Neuer Home Screen für Kunden

RIO ist eine Logistikplattform, die eine breite Palette digitaler Dienste für Fuhrparkmanager, Spediteure, Fahrzeugvermieter und Versender bereitstellt. Diese Dienste bieten den Kunden erheblichen Mehrwert. Allerdings zeigen empirische Daten, dass viele Kunden nach ihrer Registrierung auf der Plattform nur begrenzt aktiv sind. Nach der Anmeldung sehen neue Benutzer zunächst eine standardisierte Startseite, den sogenannten Home Screen, der Service-Updates und Werbebanner enthält. Diese Informationen sind täglich und für alle Nutzer identisch, ohne die Möglichkeit zur Interaktion und ohne klare Anleitung, wo sie beginnen sollen. Technisch wird der Inhalt von unserem Marketingteam in einem Content-Management-System gepflegt und in eine React-Web-App eingebunden. Bisher wurde der Home Screen nicht weiter optimiert, da die Teams hauptsächlich an einzelnen Diensten arbeiten und der ganzheitliche Blick auf die Plattform aus Sicht der Nutzer fehlt. Darüber hinaus erfordern personalisierte Inhalte in der Regel einen erheblichen Anpassungsaufwand in allen 23 Plattformsprachen. Der Home Screen, als eine klassische und statische "Einheitslösung", berücksichtigte jedoch nicht ausreichend die individuellen Bedürfnisse unserer Kunden.

In einem Team, das aus Mitgliedern von RIO und anderen Kollegen besteht, haben wir uns das Ziel gesetzt, die derzeitige Situation zu verbessern. Nachdem wir unsere ursprüngliche Hypothese formuliert hatten - "Wir können die Aktivität neuer Nutzer auf der Plattform steigern, indem wir anstelle der generischen Startseite eine schrittweise Anleitung anbieten" - haben wir sofort damit begonnen, ein neues Konzept zu entwickeln. Statt den Nutzern lediglich die verschiedenen Dienste vorzustellen, haben wir uns für einen anwendungsbasierten Ansatz entschieden. Wir führen die Kunden durch die notwendigen ersten Schritte und ermöglichen es ihnen dann, selbst zu entscheiden, was sie als nächstes tun möchten. Dadurch können wir einerseits die Startseite basierend auf echtem Nutzer-Feedback optimieren und andererseits ein besseres Verständnis für die wichtigsten Kundenbedürfnisse gewinnen.

Um dieses Experiment mit vertretbarem Aufwand durchzuführen, haben wir fast überall den direkten Weg gewählt. Die neue Variante wurde ausschließlich für kürzlich registrierte deutschsprachige Kunden ausgespielt, um mögliche Probleme bei der Internationalisierung zu vermeiden. Anstatt ein Content-Management-System anzubinden, haben wir alle Inhalte direkt in der React-App fest integriert. Diese Entscheidungen ermöglichten es uns, unsere Hypothese zu fokussieren und die Abhängigkeiten, Seiteneffekte und die Abstimmung mit den Stakeholdern auf ein Minimum zu reduzieren. Zusätzlich haben wir sämtliche Daten in Cookies gespeichert, um teure Backend-Entwicklungen für unser Minimal Viable Product (MVP) zu vermeiden. Dabei haben wir bewusst einige etablierte Praktiken wie eine umfassende Testautomatisierung ignoriert, um schnell erste Ergebnisse zu erzielen. Unser Hauptaugenmerk lag dabei darauf, herauszufinden, was wir bauen müssen, bevor wir uns darum kümmern, es perfekt zu machen. Eines war jedoch von Anfang an unverzichtbar: ein umfassendes User-Tracking. Dies war für jede Art von Experiment unerlässlich. Zur Analyse unseres Experiments haben wir Daten aus verschiedenen Quellen (Google Analytics, Salesforce CRM, AWS Quicksight) zusammengeführt. Diese Daten wurden bisher von einzelnen Teams genutzt und verwaltet, jedoch ohne einen ganzheitlichen Blick darauf.

Innerhalb einer Woche haben wir aus einer anfänglich sehr allgemeinen Problembeschreibung ein praktisch umsetzbares Konzept für unser Experiment entwickelt. Nur eine Woche später war der neue Home Screen bereits live. Das Sammeln von Daten zum Kundenverhalten über die folgenden zwei Wochen konnte nicht beschleunigt werden, aber innerhalb einer weiteren Woche hatten wir bereits umfangreiche Daten analysiert und visualisiert, Schlussfolgerungen daraus gezogen und die nächsten Schritte festgelegt. Dies entspricht einer Gesamtdauer von fünf Wochen, wobei lediglich drei Wochen effektive Arbeitszeit für diese leichtgewichtige, dennoch vollständige empirische Produktentwicklungsiteration erforderlich waren. Diese beeindruckende Geschwindigkeit konnten wir nur durch enge Zusammenarbeit mit einigen Schlüsselpersonen über Teamgrenzen hinweg erreichen - und mit niemand anderem. Anstatt unsere Ideen in einer frühen Phase zu diskutieren, haben wir bewusst nur fertige und greifbare Zwischenergebnisse einem breiteren Publikum vorgestellt. Auf diese Weise konnten wir direktes, konkretes Feedback erhalten - und dieses Feedback war stets äußerst wertvoll.

Wir haben erkannt, dass unsere ursprüngliche Hypothese verworfen werden muss, da keine signifikante Differenz in der Nutzeraktivität während der ersten Woche auf der Plattform festgestellt wurde. Trotzdem haben unsere Daten eindeutig gezeigt, dass wir die Nutzer erfolgreich durch den Anfangsprozess geleitet haben: Fast die Hälfte von ihnen hat das gesamte Onboarding bereits bei ihrem ersten Besuch abgeschlossen. Dies hat dazu beigetragen, den Anteil der Kunden zu erhöhen, die am ersten Tag erfolgreich ein Fahrzeug an die Plattform angeschlossen haben - eine grundlegende Voraussetzung für die sinnvolle Nutzung weiterer Dienste.