Optimierung von Entscheidungsarchitekturen: Teil 1 – Fehlerantizipation

Das erwartet euch in diesem Artikel

  • Was für Fehler gibt es?
  • Wann werden sie gemacht?
  • Wie könnt ihr sie verhindern?

In dieser Artikelreihe wird es drum gehen, wie ihr Entscheidungsarchitekturen auf einer Website so gestaltet, dass die Nutzer optimal geleitet werden und am Ende eine Conversion durchführen. Was Entscheidungsarchitekturen sind und wie sie beeinflusst werden können, haben wir bereits in vorherigen Artikeln besprochen. In dieser Serie werden wir die sechs zentralen Frameworks für Entscheidungsarchitekturen näher beleuchten. Die zentralen Frameworks sind:

  1. Fehlerantizipation
  2. Feedback
  3. Defaults
  4. Entflechtung
  5. Mapping
  6. Anreize

In diesem Artikel geht es darum, wie ihr Nutzerfehler auf einer Website antizipieren und vermeiden könnt. Doch warum ist es überhaupt so wichtig Fehler zu vermeiden, da die meisten von ihnen doch relativ leicht behoben werden können?

Zum einen werden Nutzer durch Fehler aus ihrem Flow gerissen und damit vom direkten Weg zur Conversion abgelenkt. Zum anderen lösen auch kleine Fehler häufig heftige emotionale Reaktionen wie Frustration und sogar Aggression aus. In meiner Doktorarbeit habe ich die Begehung von Fehlern untersucht und war überrascht davon, wie sehr sich die Probanden dagegen sträubten, ihre Arbeitsgeschwindigkeit derartig zu erhöhen, dass sie hin und wieder mal eine falsche Taste drückten. Menschen hassen es, Fehler zu begehen. Ein frustrierter Nutzer wird in den allermeisten Fällen die Seite ohne Conversion verlassen.

Welche Arten von Fehlern macht ein Nutzer auf einer Website?

In der Psychologie werden zwei grundlegende Arten von Fehlern unterschieden (Reason, 1990): Schnitzer (slips) und Irrtümer (mistakes).

Schnitzer sind Fehler, bei denen die Intention des Nutzers zwar korrekt ist, eine Handlung aber nicht wie beabsichtigt ausgeführt wird.

Ein typisches Beispiel für Schnitzer sind Tippfehler. Man weiß eigentlich, wie ein bestimmtes Wort geschrieben wird, aber in der Eile vertippt man sich dann doch manchmal. Ein anderes Beispiel ist das unbeabsichtigte Klicken auf einen Button, wie es besonders auf Mobilgeräten gerne mal vorkommt, weil die Schaltflächen einfach zu klein sind, um sie richtig zu treffen. Schnitzer passieren immer dann, wenn das automatische System 1 (Kahneman, 2011) die Führung übernommen hat, d.h. wenn der Nutzer auf Autopilot unterwegs ist. Diese Art von Fehler passiert deshalb auch vor allem geübten Nutzern, da sie der Aufgabe keine große Aufmerksamkeit mehr schenken müssen.

Im Gegensatz dazu ist bei einem Irrtum die Intention des Nutzers inkorrekt, während die Handlung aber wie geplant umgesetzt wird. Irrtümer entstehen immer dann, wenn Nutzer unvollständige Informationen über eine Website haben und ihr mentales Modell der Seite nicht mit der Realität übereinstimmt. Abb. 1 zeigt ein Beispiel hierfür. Die Elemente vergrößern sich bei Mouseover, weshalb Nutzer annehmen, dass es sich um ein klickbares Element handelt (die Klickeigenschaft wird in das mentale Modell integriert) und in voller Absicht darauf klicken. Tatsächlich sind die Elemente nicht verlinkt, der Klick ist also ein Irrtum.

GIF: Link oder nicht

Abb. 1: Wenn sich ein Element bei Mouseover vergrößert, wirkt es wie ein Link, und die Nutzer begehen den Irrtum darauf zu klicken.

Irrtümer und Schnitzer sind beides Fehler, werden aber vom Gehirn des Nutzers zu unterschiedlichen Zeitpunkten verarbeitet, was weitreichende Implikationen auf die Gestaltung der Webseite hat. Ein Tippfehler (Schnitzer) fällt dem Nutzer nahezu sofort auf. Wir sprechen hierbei von Zeitfenstern, die sich im Millisekunden-Bereich abspielen. Eine fehlende Pflichtangabe im Formular (Irrtum) fällt dem Nutzer erst dann auf, wenn ihm der Irrtum kommuniziert wurde. Das kann Sekunden oder gar Minuten, nachdem der Irrtum begangen wurde, der Fall sein.

