Digital Behavioural Design: Die 10 wichtigsten Werkzeuge für erfolgreiche Verhaltensänderung in DiGAs
In einem vorigen Artikel habe ich ja schon mal in die Disziplin des Digital Behavioural Design eingeführt. Heute werden wir ganz konkret, um euch zu erklären, welche Elemente von Behavioural Design ihr verwenden könnt, um wirklich erfolgreiche DiGAs zu bauen. Denn wirklich erfolgreiche DiGAs zeichnen sich vor allem dadurch aus, dass ihr bei den Nutzern eine Verhaltensänderung einleitet. Here we go:
1. Verstärkendes Lernen (Reinforcement)
Verstärkendes Lernen beruht auf dem relativ simplen CAR-Schema: Es gibt einen Reiz (Cue), der bei mir eine Handlung hervorruft (Action). Dieses Zusammenspiel wird dadurch verstärkt, wenn auf das Verhalten eine Belohnung folgt (Reward). Dies erhöht die Wahrscheinlichkeit, in Zukunft beim gleichen Reiz auch wieder mit dem gleichen Verhalten zu reagieren.
Da es bei DiGAs immer auch um Engagement geht, sollten die Applikationen daher unbedingt Elemente einschließen, die verstärkendes Lernen und damit die wiederholte Nutzung der App fördern.
2. Optimale Herausforderungen (Challenges)
Viele Hersteller schließen bereits Challenges mit ein, um die Benutzung und das Produkt interessanter zu machen. Ganz relevant für die kontinuierliche Erhaltung des Engagements ist hierbei jedoch, dass die Challenge den Nutzer weder über- noch unterfordert. Beides führt nämlich mittelfristig zu einer verminderten Nutzung oder gar zum Abbruch. Ob individuelle Challenges programmiert werden können, ist vor allem eine Frage des Entwicklungsstadiums der DiGA. Man kann sich aber auch schon sehr gut helfen, wenn zum Beispiel alle Challenges in drei Schwierigkeitsgraden angeboten werden.
3. Stoppsignale berücksichtigen (Stopping Rules)
Warum verbringen wir so viel Zeit in Feeds? Weil wir immer weiter runterscrollen können – es gibt kein Stopp-Signal. Wir sind so gepolt, dass wir normalerweise häufig erst dann aufhören, wenn wir ein visuelles Stopp-Signal erhalten. Dies führt beispielsweise sogar dazu, dass Menschen, denen unbemerkt immer der Suppenteller aufgefüllt wurde, 73 % mehr zu sich nahmen als die Kontrollgruppe mit normalen Tellern. Wir sind auf Stopp-Signale gepolt. Bleiben diese aus, machen wir einfach weiter. Dieses Wissen kann sowohl eingesetzt werden, um ungesundes Verhalten zu vermindern bzw. gesundes Verhalten weiter aufrecht zu erhalten.
4. Anpassung der Entscheidungsarchitektur (Choice Architecture)
In einem anderen Artikel haben wir ja schon mal über Entscheidungsarchitektur geschrieben. Damit ist die Umgebung gemeint, die das Verhalten von Menschen beeinflusst. Im Falle von DiGAs ist dies sowohl die App selbst, als auch dass durch die App Impulse gegeben werden, die die physische Umgebung des Nutzers verändert. Auch hierdurch können positive Verhaltensweisen gefördert, ungesunde reduziert werden.
5. Mit allen Sinnen kommunizieren (Ambient Communication)
Gerade in der Gesundheitskommunikation liegt der Fokus der Kommunikation sehr häufig auf einer sehr inhaltlichen und häufig textlichen Ebene. Hier solltet ihr unbedingt versuchen, möglichst viel visuell darzustellen. Ob in Schaubildern, unterschiedlichen Farben, Formen, (Schrift)Größen. Verwendet aber auch besondere Töne (denkt an das CAR-Schema) oder Vibrationen am Smartphone, um bestimmte Verhaltensweisen zu triggern.
