Daten, die von Nutzer*innen ohne direkte Aufforderung durch Forschende generiert werden: Analytics, A/B Tests, Support-Tickets, Social Listening. Ideal zum Aufdecken unerwarteter Muster und zur Generierung neuer Hypothesen.
Definition: Daten, die von Nutzer*innen ohne direkte Aufforderung durch Forschende generiert werden: Analytics, A/B Tests, Support-Tickets, Social Listening. Ideal zum Aufdecken unerwarteter Muster und zur Generierung neuer Hypothesen.
Passive Datenerhebung bezeichnet Daten, die von Nutzer*innen ohne direkte Aufforderung durch Forschende generiert werden. Dazu gehören Verhaltensdatenströme, automatisierte Feedback-Mechanismen und unaufgeforderte Nutzerkommunikation.
Analytics und A/B Testing: Quantitative Daten darüber, was Nutzer*innen auf Ihrer Website oder App tun. A/B Tests sind Experimente, die Sie gestalten, aber die Daten werden passiv durch Nutzerinteraktionen generiert. Diese Methoden identifizieren Probleme im großen Maßstab, können aber nicht erklären, warum etwas passiert.
Social Listening und Support-Tickets: Unaufgefordertes Feedback aus sozialen Medien, Foren, App-Store-Bewertungen und Kundensupport-Kanälen. Oft Teil eines Voice-of-the-Customer-Programms (VoC). Nützlich, aber inhärent verzerrt zugunsten der lautesten Nutzer*innen.
Website-Intercept-Surveys: Automatisierte, kurze Pop-up-Umfragen, die spontane Reaktionen erfassen. Sie liefern zeitnahes Feedback, leiden aber unter Selbstselektionsbias.
Early Access / Beta Tests: Unstrukturiertes Feedback von hochmotivierten Nutzer*innen. Im Gaming-Bereich wird dabei oft eher die Belastbarkeit von Systemen getestet, als dass spezifische Forschungsfragen beantwortet werden.
Passive Daten eignen sich ideal zur Generierung von A-posteriori-Hypothesen, also zur Bildung neuer Fragen basierend auf beobachteten Mustern. Sie sehen, dass 70 % der Nutzer*innen auf der Preisseite abspringen (passive Daten); nun haben Sie eine Frage, die es wert ist, durch aktive Forschung untersucht zu werden.
Die Kombination ist wirkungsvoll: Passive Daten zeigen Ihnen, was im großen Maßstab passiert; aktive Forschung erklärt, warum es passiert.
Forschung, die proaktiv zur Untersuchung einer spezifischen Fragestellung konzipiert wird, mit kontrollierter Teilnehmer*innen-Einbindung durch Interviews, Tests oder Surveys. Auch als gerichtete Forschung bezeichnet.
Ein kontrolliertes Experiment, das zwei Varianten vergleicht, indem Nutzer*innen zufällig auf diese aufgeteilt werden. Die einzige zuverlässige Methode, um die kausale Wirkung einer bestimmten Änderung auf das Nutzerverhalten zu messen.
Die systematische Erfassung und Analyse von Nutzerverhaltensdaten aus digitalen Produkten. Zeigt Ihnen, was im großen Maßstab passiert, aber niemals, warum es passiert.
Ein systematisches Programm zur Erfassung, Analyse und Umsetzung von Customer-Feedback über alle Kanäle hinweg. Verwandelt verstreute Beschwerden und Lob in strukturierte organisatorische Intelligenz.
Dieser Begriff wird in den folgenden Artikeln referenziert:
Ein interaktives Tool, das Sie basierend auf Ihren Zielen, Rahmenbedingungen und Ihrem Kontext zur passenden Forschungsmethode führt.
Es gibt zwei grundlegend unterschiedliche Arten, Daten zu sammeln. Forschung, die wir gezielt planen und kontrollieren, und Daten, die Nutzer*innen ohne unser Zutun generieren. Die meisten Teams verlassen sich zu stark auf eine der beiden und verstehen die andere falsch.