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Der Beitrag zeigt, dass Marketingentscheidungen auf Basis von User Experience-Untersuchungen besser getroffen werden können, indem die Maßnahmen zielgenau auf die Bedürfnisse und Wünsche der Kunden und Kundinnen abgestimmt und anhand geeigneter UX-Kennzahlen überprüft werden. Unternehmen, die ihre User Experience so gestalten, dass sie für ihre Zielgruppen soziale Bedeutung erlangt und deren Erwartungen entspricht, werden an viralen Effekten, wachsenden Kundenzahlen und langfristigen Kundenbeziehungen teilhaben können.
Due to the increasing aging of the population, the number of elderly people requiring care is growing in most European countries. However, the number of caregivers working in nursing homes and on daily care services is declining in countries like Germany or Italy. This limits the time for interpersonal communication. Furthermore, as a result of the Covid-19 pandemic, social distancing during contact restrictions became more important, causing an additional reduction of personal interaction. This social isolation can strongly increase emotional stress. Robotic assistance could contribute to addressing this challenge on three levels: (1) supporting caregivers to respond individually to the needs of patients and residents in nursing homes; (2) observing patients’ health and emotional state; (3) complying with high hygiene standards and minimizing human contact if required. To further the research on emotional aspects and the acceptance of robotic assistance in care, we conducted two studies where elderly participants interacted with the social robot Misa. Facial expression and voice analysis were used to identify and measure the emotional state of the participants during the interaction. While interpersonal contact plays a major role in elderly care, the findings reveal that robotic assistance generates added value for both caregivers and patients and that they show emotions while interacting with them.
Artificial intelligence (AI) and Machine Learning (ML) are rapidly turning from trending topics to requirement for competitiveness for enterprises. For marketing departments, AI and ML offer potential for improvement of their processes such as optimizing user experience and personalizing campaigns for selected audiences. Nevertheless, the integration of new technologies such as AI and ML into the existing marketing mix portfolio means a great challenge for marketing managers as their implementation requires new skills and knowledge which is not always already developed. The objective of the paper is to demonstrate how an industry-university cooperation (IUC) can enable the adaptation to new business contexts. Thus, this paper proposes a framework on IUC involving different project phases. It describes the process for placing AI-generated individual content, recommendations and references for specific interests.
Digital Transformation in Banking–How Do Customers Assess the Quality of Digital Banking Services?
(2024)
The digital transformation is presenting financial institutions with a number of challenges, not only in terms of technology, but also in terms of delivering new, user-optimized services to customers. In order to provide the best possible touchpoints and access to services, banking institutions need to identify the wishes and needs of their customers. This paper deals with the results of an iterative research with German banks based on the five SERVQUAL model dimensions: tangibles, reliability, responsiveness, assurance and empathy. It presents the results of two quantitative surveys of bank customers in Southern Germany and provides recommendations for financial institutions for their future digital activities.
In order to attract new students, German universities must provide quick and easy access to relevant information. A chatbot can help increase the efficiency in academic advising for prospective students. In this study we evaluate the acceptance and effects of chatbots in German student-university communication. We conducted a qualitative UX-Study with the chatbot prototype of Offenburg University of Applied Sciences (HSO), in order to determine which features are particularly relevant and which requirements are made by the users. The results show that acceptance increases if the chatbot offers quick and adequate assistance, furthermore, our participants preferred an informal communication style and valued friendly and helpful personality traits for chatbots.
Due to the pandemic of 2020, many teaching and research institutions are confronted with extraordinary working conditions. In order to enable empirical data collection under these special circumstances, teachers and scientists need to respond flexibly and new concepts need to be developed. This paper deals with the challenges that arise in day-to-day teaching and provides different approaches to meet these challenges. It covers quantitative surveys, remote UX-testing methods as an alternative to eye tracking studies in the lab, as well as face-to-face user experience testings under strict hygiene measures.
Emotionen sind Teil jedes menschlichen Wesens: Sie begleiten Konsumenten und Konsumentinnen durch alle Alltagssituationen – auch und insbesondere bei Kaufentscheidungen. Jedoch war es bisher nur bedingt möglich, diese Emotionen im Dialogmarketing genau zu erfassen und zu interpretieren. Die innovative Customer Experience Tracking Methode der Hochschule Offenburg ermöglicht eine verzerrungsreduzierte Messung und Auswertung von Kundenemotionen, die vor, während und nach der Benutzerinteraktion mit Dialogmarketingaktivitäten auftreten. Aus den im Labor oder im Feld gewonnenen Untersuchungsergebnissen lassen sich konkrete Handlungsempfehlungen ableiten, um Dialogmarketingangebote im Offline-, Online- oder crossmedialen Bereich optimal auf die Bedürfnisse und Erwartungen der Kunden und Kundinnen auszurichten.
Emotionen sind Teil jedes menschlichen Wesens: Sie begleiten Konsumenten und Konsumentinnen durch alle Alltagssituationen – auch und insbesondere bei Kaufentscheidungen. Jedoch war es bisher nur bedingt möglich, diese Emotionen im Dialogmarketing genau zu erfassen und zu interpretieren. Die innovative Customer Experience Tracking Methode der Hochschule Offenburg ermöglicht eine verzerrungsreduzierte Messung und Auswertung von Kundenemotionen, die vor, während und nach der Benutzerinteraktion mit Dialogmarketingaktivitäten auftreten. Aus den im Labor oder im Feld gewonnenen Untersuchungsergebnissen lassen sich konkrete Handlungsempfehlungen ableiten, um Dialogmarketingangebote im Offline-, Online- oder crossmedialen Bereich optimal auf die Bedürfnisse und Erwartungen der Kunden und Kundinnen auszurichten.
With the increasing popularity of voice user interfaces (VUIs), there is a growing interest in the evaluation of not only their usability, but also the quality of the user experience (UX). Previous research has shown that UX evaluation in human-machine interaction is significantly influenced by emotions. As a consequence, the measurement of emotions through the user’s speech signal may enable a better measure of the voice user experience and thus allow for the optimization of human-computer interaction through VUIs.
With our study, we want to contribute to the research on speech emotion recognition in the context of voice user experience. We recorded 45 German participants while they were interacting with a voice assistant in a Wizard-of-Oz scenario. The interactions contained some typical user annoyances that might occur in voice-based human-computer interaction. Three analysis modules provided insight into the voice user experience of our participants: (1) a UX-questionnaire; (2) the UEQ+ scales for voice assistants; (3) speech emotion recognition with OpenVokaturi.
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?