KI-gestützte Gesundheitsplattform für spielerisch motivierte, tägliche Bewegung
Position und Verantwortlichkeiten
In meiner Rolle als Lead Usability Engineer habe ich den Kunden strategisch und operativ von den initialen Workshops zur Produktvision bis zum finalen Produktdesign begleitet. Mein Verantwortungsbereich umfasste die Moderation der Visions- und Go-to-Market-Workshops, die tiefgehende Anforderungsanalyse sowie die Leitung der Solution Design-Phase für beide Nutzergruppen - mit dem Fokus auf die bevorstehende IKT-Präventionskurs-Prüfung. Um das System in der kurzen Projektlaufzeit von nur einem Monat greifbar zu machen und evaluieren zu können, erstellten wir detaillierte Wireframes und interaktive Click-Dummys.
Der Prozess
Der Entwicklungsprozess folgte einem vierstufigen Ansatz, der die Schaffung einer strategischen Grundlage für die ZPP-Prüfung zum IKT-Präventionskurs sicherte:
Schritt 1: Strategie & Produktvision
In gemeinsamen Workshops mit den Stakeholdern definierten wir die Kernziele und evaluierten die passende Go-to-Market-Strategie, was zur Ausrichtung als begleiteter IKT-Präventionskurs führte. Um diese intensiven fachlichen Diskussionen effizient zu dokumentieren, nutzten wir KI-Assistenzsysteme, die unseren Input nahtlos in strukturierte Digital Design Briefs und ausformulierte Solution Designs übersetzten.
Schritt 2:Anforderungsanalyse
Die komplexe Präventionslogik (wie z. B. die CHMS-Auswertung und die Phasen der Bewegungs-Chains) wurde in detaillierte User Stories und System Designs überführt. Hierbei unterstützte uns ein KI-Agent in der Rolle des Requirements Engineers, indem er direkt auf die Figma-Entwürfe zugriff, diese auf fehlende Edge-Cases scannte und die finalen funktionalen Akzeptanzkriterien ableitete.
Schritt 3: UX-Konzeption & Prototyping
Basierend auf den Architekturen gestalteten wir die Wireframes für die motivierende Patienten-App und das übersichtliche Therapeuten-Dashboard. Um das Konzept sofort erlebbar zu machen, generierten wir mithilfe von KI in iterativen Schritten ein vorläufiges, interaktives HTML/CSS/JS-Click-Dummy, wodurch wir ohne klassischen Entwicklungsaufwand direkt in die Usability Testphase starten konnten.
Schritt 4: Evaluierung & Ergebnisse
Die abschließenden Tests der Prototypen bestätigten den Erfolg der iterativen Konzeption trotz knapper Timeline: Die Web-Anwendung für Physiotherapeuten erreichte einen hervorragenden System Usability Scale (SUS) Score von 83,3 sowie eine Task Completion Rate von 97 %. Für die Patienten-App zeigte die AttrakDiff-Befragung mit Werten von 2,1 in der hedonischen und 1,8 in der pragmatischen Qualität ein hochgradig attraktives Nutzererlebnis. Parallel deckte der Research wertvolle Insights auf, die direkt in die Produkt-Roadmap für zukünftige Iterationen flossen.
Tagesübersicht
Onboarding
Bewegungsanalyse
Bewegungsstatistik
Bewegungs-Challenges
Details und Kennzahlen
Projektdauer
1 Monat
Geführtes Kreativteam
2 Designer:innen
Anzahl von Usability Tests
13x
System Usability Scale-Score
83,3 (Einstufung: "Exzellent" nach Bangor et al.)
AttrakDiff-Score
1,8 PQ; 2,1 HQ
Methodik
Strategie & Go-to-Market Evaluierung
Detaillierte regulatorische Analyse (§20 SGB V, ZPP-Kriterien) zur Erarbeitung einer tragfähigen Markteinführungsstrategie. Gemeinsame Positionierung des Produkts als IKT-Präventionskurs, um rechtliche Hürden zu minimieren und die fachliche Stärke der Physiotherapeuten optimal zu nutzen. Überführung der Vision in Digital Design Briefs und durchgängig referenzierte Solution Designs.
Technologie-Evaluierung (Google ML Kit Pose Detection)
Um die anspruchsvolle Vision eines KI-gestützten Übungstrackings mit der technischen Machbarkeit zu verheiraten, wurde die Bewegungserkennung (Google ML Kit Pose Detection) aus Usability-Sicht tiefgehend analysiert. Die Herausforderung bestand darin, das Echtzeit-Tracking der Gelenkpunkte flüssig in die App zu integrieren, ohne die Nutzer durch hohe Latenzen oder komplexe Kamera-Setups zu frustrieren. Aus dieser Machbarkeitsprüfung heraus entstanden essenzielle UX-Lösungen – wie die vorbereitende "Peak-Pose-Maske" zur einfachen Ausrichtung des Smartphones und das sofortige, aber fehlertolerante visuelle Highlighting einzelner Gelenke bei Haltungsfehlern
Gamification & Verhaltenspsychologie
Um das Kernproblem der mangelnden Trainingsadhärenz zu lösen, entwickelten wir ein tiefgreifendes Gamification-Konzept auf Basis der Habit-Forschung und der Self-Determination Theory. Das System nutzt drei Bausteine zur Gewohnheitsbildung: Tägliche Micro-Workouts (kurzfristig), das Aufrechterhalten von "Bewegungs-Chains" (mittelfristig) und ein Auszeichnungssystem für Challenge-Trophäen (langfristig). Ergänzt wird dies durch eine starke Team-Mechanik, bei der Nutzer mit Punkten belohnt werden, wenn sie verpasste Übungen für Teammitglieder „retten“. Das fördert soziale Verbindlichkeit und Autonomie, beugt demotivierenden Chain-Rissen vor und lässt Auszeichnungen nicht "geschenkt" wirken.
Software Stack
Figma
Claude Code
Wireframing, Rapid Prototyping
Adobe Creative Suit
After Effects, Photoshop, Illustrator