Schnitzer

Schnitzer sind in der Psychologie und in den Neurowissenschaften sehr detailliert untersucht worden. So wissen wir aus Studien die bildgebende Verfahren wie z.B. die funktionelle Magnetresonanztomographie verwenden, dass jedes Mal, wenn einem Menschen ein Schnitzer unterläuft, der anteriore cinguläre Cortex (ACC) aktiviert wird (siehe Abb. 2). Dieser ist ein Teil des Frontallappens des Gehirns, der unter anderem für die Aufmerksamkeitssteuerung und die Impulskontrolle zuständig ist. Außerdem gibt es zwei elektrische Hirnsignale, die ihren Ursprung im ACC haben und immer dann ausgelöst werden, wenn ein Mensch einen Schnitzer macht: die sogenannte Error-Related Negativity (ERN) und die Error Positivity (Pe; Falkenstein et al., 1991; Gehring et al., 1993).

Grafik: Gehirn

Abb. 2: Der anteriore cinguläre Cortex ist unter anderem für die Aufmerksamkeitssteuerung, die Entscheidungsfindung, die Impulskontrolle und das Fehlermonitoring zuständig (© Wikipedia).

Untersucht man mittels eines Elektroenzephalogramms (EEG) die Gehirnaktivitäten von Probanden dabei, wie sie Schnitzer begehen, ergibt sich folgendes Bild (Abb. 3).

Grafik: Reaktion auf Schnitzer

Abb. 3: Bereits wenige Millisekunden nach einem Schnitzer registriert unser Gehirn den Fehler, noch ehe er uns selbst bewusst wird.

Die ERN ist ein negativer Peak im EEG, der 80-150 ms nach einem Schnitzer auftritt und zunächst nur vom Gehirn wahrgenommen wird – das bedeutet, dass der Nutzer sich zu diesem Zeitpunkt seines Schnitzers nicht bewusst ist.

Die Pe ist ein positiver Ausschlag und tritt 200-500 ms nach einem Schnitzer auf, also deutlich später als die ERN. Nämlich dann, wenn uns bewusst wird, dass etwas falsch gelaufen ist und wir unsere Aufmerksamkeit auf den Schnitzer lenken.

Bei einem Schnitzer „generiert“ das Gehirn die ERN und das Fehlersignal wird zum ACC geleitet, wo dann im Anschluss eine „menschliche“ Reaktion ausgelöst wird. Die Reaktion, die sich bekannterweise auf einen Fehler einstellt, ist eine Erhöhung der Aufmerksamkeit und eine Verlangsamung der Handlungen – man wird langsamer und vorsichtiger. Das ist der sogenannter Post-Error-Slowing-Effekt. Zweck dieser Verhaltensanpassung ist es, weitere Fehler zu vermeiden.

Die negative ERN zeigt an, wie wichtig einer Person ein Fehler ist. Sie ist umso größer, je stärker eine Person versucht, einen Schnitzer zu vermeiden und mit Ärger und Frust auf diesen reagiert.

Die positive Pe hingegen ist umso größer, je mehr Beachtung wir einem Fehler schenken. Sie zeigt somit an, wie stark der Nutzer aus seinem Flow gerissen und abgelenkt wird und seine Interaktion mit der Website verlangsamt.

Das heißt, wenn die Nutzer eurer Website einer eher perfektionistischen Zielgruppe angehören (z.B. dem Limbic Type Performer oder Disziplinierte), reagiert ihr Gehirn stärker auf einen Fehler als es bei einer weniger perfektionistischen Zielgruppe der Fall wäre. Umso wichtiger ist es dann, potentielle  Fehlerquellen zu vermeiden, denn sonst werden der Performer und der Disziplinierte eure Seite schnell verlassen.

Wie kann man Schnitzer vermeiden?

Wenn eure Website Schnitzer absorbiert und zulässt, dass Fehler ignoriert werden können, muss das Gehirn des Nutzers dem Fehlermonitoring kaum noch Beachtung schenken. Der Pe-Peak fällt wesentlich geringer aus, der Nutzer wird nicht abgelenkt, er verlangsamt seine Interaktion nicht, bleibt in seinem Flow ungestört und steuert entspannt auf die Conversion zu.

Das könnt ihr zum Beispiel durch den Einbau von Fehlertoleranzen in Suchfunktionen vermeiden. Macht ein Nutzer hier einen Tippfehler, hat das keine Konsequenzen und der Fehler kann getrost ignoriert werden. Noch besser ist es, dem Fehler direkt zuvorzukommen, indem mögliche Suchbegriffe angezeigt werden, wenn der Nutzer anfängt, ein Wort zu tippen (Abb. 6).

