In der dynamischen Welt der Softwareentwicklung sind regelmäßige 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 Kanälen sichten und analysieren?
Die immer schnellere Entwicklung von Anwendungen ist ein Trend in der Softwareentwicklung. Zudem bestimmen diese Anwendungen weite Teile der Geschäftswelt und des Privatlebens. Insbesondere bei Apps für Mobilgeräte sind Updates im Wochenrhythmus keine Seltenheit. Dieses hohe Tempo ist notwendig, denn wenn eine App nicht kontinuierlich die Bedarfe der Nutzenden erfüllt, wird sie wahrscheinlich nicht am Markt überleben. Studien zeigen, dass Nutzende Apps ohne langes Zögern deinstallieren, wenn sie ihren Erwartungen nicht entsprechen. Diese Bedürfnisse sollten auch nicht nur einmalig zu Beginn der Entwicklung erfasst werden, da sie sich jederzeit ändern können.
Gleichzeitig ist die App-Entwicklung komplex und mit vielen Herausforderungen verbunden: Wie sich eine App anfühlt und bedienen lässt, und was die tatsächlichen Wünsche der Kunden sind, zeigt sich oft erst, wenn die App bereits entwickelt ist und an Nutzer ausgeliefert wurde.
Warum ist User Feedback wichtig?
Wie können Entwickler auf diese Situation reagieren? Die gute Nachricht ist: Nutzer geben Feedback! Das Feedback der Nutzer spiegelt die Wahrnehmung von Änderungen am Produkt oder der Einsatzumgebung wider. Damit bietet es die Chance, die eigenen Nutzer besser zu verstehen. So erfahren Produktverantwortliche nicht nur, wie Änderungen aufgefasst werden, sondern auch, was die größten Probleme an einem Produkt sind. Weiterhin liefern Nutzer auch selbst Ideen für Änderungen oder komplett neue Funktionen. Dieses Feedback ist über eine große Menge an Kanälen wie App Stores, soziale Medien oder Kundenforen verteilt. Die breite Streuung von Feedback sorgt dafür, 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.
In diesem Feedback finden sich zahlreiche Anhaltspunkte für die Verbesserung von Produkten. Wir können Nutzerfeedback in drei Arten aufteilen (siehe Abbildung 1):
- Fehlerberichte
- Feature-Wünsche
- Lob
Während man mit letzterem hauptsächlich eine bestehende Qualität wahren oder die entsprechenden Inhalte für Marketingzwecke nutzen kann, sind für die Weiterentwicklung und Verbesserung vor allem Fehlerberichte und Wünsche der Nutzer interessant.
Durch die Streuung des Feedbacks über zahlreiche Quellen ist es schwierig, Feedback in Gänze zu betrachten. Trotzdem ist aber genau das wichtig, um die Nutzerstimmung bestmöglich zu verstehen.
Neben der Verteilung des Feedbacks über unterschiedliche Quellen hinweg stellt die Anzahl der Reviews eine potenziell unendliche Flut an Informationen dar. Während manche Reviews Inhalte enthalten, die als Einzelmeinung gesehen werden können, gibt es andere Gesichtspunkte, die immer wieder vorkommen. Wichtige Informationen können hinter emotional verpackten Rezensionen versteckt sein und nicht alle Reviews sind nützlich, weshalb ein einzelnes Durchlesen der Reviews oft nicht sinnvoll ist oder gar unmöglich ist.
Trotz dieser Herausforderungen ist es wichtig zu verstehen, was Kunden möchten und wovon sie gestört werden, um eine breite Nutzerbasis zu behalten.
Der User Echo Service als Werkzeug, um Nutzerfeedback systematisch einzusammeln und auszuwerten
Um dieser Datenflut Herr zu werden, bedarf es einer systematischen und automatisierten Herangehensweise. Hierfür haben wir in den vergangenen Jahren den User Echo Service (UES) entwickelt.
Der UES sammelt automatisch Nutzerfeedback von gängigen App-Stores wie dem Apple AppStore und Google Play. Darüber hinaus können auch soziale Medien durchsucht werden. Die existierende Feedback-API unterstützt 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 User Echo Service 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 ermöglicht ein »Eintauchen« in die Daten. Damit können Nutzer und Nutzerinnen in User Echo sich von einer Gesamtübersicht (siehe Abbildung 2) schrittweise weiter in die Details der Daten vertiefen. Alle Ansichten haben gemeinsam, dass zunächst drei der Schlüsselindikatoren für diesen Bereich dargestellt werden. Darunter kommen ergänzende Informationen. Ein weiteres zentrales Merkmal ist die Transparenz der Ergebnisse. Es ist Teil der Philosophie von UES, dass man jederzeit nachprüfen kann, auf welchen Rezensionen ein angezeigtes Ergebnis basiert. Ist der Detailgrad fein genug, so wird eine Liste mit den einzelnen Feedback-Einträgen und deren Analyseergebnisse angezeigt. Somit sind alle Ergebnisse in User Echo Service jederzeit überprüfbar.
Der User Echo Service erkennt insbesondere sprachliche Elemente in den Texten, Schlüsselwörter, Bewertungsverläufe sowie das Sentiment der Rezensionen. Überdies ist der UES in der Lage zu erkennen, ob Qualitätsaspekte der App wie Sicherheit, Performance und Benutzbarkeit positiv oder negativ erwähnt werden und ob einzelne Qualitätsaspekte besonders nachgefragt sind. Weiterhin kann der UES die Emotion der Nutzer extrahieren. Somit kann festgestellt werden, welche Bereiche des Produkts Freude, Wut oder gar Angst auslösen.
Das Dashboard bietet zahlreiche Visualisierungen an, um zum Beispiel mit Word-Clouds einen Überblick über relevante Themen zu erhalten oder den zeitlichen Verlauf von Key Performance Indikatoren und anderen Metriken wie Durchschnittsbewertungen zu untersuchen.
Die Zeiträume jeder Visualisierung sind anpassbar, um einen genauen Einblick in bestimmte Zeitperioden zu bieten. Ebenso erlaubt der UES einen tiefen Einblick in einzelne und ähnliche Reviews, indem diese Reviews zusammen mit analysierten Themen und Qualitätsaspekten gruppiert angezeigt werden.
Nutzen Sie User Feedback zu Ihrem Vorteil!
Der User Echo Service erlaubt Ihnen, kontinuierlich das gegebene Feedback zu beobachten. Durch die Automatisierungsunterstützung ist es möglich, schnell Probleme, Ideen und Vorschläge der Nutzenden zu identifizieren und so fundierte Entscheidungen zur Weiterentwicklung Ihres Produkts zu treffen. Die Entscheidungen können durch diese Grundlage gleichzeitig datengetrieben und nutzerzentriert sein.
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