2017 führte Gartner das Konzept ein erweiterte Analytik in seiner Augmented Analytics ist die Zukunft von Daten und Analysen melden. Im weiteren Sinne kann das Konzept als Datenaufbereitung und Präsentation mithilfe von maschinellem Lernen und natürlicher Sprachverarbeitung (mündlich oder schriftlich) definiert werden.
Im letzten Jahr haben große Unternehmen für digitale Business Intelligence (BI) -Lösungen wie Qlik und Tableau bereits in diese investiert. Qlik hat CrunchBot übernommen „um es Benutzern zu ermöglichen, Fragen über die unternehmenseigene Qlik Sense-Benutzeroberfläche oder mit anderen beliebten Tools für die Zusammenarbeit wie Slack, Microsoft Teams, Skype und Salesforce Chat in Konversationssprache einzugeben und Dateneinblicke direkt in diesen Anwendungen zu erhalten„. Außerdem hat Tableau die Verarbeitung und Generierung natürlicher Sprache bereits in seinem Veröffentlichung 2019.
In nachfolgenden Artikeln wurde viel über die Potenziale von Augmented Analytics für Unternehmen geschrieben. Nämlich das Potenzial, Unternehmen eher mit umsetzbaren Erkenntnissen als mit abstrakten Rohdaten zu versorgen. Dennoch wurde nur sehr wenig über das Nutzererlebnis und die Designaspekte geschrieben, die mit dieser neuen Art des Zugriffs auf und der Visualisierung von Daten verbunden sind.
Dies könnte daran liegen, dass dieses neue Paradigma aus dem Bereich der Datenwissenschaftler stammt und immer noch darauf beschränkt ist. Es ist jedoch wichtig, dass Unternehmen das UX-Design dieser Tools nicht unterschätzen. Es spielt keine Rolle, wie viel Potenzial ein Tool hat, wenn es zu schwierig oder zu unangenehm zu bedienen ist.
In dem Bericht von Gartner hängen die Hauptrisiken, auf die Augmented Analytics hinweist, mit der Art und Weise zusammen, wie Menschen sie erhalten. Eine davon ist der Widerstand des Benutzers aufgrund der Angst vor schwarze Kiste (KI-Tools, die wichtige Entscheidungen auf undurchsichtige Weise treffen, ohne die zugrunde liegenden Gründe zu erklären). Probleme wie dieses können die Datenwissenschaftler aus zwei verschiedenen Gründen nicht selbst lösen:
Auch UX/UI-Designer können das Augmented Analytics-Paradigma nicht weiter ignorieren. Die Prognosen deuten darauf hin, dass bis 2020 „90% der BI-Plattformen werden über künstliche Intelligenz verfügen und 50% der analytischen Anfragen werden per Suche, natürlicher Sprachverarbeitung oder Sprache generiert oder einfach automatisch generiert.„ Da sowohl KI als auch natürliche Sprache die Benutzerinteraktion von grafischen Benutzeroberflächen auf Konversationsoberflächen übertragen, stehen wir kurz davor, einen vollständigen Wandel in der Branche zu erleben, ähnlich dem, was wir bei den Smartphones gesehen haben.
Lassen Sie uns nun untersuchen, wie sich Konversationsinteraktionen auf UX auswirken, welche Herausforderungen und Möglichkeiten sie mit sich bringen und wie man sie richtig gestaltet.
Wie bereits erwähnt, ist eines der Hauptmerkmale von Augmented Analytics die Interaktion durch natürliche Sprache, was Folgendes erfordert Konversationsschnittstellen. Diese Schnittstellen können entweder sprachbasiert oder schriftlich sein.
Sprachinteraktion hat definitiv eine Wow-Faktor. Abgesehen von diesem umwerfenden Effekt haben Sprachschnittstellen jedoch eine sehr schlechte Benutzerfreundlichkeit und ein begrenztes Potenzial, wenn es um Augmented Analytics und Business Intelligence geht.
Die erste und offensichtlichste Einschränkung von Sprachinteraktionen ist der Kontext, in dem sich die Benutzer bei der Verwendung wohl fühlen. Wenn Benutzer über BI sprechen und sensible Informationen betroffen sind, sind sie möglicherweise nicht bereit, zu sprechen oder die Informationen so zu empfangen, dass sie von den Menschen in ihrer Umgebung leicht gehört werden können. Dies schränkt die Situationen ein, in denen Audiointeraktionen positiv sind, auf einige Szenarien, wie beispielsweise das alleinige Autofahren oder das Duschen.
