Praksis · Kristiania · 2024
Wolve-redesign
Full redesign av lojalitetsplattformen til Wolve IT. Brukerundersøkelser, prototyping og testing ga toppkarakter.

Sammendrag
Bacheloroppgaven vår hos Wolve IT startet med å lage en onboarding-tutorial for lojalitetsplattformen deres. Vi oppdaget raskt at det manglet en definert målgruppe, og at hele brukeropplevelsen trengte et løft. Derfor foreslo vi et fullstendig redesign av plattformen, fremfor å bygge en tutorial på toppen av noe som var vanskelig å bruke. Ideen ble godt mottatt.
Gjennom en grundig markedsanalyse definerte vi to målgrupper og samlet innsikt for å forstå brukernes behov. Med dette som utgangspunkt designet vi en mer intuitiv og brukervennlig plattform i Figma. Resultatet var bedre brukervennlighet, økt effektivitet og en tydeligere forståelse av plattformens funksjoner. Prototypen ble presentert for Wolve og fikk svært gode tilbakemeldinger.
«Bachelorgruppen har løftet brukeropplevelsen vår til et fremragende nivå. Gjennom konsekvent brukertesting og raffinerte designstrategier har de sikret høy brukertilfredshet og optimalisert interaksjonen på plattformen vår. Den metodiske tilnærmingen med iterativ testing og evaluering har forbedret både brukervennlighet og estetikk betydelig. De tekniske og visuelle løsningene som er utviklet, spesielt de detaljerte brukergrensesnittene, har overgått forventningene våre. Gruppens eksepsjonelle fokus på brukersentrert design var tydelig gjennom hele prosjektet, og sikret at alle designmål ble nådd med innovative løsninger.»
Prosessen
Scrum og innsiktsarbeid
Først planla vi arbeidsmåten. Gruppen hadde erfaring med Scrum, og vi valgte en hybrid tilnærming med ukentlige sprinter og daglige stand-ups for å holde fremdrift og fange opp hindringer tidlig. I tillegg gjennomførte vi en litteraturstudie for å forstå Wolves forretningsmodell og lojalitetsmarkedet, noe som hjalp oss å identifisere utfordringer og muligheter for redesignet.

Markedsanalyse
En grundig markedsanalyse ga oss to målgrupper, én primær og én sekundær. Vi lagde personas for å forstå behovene og preferansene deres, og brukte dette som rettesnor gjennom hele designprosessen.


Ekspertevaluering og intervjuer
Vi gjennomførte en detaljert evaluering av den eksisterende plattformen og avdekket utfordringer som inkonsistent design, uklar funksjonalitet og mangel på forklarende tekst. Disse innsiktene ble styrende for redesignet. I tillegg intervjuet vi brukere fra målgruppene for å finne ut hva de ønsket seg av et slikt program.


Problemidentifisering
Hver av oss noterte problemer individuelt, og så stemte vi over de mest kritiske. Derfra formulerte vi problemstillinger som gruppen kunne løse, noe som ledet oss videre til skissefasen.


Skissering og ideutvikling
Vi startet med en grundig skissefase for å visualisere ideene våre og avdekke svakheter i det eksisterende designet. Med hurtig prototyping lagde vi flere skisser som vi diskuterte og forbedret i fellesskap.


Prototyping
I Figma utviklet vi prototyper med høy detaljgrad som viste det foreslåtte redesignet. Disse var helt sentrale for brukertesting og tilbakemeldinger på grensesnittet.



Designprinsipper og universell utforming
Gjennom hele prosjektet fulgte vi Don Normans designprinsipper og Jakob Nielsens heuristikker, med fokus på synlighet, tilbakemelding, konsistens og brukerkontroll. Vi sørget også for at plattformen fulgte krav til universell utforming, med testing av fargekontraster og brukervennlighet på tvers av enheter og skjermlesere.


Brukertesting
Vi gjennomførte brukertester med representanter fra målgruppene. Tilbakemeldingene derfra brukte vi til å iterere videre på prototypene, slik at designet møtte brukernes behov og forventninger.

Iterative forbedringer
Basert på tilbakemeldingene gjorde vi iterative forbedringer av prototypene. Det innebar å finpusse navigasjonen, styrke den visuelle sammenhengen og forbedre den generelle brukervennligheten.

Anbefalinger for veien videre
Med utgangspunkt i markedsinnsikt, intervjuer og brukertesting ga vi Wolve anbefalinger for videre utvikling, blant annet bedre dataanalyse og skalerbarhet. Vi anbefalte også jevnlig brukertesting for å opprettholde brukervennligheten over tid.
