WilliWerk

Offene, gemeinschaftliche Werkstätten bieten Raum für Reparatur, gemeinsames Lernen und Nachbarschaft. Zudem leisten sie einen wichtigen Beitrag zu einem nachhaltigeren Umgang mit Ressourcen. Ihr Potenzial bleibt jedoch oft ungenutzt, weil viele Menschen gar nicht erst den ersten Schritt machen.

In meinem Research zeigte sich: Interesse am Selbermachen ist da, doch besonders Einsteiger:innen starten häufig nicht. Ihnen fehlt die Erfahrung im Umgang mit Werkzeugen und Maschinen. Gleichzeitig fällt es schwer, fremde Menschen aktiv um Hilfe zu bitten, insbesondere wenn unklar ist, wer überhaupt ansprechbar ist.

Zentrale Barrieren:

• Fehlende Orientierung: Menschen wissen nicht, wie sie anfangen sollen.
• Unsichtbare Expertise: Hilfe läuft über persönliche Netzwerke. Wer niemanden kennt, bleibt außen vor.
• Soziale Hemmschwelle: Fremde um Hilfe bitten fühlt sich unangenehm an.

73%

der von mir Befragten haben Spaß am Selbermachen und Werkeln.

Bei vielen liegt die größte Motivation in der Umsetzung von eigenen Ideen und dem Gefühl, selbst etwas geschafft zu haben. Handwerkliches Arbeiten ist für viele ein wertvoller Ausgleich zur digitalen Arbeit am Bildschirm.

60 %

wünschten sich eine offene Atmosphäre, in der Fragen ohne Bewertung möglich sind.

Gleichzeitig zeigte sich, dass gemeinsames Arbeiten als wichtige Unterstützung beim Lernen wahrgenommen wird.

Luca, 32 aus Hamburg-Wilhelmsburg

Die unsichere Anfängerin

ist interessiert an DIY und Reparaturen, hat aber wenig handwerkliche Routine. Sie informiert sich zuerst digital, beobachtet, bevor sie fragt, und sucht Hilfe bevorzugt bei Menschen, die sie kennt. Sie lernt am besten im gemeinsamen Arbeiten.

Pain Points:

• unsicher, wie sie anfangen soll
• scheut Fragen bei Fremden – soziale Hemmung
• orientierungslos bei Geräten und Abläufen

Bedürfnisse:

• klare Orientierung und Startpunkte
• sichtbare Ansprechpartner:innen/Unterstützung
• gemeinsames, offenes Lernen ohne Leistungsdruck

Ein digitales Feature auf der Werkstatt-Website: filterbare Profile von Werkstattnutzer:innen, die Unterstützung anbieten.

Nutzer:innen beschreiben ihr Projekt und erhalten passende Vorschläge von Menschen, die Unterstützung anbieten und in der Werkstatt anzutreffen sind. Anschließend können sie direkt einen Termin anfragen oder zunächst per Nachricht Kontakt aufnehmen.

Warum diese Lösung?

Im Vergleich zu Buddy-Systemen funktioniert dieser Ansatz wie ein großes Netzwerk: Nutzer:innen wählen selbst, wen sie ansprechen und haben Zugriff auf das Wissen vieler statt nur einer Person. Gegenüber analogen Aushängen in der Werkstatt greift die digitale Lösung vor dem ersten Besuch, wenn die Hemmschwelle am höchsten ist und viele gar nicht erst vorbeikommen.

Orientierung vor dem ersten Schritt

Klare Einstiege helfen Nutzer:innen zu erkennen, welcher Weg in die Werkstatt für sie passend ist.

Vertrauen durch Tonalität und Gestaltung

Eine warme, unkommerzielle Ansprache reduziert Berührungsängste und stärkt das Gefühl von Sicherheit.

Übergang in die reale Werkstatt mitdenken

Nach Buchung bereitet der Flow auf den ersten Besuch vor.

Das visuelle System wurde warm, ruhig und vertrauenswürdig gestaltet, um die Werkstatt als einladenden Gemeinschaftsort erlebbar zu machen.

Klarheit und Orientierung

Wiederkehrende UI-Elemente wie ein Primary Button in Orange-Rot, zurückhaltende Secondary Buttons und konsistente Eingabefelder reduzieren kognitive Belastung.