Die zweite Einschränkung betrifft die Kapazität des menschlichen Arbeitsgedächtnisses. Studien zeigen dass Menschen im Durchschnitt nur 3 bis 5 Elemente in ihrem Arbeitsgedächtnis behalten können. Wenn Augmented-Analytics-Lösungen nur umsetzbare Anweisungen enthalten, könnten einige sagen, dass das Arbeitsgedächtnis eine untergeordnete Rolle spielen wird. Ein großer Teil der BI-Entscheidungen erfordert jedoch Strategien, die viele Informationen beinhalten und nicht nur Ja- oder Nein-Eingaben. Dies gilt insbesondere, wenn wir berücksichtigen, dass die meisten Entscheidungsträger Erklärungen darüber wünschen, wie und warum das System sie auf eine bestimmte Weise berät.
Daher sind BI-Lösungen, die ausschließlich auf Sprachinteraktion beruhen, für sich genommen nutzlos. Sie sollten immer durch schriftliche Interaktionen ergänzt werden, um besser auf die Bedürfnisse der Benutzer eingehen zu können.
Gespräche sind von Natur aus chaotisch. Es sind keine linearen Prozesse, auch wenn vertikale Chat-Streams sie so aussehen lassen.
Die Menschen gehen mit Fragen, Zweifeln und Entscheidungen hin und her. Sie zögern, machen Pausen, unterbrechen Dinge, bevor sie fertig sind, warten, um darüber nachzudenken. Dann vergessen sie Dinge, verlieren den Kontext, in dem die Dinge gesagt wurden, sie interpretieren Dinge falsch. Das bedeutet, dass Benutzer ständig zu früheren Prozessen zurückkehren müssen, um bestimmte Informationen wiederherzustellen.
Die naheliegende Lösung, um dies zu ermöglichen, besteht darin, einen Gesprächsverlauf bereitzustellen. Wie wir alle wissen, kann die Recherche in einem Gesprächsverlauf jedoch eine schmerzhafte und zeitaufwändige Aufgabe sein. Konversationen sind lang und oft können sich Benutzer nicht erinnern, wann bestimmte Teile davon stattgefunden haben oder welche Wörter verwendet wurden. In den meisten Fällen reichen einfache Schriftrollen oder Suchen nach Wörtern oder Daten daher nicht aus.
Darüber hinaus werden Benutzer in verschiedenen Anwendungsfällen nicht nur daran interessiert sein, eine Ausgabe zu überprüfen, sondern auch komplexe Fragen zu wiederholen, um aktualisierte Antworten zu erhalten. In diesen Anwendungsfällen besteht das Problem darin, dass beim Umschreiben von Fragen Zeit mit dem Schreiben von Sätzen verschwendet werden müsste. Wie Shekman Tank, Produktdesigner bei Intercom sagt:
Benutzeroberflächen für Konversationen mögen die Art und Weise widerspiegeln, wie wir von Natur aus gerne kommunizieren, aber sie erforderten tatsächlich mehr mentale Belastung als herkömmliche Benutzeroberflächen. Wenn Sie einen Benutzer bitten, an einer Konversation teilzunehmen, anstatt auf ein oder zwei Schaltflächen zu tippen, machen Sie die Dinge dann wirklich einfacher?
— Shekman-Panzer
Um Ihre Benutzererfahrung zu verbessern, sollten Sie darüber nachdenken, leicht durchsuchbare Historien bereitzustellen, die nicht nur auf diskursivem Gedächtnis beruhen, sondern auch die Vorteile der Informationserkennung und des visuellen Gedächtnisses nutzen. Eine Möglichkeit, dies zu erreichen, besteht darin, verschiedene Informationen unterschiedlich zu formatieren (darauf werden wir als Nächstes näher eingehen).
Außerdem können Sie Verknüpfungen verwenden, mit denen Sie schnell auf häufig gestellte Fragen zugreifen können. Schließlich sollten Sie über umsetzbare Nachrichtenkarten nachdenken, die als Anker in der Konversation dienen können und es Benutzern ermöglichen, zu einem vorherigen Gesprächspunkt zurückzukehren und von dort aus fortzufahren.
Die meisten Konversationsanwendungen verwenden heutzutage nur einfachen Text mit gelegentlichen Farbstilen, fast wie eine Befehlszeile. Dadurch wird das Durchsuchen von Informationen für Benutzer langsamer und anspruchsvoller, insbesondere wenn man bedenkt, dass natürliche Sprache lange Sätze enthält.
