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)?

Presentatie

Doorheen het academiejaar worden de studenten gecoached om hun resultaten zo overzichtelijk mogelijk weer te geven in stakeholder presentaties.

Fase 1

METHODIEK 1: Stakeholder mapping

Aantal respondenten

11 Schatting

11 Reëel

Belangrijkste resultaten

Samen met het team van LauraAI leerden we de verschillende stakeholders kennen en plaatsen op een stakeholder map met twee assen (Impact-Kennis) en drie niveau's (Micro, meso, macro). Op het macroniveau plaatsten we overheidssubsidies. Deze subsidies hebben een grote impact op de werking van LauraAI, maar worden bepaald door mensen met minder gerichte kennis van zaken (weinig kennis). Verder is er op het macroniveau ook de wetgeving, maar met het verschil dat deze meer kennis inhoudt. Op het mesoniveau met grote impact en veel kennis onderscheidden we pyschologen, academische instellingen, sociale secretariaten en HR afdelingen van bedrijven. Tot slot, op het microniveau, hebben werknemers weinig tot matige impact en een gemiddeld kennisniveau.

METHODIEK 2: Product/dienstbehoefte

Aantal respondenten

11 Schatting

11 Reëel

Belangrijkste resultaten

Om de challengers beter te leren kennen, gebruikten we het product/dienstbehoeftemodel. Samen met het team van Laura.AI formuleerden we antwoorden op 5 belangrijke vragen. Als eerste werden de waarden van het bedrijf geformuleerd (zie onder). Daarna hadden we het over waarom het team de tool wil ontwikkelen en welke oplossing zij precies voorstellen en op welke manier ze dit willen doen. Tot slot werd een belangrijke KPI geformuleerd: het team wil dat 65% van de werknemers de tool minstens twee keer per week vrijwillig gebruikt om een gesprek te voeren. Indien Laura enkel ingevoerd wordt op middle management niveau, zien ze dit graag stijgen richting 90%.

METHODIEK 3: Literatuurstudie

Aantal respondenten

? Schatting

? Reëel

Belangrijkste resultaten

Aan de hand van wetenschappelijke literatuur werd onderzocht hoe AI en AI mental health coaching wordt geconceptualiseerd. De resultaten van deze korte studie werden gepresenteerd op 13/10/2025. Zo vonden we dat burn-out en mentale gezondheid bij werknemers een heikel punt is de laatste jaren. Daarnaast kent AI een rezendsnelle adoptie in recente jaren, maar hebben mensen zorgen rond privacy. Tot slot is het belangrijk om bij design rekening te houden met de menselijke psychologie.

Fase 2

METHODIEK 1: Survey

Aantal respondenten

130 Schatting

108 Reëel

Belangrijkste resultaten

De survey leverde 108 bruikbare responses en heel wat interessante resultaten op. Zo staat meer dan de helft van de respondenten positief ten op zichte van het gebruik van LauraAI. De helft zou de tool gebruiken indien men er toegang toe had. Verder hebben respondenten de voorkeur om te chatten met de tool in de plaats van te communiceren via stem. Daarnaast neemt het comfort met het dashboardfeature af naarmate dit wordt toegepast op een kleiner en meer personlijk niveau, zoals teamniveau. De belangrijkste voorspeller van een positieve attitude ten aanzien van LauraAI is de mate waarin mensen het zien zitten om een digitale mental health coach te gebruiken, de perceived usefullness van de tool, subjective normen en de mate waarin men denkt de tool makkelijk te kunnen gebruiken. 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%).

Fase 3

METHODIEK 1: Lotus blossom

Aantal respondenten

9 Schatting

9 Reëel

Belangrijkste resultaten

De Lotus Blossom- techniek hielp ons creatieve ideeën te bedenken die verband houden met de onderzoeksvraag. Rondom het centrale thema van UX-elementen voor adoptie en retentie plaatsten we 8 belangrijke designvereisten. Deze reikten van privacy tot gebruiksvriendelijkheid. Hierna zochten we voor elk van deze designvereisten een goed werkend voorbeeld uit een andere sector. Rond de voorbeelden penden we hun positieve kenmerken neer. Op deze manieren verkregen we heel wat ideeën en elementen om mee te nemen in onze oplossing. Zo haalden we bijvoorbeeld ideeën uit een oudercontact en instant noodles, elk slagen ze er op hun eigen manier in om een specifieke vereiste te vervullen.

