Welke UX-elementen en communicatietriggers zorgen ervoor dat werknemers LauraAI effectief gaan gebruiken én meerdere malen per week blijven gebruiken (bv. notificaties, taalgebruik, timing, incentives)?

De privacyuitleg in de onboarding werd gezien als duidelijk en to the point. Het uiteindelijke 'Ontdekken & Leren' tabblad werd gezien als een nuttige bron van informatie met praktische oefeningen om uit te proberen. Meldingen met emoji's kunnen, maar worden best neutraal gepresenteerd zonder ze standaard in te schakelen wanneer iemand voor de eerste keer de app opent. Personalisatie van Laura kan, maar maakt de onboarding nu druk. Daarom werd deze verplaatst naar de instellingen.

Hoewel de datavisualisatie (in de vorm van een omgekeerde trechter)goed ontvangen werd door begeleiders, bleek dit geen aantrekkelijk element voor gebruikers. Het was verwarrend en overbodig. Daarom werd beslist deze te schrappen en niet te gebruiken in volgende prototypes.

Het achievements-tabblad legde onbedoeld een focus op competitie en het moeten presteren. Daarom werd dit tabblad omgevormd naar het Ontdekken & Leren tabblad.

De team- en organisatiegemiddeldes werden ook geschrapt. Deze zorgden ervoor dat gebruikers zich gingen vergelijken met collega's, wat onbedoeld zorgt voor druk of mogelijk zelfs negatieve gevoelens.

Beide brainstormmethodes leverden ons een berg ideeën op. We clusterden alle ideeën door ze te sorteren onder verschillende thema’s. Uiteindelijk kwamen we aan het einde van de derde fase tot vier mogelijke deeloplossingen.

1. Notificaties

Onze eerste oplossing tracht het gebruik van LauraAI te stimuleren door middel van notificaties. Specifiek onstond het idee om een melding te lanceren die een korte vraag (bv. 'Hoe voel je je?') bevat die gebruikers kunnen beantwoorden aan de hand van emoji's. Deze informatie dan dienen als startpunt voor een conversatie met Laura. Daarnaast kan de moodlogging meegenomen worden in de scorebepaling rond stress, energie en motivatie.

Ook een integratie met de agenda van de gebruiker behoort tot de mogelijkheden. Op die manier kunnen de notificaties inspelen op de situatie van de werknemer door gerichte boodschappen, gekoppeld aan activiteiten zoals vergaderingen,te verzenden.

2. Gamification

De tweede oplossing versterkt gebruikersbetrokkendheid door middel van gamification-elementen. Hierbij haalden we inspiratie uit populaire apps als Snapchat, Duolingo en Strava. Het concept van 'streaks' (een score die stijgt per dagelijkse voltooing van een activiteit) zou worden toegepast op LauraAI. Elke dag dat een werknemer LauraAI gebruikt, stijgt zijn/haar streakscore. Als icoon van deze streaks werd gekozen voor een klavertje als symbool voor groei en welzijn. Twee verschillende uitwerkingen van dit concept zijn mogelijk: een variant waarbij de score van de gebruiker gereset worden wanneer een dag wordt overgeslagen of een variant waarbij dit niet het geval is en streaks louter een positieve invulling krijgen. Dit kan onderzocht worden in gebruikerinterviews.

Naast het concept van streaks richten we ons ook op een ander bekend gamification element: achievements. In een apart tabblad kunnen gebruikers hun persoonlijke mijlpalen binnen categorieën als mindfulness, emotieregulatie en rust bekijken. Voorbeelden van badges zijn dan: '1ste check-in', 'Pauze-pioneer'. Tijdens de feedback na onze presentatie werd geopperd om deze badges en mijlpijlen te personaliseren, deze mogelijkheid wordt meegenomen indien gekozen wordt voor gamification als oplossing.

3. Werknemersdashboard

Respondenten uit onze survey gaven aan inzicht te willen in de verzamelde data. De oplossing van het werknemersdashboard komt aan deze vraag tegemoet door de organisatiescores uit het werkgeversdashboard (in beperkte vorm) beschikbaar te stellen voor werknemers. Hierbij ziet een werknemer niet enkel zijn eigen trends aan de hand van scores en grafieken, maar ook de trends die spelen binnen de organisatie.