Wenn Sie den menschlichen Kommunikationsstil beibehalten, aber dieses Problem lösen möchten, können Sie visuelle Hierarchien anwenden und mit Elementen wie Schriftgrößen, Absätzen, Abständen, farbigen Hintergründen, Benachrichtigungsschildern oder vielen anderen spielen, die zu Ihrer spezifischen Situation passen.
Auf diese Weise lenken Sie die Aufmerksamkeit der Benutzer auf die wichtigsten Informationen und ermöglichen es ihnen, das Geschwätz in Anwendungsfällen zu ignorieren, in denen ihre Aufmerksamkeitsspanne begrenzt ist. Zum Beispiel, wenn ein Benutzer während einer Besprechung oder unterwegs schnell eine Information überprüft.
Wie viele UX-Designexperten bereits betont haben, leistet der Nachrichtenaustausch in Bezug auf zwei grundlegende Aspekte der Benutzerfreundlichkeit schlechte Arbeit: Auffindbarkeit und Verständnis. Oder, mit anderen Worten, indem sie den Benutzer über die Systemfunktionen informieren, von ihnen verlangt, ihre Bedürfnisse in jedem Schritt zu artikulieren.
Einige Anwendungen versuchen, dieses Problem zu lösen, indem sie zu einem Onboarding zurückkehren, bei dem dem Benutzer die Systemoptionen präsentiert werden. Dies ist jedoch eine unzureichende Lösung. Das wahrscheinlichste Szenario ist, dass Benutzer nur auf die Optionen achten, an denen sie gerade interessiert sind. Alle anderen Möglichkeiten werden bald aus den Köpfen der Nutzer verschwinden.
Eine weitere ergänzende Lösung besteht darin, dass das System den Benutzern kontextuelle Aktionen vorschlägt. Das Problem bei diesem Ansatz besteht darin, dass die Auffindbarkeit des Systems auf der Grundlage des aktuellen Verhaltens des Benutzers eingeschränkt wird und ihm nicht die Auslöser angezeigt werden, mit denen neue Wege erkundet werden können. Bitte, bitte, bitte, nervt die Leute nicht mit Vorschlägen, irgendeine zufällige Funktion auszuprobieren, wenn sie nicht daran interessiert sind!
Was ist dann zu tun? Eine mögliche Lösung besteht darin, ein herkömmliches Menü beizubehalten, das in der Benutzeroberfläche versteckt oder angezeigt werden kann. Ein herkömmliches seitenbasiertes Menü wäre nicht möglich, aber Sie können themenbasierte oder aktionsbasierte Menüs verwenden, in denen ein Teil des Konversationsbaums angezeigt wird, der das System unterstreicht (in einem Format, an das Benutzer gewöhnt sind). Auf diese Weise geben Sie den Benutzern visuelle Hinweise, anhand derer sie herausfinden können, wozu das System in der Lage ist.
Es gibt mehrere Anwendungsfälle, in denen Benutzer Daten eingeben, beispielsweise Abfragen erstellen oder Szenarien simulieren müssen. Wie bereits erwähnt, sind Konversationsinteraktionen lang und wortreich. Und je größer der benötigte Informationsaustausch ist, desto länger werden sie.
Wenn Sie zu viele Fragen gleichzeitig stellen, wirkt die Nachricht verwirrend und der Benutzer muss sich zusätzliche Mühe geben, sie zu verarbeiten und zu beantworten und gleichzeitig sicherzustellen, dass er alles geschrieben hat, was er benötigt. Wenn Sie eine Sache nach der anderen fragen, wird es frustrierend für Benutzer, die sehen, dass sich ihre Erwartungen, das Endziel zu erreichen, immer wieder verzögern.
Aus diesem Grund haben aktuelle Webformulare entweder ein einseitiges Format oder einen Stepper, der den aktuellen Schritt und die Summe angibt, die bis zum Ende fehlt. Das Gleiche gilt für Blogartikel, die eine durchschnittliche Lesedauer haben, sodass der Benutzer überprüfen kann, ob er im Moment tatsächlich Zeit dafür hat, bevor er mit der Aufgabe beginnt.
Auch wenn KI in futuristischen Utopien verstehen, was Benutzer trotz dessen, was sie tatsächlich gesagt haben, sagen wollen, müssen sich Systeme in der realen Welt immer noch mit der Eingabevalidierung auseinandersetzen. Dies ist ein weiteres Problem, bei dem reine Konversationsschnittstellen keine gute Benutzererfahrung bieten.
Validieren Sie Eingaben nach dem Absenden, ohne dem Benutzer vorher Hinweise zum Format zu geben? Erklären wir jedes Mal, wenn wir sie anfordern, per Nachricht, welches Format die Eingabe hat? Sorgen wir dafür, dass sich die Nutzer daran erinnern? Was tun wir, wenn eine Eingabe in einem Format erfolgt, das nicht gültig ist? Geben Sie der Überprüfung Feedback, fragen Sie noch einmal danach und verzögern Sie das Erreichen der Ziele. Außerdem spammen Sie den Konversationsfeed mit einem Validierungsfehler? In all diesen Szenarien werden wir dazu führen, dass sich der Benutzer frustriert fühlt.
Auch hier besteht die Lösung darin, die guten alten Partner nicht zu verwerfen. In diesem Fall Formulare. Niemand mag Formulare, ich weiß, aber sie geben Benutzern von Anfang an einen Überblick darüber, welche Informationen von ihnen benötigt werden, sie geben visuelle Hinweise (und Einschränkungen) zu Datenformaten (wodurch Fehler im Eingabeformat reduziert werden) und ermöglichen eine sofortige Validierung, wodurch die Benutzer weniger frustriert sind. Das macht Formulare eine viel schnellere und effizientere Art der Informationseingabe, mit viel weniger Hin und Her.
Wie bereits erwähnt, können Sie sich für Lösungen entscheiden, die Konversationsschnittstellen mit herkömmlichen Navigationssystemen und Formularen kombinieren und so die Effizienz der Benutzeroberfläche erhöhen. In ähnlicher Weise kann die Beibehaltung grafischer Datenvisualisierungselemente dazu beitragen, einige der identifizierten Probleme von Augmented Analytics zu lösen, nämlich die Angst vor schwarze Kiste.
In erster Linie können Sie dem Benutzer die einfachen, umsetzbaren Erkenntnisse präsentieren und dabei die Vorteile eines schnellen, unvoreingenommenen Ansatzes beibehalten. Aber dann können Sie die Benutzer die Datendiagramme und Tabellen selbst erkunden lassen, und zwar in zunehmend detaillierteren, grafisch basierten Ansichten, wenn sie dies wünschen. Auch wenn die Endbenutzer im Nachhinein nicht wirklich in alle angebotenen Optionen eintauchen, kann die Möglichkeit, dies zu tun, ihr Vertrauen in das System stärken. Es stärkt auch die Benutzer, da sie das Gefühl haben, immer noch die Kontrolle zu haben.
Eine Möglichkeit, dies zu tun, besteht darin, Benutzern Konversationskarten zu präsentieren, die erweitert werden können, um grafische Ansichten zu öffnen. Dies kann durch einen ähnlichen Ansatz geschehen wie der von WeChat, eine Anwendung, die das Konzept von Chat- und Min-Apps vereint.
Wie wir in diesem Artikel befürwortet haben, können Sie anstelle von reinen Konversationsschnittstellen Benutzeroberflächen verwenden, die konversationsbasierte und GUI-basierte Interaktion miteinander verbinden. Bei diesen hybriden Benutzeroberflächen haben grafische Ansichten und Formulare einen großen Vorteil: Sie können nur die relevanten Informationen zu einem bestimmten Anwendungsfall präsentieren, die zuvor in der Konversationsinteraktion geklärt wurden. Dadurch können wir überladene und verwirrende Benutzeroberflächen vermeiden (wie sie bei herkömmlichen BI-Lösungen üblich sind). Die Sache ist, da grafische Ansichten vom System vor einem bestimmten Anwendungsfall generiert werden, haben wir als Designer nicht mehr die Kontrolle über jede grafische Ansicht.
Daher ist es erforderlich, dass wir aufhören, über Seiten nachzudenken und auf einer abstrakteren Ebene als je zuvor denken, wobei wir uns auf Hierarchieregeln, Prinzipien der Informationsarchitektur und die Mechanismen der menschlichen visuellen Wahrnehmung konzentrieren.
Designsysteme sind dafür von entscheidender Bedeutung, da sie auf Richtlinien und Prinzipien beruhen, die die Generierung neuer Schnittstellen ermöglichen. Ein Ansatz, der unserer Meinung nach für das Design von KI-generierten Schnittstellen besonders geeignet ist, ist der atomares Design System. Dieser Ansatz basiert bereits auf einem generativen Ansatz, bei dem kleine Elemente in zunehmend komplexere Elemente organisiert werden. Beim Design für KI-generierte Interfaces müssen wir uns nur darauf konzentrieren, zwei der im atomaren Ansatz identifizierten Komponenten zu entwerfen: Moleküle und insbesondere Organismen.
