{"id":35181,"date":"2025-09-09T14:33:10","date_gmt":"2025-09-09T12:33:10","guid":{"rendered":"https:\/\/www.hs-nordhausen.de\/science-blog\/?p=35181"},"modified":"2025-09-15T10:45:22","modified_gmt":"2025-09-15T08:45:22","slug":"wie-xr-und-biosignale-ressourcen-schonen-und-konsumenten-besser-verstehen-helfen","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.hs-nordhausen.de\/science-blog\/wie-xr-und-biosignale-ressourcen-schonen-und-konsumenten-besser-verstehen-helfen\/","title":{"rendered":"Wie XR und Biosignale Ressourcen schonen und Konsumenten besser verstehen helfen"},"content":{"rendered":"\n

Was haben faltbare Tastaturen, ergonomische Computerm\u00e4use und neue Schokoladensorten gemeinsam? Nahezu alle (neuen) Produkte gehen durch verschiede Stufen im Produktinnovationsprozess bevor wir Tastaturen, M\u00e4use und Schokolade in Onlineshops, Elektronik- oder Superm\u00e4rkten kaufen k\u00f6nnen. Beginnend mit der Ideengenerierung und der Entwicklung von Prototypen der besten Ideen, m\u00fcssen die Prototypen anschlie\u00dfend auf die Wahrnehmung und das Gefallen von potenziellen Konsumenten und Konsumentinnen getestet werden. Trotz diesem strukturierten Prozess und guten Bewertungen von den Testpersonen ist erkennbar, dass sch\u00e4tzungsweise 40% bis 80% aller Produktinnovationen nach der Einf\u00fchrung auf dem Markt scheitern. Um das hohe Risiko eines Flops zur vermindern, besch\u00e4ftigt sich das durch die Carl-Zeiss-Stiftung gef\u00f6rderte Projekt \u201eDigitalisierung in der Neuproduktentwicklung: Einsatz von Embedded Systems zur nachhaltigen Produktion\u201c (DiNEP) mit dem Einsatz von XR und Biosignalen im Produktinnovationsprozess.<\/p>\n\n\n\n

Was ist XR und was kann mit XR gemacht werden?<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Zur Produktion von Prototypen im klassischen Innovationsprozess m\u00fcssen Mitarbeiter und Mitarbeiterinnen geschult sowie Maschinen umger\u00fcstet werden. Was ist denn, wenn den Testpersonen die Form des Prototyps einer innovativen Computermaus nicht gef\u00e4llt? Produzierte Prototypen m\u00fcssen fachgerecht entsorgt und neue Prototypen aufwendig hergestellt werden. Dies hat zur Folge, dass bereits vor der Produkteinf\u00fchrung viele Ressourcen – wie Geld, Personen und Zeit \u2013 verwendet werden. Um den Innovationsprozess in diesem Schritt effektiver und effizienter zu gestalten, gibt es digitale M\u00f6glichkeiten, die die Darstellung von realen Produkten als digitale Abbildung erlauben. Virtuelle Realit\u00e4t (engl. Virtual Reality (VR)) und erweiterte Realit\u00e4t (engl. Augmented Reality (AR)) werden unter dem Oberbegriff XR verortet und beschreiben technische M\u00f6glichkeiten, die im Fall von VR die reale Umwelt durch virtuelle Inhalte vollst\u00e4ndig ersetzt oder die Realit\u00e4t durch virtuelle Inhalte erweitert (AR). Wohingegen die digitalen Prototypen mithilfe von VR in Superm\u00e4rkten dargestellt werden k\u00f6nnen, erlaubt AR die Einbindung der Realit\u00e4t und die Testperson kann mit den Prototypen im realen Umfeld interagieren. Vorteilhaft an dieser Vorgehensweise sind einerseits die computergest\u00fctzte Darstellung, weil einzelne Merkmale der Prototypen systematisch ver\u00e4ndert werden k\u00f6nnen und andererseits k\u00f6nnen alltagsnahe Simulationen in virtuellen Superm\u00e4rkten durchgef\u00fchrt werden. Die Einbindung dieser Technologien sorgt daf\u00fcr, dass die Testpersonen sich weniger langweilen. Aufkommende Langeweile kann zu fehlerhaften Angaben in der Bewertung f\u00fchren, was zu fehlerhaften Daten und Prognosen f\u00fchrt. Um besserer Prognosen zu erzielen, verwendet das Team um Prof. Dr. Millemann neben Frageb\u00f6gen auch Biosignale, um unbewusste K\u00f6rperreaktionen zu messen.<\/p>\n\n\n\n

