Bachelorarbeit: Nutzerzentrierte Konzeption und Entwicklung eines prototypischen Miro-Plugins zur KI-gestützten Erstellung von Personas

Mein Weg zu basecom

Durch die CHANCE Messe an der Hochschule Osnabrück und einem Kommilitonen bin ich im Herbst 2023 auf basecom aufmerksam geworden. Im Rahmen des Medieninformatikstudiums entwickelte sich bei mir ein großes Interesse für Webentwicklung. Dadurch, dass basecom in der Webentwicklung zu Hause ist und zusätzlich den Ruf als sehr guter Arbeitgeber in der Region Osnabrück hat, ging meine erste Bewerbung hierher.

Problemstellung

Personas sind ein essenzieller Bestandteil eines Produktentwicklungsprozesses und spiegeln dabei typische Nutzergruppen eines zu entwickelnden Produktes oder dessen Benutzeroberfläche wider. basecom erarbeitet solche Personas manuell, zusammen mit Kund*innen, im Rahmen eines Scoping-Workshops. Ein Scoping-Workshop bildet das Grundgerüst zur gemeinsamen Ausarbeitung einer ersten Projektplanung. Dabei findet ein Scoping-Workshop in der Online-Kollaborationsanwendung Miro auf einem sogenannten Miro-Board statt. Das Miro-Board ist ein digitales Whiteboard, auf dem Personen gemeinsam Ideen austauschen können.

Während eines Scoping-Workshops bietet die Erstellung von Personas häufig einen breiten Definitionsspielraum hinsichtlich der charakteristischen Bausteine und Eigenschaften einer Persona. Die Erstellung von Personas erfolgt händisch durch das UX-Team anhand von im Scoping-Workshop definierten Clustering-Begriffe. Clustering-Begriffe sind Wörter, Sätze oder Teilsätze, die eine Zielgruppe kategorisch umschreiben. Typische Clustering-Begriffe sind beispielsweise „Benutzer*in ist sportlich“ oder „Nutzer*in ist computeraffin“. Die Überführung dieser Clustering-Begriffe in eine konkrete Persona ist zeitintensiv und aufwendig.

Idee

Anhand eines eigens entwickelten Miro-Plugins kann die Erstellung einer oder mehrerer Personas automatisch durch die Nutzung von künstlicher Intelligenz durchgeführt werden. Die Erstellung erfolgt mithilfe der im Scoping-Workshop definierten Clustering-Begriffe und einem Produktentwicklungskontext innerhalb des Miro-Boards. Die Clustering-Begriffe und der Entwicklungskontext werden aus dem Miro-Board ausgelesen und in ein generatives Sprachmodell eingespeist. Das generative Sprachmodell formuliert aus diesen Informationen eine konkrete Persona mit den von den Benutzer*innen geforderten charakteristischen Eigenschaften. Die generierte Persona erhält zusätzlich ein lizenzfreies Porträt einer realen Person, welches mit den Eigenschaften der generierten Persona korreliert. Das Persona-Porträt hilft den Teilnehmern des Scoping-Workshops, die fiktive Persona visuell greifbarer zu gestalten.

Umsetzung

Das entwickelte Miro-Plugin nennt sich baseonaAI, eine Mischung aus basecom, Persona und AI. Die Nutzer*innen werden zunächst mit einem Tutorial begrüßt, das die Nutzung der Anwendung erklärt. Anschließend können die Nutzer*innen im Hauptmenü diverse Einstellungen vornehmen. Zum einen können sie entscheiden, welche charakteristischen Eigenschaften die zu generierenden Personas aufweisen sollen und zum anderen können sie unmittelbar Einfluss auf die Darstellung und den Inhalt der Personas nehmen.

Für die Generierung von Personas wurde eine umfangreiche Marktanalyse von Large Language Models (generativen Sprachmodellen) durchgeführt. Der wohl bekannteste Kandidat: GPT von OpenAI in der Version 3.5 Turbo. Allerdings hat die engere Auswahl ergeben, dass Command R+ von Cohere laut internen Umfrageteilnehmer*innen die besseren Personas generiert. Aus diesem Grund wurde im Rahmen der Umsetzung Command R+ als generatives Sprachmodell verwendet.

Demonstation

Natürlich braucht die KI Informationen, mit denen sie eine oder mehrere Personas generieren kann. Diese Informationen teilen sich in zwei Teile auf. Der erste Teil besteht aus dem Clustering. Hierbei werden verschiedene Käufergruppen kategorisch (farblich) unterteilt und deren wesentlichen Interessen und Kenntnisse in wenigen Worten dargestellt.
Der zweite Teil stellt den Entwicklungskontext dar. Die KI muss natürlich wissen, für welchen Kontext die Personas generiert werden. Hierbei reicht ein kurzer Fließtext zu der Produktvision aus.

Das war’s schon! Wichtig ist nur, dass beide Bausteine entsprechend gekennzeichnet werden. Das Clustering muss auf einem Frame mit dem Namen ‘Clustering’ definiert werden. Der Entwicklungskontext muss das Tag ‘Persona-Kontext’ erhalten. Anschließend kann die gewünschte Zielgruppe ausgewählt unddie Personas generiert werden!

Ergebnis/ Fazit

Natürlich ersetzt baseonaAI nicht die Kompetenz unserer UX-Mitarbeiter bei der Erstellung von Personas. Das Tool dient aber als Unterstützung und Inspiration, um Personas aus einem anderen Blickwinkel zu betrachten. Heute wird baseonaAI intern im Rahmen von Scoping-Workshops aktiv genutzt.

Wie geht es jetzt weiter?

basecom hat mir im Rahmen der Bachelorarbeit gezeigt, dass Webentwicklung genau das richtige für mich ist. Neben den erlernten fachlichen Kompetenzen, konnte ich auch die Kollegen und das Arbeitsumfeld kennenlernen. Beides hat mir gezeigt, dass ich gerne weiterhin bleiben möchte. Gesagt, getan. Heute arbeite ich bei basecom als Junior Software Developer in der Business Unit Shopware.

Wenn auch du Interesse daran hast, deine Bachelorarbeit bei basecom zu schreiben, dann informiere dich auf unserer Karriere Seite www.wirsprecheninter.net . Wir freuen uns auf deine Bewerbung!