METHODIEK 2: GPS-brainstormkit

Aantal respondenten

9 Schatting

9 Reëel

Belangrijkste resultaten

Aan de hand van 6 centrale trends (Privacyzorgen, Platformmoeheid, AI in de Werkomgeving, Gebruiksvriendelijkheid, Mentale Gezondheid, Hybride Werkomgeving) werden ideeën gegeneerd die verband houden met de betreffende trends en thema's. We splitsten onze groep in duo’s waarbij elk duo focuste op één invalshoek. Elke 10 minuten werd het bord gedraaid zodat iedereen ideeën kon aanbrengen vanuit verschillende perspectieven. Daarbij kon makkelijk worden verder gebouwd op reeds aanwezige ideeën.

Fase 4

METHODIEK 1: Wireframes

Aantal respondenten

? Schatting

? Reëel

Belangrijkste resultaten

Op papier werd een prototype van de user interface van de desktopapp geschetst. Op deze manier kreeg het designteam een duidelijk beeld van de verschillende fases en functies die moesten worden meegenomen in het interactief prototype. Ook werd rekening gehouden met variaties in de volgorde en de functionaliteit van zowel de onboarding als de applicatie zelf.

METHODIEK 2: Eerste versies prototype

Aantal respondenten

? Schatting

? Reëel

Belangrijkste resultaten

Via FigmaAI werden twee interactieve versies van de desktop app gemaakt. Beide versies volgen dezelfde structuur, namelijk een onboardingsfase en de eigenlijke app. De onboardingsfase geeft de gebruiker alle essentiële informatie die nodig is voor een vlot gebruik van de app. De twee versies verschilden in aanpak en vorm. Zo is de onboarding van versie twee meer visueel gefocust. Deze bevat bijvoorbeeld de datavisualisatie uit de ideation fase. Beide versies werden een eerste keer getest en aangepast nadat het volledige team ze had uitgeprobeerd. Daarna stelden we ze voor aan onze begeleiders die ons hielpen beide versies scherper te stellen. Het doel van de 2 versies was om de verschillende features te testen op gebruiksvriendelijkheid en volgorde, dit gebeurde via cognitieve walkthroughs.

METHODIEK 3: In-depth interview

Aantal respondenten

15 Schatting

9 Reëel

Belangrijkste resultaten

De gesprekken en het contact dat we hadden met gebruikers binnen de doelgroep van LauraAI bestond uit twee delen. Het eerste deel was een in-depth interview dat peilde naar de ervaringen van participanten met mentaal welzijn op het werk én hun attitude naar AI-toepassingen gericht op mentale gezondheid. Daarbij peilden we niet alleen naar hoe ze zelf omgaan met mentaal welzijn, maar ook naar hoe hun werkgever omgaat met mentaal welzijn.
Werknemers ervaren stress op het moment van deadlines en in drukke periodes. Om met deze stress om te gaan gebruiken ze verschillende strategieën. Twee daarvan komen vaak voor: structureren van teken en afstand nemen van het werk via bv. wandelpauzes. Collega's bieden ondersteuning in informele gesprekken waarbij frustraties worden geventileerd. Vanuit de organisatie blijkt er wel formele ondersteuning aanwezig, maar vaak is deze moeilijk toegankelijk en weinig zichtbaar. Er is dus een nood aan een laagdrempelig contactpunt in organisaties. naast externe ondersteuning staan medewerkers ook stil bij hun eigen functioneren via zelfreflectie. Men staat stil bij het eigen handelen en zoekt naar manieren om te groeien. De respondenten zien AI als een nuttige ondersteuning bij praktische taken zoals schrijven of het structureren van informatie. Wat betreft het inzetten van AI voor als ondersteuning van de mentale gezondheid zijn respondenten terughoudender omwille van z'n beperkte diepgang en twijfels over de betrouwbaarheid. Er is wel een rol weggelegd voor AI als laagdrempelig aanspreekpunt.