Ein weiterer Vorteil dieser Methode ist, dass dem Nutzer z.B. auf einer E-Commerce-Seite noch weitere Produkte angezeigt werden und er so daran erinnert wird, dass er noch etwas anderes kaufen wollte. Wird z.B. auf einer Drogerieseite nach Seife gesucht und beim Eintippen von „sei“ erscheint nicht nur „Seife“, sondern auch „Seidenglanz“ wird der Nutzer daran erinnert, dass er auch noch Shampoo kaufen wollte. Wenn ein Nutzer sich nicht mehr an den genauen Namen eines Produktes erinnert, wird die Suche so zusätzlich erleichtert.

Screenshot: Autocomplete

Abb. 4: Wenn den Nutzern mögliche Suchbegriffe vorgegeben werden, müssen sie nur noch einen auswählen und können sich gar nicht mehr vertippen.

Eine andere Möglichkeit, Schnitzern zuvorzukommen, ist die Verwendung von nutzerfreundlichen Eingabeformaten. So könnt ihr z.B. vermeiden, dass Nutzer bei der Eingabe einer IBAN einen Fehler machen, wenn ihr die Ziffern gebündelt in Vierergruppen anzeigt. So können Menschen leichter den Überblick behalten.

Außerdem ist es hilfreich gewisse Sonderzeichen in Formularen zuzulassen und im Backend herauszufiltern, wenn davon auszugehen ist, dass Nutzer sie häufig benutzen werden (z.B. / bei der Eingabe von Telefonnummern). Besonders auf mobilen Seiten (aber auch auf Desktopseiten) ist es zudem wichtig, Schaltflächen groß genug zu gestalten, sodass sie ohne Schwierigkeiten angeklickt werden können. Mehrfaches Klicken, weil die Fläche nicht getroffen wurde, kann für die Nutzer sehr nervig sein. Noch schlimmer ist es, wenn aus Versehen eine falsche Seite geladen wurde, besonders im langsamen mobilen Netz, weil die Links zu nah nebeneinander standen. Auch das langsame Laden einer Seite führt zu Schnitzern, da manche Schaltflächen schon sichtbar sind, während sich die Seite aufbaut und sich beim Versuch sie anzuklicken wieder verschieben. Zudem ist eine sich bei Mouseover ausklappende Navigation eine potentielle Fehlerquelle, weil sie sich unter Umständen wieder einklappt, ohne dass der Nutzer das beabsichtigt (z.B. bei einem schmalen Hovertunnel). Wenn ihr all diese Punkte bei der Seitengestaltung berücksichtigt, werden euch die Nutzer die bessere Usability mit einer höheren Conversion-Rate danken.

Irrtümer

Irrtümer sind kaum bis gar nicht in Labortests zu untersuchen, weil der Zeitpunkt, zu dem ein Irrtum begangen wird und die Erkenntnis, dass man einen solchen begangen hat, zeitlich stark auseinanderfallen. Manchen Menschen werden ihre Irrtümer teilweise erst nach Jahren bewusst (Wahl eines falschen Studienfachs, einer Investition, eines Partners). Im Gegensatz zum Schnitzer ist es im EEG unmöglich, einen Zusammenhang zwischen Ursache (Irrtum) und Wirkung (ERN- und Pe-Peak) zu messen. Hier müssen Erfahrung, Kenntnis der Zielgruppe und der gesunde Menschverstand her.

Wie kann man Irrtümer vermeiden?

Um Irrtümer zu vermeiden ist es daher essentiell, das mentale Modell des Nutzers zu verstehen. Mentale Modelle von Designern und Nutzern gehen oft weit auseinander, denn die Designer sind Experten für den Inhalt der Seite. Als solche können sie häufig nicht mehr verstehen, wo für einen Laien die Stolpersteine liegen.

Wer schon einmal versucht hat einem Fahranfänger zu erklären, wie man die Kupplung eines Autos richtig bedient, wird verstehen, was ich meine. Eine verständliche Seite für den Designer ist daher noch lange keine verständliche Seite für den Nutzer. Wenn der Nutzer eine Seite nicht intuitiv bedienen kann, springt er ab und sucht sich eine Seite, die eher seinem mentalen Modell entspricht. Aus diesem Grund ist es enorm wichtig, Nutzerdaten zu sammeln und z.B. den Nutzer bei der Interaktion mit der Seite zu beobachten und ihn zu befragen, an welcher Stelle es zu Missverständnissen gekommen ist.

Wenn aufwändige UX-Untersuchungen nicht möglich sind, könnt ihr mit ein paar einfachen Grundsätzen dennoch dafür sorgen, dass die Nutzer eure Seite verstehen. Zum einen ist es hilfreich, den üblichen Designkonventionen zu folgen, an die die Nutzer sich gewöhnt haben. Beispielsweise ist der „weiter“-Button immer unten rechts zu finden, während ein „zurück“-Button unten links ist; nicht verfügbare Optionen werden blass/grau dargestellt (siehe Abb. 4); Links verändern bei Mouseover ihr Aussehen (z.B. Farbe, Größe); das Logo ist oben links und führt den Nutzer zur Startseite zurück usw. Abweichungen von diesen Konventionen führen zwangsweise zu Fehlern.

