Fachhochschule Nordwestschweiz FHNW

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Personalisiertes Onboarding eines Digitalen Assistenten

Zusammenfassung

Entwicklung und Umsetzung eines interaktiven Onboarding-Konzepts

Schlüsselbegriffe

VueJS, Web Speech API, ParticlesJS, HTML, CSS, Figma, UI/UX, AfterEffects

Zielsetzung

Ziel des Projektes ist es, ein erfolgreiches Onboarding für den Assistenten zu entwickeln. Der Fokus der IP5-Projektarbeit liegt dabei auf folgenden Punkten:

Identifikation des Nutzers und Onboarding auf den Assistenten. Das beinhaltet den Zeitpunkt und Ablauf der Zustimmung.
Die Funktionalitäten (wie Sprachinteraktion) und multimodalen Interaktionen des Assistenten auf interessante Art vermitteln.
Heranführen der Nutzer an die neuartige Interaktion
Generell Transparenz, Vertrauen und Akzeptanz vom Nutzer gegenüber dem Assistenten schaffen.
Aufklärung, wie die Aufzeichnungen verwertet, gespeichert und nach gesetzlichen und internen Vorgaben gesichert werden (Datensicherheit).
Gestaltungsprozess eines individuellen, personalisierten Digitalen Assistenten.

Ausgangslage

Das Projekt "Heinzelmännli: ein Kollaborativer Sprachassistent für die Anlageberatung" ist ein interdisziplinäres Forschungsprojekt zwischen der UZH, Ergon Informatik AG, Recapp AG, Innofactory AG und dem Institut für Interaktive Technologien (kurz IIT) der FHNW. Man verfolgt dabei das Ziel, einen multimodalen, schweizerdeutschen Sprachassistenten für komplexe Bankberatungen im Anlagebereich für die Hypotbekarbank Lenzburg und die Berner Kantonalbank zu entwickeln. Der Assistent baut auf dem Framework von Lusee auf, ehemals LivePaper. Für den Assistenten muss nun ein Onboarding entwickelt werden, bei dem der/die Bankkunde:in an den Assistenten und seine Funktionen herangeführt wird und seine Zustimmung gibt.

Ergebnisse

In unserer Recherche haben wir bekannte Onboarding Konzepte, wie man Vertrauen in eine interaktive Software mit Spracherkennung aufbaut, wie man Funktionen einer Software vermittelt und was erfolgreiche Faktoren einer Software sind untersucht. Anhand dieser Erkenntnisse haben wir eine User Journey entwickelt. Diese Journey haben wir dann in Figma und einen Teil davon als Code Prototypen abgebildet. In After Effects wurde eine Animation für das Aussehen des Assistenten entwickelt.