Ausgangssituation: Dem Platzhirsch die Stirn bieten, aber wie?

Unser Kunde, ein in Kalifornien ansässiger US-amerikanischer Anbieter von Kommunikationssoftware, stand vor einer strategisch kritischen Frage:

Lohnt sich der Eintritt in einen Markt, der von etablierten Platzhirschen dominiert wird – oder bindet man Zeit und Kapital an ein Vorhaben ohne realistische Wechselpotenziale?

Qualitatives UX-Research sollte hierfür belastbare Entscheidungshilfen liefern. Aber man kennt das: Teams sitzen vor einer Sammlung aus Zitaten, Sticky Notes und Miro-Boards und jeder spürt: Hier steckt etwas drin. Doch was genau bedeutet das für die nächste Marketing-, Vertriebs- oder Produktentscheidung? Bauchgefühl allein reicht hier nicht aus, um Zeit und Kapital gezielt einzusetzen. Das gilt insbesondere für einen internationalen Anbieter mit hohen regulatorischen, operativen und marktspezifischen Anforderungen.

Zielsetzung: Nutzerinterviews für klar definierte, belastbare Erkenntnisse

Genau an diesem Punkt setzte das Projekt an, in dem wir herausfinden wollten: Wo sind Nutzer bereit zu wechseln – und wo nicht? Wo gibt es echte Bruchstellen? Die zentrale Leitfrage des Projekts lautete: Was soll nach dem Research anders sein?

Das Ziel des UX-Researchs war demnach:

• echte Wechselpotenziale zu identifizieren,

• Entscheidungslogiken von Nutzern und Buying Centern sichtbar zu machen,

• belastbare Grundlagen für Produkt-, UX-, Marketing- und Vertriebsentscheidungen zu liefern.
  
  Daraus ergaben sich drei zentrale Anforderungen an das Systemdesign:

• Das Ergebnisformat musste für unterschiedliche Stakeholder nutzbar sein – vom Produktteam bis zum Management.

• Daten mussten über alle Interviews hinweg vergleichbar sein.

• Es brauchte klare Qualitätsleitplanken, um die Hypothesen von entscheidungsrelevanten Empfehlungen zu trennen.

Lösungsansatz: Jobs-to-be-Done-Interviews statt Meinungsabfragen

Zum Einsatz kamen klar strukturierte Switch-Interviews, basierend auf der Jobs-to-be-Done-Logik. Switch-Interviews sind besonders dann effektiv, wenn es um das eigentliche Entscheidungssystem von Nutzern geht. Sie fragen nicht: „Was hättest du gern?“ sondern: „Warum hast du gewechselt – oder warum eben nicht?“ Das bringt Antworten auf Fragestellungen, wie:

• Was bringt Menschen in Bewegung?

• Welche Risiken lassen sie zögern?

• An welchen Routinen, Abhängigkeiten oder Prozessen halten sie derzeit fest?

Diese Kräfte wirken in vielen Märkten stärker als die Aufzählung spezieller Nutzen oder Features. Daher sollten diesbezüglich Muster erkennbar gemacht werden sowie emotionale und strukturelle Einflussfaktoren identifiziert werden – einschließlich der Fragen, wer entscheidet, wer beeinflusst und wer einen Wechsel blockiert.

Switch-Interviews ermöglichen genau hier eine tiefere Betrachtung, da sie Push-, Pull-, Habit- und Anxiety-Kräfte sichtbar machen – inklusive der Fragen, wer entscheidet, wer beeinflusst und wer blockiert.

Der Prozess: Eine verbindliche UX-Research-Pipeline

Das gesamte Research wurde als schlanke, aber verbindliche Pipeline aufgebaut, um Vergleichbarkeit und Qualität sicherzustellen:

Phase 1: Setup – In Nutzerinterviews die richtigen Fragen stellen

Um die Rahmenbedingungen festzulegen, fand ein gemeinsamer Workshop mit dem Kunden und UX-Experten von die firma statt. Ziel war es, folgende Fragen zu klären: Was ist der Markt und wer sind die relevanten Wettbewerber? Wen sprechen wir an und wie setzen sich die Buying Center zusammen? Darüber hinaus wurden konkrete Frageinhalte erarbeitet: Welche Hypothesen sollen geprüft werden?

Ein strukturiertes Briefing setzte den Rahmen und verhinderte, dass Interviews zu einer losen Sammlung von Insights und Zitaten wurden. Der größte Qualitätshebel lag in der Iteration des Fragebogens. Der Fokus blieb konsequent auf der Perspektive aktueller Nutzer – nicht auf Produktannahmen oder Ex-Usern. So erhielten wir vergleichbare Antworten, die belastbare Schlüsse zulassen. Ein klar definierter Interviewablauf mit Intro und Moderationsleitfaden sorgte dafür, dass die Feldarbeit konsistent blieb – auch über mehrere Interviews hinweg.

Phase 2: Inhaltserfassung – Präzision als Qualitätshebel

Die Interviews wurden über Teams geführt. Um die Gefahr von Abweichungen möglichst einzugrenzen, definierte das Team klare technische und methodische Standards. Die Transkription lief automatisiert, zentrale Passagen wurden zusätzlich manuell als Index für Analyse und Diskussion annotiert. Ein gemeinsames Fieldbook fungierte als Single Source of Truth: Insights gingen nicht verloren, sondern blieben auffindbar und anschlussfähig.