6. Anreize (Incentives)
Anreize unterscheiden sich von Belohnungen (Rewards) dadurch, dass sie bewusst kommuniziert werden, um eine bestimmte Handlung zu motivieren und damit im Vornherein geplant sind. Anreize müssen dabei gar nicht unbedingt finanziell sein, sondern es sollten gerade „soft incentives“ gewählt werden. Diese konzentrieren sich insbesondere auf die persönliche Bestätigung durch das Erreichen eines selbst gesteckten Ziels oder das Lob durch andere. Bedient also die gesunde Eitelkeit eurer Nutzer mit einfachen Incentives und sprecht regelmäßig Lob aus.
7. Bereits geflossener Einsatz (Sunk Cost)
Ihr kennt es sicherlich auch: wenn wir in eine Sache, eine Person, einen Plan besonders viel Zeit und Aufmerksamkeit investiert haben, fällt es uns umso schwerer, diese wieder loszulassen. Das ist vollkommen normal, da wir uns natürlich auch persönlich damit identifizieren. Ihr wollt Bindung zwischen eurem Produkt und euren Nutzern erzeugen. Dann schaut, dass sie selbst etwas zum Aufbau leisten müssen. Somit fällt ein Verabschieden umso schwerer. LinkedIn und Xing erreichen das zum Beispiel durch die Anzeige, wie viele der Profilinformationen bereits ausgefüllt hat. Hier fällt ein Abschied auch besonders schwer, wenn man sich bereits mehrerer hundert Kontakte über einen längeren Zeitraum aufgebaut hat. In diesen Mechanismus fällt übrigens auch „Loss Aversion“. Die Motivation, etwas nicht zu verlieren, was wir schon besitzen, ist wesentlich größer als die Möglichkeit, etwas Neues zu gewinnen.
8. (Optimale) Gruppe(nstruktur)
Eine ganz generelle Empfehlung: Wenn ihr irgendwo könnt, schaut, dass ihr eine Community in euren DiGAs aufbauen könnt. Gerade durch die Identifizierung mit Gleichgesinnten, die die gleiche Erkrankung haben, entsteht eine unheimlich große Bindung und Identifizierung, die Engagement und Retention fördert. Dies ist eigentlich schon ganz einfach durch einen Gruppen-Feed möglich, wo man Inhalte posten, liken und kommentieren kann. Der nächste Entwicklungsschritt ist dann, Gruppen so aufzubauen, dass sich Nutzer damit am besten identifizieren: in Bezug auf Mitglieder, Größe, Themenbereiche.
9. Angemessene kognitive Beanspruchung (Cognitive Load Balancing)
Schon Daniel Kahnemann zeigte uns mit seiner Theorie der beiden Denksysteme 1 und 2, dass wir nur eine begrenzte kognitive Kapazität (System 2) haben und ein Großteil unserer Entscheidungen über das automatische System 1 abläuft. Daher die ganz klare Aussage: Eure DiGAs müssen vor allen Dingen System 1 ansprechen und daher so wenig kognitiven Aufwand wie möglich verursachen. Was vor allem ein Ux-Thema ist, sehen wir hier vor allem aus der Perspektive von mitunter aufwendigem Content. Schaut, dass ihr Informationen in kleinen Brocken und unterschiedlichen Detail-Levels anbietet. Diejenigen, die unbedingt mehr wissen wollen, klicken sich dann schon auf die vertieften Informationen durch. Den meisten soll es einfach nur schnell und einfach gehen.
10. Personalisierung (Personalization)
Der ultimative Traum ist es natürlich, dass eure DiGA auf der Basis von Künstlicher Intelligenz individualisierte und exakt passenden Content an die Benutzer ausspielt. Das zeigt auch wiederum, wie sehr Digital Behavioural Design und die Tiefen von Data Science zusammengehören. Das ist sicherlich für viele von euch aktuell noch eine Vision, doch solltet ihr zumindest schon sehr früh mit der (automatischen) Auswertung der Interaktionen beginnen, um euer Produkt fortlaufend anzupassen. Am Anfang macht es deswegen Sinn, weil hier die IT-Infrastruktur gelegt wird.
Helfen euch die Werkzeuge? Setzt ihr sie schon ein? Wollt ihr mehr dazu wissen? Ich freue mich über eure Rückmeldung!
Weiterführende Literatur:
Autor: Dr. Mathias Krisam
Arzt und Geschäftsführer von läuft
Schreib dem Autor für Feedback oder weitere Fragen zum Thema: mathias.krisam@laeuft.e
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