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Voice User Experience
(2023)
Sprachassistenten wie Alexa, Google Assistant, Siri, Cortana, Magenta und Bixby erfreuen sich dank ihrer intuitiven, schnellen und bequemen Interaktionsmöglichkeiten zunehmender Beliebtheit und bieten deshalb spannende Möglichkeiten für die Weiterentwicklung des digitalen Kundendialogs. Doch ob die Technologie wirklich breite Akzeptanz finden wird, hängt nicht nur mit ihrer technischen Qualität oder Usability zusammen. Auch die User Experience, die neben den Reaktionen der Nutzer*innen während der Anwendung auch ihre Erwartungen und Wahrnehmungen vor und nach der Anwendung umfasst, spielt eine zentrale Rolle. Die Messung der Qualität der Voice User Experience (Voice UX) ist daher von großem Interesse für die Bewertung und Optimierung von Sprachapplikationen. Die Frage, wie die Voice UX von sprachgesteuerten Systemen gemessen werden kann, ist jedoch noch offen. Aktuelle Methoden stützen sich häufig auf UX-Forschung zu grafischen Benutzeroberflächen, obwohl die sprachbasierten Interaktionsformen in der Regel weder visuell noch haptisch greifbar sind. In unserem Beitrag möchten wir den aktuellen Status quo der deutschen Voice User Experience untersuchen. Folgende Fragen stehen dabei im Mittelpunkt: Wie können Sprachanwendungen zu einem erfolgreichen Kundendialog beitragen? Welche Nutzerirritationen treten aktuell bei der Anwendung von Sprachassistenten auf? Mit welchen Methoden lässt sich die Voice User Experience messen?
Conversion-Killer in Onlineshops - Identifikation von Kundenorientierung anhand von Mimikindikatoren
(2018)
Mimik als Ausdrucksform von Emotionen ist, seitdem es die Menschheit gibt, ein zentrales Verständigungsmittel in der Kommunikation. Da das Gegenüber in der Interaktion heute in vielen Situationen des täglichen Lebens eine Maschine ist, wäre es vorstellbar, dass die Mimik als Emotionsträger und Kommunikationsmittel seine Bedeutung verliert. Dies ist ein Irrtum: In der vorliegenden Untersuchung wird im Rahmen einer umfassenden Studie festgestellt, dass Mimik von der menschlichen Kommunikation schwer trennbar ist und auch in der Interaktion mit Maschinen unvermindert auftritt. Diese Erkenntnis kann Unternehmen helfen, den Mensch-Maschine-Dialog genau zu analysieren, um erfolgsmindernde Kundenirritationen zu eliminieren und die Abläufe optimal auf die Bedürfnisse der Nutzer anpassen zu können.