August bis Oktober 2024
AI-Features für ein Marketing-Management-System
Nach mehreren Monaten Diskussion darüber, „irgendetwas mit AI“ zu machen, haben das Produkt-Team und ich innerhalb 8 Wochen aus einer vagen Idee eine klare Produktentscheidung entwickelt:
Vier konkret definierte AI-Feature-Konzepte, die direkt an den realen Arbeitsabläufen der Nutzer ansetzen.
Methoden & Leistungen
Analyse | Konzept-Entwicklung | User Flows | User-Research | User Interviews | User Journey | Design-Thinking-Workshop | Wireframing | Prototyp | UX-/UI-Design
„Wir dachten an einen AI-Chat-Bot“
Der Produkt-Lead kam mit einer klaren Ansage auf mich zu:
„Wir wollen eine KI in unser System integrieren. Wir dachten an einen AI-Chat-Bot und brauchen ein paar Konzept-Vorschläge.“
Meine erste Frage war einfach:
„Was genau würden eure Nutzer in diesen Chat eingeben?“
Die Antwort:
„Naja, alles rund ums Projekt. Wahrscheinlich erstmal ein Briefing für ein Marketing-Projekt.“
Ab da wurde es interessant und ich fragte:
Wie sieht dieses Briefing konkret aus?
Wie entsteht es heute?
Wer ist beteiligt?
In welchem Format wird es erstellt?
Wo entstehen Probleme und Fehler?
Je tiefer ich gefragt habe, desto klarer wurde: So genau wusste das niemand. Es gab:
Keine klar definierten Nutzer-Gruppen.
Keine dokumentierten Use-Cases.
Keine validierten Pain-Points.
Ob AI Sinn macht oder nicht stand gar nicht zur Diskussion. Sondern welche konkrete Aufgabe sie im Arbeitsalltag übernehmen soll.
Bevor wir irgendein AI-Feature konzipieren konnten, brauchten wir Klarheit.
Also habe ich einen strukturierten Discovery-Plan aufgesetzt.
Entwicklungs-Prozess
1. Analyse
Zuerst habe ich mit dem Produkt-Lead und den Stakeholdern gesprochen. Es gab viele Erwartungen an AI, aber kein gemeinsames Zielbild.
Je tiefer ich eingestiegen bin, desto deutlicher wurde das eigentliche Problem: Unzählige Annahmen darüber, wofür Nutzer KI brauchen könnten. Aber kaum Klarheit darüber, wie sie heute tatsächlich arbeiten.
Ich habe deshalb sauber getrennt, was wir wirklich wissen und was nur vermutet wird. Daraus ist der Research-Plan für die User-Interviews entstanden.
2. User-Research
Gemeinsam mit dem internen UX-Team habe ich über 20 Interviews geführt. Mit unterschiedlichen Rollen, die im Marketing-Management-System tatsächlich mit einem Projekt arbeiten.
Zu jeder Phase habe ich festgehalten:
Welche Rolle ist aktiv und welche Aufgabe übernimmt sie?
Welche Informationen werden gebraucht?
Wo entstehen Verzögerungen oder Missverständnisse?
Die Abläufe habe ich so rekonstruiert, wie sie im Alltag tatsächlich passieren. Nicht so, wie sie im Konzept beschrieben waren.
Daraus entstand ein strukturiertes Board mit klaren Verantwortlichkeiten, User-Needs, Pain-Points und dem tatsächlichen Working-Flow.
Die zentrale Frage in der Ergebnis-Präsentation: Entspricht unser aktuelles SaaS-Konzept wirklich diesen Bedürfnissen?
In vielen Punkten war die Antwort ein klares Nein.
3. Konzept-Entwicklung
Im Design-Thinking-Workshop haben wir jede Phase im Arbeitsprozess angeschaut und gefragt:
Wo entsteht unnötiger Aufwand?
Wo verlieren Nutzer Zeit?
Wo wiederholen sich Aufgaben?
Es ging nicht mehr um einen allgemeinen AI-Chat-Bot, sondern um klar abgegrenzte Aufgaben im Prozess:
Briefings, die immer wieder neu abgestimmt werden
Marketing Texte, die immer wieder überarbeitet werden
Insights, die mühsam zusammengesucht werden
Kreative Moodboards, die viel Zeit kosten
Jedes Tool hat einen festen Platz im Ablauf, eine definierte Zielgruppe und ein klares Ergebnis.
4. Requirements und User-Flows
Für jedes Tool habe ich den Startpunkt im System definiert:
An welchem Punkt im Arbeitsprozess wird es genutzt?
Von welchen Nutzer-Rollen?
Mit welchem Ziel?
Gemeinsam mit dem Team haben wir entschieden, was wirklich notwendig ist und was später kommen kann.
Auf dieser Basis habe ich klare User-Flows entwickelt. Sie zeigen Schritt für Schritt, wie ein Nutzer durch das jeweilige Tool geführt wird, vom Start bis zum fertigen Ergebnis. So entstand die Grundlage für Wireframes und Prototypen.
5. Prototyp zum Präsentieren und Testen
Im letzten Schritt habe die ersten Ideen für das Interface entwickelt und mehrere Prototypen zum Testen gebaut, um diese mit Nutzern und Stakeholdern zu testen und zu präsentieren.
Nach langen Abstimmungsrunden und Loops sind dabei die ersten handfesten und greifbaren Feature Konzepte entstanden.
Anmerkung:
Wenn du neugierig bist und weitere Insights und die Ergebnisse sehen möchtest, schreibe mir gerne.
Aus Respekt der Kunden, werde ich keine Inhalte veröffentlichen oder weiterbegeben, die weiterverwendet oder gestohlen werden können.
Die Ergebnisse
Aus der Idee eines generischen AI-Chat-Bots sind vier klar definierte Funktionen entstanden, die jeweils einen festen Platz im Arbeitsprozess haben:
AI-Briefing-Tool: Briefings schneller erstellen und abstimmen
AI-Insight-Research-Tool: Recherchen und Reports strukturiert zusammenstellen
AI-Moodboard-Tool: kreative Moodboards für Marketing-Kampagnen entwickeln
AI-Copywriting-Tool: kontextbezogene Texte schreiben, überarbeiten und freigeben
Jedes Tool ist an einem klar definierten Punkt im Arbeitsprozess verankert und unterstützt genau die Aufgabe, die dort anfällt.
Die Frage „Was machen wir mit AI?“ steht nicht mehr im Raum. Für jede Funktion gibt es eine klare, nachvollziehbare Begründung auf Basis echter Nutzerdaten.
Diskussionen verlaufen strukturierter und lassen sich schnell klären. Annahmen lassen sich schneller prüfen und jede Entscheidung ist mit Daten belegt.