Da Benutzeroberflächen immer minimalistischer werden, wird es immer wichtiger zu wissen, wie man mit einfachen Elementen wie Farbe und Typografie spielt, um die gewünschten Benutzererlebnisse visuell zu verstärken und Informationen besser zu vermitteln.
In einem Framework, in dem der Text eine zentrale Rolle spielt, können beispielsweise geringfügige typografische Unterschiede einen großen Einfluss darauf haben, wie das System von den Benutzern wahrgenommen wird (Handelt es sich um eine humanistische Schrift oder um eine Schrift mit Monospace? Stimmt die Wahl der Schriftart mit dem Tonfall Ihrer KI überein? Wie schneidet die Schrift in Bezug auf die Lesbarkeit ab? Sind sich die Zeichen zu ähnlich, was die Lesegeschwindigkeit verlangsamt?).
Augmented Analytics und sogar Konversationsschnittstellen erfordern nicht unbedingt einen virtuellen persönlichen Assistenten. Sehr oft gehören die beiden jedoch zusammen. Wenn das der Fall ist, sollte die Auswahl der Assistentenattribute sorgfältig getroffen werden. Die Leute finden es vielleicht komisch, mit einer Maschine zu sprechen, aber dem Assistenten einen menschlich klingenden Namen und einen kitschigen Avatar zu geben, wird das nicht lösen.
Benutzer können immer noch erkennen, dass der Assistent kein echter Mensch ist, und seine Falschheit kann das Erlebnis noch frustrierender machen und die Wahrscheinlichkeit verringern, dass Benutzer den Erkenntnissen vertrauen, die ihnen das System gibt, da die gesamte Plattform dann als irreführend wahrgenommen wird. Wie die Prinzipien von ruhige Technologie sag uns:“Maschinen sollten sich nicht wie Menschen verhalten. Menschen sollten sich nicht wie Maschinen verhalten.„Vielleicht sollten Sie erwägen, die virtuelle Identität Ihres Assistenten beizubehalten. Sie können zum Beispiel einen Roboter-Concierge haben.
Seien Sie sich auf jeden Fall bewusst, dass Sie nicht in den veraltete Klischees das haben wir in Bezug auf persönliche virtuelle Assistenten und Geschlecht gesehen.
Unternehmen haben diese Produkte wiederholt mit weiblichen Stimmen und in einigen Fällen mit Namen auf den Markt gebracht. Aber wenn wir nur eine Frau, auch eine künstliche, in dieser Position sehen können, setzen wir eine schädliche Kultur durch.
— Chandra Stahl, PC Mag
Stereotypen sind so alt wie die 90er, und in KI steckt so viel Potenzial für Schaffung neuer Realitäten!
Wie wir in diesem Artikel gesehen haben, haben Konversationsoberflächen ein enormes Potenzial, aber sie haben auch klare eigene Usability-Probleme.
Die gute Nachricht ist, dass es keinen Grund gibt, warum wir Kompromisse eingehen müssen.
Es ist ein Irrtum zu glauben, dass ein Konversationsdesign bedeutet, dass alle Benutzereingaben und -ausgaben in einem reinen Chat-Format behandelt werden müssen. Wann immer es Sinn macht, ist es in Ordnung, einen hybriden Ansatz in Betracht zu ziehen und andere interaktive Elemente innerhalb der Konversation (z. B. Schaltflächen, Karten, Formulare) zu verwenden, um den Nutzern zu helfen, ihre Ziele schneller und reibungsloser zu erreichen.“
— Rajat Harlalka, Hackernoon
Also, seit Die Zukunft gehört hybriden Schnittstellen, nehmen Sie die hier vorgestellten Erkenntnisse und die Lehren aus den B2C-Apps, die bereits begonnen haben, den hybriden Ansatz zu verwenden, und denken Sie kritisch darüber nach, wann Sie das eine oder andere Interaktionsmodell verwenden und wie Sie sie zu einer kohärenten Benutzererfahrung zusammenführen können.
Es wartet ein Universum von Möglichkeiten auf uns, die wir im UI/UX-Design für Business Intelligence-Lösungen arbeiten!
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Mit 10 Jahren Erfahrung und einem Hintergrund in der Kognitionswissenschaft. Ich bin begeistert von inklusivem Design und ruhiger Technologie.
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