4. Privacy als centraal issue

Een van de voornaamste issues bij het concept van LauraAI is privacy. Dit kwam ook naar voor uit de open vragen van onze survey in Fase 2, waarbij respondenten heel wat vragen hadden in verband met de dataverzameling. Om in te spelen om de noden van mogelijke gebruikers zetten we in onze laatste oplossing privacy centraal. We streven naar transparantie inzake dataverzameling. Twee concrete UX/UI-elementen werden geformuleerd die hierop inspelen. Als eerste willen we aan de hand van een visualisatie van de datastroom op een toegankelijke manier aan gebruikers tonen hoe er met data wordt omgegaan. Deze visualisatie zou weergegeven kunnen worden bij het allereerste gebruik van LauraAI. Ten tweede zou er ook een privacyknop in de interface van LauraAI worden geïntegreerd waarachter gebruikers alle benodigde informatie ivm data terugvinden en mogelijk ook de visualisatie (cf. supra).

De tangible moet voldoen aan de opgestelde vereisten en beperkingen. Daarnaast moet deze tegemoet komen aan de noden en wensen van onze doelgroep.

Uit de survey blijkt dat er adoptiepotentieel is voor LauraAI. Meer dan de helft (54.6%) van de respondenten positief staat ten opzichte van van het gebruik van LauraAI. De helft (51.9%) zou de tool zelfs gebruiken als ze er toegang toe hadden. Toch valt op dat respondenten privacygevoelig zijn ten opzichte van hun werkgever en ten opzichte van de tool. Zo focuste 60% van de antwoorden bij de open vraag over de tool op de concepten anonimiteit en privacy. Dit wordt ook ondersteund door de vraag 'How many people should the group that uses the tool include, in order to feel that the analytics are truly anonymized?'. Op deze vraag antwoordde 56.5% '30+', dit toont aan dat mensen zich pas anoniem voelen wanneer een grotere groep de tool gebruikt.

Uit regressieanalyses blijken Perceived Usefullness (TAM2, de mate waarin men het product als nuttig ziet) en de mate waarin mensen het zien zitten om een digitale mental health coach te gebruiken (UWU-scale) de belangrijkste voorspellers van een positieve Attitude ten aanzien van LauraAI (TAM3) te zijn. Daarnaast is er een indirect effect van Vertrouwen in de tool en van Comfort met het Dashboard feature op Attitude via Perceived Usefullness. Verder medieert Attitude de invloed van Perceived Usefullness, Subjective Norms en UWU-scale op Intention to use (TAM4).

Tot slot onderscheidden we aan de hand van clusteranalyses vier gebruikersprofielen: Strenge AI-lovers (11%), Voorzichtige AI-ontdekkers (28%) ,AI-afwijzers (18%) en Nieuwsgierige AI-fans (44%). Deze verschillen in de mate van hun attitude ten aanzien van LauraAI, AI in het algemeen, privacy ten aanzien van werkgever, vertrouwen in werkgever, comfort met de features en gender.

De verbanden uit de data en de gebruikersprofielen leren ons dat er adoptiepotentieel is voor Laura.AI. Wel valt op dat privacy een heikel thema is wanneer je de tool aan mensen voorstelt. Dit blijkt ook uit de open vraag die respondenten de kans gaf om bijkomende bezorgdheden te uiten.

Bijna de helft van alle antwoorden had betrekking op privacy en/of anonimiteit. Ook vertrouwelijkheid en vertrouwen in hoe er met de resultaten wordt omgegaan bleken belangrijke thema’s. Tot slot achten respondenten ook de accuraatheid en wetenschappelijke onderbouwing van de applicatie, naast transparantie over de werkwijze, belangrijk. Het wordt dus belangrijk om tijdens het ontwerpen van UX-elementen die adoptie en retentie proberen te verhogen te focussen op elementen die vertrouwen en transparantie uitstralen.