METHODIEK 4: Cognitive walkthroughs

Aantal respondenten

6 Schatting

6 Reëel

Belangrijkste resultaten

Om de verschillende prototypes te testen voerden we doorheen april en mei cognitieve walkthroughs uit. In een eerste ronde werden de eerste twee versies van het prototype afwisselend voorgelegd aan deelnemers. Ze kregen de opdracht om te navigeren door de verschillende vensters, waarbij ze aangemoedigd werden om hun gedachten luidop te delen (think-aloud). Eerst werd de onboarding van versie 1 getoond, daarna de onboarding van versie 2. Vervolgens gebeurde hetzelfde met het app-venster.
Op basis van 6 walkthroughs werd een aantal beslissingen genomen naar het volgende prototype toe. Als eerste werd beslist om de datavisualisatie te schrappen. Hoewel we het als groep een aantrekkelijk idee vonden, was de animatie volgens participanten niet duidelijk en overbodig. Wat betreft de meldingen, kozen we ervoor om deze direct tot de gebruiker te richten (‘Hey, hoe gaat het met je?’) in de plaats van een zin in de derde persoon (‘Laura wil weten hoe het met je gaat’). Bovendien zijn meldingen in het nieuwe prototype standaard uitgeschakeld bij de onboarding. Om het overzicht te bewaren, werd de mogelijkheid tot personalisatie van Laura uit de onboarding gehaald en verplaatst naar de instellingen. Een van de grootste veranderingen in het nieuwe prototype was de aanpassing van het achievements-tabblad. Het tabblad gaf een gevoel van competitie en druk. We doopten het dan ook om naar ‘ontdekken & leren’. De focus ligt daarbij op de mogelijkheid om tools te verwerven om het mentale welzijn te verbeteren.

METHODIEK 5: Prototype

Aantal respondenten

? Schatting

? Reëel

Belangrijkste resultaten

De feedback van de participanten tijdens de cognitive walkthroughs werd verwerkt in een nieuw prototype. De datavisualisatie werd geschrapt, het achievements-tabblad omgevormd naar 'ontdekken en leren' en de weergave van scores herdacht.

METHODIEK 6: Cognitive walkthroughs

Aantal respondenten

? Schatting

? Reëel

Belangrijkste resultaten

Het nieuwe prototype werd opnieuw getest bij potentiële gebruikers aan de hand van cognitive walkthroughs.

METHODIEK 7: Prototype

Aantal respondenten

? Schatting

? Reëel

Belangrijkste resultaten

Op basis van de nieuwe feedback werd een finaal prototype ontworpen. Het interactieve prototype bestaat uit een onboarding, gevolgd door een appinterface met verschillende tabbladen: Chat, Mijn Overzicht, Ontdekken & Leren, Gegevens, Instellingen, Onboarding herbekijken en Ik heb nood aan een gesprek.

Fase 5

METHODIEK 1: Rapportering

Aantal respondenten

? Schatting

? Reëel

Belangrijkste resultaten

In een overzichtelijk rapport worden de belangrijkste resultaten van de challenge gedeeld. In fase 1 maakten we kennis met de challengers en verfijnden we onze onderzoeksvraag; Daarna testen we in fase 2 het adoptiepotentieel van Laura.AI. Met de resultaten uit de survey gingen we aan de slag om ideeën te bedenken in fase 3. Deze zetten we om in de praktijk in fase 4, waarbij we deze testten bij gebruikers. Uiteindelijk beantwoordden we de onderzoeksvraag door het toevoegen van verschillende UX-elementen zoals uitgebreide privacyuitleg, een duidelijke onboarding, inzicht in eigen evoluties zonder een gevoel van competitie met zich mee te brengen en een tabblad met praktische oefeningen om aan de slag te gaan met mentale gezondheid.

METHODIEK 2: Cognitive walkthroughs

Aantal respondenten

? Schatting

? Reëel

Belangrijkste resultaten

In enkele cognitive walkthroughs werd het nieuwe prototype getest.