Was sind Biosignale und k\u00f6nnen die Forscherinnen und Forscher sehen, wenn eine Testperson l\u00fcgt, oder warum sollen Biosignale gemessen werden?<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Stellen Sie sich vor, Sie befinden sich kurz vor einer wichtigen Pr\u00e4sentation oder einem entscheidenden Meeting. Die letzten zwei Minuten vor Beginn sind besonders intensiv. Wie reagiert Ihr K\u00f6rper in dieser Situation? Vielleicht bemerken Sie ein leichtes Schwitzen auf den Handfl\u00e4chen, Ihr Herz schl\u00e4gt schneller, und Sie sp\u00fcren eine subtile Spannung in Ihrem K\u00f6rper. All diese Ver\u00e4nderungen sind Ausdruck sogenannter Biosignale \u2013 messbare physikalische oder chemische Signale, die von Ihrem K\u00f6rper produziert werden. Sie sind das Ergebnis unbewusster physiologischer Prozesse, die darauf abzielen, das innere Gleichgewicht des K\u00f6rpers, die sogenannte Hom\u00f6ostase, zu wahren.<\/p>\n\n\n\n

Doch was genau k\u00f6nnen Forschende aus diesen Signalen ablesen? Erkennt das Forschungsteam anhand der Signale, wenn eine Testperson l\u00fcgt? Keine Sorge! Dies funktioniert nicht so einfach. Die K\u00f6rpersignale, wie Schwei\u00dfabsonderung, Puls, Herzschlag und Hauttemperatur, liefern zwar wertvolle Informationen \u00fcber den Zustand eines Menschen, aber sie sind nicht direkt mit der Wahrheit oder Unwahrheit einer Aussage verkn\u00fcpft. Stattdessen werden sie als zus\u00e4tzliche Datenquelle verwendet, um subjektive Angaben, etwa aus Frageb\u00f6gen, zu erg\u00e4nzen und deren Aussagekraft zu erweitern.<\/p>\n\n\n\n

Der eigentliche Wert der Biosignale liegt in ihrer F\u00e4higkeit, Emotionen, Stresslevel oder Aufmerksamkeit zu messen, ohne dass die Testpersonen ihre inneren Zust\u00e4nde bewusst mitteilen m\u00fcssen. Aktuelle Forschungen kombinieren diese Signale zunehmend mit modernen Technologien wie Machine Learning, um Muster und Zusammenh\u00e4nge zu identifizieren, die menschlichem Auge oder Verstand verborgen bleiben k\u00f6nnten. Aktuelle Studien fanden beispielsweise heraus, dass durch die Kombination von Biosignalen und Machine Learning, das Konsumentenverhalten im Bereich der Kommunikationspolitik (Werbung) vorhergesagt werden kann (Marques et al., 2025). Insbesondere Gesichtsmuskulatur und Elektrodermale Aktivit\u00e4t (Schwei\u00df) gelten als wichtige Indikatoren zur Vorhersage. DiNEP nutzt neben diesen beiden Biosignalen auch die Messung von Puls und Hauttemperatur, um einen diverseren Datensatz zu erzielen.<\/p>\n\n\n\n

Implikationen f\u00fcr Unternehmen und Produktmanagerinnen und Produktmanager<\/strong><\/p>\n\n\n\n

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  1. Effizienzsteigerung im Produktinnovationsprozess<\/strong><\/li>\n\n\n\n
  2. Ressourcenschonung:<\/strong> Unternehmen k\u00f6nnen durch den Einsatz von XR auf die kostenintensive Produktion physischer Prototypen verzichten. Dies spart Zeit, Material und finanzielle Mittel.<\/li>\n\n\n\n
  3. Iterative Anpassung:<\/strong> Digitale Prototypen lassen sich schnell und flexibel anpassen, was den Innovationsprozess beschleunigt und die M\u00f6glichkeit bietet, mehr Varianten in k\u00fcrzerer Zeit zu testen.<\/li>\n\n\n\n
  4. Verbesserte Marktforschung<\/strong><\/li>\n\n\n\n
  5. Realit\u00e4tsnahe Tests:<\/strong> Mithilfe von XR k\u00f6nnen Unternehmen Simulationen durchf\u00fchren, die nahe an realen Kaufumgebungen (z. B. Superm\u00e4rkte) angelehnt sind. Dadurch k\u00f6nnen realistischere und pr\u00e4zisere Einblicke in das Verhalten und die Pr\u00e4ferenzen von Konsument*innen gewonnen werden.<\/li>\n\n\n\n
  6. Messung unbewusster Reaktionen:<\/strong> Biosignale erm\u00f6glichen es, unbewusste Reaktionen der Testpersonen zu erfassen, die in klassischen Frageb\u00f6gen nicht abgedeckt werden k\u00f6nnen. Dies liefert tiefere Erkenntnisse \u00fcber die Akzeptanz und das Gefallen eines Produkts.<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n

    3. Risikoreduzierung<\/strong><\/p>\n\n\n\n

      \n
    • Fr\u00fchzeitige Identifikation von Schw\u00e4chen:<\/strong> Potenzielle Flop-Risiken k\u00f6nnen durch die Kombination von XR und Biosignalen schon vor der Markteinf\u00fchrung minimiert werden.<\/li>\n\n\n\n
    • Zuverl\u00e4ssigere Prognosen:<\/strong> Durch die Erweiterung von Testmethoden mit Biosignalen k\u00f6nnen Unternehmen ihre Vorhersagen \u00fcber die Marktakzeptanz neuer Produkte pr\u00e4zisieren.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n

      Schlussfolgerungen<\/strong><\/p>\n\n\n\n

      Hinter jedem neuen Produkt stehen umfangreiche Ressourcen, zahlreiche Iterationen und unz\u00e4hlige Stunden an Arbeit, bevor es schlie\u00dflich den Weg in unsere H\u00e4nde findet. Von der ersten Idee \u00fcber die Produktentwicklung bis hin zur Markteinf\u00fchrung durchl\u00e4uft jedes Produkt eine Vielzahl von Anpassungen, die auf Kundenfeedback, Marktforschung und internen Tests basieren. Dabei werden nicht nur Zeit und finanzielle Mittel investiert, sondern auch \u00f6kologische Ressourcen beansprucht \u2013 ein Faktor, der angesichts wachsender Umweltbedenken immer kritischer betrachtet wird. Mit dem Projekt DiNEP soll erforscht werden, ob XR und Biosignale den Produktinnovationsprozess revolutionieren k\u00f6nnen. Die Integration von Biosignalen er\u00f6ffnet eine v\u00f6llig neue Dimension im Verst\u00e4ndnis des Konsumentenverhaltens. Statt sich allein auf subjektive Umfragen oder Fokusgruppen zu verlassen, k\u00f6nnen durch die Analyse physiologischer Reaktionen tiefere Einsichten gewonnen werden. Wie reagieren Menschen emotional auf ein Produkt? Welche Designs oder Funktionen l\u00f6sen unbewusste Begeisterung oder Ablehnung aus? Solche Erkenntnisse k\u00f6nnten die Grundlage f\u00fcr pr\u00e4zisere und ressourcenschonendere Entscheidungen in der Produktentwicklung bilden.<\/p>\n\n\n\n

      Marques, J. A. L., Neto, A. C., Silva, S. C., & Bigne, E. (2025). Predicting consumer ad preferences: Leveraging a machine learning approach for EDA and FEA neurophysiological metrics. Psychology & Marketing<\/em>, 42<\/em>(1), 175\u2013192. https:\/\/doi.org\/10.1002\/mar.22118<\/p>\n\n\n\n

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