Testing mit Verbrauchern senkt Entwicklungskosten um 15 Prozent

Die Untersuchung von Tools und Testingprozessen in der Technologie-, Medien- und Telekommunikations-Branche in der Deloitte-Studie   'Testen wie die Besten: Neue Einsparpotenziale durch smarte Feedbackanalyse' zeigt: Testing-Abläufe lassen sich durch drei Faktoren optimieren:

1. ein strukturierter Prozess zur Einbindung von Nutzerfeedback
2. der Einsatz relevanter Kommunikationskanäle und
3. die Integration von Data Analytics.

Zusammen schaffen alle drei Maßnahmen eine kostengünstigere Entwicklung seriennaher Produkte und Dienste.

Testing von Prototypen und Services ist entscheidend: Durch Gebrauch und Prüfung müssen Qualität, Funktionen sowie Bedienweise zur Marktreife geführt werden. Die Deloitte-Studie stellt acht Optimierungsregeln vor:

1. Einfacher Einstieg: Den Zugang zum Programm nutzerfreundlich gestalten
   
2. Smartes Timing: Kunden zum richtigen Zeitpunkt einbinden
   
3. Regelmäßige Kommunikation: Die Tester regelmäßig informieren
   
4. Eindeutige Analysekanäle: Tests und Analysen nachvollziehbar und verständlich machen
   
5. Einbeziehung von Testerprofilen: Sicherstellen, dass die Auswahl repräsentativ ist
   
6. Reichweite des Feedback: Klarstellen, wann an wen kommuniziert wird
   
7. Kontinuierliche Kontrolle: Prüfen, ob die richtigen User über die richtigen Kanäle Feedback geben
   
8. Feedbackzeitleiste aufsetzen: Genaue Abläufe definieren, um auch späteres Feedback einzubinden
   

Feedback über alle Kanäle nutzen

Kundenfeedback hat viele Wege: Ein persönlicher Testzugang ermöglicht auf intuitive und komfortable Weise individuelle Rückmeldungen. Apps erlauben über verschiedene Devices ein direktes, strukturiertes Feedback, wohingegen sich Foren für den permanenten Austausch zu Features und Lösungen eignen. Surveys ergeben eine umfassende Bewertung von Funktionen und Anwendung, erfordern aber eine genaue Teilnehmerdefinition. Rückmeldungen aus Support und Aftersales Service binden früheres Anwenderfeedback ein. Social Media-Kanäle wie Twitter und Blogs bieten ein breites Feedback, das im Prozess nach Relevanz gewichtet werden muss. Parallel dazu lässt sich auf indirekte Quellen wie Sensor- und Tracking-Daten zurückgreifen.

Smart Data, smart Testing

Gebrauch, Auslastung und Präferenzen können heute auch anhand automatisch erzeugter Informationen analysiert werden. In der modernen Datenwelt entstehen permanent elektronische Rückmeldungen zu Einsatz und Bewertung von Produkten und Leistungen. Durch Data Analytics lassen sich diese vielfältigen und unterschiedlichen Angaben miteinander verknüpfen und sinnvoll für das Testing auswerten. Erkennbar ist etwa, wann Produkte von wie vielen genutzt werden, wo ein Bruch in der Customer Journey entsteht oder in welchem Umfeld Lösungen eingesetzt werden. Gleichzeitig können über Data Analytics auch Influencer identifiziert werden, die als Tester besonders wertvolles Feedback geben und als Multiplikatoren die Kundenansprache erweitern.

Data Analytics könne die bisherigen Testing-Ansätze noch einmal deutlich optimieren. Neue Verfahren erlaubten eine noch genauere Analyse der zahlreichen Rückmeldungen.