Screenshot: Kalender, teilweise ausgegraut

Abb. 5: Nicht verfügbare Daten sind ausgegraut. Wäre es andersherum, würde das zwangsweise zu Irrtümern führen.

Zum anderen könnt ihr eine Seite verständlicher machen, indem ihr sie so designt, dass die Funktion einzelner Elemente sofort erkennbar ist. In der Psychologie spricht man in diesem Zusammenhang von Action Affordance oder auch Aufforderungscharakter. So sieht eine Fläche z.B. klickbar und wie ein Button aus, wenn sie sich farblich hervorhebt, umrandet ist, sich durch Schattengebung optisch aus der Seite hervorhebt und eine eindeutige Handlungsaufforderung enthält (siehe Abb. 5). Umgekehrt tritt ein Formularfeld durch einen kleinen Schatten auf der Innenseite in den Hintergrund und sieht dadurch „leer“ und ausfüllbar aus.

Diese Effekte könnt ihr euch auch zunutze machen, indem ihr einen Button am Ende eines Formulars zunächst blass und flach darstellt (geringer Aufforderungscharakter). Erst wenn alle Pflichtfelder ausgefüllt sind wird er farbig und dreidimensional und fordert so direkt zum Klicken auf. Zusätzlich wird die Aufmerksamkeit des Nutzers durch die Veränderung direkt zum Button gelenkt.

Screenshot: Zwei Buttons im Vergleich

Abb. 6: Welcher dieser Buttons hat einen höheren Aufforderungscharakter?

Weitere Tipps zur Fehlervermeidung

Zum Abschluss noch ein paar weitere Tipps, die euch dabei helfen, beide Arten von Nutzerfehlern auf eurer Seite zu reduzieren:

  • Denkt daran, dass eure Nutzer eine begrenzte Arbeitsgedächtniskapazität haben und während ihres Websitesbesuchs unterbrochen werden könnten. Zeigt daher z.B. in einem mehrseitigen Formular bereits eingegebene Informationen auf den folgenden Seiten an, sodass der Nutzer nicht zurück gehen muss, falls er seine Eingaben vergessen hat.
  • Gebt den Nutzern eine Warnung, wenn sie kurz davor sind, einen Fehler zu begehen. Beispielsweise könnt ihr eure Nutzer in einem Popup darauf hinweisen, dass sie gerade dabei sind, ein Formular zu schließen, ohne es abzusenden.
  • Wenn möglich, gebt den Nutzer die Option, eine Handlung rückgängig zu machen. Wenn z.B. ausversehen von einer Formularseite wegnavigiert wird, ist es hilfreich, wenn die eingegebenen Informationen noch vorhanden sind, wenn der Nutzer zurückkehrt, sodass er nicht von vorne anfangen muss.

Eine weitere Möglichkeit zur Fehlervermeidung sind Defaults. Diesen werden wir uns in einem weiteren Artikel in dieser Reihe noch im Detail widmen. Im nächsten Artikel werden wir uns aber zunächst noch damit beschäftigen, wie ihr euren Nutzern durch gezieltes Feedback den Weg zur Conversion erleichtern könnt.


Quellen:

Falkenstein, M., Hohnsbein, J., Hoormann, J., & Blanke, L. (1991). Effects of crossmodal divided attention on late ERP components. II. Error processing in choice reaction tasks. Electroencephalography and Clinical Neurophysiology, 78, 447-455.

Gehring, W. J., Goss, B., Coles, M. G. H., Meyer, D. E., & Donchin, E. (1993). A neural system for error detection and compensation. Psychological Science, 4, 385-390.

Holroyd, C. B., & Coles, M. G. H. (2002). The neural basis of human error processing: Reinforcement learning, dopamine, and the error-related negativity. Psychological Review, 109, 679-709.

Kahneman, D. (2011). Thinking, fast and slow. New York, NY: Farrar, Straus and Giroux.

Reason, J. T. (1990). Human error. Cambridge: Cambridge University Press.

Über den Autor

Dr. Jessica Strozyk

Nach meinem Studium der Psychologie habe ich an der University of St Andrews, Schottland, promoviert und war im Anschluss für mehr als fünf Jahre in Forschung und Lehre an der Universität Tübingen tätig. Seit Mai 2018 setze ich nun mein in dieser Zeit gesammeltes kognitionspsychologisches Wissen bei der Berliner Agentur LEAP/ in die Praxis um.
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