Ansatz
Um dem Kunden frühestmöglich einen realistisch wirkenden Prototyp präsentieren zu können, werden virtuelle Prototypen eingesetzt. Diese basieren auf CAD-Daten und können somit sehr früh im Produktentwicklungsprozess eingesetzt sowie flexibel verändert werden. Zudem soll ergänzend zu klassischen Befragungstechniken Eye-Tracking genutzt werden, um Kunden- anforderungen zu validieren. Der gezielte Einsatz von Eye-Tracking in der Kundenanforderungsana- lyse basiert auf der Erkenntnis, dass bei jedem Menschen ein Zusammenhang zwischen kognitivem und visuellem Fokus besteht. Die Auswer- tung der Blickbewegungen kann somit Rückschlüsse auf die Informationsverarbeitung der Kunden zulassen. Dies bedeutet wiederum, dass Produktpräferenzen aus der Kombination von sprachlichen Daten und Blickbewegungsdaten abgeleitet werden können. Zusätzlich zu den Blickbewegungsdaten werden die Interaktionen der Kunden, wie beispielsweise Annäherungen an das Produkt, aufgezeichnet und in die Kundenanforderungsana- lyse mit eingebunden.
Indem Nutzerinnen und Nutzer zeitgleich zur Beobachtung über das betrachtete Produkt sprechen, können sprachliche Daten über den Blick mit den jeweiligen Produktmerkmalen verknüpft werden. Beobachtungen, welche oft subjektiv sind, werden somit durch objektivere Daten, wie Blick- und Interaktionsdaten, angereichert. Durch den Einsatz von Eye-Tracking in Verbindung mit Befragungen soll vor allem das „Warum“ geklärt werden. Warum schaut eine Person ein bestimmtes Produktmerkmal länger oder häufiger an als ein anderes? Besteht hierbei eine Präferenz bezüglich bestimmter Merkmale? Eye-Tracking kann hierbei zusätzlich helfen von Nutzerinnen und Nutzern nicht formulierte Anforderungen zu erkennen und zu hinterfragen. Dies sind Anforderungen, die durch klassische Befragungstechniken oft unentdeckt bleiben. Die großen Datenmengen, welche durch Eye-Tracking entstehen, werden unter Zuhilfenahme von Machine-Learning-Ansätzen teilautomatisiert ausgewertet. Dies hat den Vorteil, dass auch eine große repräsentative Anzahl an Kunden in die Studie eingebunden werden kann und dennoch eine aufwandsarme Auswertung der Daten möglich ist. Vor allem die Verknüpfung von sprachlichen und Verhaltensdaten ist in der Auswertung entscheidend.