Behavioral Science
Evidenzbasierte Untersuchung menschlicher Entscheidungsprozesse zur Gestaltung von Interventionen, Experimenten und Choice-Architecture für bessere Produkte und Entscheidungen.
Klassifikation
- KomplexitätMittel
- AuswirkungGeschäftlich
- EntscheidungstypDesign
- OrganisationsreifeFortgeschritten
Technischer Kontext
Prinzipien & Ziele
Use Cases & Szenarien
Kompromisse
- Unethische Manipulation oder Verletzung von Autonomie
- Fehlinterpretation kausaler Zusammenhänge
- Fokus auf kurzfristige Kennzahlen statt langfristiger Wirkung
- Start mit klaren Hypothesen und messbaren KPIs
- Kombination qualitativer und quantitativer Methoden
- Beachtung ethischer Richtlinien und Nutzertransparenz
I/O & Ressourcen
- Nutzerforschungsdaten (qualitativ)
- Quantitative Verhaltensmetriken
- Hypothesen und Theorien aus Psychologie/Sozialwissenschaft
- Designs für Interventionen und Experimente
- Evaluationsberichte und Entscheidungsempfehlungen
- Implementierungs- und Monitoringpläne
Beschreibung
Behavioral Science untersucht Entscheidungsprozesse und wie kognitive Verzerrungen, soziale Einflüsse und Anreize Verhalten steuern. Es bietet evidenzbasierte Methoden für Interventionen, Experimente und Choice-Architecture, um Produktentscheidungen und politische Maßnahmen zu verbessern. Es unterstützt empirische Untersuchungen und A/B-Tests für bessere Nutzererlebnisse.
✔Vorteile
- Bessere Nutzerzentrierte Entscheidungen durch empirische Evidenz
- Höhere Effizienz bei Produktoptimierung durch gezielte Interventionen
- Verbesserte Policy- und Geschäftsentscheidungen durch Verständnis von Biases
✖Limitationen
- Kontextabhängigkeit begrenzt Generalisierbarkeit
- Messbarkeit kleiner Effekte kann schwierig sein
- Erfordert interdisziplinäre Expertise und Datenzugang
Trade-offs
Metriken
- Konversionsrate
Misst den Anteil der Nutzer, die gewünschte Aktionen ausführen.
- Retention
Beobachtet, wie viele Nutzer über einen Zeitraum aktiv bleiben.
- Effektstärke (Cohen's d)
Quantifiziert die praktische Relevanz eines beobachteten Effekts.
Beispiele & Implementierungen
E-Commerce A/B-Test mit Default-Option
Ein Shop setzte Standardoptionen, um Entscheidungsaufwand zu senken; Conversion stieg nachweislich.
Öffentliche Informationskampagne mit Social Proof
Eine Kampagne zeigte Peer-Behaviour und erhöhte die Teilnahme an Programmen signifikant.
Produktoptimierung durch Nudging im Onboarding
Onboarding-Änderungen basierend auf Verhaltensdaten verbesserten Retention-Raten.
Implementierungsschritte
Problemdefinition und Hypothesenformulierung
Datensammlung und Baseline-Messung
Iterative Tests (A/B), Evaluierung und Skalierung erfolgreicher Ansätze
⚠️ Technische Schulden & Engpässe
Tech Debt
- Unstrukturierte Datenspeicherung erschwert Reproduzierbarkeit
- Mangelnde Testinfrastruktur für robuste A/B-Analysen
- Veraltete Mess- und Tracking-Implementierungen
Bekannte Engpässe
Beispiele für Missbrauch
- Irreführende Defaults, die Nutzer zu unerwünschten Aktionen zwingen
- Selektive Veröffentlichung nur positiver Testergebnisse
- Nicht genehmigte Datennutzung zur Verhaltenssteuerung
Typische Fallen
- Überschätzung der Übertragbarkeit von Studien
- Fehlende Kontrolle für externe Einflussfaktoren
- Unzureichende Stakeholder-Einbindung vor der Umsetzung
Erforderliche Fähigkeiten
Drivers (Architectural Drivers)
Constraints
- • Datenschutz- und Einwilligungsanforderungen
- • Begrenzte Skalierbarkeit hochindividualisierter Interventionen
- • Zeit- und Ressourceneinsatz für robuste Evaluationen