05 · ImmoScout24 · Senior UX Designerin
Monatsstatistik: Daten, die Makler:innen verstehen
Ein B2B-Werkzeug, mit dem Makler:innen und Anbieter in der Wohnungswirtschaft Sichtbarkeit und Reichweite ihres Unternehmens im Vergleich zum Wettbewerb messen – mit konkreten Handlungsempfehlungen.
Ausgangslage
B2B-Kund:innen sollten ihre Unternehmenskennzahlen als monatliche Statistik sehen und daraus konkrete Handlungsempfehlungen ableiten, um ihre Listings gezielt zu optimieren. Gleichzeitig sollte die Statistik den internen Vertrieb in Verkaufsgesprächen unterstützen.
Usertests mit Kund:innen und internen Mitarbeitenden zeigten jedoch deutliche Verständnisprobleme bei der Interpretation der Daten.
Testpersonen konnten die Diagramme nicht sicher interpretieren.
Viele Kennzahlen konkurrierten um Aufmerksamkeit.
Aus den Zahlen ließen sich kaum konkrete Handlungen ableiten.
Kund:innen und Vertrieb brauchen dieselben Daten für unterschiedliche Zwecke.
Meine Rolle
Das komplette UX Design – von der Recherche über Konzeption und Visualisierung bis zum Testen.
- Nutzerzentriertes Konzept entwickeln
- Prototypen für Usertests und Präsentationen
- Visualisierung großer Datenmengen
- Interne und externe Usertests mit UX Research
- Enge Zusammenarbeit mit der Produktentwicklung
- Regelmäßige Präsentation der Ergebnisse
Prozess
- 1Recherche & KonzeptWelche Kennzahlen brauchen Kund:innen und Vertrieb wirklich?
- 2VisualisierenErste Diagrammvarianten für die monatlichen Kennzahlen entworfen.
- 3TestenUsertests mit B2B-Kund:innen und internen Mitarbeitenden.
- 4VereinfachenVisualisierung und Inhalte reduziert, strukturiert und auf Insights zugespitzt.
- 5Interaktiv prototypenMit einem Frontend-Experten einen Prototyp gebaut, um dynamische Elemente gezielt zu testen.
- 6IterierenKurze Testzyklen mit Kund:innen und Vertrieb bis zur zeitnahen Fertigstellung.
Was sich verändert hat
Von vielen Linien zu einer klaren Aussage – und einer Empfehlung, was als Nächstes zu tun ist.
A Was die Tests zeigten
Die ersten Varianten zeigten Verläufe über mehrere Monate mit vielen Linien und Werten. Im Test fiel es Kund:innen schwer, daraus eine Aussage über ihre eigene Position abzuleiten.
B Vergleich plus Empfehlung
Die finale Statistik beantwortet eine Frage auf einen Blick: Wie schneiden meine Objekte im Vergleich ab? Daneben steht direkt eine konkrete Empfehlung, wie sich die Listings verbessern lassen.
Datenvisualisierung und Insights radikal vereinfacht, klar strukturiert und auf die Bedürfnisse der Nutzer:innen ausgerichtet.
Bei Datenprodukten zählt nicht, wie viele Zahlen man zeigt, sondern ob Nutzer:innen daraus eine Entscheidung ableiten können. Ein interaktiver Prototyp deckt das früher auf als statische Screens.