Freundlichkeit trifft auf technisch-handwerklichen Charakter

Eine weiche, abgerundete Logo-Typografie wird kombiniert mit gezielt eingesetzten Monospace-Akzenten.

Die Brücke zur analogen Werkstattwelt

Warme Farben, Werkstattbilder und holz- bzw. papierähnliche Flächen verleihen dem Produkt einen individuellen Look.

Hypothese:

Wenn Nutzer:innen den Matching-Flow abschließen, fühlen sie sich sicher genug, einen Termin zu buchen.

Im Usability Testing wurde der Matching-Flow als intuitiv und hilfreich wahrgenommen. Die größten Hürden lagen jedoch davor und dazwischen: beim Einstieg in den Flow, bei der Auswahl passender Unterstützung und beim Übergang in die reale Werkstattwelt.

Wichtige Erkenntnisse:

• Nutzer:innen brauchten auf der Startseite klarere Orientierung
• Die Auswahl einer helfenden Person erzeugte teilweise Entscheidungsdruck
• Unerfahrene Nutzer:innen konnten oft schwer einschätzen, welche Skills ihnen für ihr Projekt fehlen

Daraus entstanden drei zentrale Anpassungen:

• Drei klare Einstiege auf der Startseite für unterschiedliche Bedürfnisse
• Überarbeitete Helfer:innen-Profile mit Empfehlung, relevanten Infos und sichtbaren Terminen
• KI-gestützte Skill-Vorschläge auf Basis der Projektbeschreibung, um Unsicherheit bei der Selbsteinschätzung zu reduzieren

Zwei KPIs:

1) Conversion Rate „Matching Start“

Ist das Matching vertrauenswürdig, verständlich und relevant genug, um genutzt zu werden?

Anteil der Besucher:innen, die auf der Startseite landen und den Matching-Prozess beginnen

Zielwert: 25-30 %

Wir möchten, dass mindestens 25 % der Nutzer:innen, die auf der Startseite landen, einen Account im Matching-Flow erstellen, um ein Projekt mit Unterstützung zu starten.

2) Buchungs-Conversion

Führt die Profilsuche zu tatsächlichen Werkstattbesuchen?

Anteil der gestarteten Matchings, die zu einer Terminbuchung führen

Zielwert: 40-60 %

Wir möchten, dass mindestens die Hälfte aller gematchten Projekte zu einer verbindlichen Terminbuchung in der Werkstatt führt. Neue Nutzer:innen sind potentielle neue Vereinsmitglieder.

Viele offene Werkstätten verfügen bislang nur über minimale digitale Infrastruktur ohne konkrete Einstiegshilfen oder Fokus auf menschliche Verbindung.

Gestaltungsprinzip

Die Lösung muss sich wie unterstützende Infrastruktur anfühlen und darf nicht wie ein kommerzielles Produkt erscheinen.

Ich habe KI gezielt eingesetzt, um Recherche, Textarbeit und bestimmte Designaufgaben effizienter zu gestalten. Die finale Interpretation, Priorisierung und Ableitung von Designentscheidungen habe ich selbst vorgenommen.

KI im Produktkonzept

KI-gestützte Skill-Vorschläge auf Basis der Projektbeschreibung, um Unsicherheit bei der Auswahl fehlender Fähigkeiten zu reduzieren

Leonardo AI

Generierung der Persona-Bilder

Claude, Gemini & ChatGPT

• Unterstützung bei der Auswertung von Interview-Notizen, Research-Ergebnissen und Studien zu offenen Werkstätten
• Varianten für Microcopy, Onboarding-Texte und Tonalität im Prototyp

Die wichtigste Erkenntnis:

Der kritische Moment liegt vor dem eigentlichen Matching Flow. Für dieses Projekt war Vertrauen ein zentraler Teil der UX.

Außerdem zeigte sich, dass nicht nur soziale Hemmungen, sondern auch Unsicherheit über die eigenen Wissenslücken zum Abbruch führen kann. Mit mehr Zeit würde ich das Konzept in einem realen Werkstattkontext pilotieren und langfristig testen.