Problem

Haarfärbung kann für viele Menschen zu unerwünschten Ergebnissen führen. Die echte Haarfarbe bestimmt maßgeblich darüber, ob die gewünschte Zielhaarfarbe erreicht wird oder nicht. Beispielsweise ist es für Menschen mit dunklen Haaren schwieriger ihre Haare in eine helle Farbe zu färben. Es kann also ein willkürliches Ergebnis entstehen, was zu Unzufriedenheit beim Kunden führt.

Idee

Die Change(Hair) App soll die Diskrepanz zwischen Echt- und Wunschhaarfarbe minimieren und zu einem möglichst genauen Ergebnis führen. Nutzer*innen können über die App ein Selfie schießen und sich einen gewünschten Haarstil auswählen. Die KI erkennt Eigenschaften (Farbe, Farbdichte, etc.) der echten Haare und zeigt Nutzer*innen ein individuelles Ergebnis.

Markt / Konkurrenz

Das Beauty & Lifestyle Segment auf dem mobile App Markt sticht mit einer Vielzahl von unterschiedlichen Produkten hervor. Besonders im Bereich Haarfärbung gibt es verschiedene Produkte mit unterschiedlichen Merkmalen und Besonderheiten. In unserer Markt- und Konkurrenzrecherche viel uns auf, dass die meisten Apps lediglich eine leicht transparente Farbe auf die Haare der Nutzer*innen legen, um so ein neues Ergebnis zu liefern. Des weiteren ließ sich eine „Überfunktionalität“ bei den meisten Apps erkennen, die den Fokus von den Haaren der Nutzer*innen abweichen lässt. Die Change(Hair) App unterscheidet sich in diesen Punkten, indem sie die echten Haare der Nutzer*innen miteinbezieht und bewusst auf weitere Funktionen verzichtet.

Recherche

Um uns ein klares Bild über potentielle Nutzer*innen zu schaffen, haben wir verschiedene Recherchemethoden verwendet. Dabei sind wir stufenweise vorgegangen: 
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1. Eine grobe Übersicht vom allgemeinen Interesse an Haarfärbeprodukten schaffen
2. Positive und negative Faktoren von potentiellen Konkurrenzprodukten ermitteln
3. Bedürfnisse und Wünsche von potentiellen Nutzer*innen ermitteln
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Dadurch war es möglich, potentielle Nutzer*innen besser zu verstehen und die App an deren Bedürfnisse anzupassen. 

#1 Methode: Google Trends Recherche

Um sich eine grobe Übersicht zu verschaffen, eignet sich die Google Trends Funktion von Google. Über die Suche nach bestimmten keywords (Suchbegriffe; z.B: hair color, hair dye, changing hair color app, etc.), lässt sich bestimmen in welchen Regionen der Welt diese keywords am häufigsten gesucht wurden. Zwar ermöglicht Google Trends keine detailierte Suche, allerdings hat man hier die Möglichkeit, neue Suchbegriffe zu entdecken, die im späteren Verlauf für eine Marketing Phase wichtig werden könnten. Die Recherche hat ergeben, dass die Nachfrage nach Haarfärbung relativ ausgeglichen ist. Top Suchanfragen unterscheiden sich in Bezug auf Suchbegriffe, die abhängig von der Region verwendet werden.

#2 Methode: App/Play Store Review Auswertung

Die Auswertung der Nutzerbewertung von potentiellen Konkurrenzprodukten hat ergeben, dass sich die meisten positiven Rezensionen auf ein realistisches Ergebnis, nutzerfreundliche Bedienung und eine simple App Architektur beziehen. Die meisten negativen Bewertungen hingegen beziehen sich auf unrealistische Ergebnisse, versteckte Kosten und ein unübersichtliches User Interface. 

#3 Methode: Interviews

Kurze Interviews mit potentiellen Nutzer*innen ermöglichen es, sich ein besseres Gesamtbild von Nutzeranforderungen und dem Nutzungskontext zu verschaffen. Fehler werden dadurch schneller erkannt und Anforderungen können dem Entwicklungsteam besser sichtbar gemacht werden. Um ein besseres Verständnis vom Verhalten und der Motivation potentieller Nutzer*innen zu bekommen, ist hier eine Auswahl von Fragen, die in den Interviews gestellt wurden:

- Wie häufig färben Sie Ihre Haare?
- Probieren Sie gerne verschiedene Farben aus oder bleiben Sie bei einer Farbe?
- Waren Sie mal unzufrieden mit dem Ergebnis? Wenn ja, welche Erwartungen hatten Sie? 
- Färben Sie Ihre Haare selbst oder lassen Sie Ihre Haare professionell färben?
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Die Interviews haben gezeigt, dass die meisten potentiellen Nutzer*innen weiblich und zwischen 18 und 45 Jahre alt sind. Die meisten der Teilnehmer*innen gaben an, bei einer Haarfarbe zu bleiben; ein geringer Teil wechselt die Haarfarbe häufig. Hierbei handelt es sich in der Regel um jüngere Nutzer*innen im Alter zwischen 18 und 24. Auf die Frage welche Erwartungen die Teilnehmer*innen hatten, war die Antwort bei nahezu allen deckungsgleich („Ähnlich wie es auf der Verpackung angezeigt war.“). Die meisten Teilnehmer*innen gaben an, dass sie aus Kostengründen ihre Haare lieber selber färben.

Personas

Aus den gesammelten Kenntnissen der Recherche habe ich anschließend Personas (fiktive Anwender*innen) entwickelt, die für die Entwicklung der App Architektur, User Flows und den grafischen Elementen verwendet werden konnten. Mit den gesammelten Daten ist es möglich eventuelle Fehler und Faktoren, die zu Unzufriedenheit führen könnten, in der Entwicklungsphase auszuschließen.