Phase 3: Analyse & Synthese – User Research AI zur Verdichtung

Wir begannen die Analyse mit einer Referenzauswertung: Ein Interview wurde anhand von JTBD-, UX- und Switch-Logik strukturiert. Das Ziel war nicht ein perfektes Ergebnis, sondern ein Format, das als Blaupause für alle weiteren Interviews dienen konnte. Auf dieser Grundlage entstand ein standardisiertes Dokumentationsformat, das verschiedene Stakeholder wie Produktentwicklung, Vertrieb und Marketing abholt. Alle Interviews wurden in dieses Template überführt. Der eigentliche Hebel lag in der Standardisierung, denn nur so lassen sich Muster erkennen, ohne jedes Interview neu interpretieren zu müssen.

Ein ergänzender SRS-Score half dabei, Themen zu priorisieren, ohne dabei die qualitative Tiefe glattzubügeln. Besonders aufschlussreich war das Buying-Center-Mapping.
Es zeigte deutlich, was in vielen Softwareprojekten unterschätzt wird: Wunsch, Nutzung und Entscheidung liegen selten in einer Hand. Wer nur den „User“ adressiert, übersieht oft die eigentlichen Gatekeeper. Genau hier liegt ein zentraler Hebel für Produktdesign, UX und Go-to-Market.

Phase 4: Review & Executive Summary – das Quality Gate

Im Rahmen des Expert Reviews wurden Hypothesen kritisch geprüft: Was ist belastbar? Wo sind wir zu optimistisch? Welche Empfehlung hat Nebenwirkungen? Die Inhalte wurden in einer Executive Summary zusammengefasst. Diese stellt den Referenzpunkt dar, auf den sich alle beziehen können, ohne jedes Interview neu aufrollen zu müssen.

KI beschleunigte diesen Teil des Prozesses spürbar. Sie half dabei, Material zu strukturieren, Muster zu verdichten und einen Überblick zu schaffen. Die eigentliche Arbeit, also Interpretation, Bewertung und Ableitung, blieb jedoch bewusst im Team: Jede Erkenntnis wurde plausibilisiert, Gegenhypothesen wurden geprüft und Annahmen hinterfragt.

Ergebnis: Synthesen mit klaren Handlungsoptionen

Pro Interview entstanden konsistente Dossiers mit klaren Triggern, wirkenden Kräften, Barrieren und Decision Maps. Über alle Interviews hinweg verdichteten sich diese Erkenntnisse zu Synthesen mit klaren Handlungsoptionen. Der eigentliche Wert lag nicht in der Anzahl der Interviews und Dokumente, sondern in der Anschlussfähigkeit: Sie bildeten Arbeitswerkzeuge, um Diskussionen zu fokussieren, Entscheidungen zu beschleunigen und strategische Weichen mit Sicherheit zu stellen.

So zeigte sich bei unserem Software-Kunden beispielsweise, dass Nutzer ihrem bestehenden Anbieter in der Regel treu bleiben und u.a. erst bei massiv steigenden Preisen über einen Wechsel nachdenken. Dies ist ein Hinweis auf einen insgesamt stark sicherheitsorientierten und wechselträgen Markt. Daraufhin könnten folgende Schritte Erfolg versprechen:

• Nicht Features verkaufen, sondern Sicherheit: Die Positionierung als Sicherheitsnetz für den Anbieterwechsel erfolgt mit der Botschaft: „Ihr könnt wechseln – ohne regulatorische, operative oder persönliche Risiken.“

• Vertrauen beweisen, nicht behaupten: Belegbare Sicherheitsversprechen durch starke Partnerschaften, Agentur-Allianzen und belastbare deutsche Referenzen, ergänzt um verifizierte Fallstudien aus sensiblen Kontexten.

• Wechsel im Produkt mitdenken: Klar entbündelte und transparent bepreiste Pakete ohne Zwangsmodule – ein Light-Plan für Pflichtanforderungen und ein Plan für vollständige End-to-End-Sicherheit.

UX-Research trifft KI – Intelligenz im Doppelpack

Auf Basis eines sauber aufgesetzten Interviewprozesses entstand kein loses Stimmengewirr, sondern ein klares Gesamtbild. Einzelinterviews verdichten sich zu belastbaren Dossiers und in der Synthese werden Muster, Treiber und Blockaden sichtbar. So entsteht eine gemeinsame Wissensbasis, die Orientierung gibt und Entscheidungen sicherer macht. Gute Research-Arbeit ist daher weniger „Inspiration“ als eine Prozessdisziplin mit klarer Pipeline, die Material strukturiert, vergleichbar macht und durch ein Quality Gate führt.

KI ersetzt kein UX-Know-how, sie verstärkt es. Während Erfahrung die Leitplanken definiert, dient KI als Beschleuniger für Struktur, Vergleichbarkeit und Verdichtung. Die strategische Einordnung, Interpretation und Bewertung bleiben dabei klar Aufgaben des Teams.

Durch diese Kombination aus menschlicher und künstlicher Intelligenz entsteht ein belastbarer Prozess, der qualitative Interviews von Einzelmeinungen zu entscheidungsreifem Wissen weiterentwickelt.

Checkliste: Der Prozess in 12 Schritten

1. Briefing klären
2. Fragebogen entwerfen
3. Fragebogen iterieren (Nutzerperspektive)
4. Interview-Ablauf & Intro definieren
5. Interviews durchführen (Teams)
6. Transkribieren (MacWhisper)
7. Annotieren/Highlights setzen
8. Referenzauswertung erstellen (ChatGPT)
9. Template/Excel standardisieren
10. Synthese über JTBD + 4 Forces
11. Buying Center mappen (Miro) + SRS orientierend nutzen
12. Expert Review + Executive Summary finalisieren

Möchten Sie den Switch-Interview-Prozess auf Ihr eigenes Thema übertragen? Gerne teilen wir unsere Template-Struktur und die wichtigsten Prompt-Patterns mit Ihnen. Lassen Sie uns über Ihre Herausforderungen sprechen. Wir freuen uns auf Ihre Kontaktaufnahme: