Studie der Humboldt-Universität: AI-Auswertung erkennt relevante Insights zuverlässig
Wie gut kann AI qualitative Nutzerinterviews auswerten? Eine Studie an der Humboldt-Universität zu Berlin hat genau das anhand der AI-Auswertung von RapidUsertests untersucht.
Dafür wurden qualitative Nutzerantworten sowohl menschlich als auch mit unserer AI ausgewertet und die Ergebnisse anschließend miteinander verglichen.
Das Ergebnis: In 88,3 % der untersuchten Fälle erkannte die AI relevante Inhalte, die sich auch in der menschlichen Auswertung wiederfanden. Bei 51,8 % bestand eine vollständige Übereinstimmung, bei weiteren 36,5 % eine teilweise Übereinstimmung.
Viel weniger Aufwand für die Auswertung
Besonders interessant ist das Ergebnis der Studie mit Blick auf die Produktivität.
Die menschliche qualitative Auswertung erforderte mehrere Arbeitsschritte: Material bearbeiten, codieren, überprüfen, abgleichen und diskutieren. Die AI-Auswertung analysierte dasselbe Material automatisiert innerhalb weniger Minuten.
Die Studie kommt entsprechend zu dem Ergebnis, dass die AI deutlich zeiteffizienter arbeitet und wesentlich weniger Bearbeitungsschritte benötigt.
Das ist für uns der entscheidende Punkt. Denn qualitative Nutzerforschung liefert wertvolle Erkenntnisse, die Auswertung ist aber häufig der Teil, der viel Zeit kostet. Wenn AI diese Arbeit drastisch beschleunigt, verändert sich auch die Rechnung dahinter: Mehr Tests können ausgewertet werden, ohne dass der Analyseaufwand im gleichen Maße wächst.
Von vielen Stunden Videomaterial schneller zum relevanten Insight
Genau dafür haben wir die AI-Auswertung von RapidUsertests entwickelt.
Statt sich durch jedes Interview von Anfang bis Ende arbeiten zu müssen, hilft die AI dabei, relevante Aussagen zu identifizieren und die Ergebnisse zu strukturieren. Die Studie zeigt, dass diese automatisierte Analyse in einem großen Teil der untersuchten Fälle dieselben relevanten Inhalte findet wie eine menschliche Auswertung.
AI macht Nutzerfeedback damit nicht nur schneller auswertbar. Sie beseitigt einen der größten Aufwände auf dem Weg von der Nutzerstimme zur Produktentscheidung.
Und bringt uns damit unserer Vision einen Schritt näher: Nutzerfeedback soll kein aufwendiges Research-Projekt sein, sondern ein selbstverständliches Werkzeug für den Produktalltag.
Du möchtest sehen, wie unser AI-Assistent aus Interviews und Nutzertests relevante Erkenntnisse herausarbeitet?
Seit 2011 unterstützt Userlutions Unternehmen dabei, Websites, Apps und digitale Services nutzerzentriert zu entwickeln. Wir entwickeln das UX-Research-Tool RapidUsertests, mit dem sich Website, Apps und andere digitale Produkte schnell und unkompliziert mit echten Nutzer:innen testen lassen. Unser interdisziplinäres Team besteht aus Psychologen, Interface-Designern sowie Kognitions-, Kommunikations- und Sozialwissenschaftlern.
