User Experience
Ich bin 20, studiere User Experience und finde gutes Design entsteht da, wo man Nutzer wirklich versteht. Genau das versuche ich in meinen Projekten umzusetzen.
Ich bin Julian, 20 Jahre alt und studiere User Experience an der Hochschule Aalen. Ehrlich gesagt war ich am Anfang nicht ganz sicher, ob UX das Richtige für mich ist. Aber schon im ersten Semester hat es mich gepackt und je länger ich dabei bin, desto klarer wird mir: Gutes Design fängt damit an, Menschen wirklich zu verstehen.
Im Modul User Research habe ich zum ersten Mal eigene Nutzerinterviews geführt und ausgewertet. Und da habe ich gemerkt: das ist genau mein Ding. Bevor ich etwas gestalte, will ich verstehen, wie Menschen denken und handeln. Sonst baue ich am Ende nur Sachen, die schön aussehen, aber niemandem helfen.
Was ich mitbringe: analytisches Denken, Kreativität, strukturierte Arbeitsweise und die Lust, das alles auch außerhalb der Uni anzuwenden.
Wie sieht eine ganz normale Studienwoche eigentlich aus? Dieser Frage sind wir mit Interviews und Beobachtungen nachgegangen.
Wir wollten den Alltag von Human-Centricity-Studierenden verstehen, nicht direkt verbessern. Erstmal nur hinschauen, ohne Lösungen im Kopf.
Wir haben zuerst Proto-Personas auf Basis von Annahmen entwickelt, dann Leitfadeninterviews geführt und in Vorlesungen beobachtet.
Die Cafeteria ist tatsächlich der soziale Hotspot. Vier-Tage-Wochen sind die Regel, nicht die Ausnahme. Gruppenarbeit landet oft bei einer Person. Und ob jemand pendelt oder vor Ort wohnt, macht einen riesigen Unterschied.
Am Ende standen zwei Personas und zwei Szenarien: einmal aus Pendler-Sicht, einmal aus der Sicht von Studierenden vor Ort. So wird der Studienalltag konkret nachvollziehbar.
Vorlesungen werden nach Mehrwert gefiltert
Coachings mit Dozenten-Feedback motivieren stark
Pendeln bedeutet Zeitverlust, Kosten und sozialen Ausschluss
Zeitmanagement polarisiert: proaktiv vs. reaktiv
„Ein besonders interessanter Befund war, dass das Nicht-Erwähnen von Dingen genauso viel Aufschluss gab wie das Erwähnte. Das Thema Pendeln wurde von Studierenden, die an der Hochschule wohnen, nie angesprochen, während Pendler davon erzählten, ohne dass wir nachfragen mussten."
Projektreflexion · User Research Dokumentation WiSe 2025/26
Neben Praxis interessiert mich auch die Theorie dahinter: Warum funktionieren manche Apps so gut, dass man sie kaum loslässt? Was machen sie psychologisch mit uns?
Payback hat über 30 Millionen Nutzer in Deutschland und gehört zu den meistgenutzten Shopping-Apps. In dieser Hausarbeit habe ich mir angeschaut, mit welchen Gamification-Mechaniken die App so gut funktioniert. Als Analyse-Werkzeug habe ich das Octalysis Framework von Yu-kai Chou genutzt, das 8 verschiedene Motivationsantriebe beschreibt.
⇓ Hausarbeit herunterladen PDF
Yu-kai Chous Octalysis-Modell beschreibt 8 Core Drives menschlicher Motivation: von intrinsischer Sinnstiftung bis zu extrinsischen Belohnungen. Die Arbeit nutzt diesen Rahmen, um zu analysieren, welche Triebkräfte Payback gezielt einsetzt.
Punktesammeln, Coupons und App-Elemente: Die Analyse zeigt, welche Mechaniken nachhaltig motivieren, wo die Grenze zur Manipulation liegt, und was verantwortungsvolles UX-Design im Loyalty-Kontext bedeutet.
Gute Gestaltung beginnt nicht mit Figma, sie beginnt mit Fragen. Mein Prozess führt von echtem Nutzerverständnis über iterative Konzeption bis zur technischen Umsetzung, bei der KI als Werkzeug mitarbeitet.
Jedes Projekt fängt für mich damit an, die Leute zu verstehen, für die ich gestalte. Interviews, Beobachtung, Auswertung. Klingt vielleicht aufwendig, spart aber später jede Menge Zeit, weil man nicht an den eigentlichen Problemen vorbei designt.
User ResearchWenn ich verstanden habe, worum es geht, fange ich an zu strukturieren: Personas, Szenarien, Wireframes, Prototypen. Selten klappt das beim ersten Versuch und das ist okay. In Figma und Miro probiere ich Sachen aus, verfeinere sie Schritt für Schritt und komme so zu Lösungen, die wirklich passen.
Konzept & PrototypingBei der Umsetzung nutze ich KI-Tools wie Claude als Co-Pilot, vor allem beim Code. Konzept, Inhalte und Entscheidungen kommen von mir, die KI hilft mir, das Ganze schneller technisch umzusetzen. Diese Seite hier ist ein gutes Beispiel dafür, wie ich arbeite.
AI-Augmented WorkflowNeue Arbeiten befinden sich gerade in Vorbereitung. Hier schon mal ein erster Blick auf das, was demnächst folgt.
Work in progress, Veröffentlichung im Juli 2026