Von unklarer Navigation zu getesteter Struktur, Labels und Findability-Signalen.
Eine validierte IA-Empfehlung mit Content Groups, Tree-Test-Ergebnissen und First-click-Signalen.
Du kannst entscheiden, welche Struktur, Labels und Navigationspfade angepasst oder beibehalten werden.
Die IA-Empfehlung in Navigationsänderungen, Content-Arbeit oder weitere Tests übersetzen.
Wie gruppiert die Zielgruppe die Inhalte intuitiv, welche Labels verwendet sie, und wo weicht das mentale Modell der Nutzer von der aktuellen IA ab?
Card Sorting zeigt, wie Nutzer Inhalte mental gruppieren und welche Begriffe für sie zusammengehören.
Die Gruppen werden in eine prüfbare Navigationsstruktur überführt.
Können die Teilnehmer die richtigen Antworten in der vorgeschlagenen Navigationsstruktur finden, und welche Pfade führen sie auf Irrwege?
Tree Testing misst, ob wichtige Aufgaben in der Struktur gefunden werden, bevor visuelles Design ablenkt.
Die Findability-Ergebnisse zeigen, welche Pfade oder Labels noch kritisch sind.
Klicken Nutzende bei dieser Aufgabe zuerst an die Stelle, die sie dem Ziel näherbringt?
First Click Testing prüft, ob Nutzer auf kritischen Screens den richtigen ersten Orientierungsschritt wählen.
Die Klicksignale werden durch realistischere Aufgaben oder Usability Tests ergänzt.
Können typische Nutzer die zentralen Tasks erfolgreich, effizient und zufriedenstellend abschließen, und wo scheitern sie woran?
Usability Testing prüft die wichtigsten IA-Änderungen im Kontext tatsächlicher Aufgaben.
Die Findings werden priorisiert und in konkrete Struktur- oder Label-Entscheidungen übersetzt.
Die Artefakte bleiben zugeklappt, bis du sie wirklich brauchst.
Kompakte Arbeitsvorlage für First-click Testing mit Kontext, Input, Ergebnisartefakten und nächstem Schritt.
# First-click Testing Canvas
## Kontext
Wofür wird die Methode eingesetzt?
## Kernfrage
Welche Frage soll am Ende beantwortet sein?
## Input
Welche Daten, Beobachtungen oder Materialien liegen vor?
## Arbeitsfläche
- Bereich 1:
- Bereich 2:
- Bereich 3:
- Beziehungen / Muster:
## Ergebnisartefakte
- Click Heatmap:
- Success Rate:
- Design Recommendations:
## Offene Fragen
- ...
## Nächster Schritt
Owner, Datum, Erfolgssignal.Kompakte Arbeitsvorlage für Tree Testing mit Kontext, Input, Ergebnisartefakten und nächstem Schritt.
# Tree Testing Canvas
## Kontext
Wofür wird die Methode eingesetzt?
## Kernfrage
Welche Frage soll am Ende beantwortet sein?
## Input
Welche Daten, Beobachtungen oder Materialien liegen vor?
## Arbeitsfläche
- Bereich 1:
- Bereich 2:
- Bereich 3:
- Beziehungen / Muster:
## Ergebnisartefakte
- Findability Metrics:
- Path Analysis:
- Revised IA:
## Offene Fragen
- ...
## Nächster Schritt
Owner, Datum, Erfolgssignal.