, die als Einzelmeinung gesehen werden k\u00f6nnen, gibt es andere Gesichtspunkte, die immer wieder vorkommen. Wichtige Informationen k\u00f6nnen hinter emotional verpackten Rezensionen versteckt sein und nicht alle Reviews sind n\u00fctzlich, weshalb ein einzelnes Durchlesen der Reviews oft nicht sinnvoll ist oder gar unm\u00f6glich ist.<\/p>\n<p>Trotz dieser Herausforderungen ist es wichtig zu verstehen, was Kunden m\u00f6chten und wovon sie gest\u00f6rt werden, um eine breite Nutzerbasis zu behalten.<\/p>\n<figure id=\"attachment_5291\" aria-describedby=\"caption-attachment-5291\" style=\"width: 698px\" class=\"wp-caption alignnone\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"wp-image-5291 size-large\" src=\"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/wp-content\/uploads\/2020\/04\/Feedback1-698x727.png\" alt=\"Drei Arten von User Feedback \" width=\"698\" height=\"727\" srcset=\"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/wp-content\/uploads\/2020\/04\/Feedback1-698x727.png 698w, https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/wp-content\/uploads\/2020\/04\/Feedback1-400x417.png 400w, https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/wp-content\/uploads\/2020\/04\/Feedback1-768x800.png 768w, https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/wp-content\/uploads\/2020\/04\/Feedback1-1475x1536.png 1475w, https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/wp-content\/uploads\/2020\/04\/Feedback1-1967x2048.png 1967w, https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/wp-content\/uploads\/2020\/04\/Feedback1-32x32.png 32w, https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/wp-content\/uploads\/2020\/04\/Feedback1-1320x1375.png 1320w\" sizes=\"auto, (max-width: 698px) 100vw, 698px\" \/><figcaption id=\"caption-attachment-5291\" class=\"wp-caption-text\">Drei Arten von Nutzerfeedback<\/figcaption><\/figure>\n<h2>Der <em>User Echo Service<\/em> als Werkzeug, um Nutzerfeedback systematisch einzusammeln und auszuwerten<\/h2>\n<p>Um dieser Datenflut Herr zu werden, bedarf es einer systematischen und automatisierten Herangehensweise. Hierf\u00fcr haben wir in den vergangenen Jahren den <a href=\"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/de\/loesung\/user-echo-service.html\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><em>User Echo Service (UES)<\/em><\/a> entwickelt.<\/p>\n<p>Der <em>UES<\/em> sammelt automatisch Nutzerfeedback von g\u00e4ngigen App-Stores wie dem Apple AppStore und Google Play. Dar\u00fcber hinaus k\u00f6nnen auch soziale Medien durchsucht werden. Die existierende Feedback-API unterst\u00fctzt zudem das Anbinden von privaten Datenquellen wie Kundensupportdaten oder das Einspielen von Daten aus Feedback-Funktionen, die in einer Anwendung direkt integriert sind und Feedback an den <em>User Echo Service<\/em> schicken. Im Hintergrund arbeiten umfangreiche Analysetechnologien, die mithilfe von Statistik, Natural Language Processing und Machine Learning das Feedback analysieren, um es komfortabel in einem webbasierten Dashboard anzuzeigen. Das Dashboard erm\u00f6glicht ein \u00bbEintauchen\u00ab in die Daten. Damit k\u00f6nnen Nutzer und Nutzerinnen in <em>User Echo<\/em> sich von einer Gesamt\u00fcbersicht (siehe Abbildung 2) schrittweise weiter in die Details der Daten vertiefen. Alle Ansichten haben gemeinsam, dass zun\u00e4chst drei der Schl\u00fcsselindikatoren f\u00fcr diesen Bereich dargestellt werden. Darunter kommen erg\u00e4nzende Informationen. Ein weiteres zentrales Merkmal ist die Transparenz der Ergebnisse. Es ist Teil der Philosophie von <em>UES<\/em>, dass man jederzeit nachpr\u00fcfen kann, auf welchen Rezensionen ein angezeigtes Ergebnis basiert. Ist der Detailgrad fein genug, so wird eine Liste mit den einzelnen Feedback-Eintr\u00e4gen und deren Analyseergebnisse angezeigt. Somit sind alle Ergebnisse in <em>User Echo Service<\/em> jederzeit \u00fcberpr\u00fcfbar.<\/p>\n<p>Der <em>User Echo Service<\/em> erkennt insbesondere sprachliche Elemente in den Texten, Schl\u00fcsselw\u00f6rter, Bewertungsverl\u00e4ufe sowie das Sentiment der Rezensionen. \u00dcberdies ist der <em>UES<\/em> in der Lage zu erkennen, ob Qualit\u00e4tsaspekte der App wie Sicherheit, Performance und Benutzbarkeit positiv oder negativ erw\u00e4hnt werden und ob einzelne Qualit\u00e4tsaspekte besonders nachgefragt sind. Weiterhin kann der <em>UES<\/em> die Emotion der Nutzer extrahieren. Somit kann festgestellt werden, welche Bereiche des Produkts Freude, Wut oder gar Angst ausl\u00f6sen.<\/p>\n<figure id=\"attachment_13186\" aria-describedby=\"caption-attachment-13186\" style=\"width: 698px\" class=\"wp-caption alignnone\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"wp-image-13186 size-large\" src=\"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/wp-content\/uploads\/2024\/10\/Abbildung-2-Teil-der-Ergebnisuebersicht-zu-einem-Produkt-698x649.png\" alt=\"Nutzerfeedback auswerten; Dashboard User Echo Service\" width=\"698\" height=\"649\" srcset=\"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/wp-content\/uploads\/2024\/10\/Abbildung-2-Teil-der-Ergebnisuebersicht-zu-einem-Produkt-698x649.png 698w, https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/wp-content\/uploads\/2024\/10\/Abbildung-2-Teil-der-Ergebnisuebersicht-zu-einem-Produkt-400x372.png 400w, https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/wp-content\/uploads\/2024\/10\/Abbildung-2-Teil-der-Ergebnisuebersicht-zu-einem-Produkt-768x714.png 768w, https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/wp-content\/uploads\/2024\/10\/Abbildung-2-Teil-der-Ergebnisuebersicht-zu-einem-Produkt.png 908w\" sizes=\"auto, (max-width: 698px) 100vw, 698px\" \/><figcaption id=\"caption-attachment-13186\" class=\"wp-caption-text\">Abbildung 2: Teil der Ergebnis\u00fcbersicht zu einem Produkt<\/figcaption><\/figure>\n<p>Das Dashboard bietet zahlreiche Visualisierungen an, um zum Beispiel mit Word-Clouds einen \u00dcberblick \u00fcber relevante Themen zu erhalten oder den zeitlichen Verlauf von Key Performance Indikatoren und anderen Metriken wie Durchschnittsbewertungen zu untersuchen.<\/p>\n<p>Die Zeitr\u00e4ume jeder Visualisierung sind anpassbar, um einen genauen Einblick in bestimmte Zeitperioden zu bieten. Ebenso erlaubt der <em>UES<\/em> einen tiefen Einblick in einzelne und \u00e4hnliche Reviews, indem diese Reviews zusammen mit analysierten Themen und Qualit\u00e4tsaspekten gruppiert angezeigt werden.<\/p>\n<div class=\"info-box\">\n<h3>Nutzen Sie User Feedback zu Ihrem Vorteil!<\/h3>\n<p>Der <em>User Echo Service<\/em> erlaubt Ihnen, kontinuierlich das gegebene Feedback zu beobachten. Durch die Automatisierungsunterst\u00fctzung ist es m\u00f6glich, schnell Probleme, Ideen und Vorschl\u00e4ge der Nutzenden zu identifizieren und so fundierte Entscheidungen zur Weiterentwicklung Ihres Produkts zu treffen. Die Entscheidungen k\u00f6nnen durch diese Grundlage gleichzeitig datengetrieben und nutzerzentriert sein.<\/p>\n<p>&gt; Mehr zum <em><a href=\"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/de\/loesung\/user-echo-service.html\">User Echo Service<\/a>\u00a0<\/em><\/p>\n<\/div>\n<p>&nbsp;<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>In der dynamischen Welt der Softwareentwicklung sind regelm\u00e4\u00dfige App-Updates entscheidend, um den Marktanforderungen gerecht zu werden. User Feedback bietet dabei wertvolle Einblicke in die Erwartungen der Anwendenden. Doch wie die Flut an Nutzerfeedback aus verschiedenen Kan\u00e4len sichten und analysieren? 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