Mit Analytics lässt sich Digital Adoption zielgerichtet einsetzen
Wie ich in einem vorhergehenden Artikel zeige, bringt es Unternehmen voran, wenn die User Unterstützung bei der persönlichen Einarbeitung in ihre digitalen Arbeitswerkzeuge erhalten. Der Aufwand für „Digital Adoption“ zahlt sich aber nur für Tools aus, die auch effektiv genutzt werden. Um herausfinden, welche Maßnahmen am meisten Erfolg versprechen, gibt es zwei Wege – einen kommunikativen und einen technischen.
Beratung ist „People Business“. Das gilt vor allem für Projekte auf der Anwenderseite. Der erste Schritt eines Digital-Adoption-Vorhabens sollte also darin bestehen, mit den Prozessverantwortlichen zu sprechen. Denn sie wissen, wie die Arbeitsabläufe aussehen und an welcher Stelle welche digitalen Hilfsmittel zum Einsatz kommen sollen. Auf der Grundlage dieses Feedbacks lassen sich Inhalte wie zum Beispiel interaktive Click-für-Click-Anleitungen („Routen“) für die Beherrschung der IT-Lösungen erstellen oder optimieren. Gutes Feedback ist jedoch selten, und schlechtes kommt meist erst dann, wenn die User wirklich verärgert sind. Das heißt: Klagt niemand, muss noch lange nicht alles in Ordnung sein.
Wie kommt man also an ehrliche Kommentare? Leider hilft es nur bedingt, wenn am Ende jeder Route die Anwenderin oder der Anwender gebeten wird, eine Bewertung abzugeben: Was hat gefehlt? Wie viele Sterne vergibst du? Womöglich bringt ein offenes Gespräch mit einem „Friendly User“ bessere Ergebnisse als eine schematische Abfrage, die als lästig empfunden und deshalb nicht ernsthaft bearbeitet wird.
Anonyme Nutzerdaten ergänzen das Feedback
Um darüber hinaus verwertbare Informationen zu erhalten, ist es sinnvoll, die – absolut notwendige – subjektive Kommunikation durch objektive, technisch generierte Informationen zu ergänzen. Das von uns genutzte Digital-Adoption-Werkzeug „AppNavi“ enthält eine integrierte Analytics-Komponente, mit der sich Daten und Werte wie die Häufigkeit, Dauer und Vollständigkeit der Nutzung oder Randbedingungen wie die eingestellte Sprache und der verwendete Browser ermitteln lassen.
Das geschieht selbstverständlich DSGVO-konform, also mit aggregierten Daten von Gruppen aus mindestens acht Personen, so dass sich die Ergebnisse nicht auf bestimmte Anwender:innen zurückführen lassen. Es gibt auch keinerlei Zugriff auf bestimmte Datenfelder. Trotzdem kann das integrierte Analysewerkzeug gewisse Aussagen darüber treffen, wie häufig, intensiv und durchgängig eine Anwendung in Gebrauch ist.
Was User nicht sagen, verrät Behavior Mining
Daneben bietet AppNavi optional ein Advanced Analytics Tool für das User Behavior Mining. Das kann uns etwa verraten, welche Teile einer Applikation weniger oder besonders stark genutzt werden, ob der Prozess an bestimmten Punkten häufig abgebrochen wird und wann – beziehungsweise ob überhaupt – die User zu ihm zurückkehren.
Aus diesen Informationen lassen sich wertvolle Rückschlüsse ziehen. Beispielsweise werden „virtuelle Karteileichen“ sichtbar, also Anwendungen, die außer Lizenzkosten keinerlei Effekt auf das Unternehmen haben. Zudem kann das User Behavior Mining Verhaltensmuster oder Implementierungsfehler zu Tage fördern, die einer effektiven Nutzung der Applikation im Weg stehen, sich jedoch mit ein wenig „Guidance“ ändern ließen.
Auch für die Planung neuer Systeme sind die Erkenntnisse verwendbar, beispielsweise für die Entscheidung, in welcher Reihenfolge Softwarekomponenten ersetzt oder neu geschrieben werden sollten. Last, but not least ermöglicht es User Behavior Mining, aufgrund der analysierten Prozesse automatisch Routen zu generieren und gezielt Trainingsprogramme zu erstellen.
Ein CoC verankert das Thema organisatorisch
Unsere Berater:innen verlassen ein Projekt wenn möglich erst, wenn die eingeführte Lösung läuft, die ersten Rückmeldungen eingetroffen sind und eventuell sogar ein paar Optimierungen vorgenommen wurden. Aber irgendwann ist das Kundenunternehmen in Sachen Digital Adoption auf sich gestellt. Oft wird das Projekt aus der IT in die Verantwortung der Business Lines entlassen. Das ist eine kritische Phase. Interessiert sich dann niemand mehr für das Thema Digital Adoption, könnte sich das negativ auf die Effizienz der Lösung auswirken.
Ein bisschen aufwändig, aber durchaus lohnend ist deshalb der Aufbau eines speziellen Center of Competence (CoC), also eine Expertengruppe, die sich dem Thema Digital Adoption innerhalb des Unternehmens widmet. Dies trägt dazu bei, dass aus dem Digital-Adoption-Projekt ein anwendungsbegleitender Faktor wird. Unter anderem könnte das CoC regelmäßige User-Behavior-Kampagnen initiieren und Schlüsse daraus ziehen. Es wäre auch in der Lage, die Entscheidungsträger:innen zu beraten, welche Anwendungen sich dekommissionieren lassen.
Fazit: Nachhaltigkeit der IT-Landschaft ist das Ziel
Nach wie vor gilt: Wir haben so viele Anwendungen – und oftmals so wenig Kompetenz, sie richtig zu nutzen. Warum sollten wir uns um „Enabling“ für ein Tool bemühen, das niemand wirklich verwendet? Die dafür notwendige Zeit und Energie lassen sich besser auf Anwendungen konzentrieren, die mit überschaubaren Veränderungen deutlich bessere Ergebnisse liefern könnten. Beim User Behavior Mining geht es also am Ende auch darum, die IT-Landschaften zu verschlanken und sie dadurch nachhaltiger zu gestalten.
