SOFTWARE
Quantrefy: Wie ich ESG-Daten von einer Belastung in einen Wettbewerbsvorteil verwandelte
Status: Ehemaliges B2B - Projekt (ESG & PropTech) | Rolle: Lead Product Designer
Stack: Figma, Data Visualization, Informationsarchitektur, Complex Dashboards, Responsive Design, ESG-Reporting Frameworks.
Der Hook (Das Ergebnis vorab)
Im Immobiliensektor ist ESG (Environmental, Social, Governance) heute kein „Nice-to-have“ mehr, sondern eine wirtschaftliche Notwendigkeit. Bei Quantrefy stand ich vor der Aufgabe, ein hochkomplexes Analyse-Tool zu schaffen, das CO2-Emissionen, Energieverbräuche und Nachhaltigkeits-Scores nicht nur anzeigt, sondern steuerbar macht.
50%
Zeitersparnis bei der Erstellung von jährlichen ESG-Berichten.
85%
Adoption-Rate von virtuellen Briefing-Asistent Quinn
30%
Steigerung der aktiven Portfolio-Optimierung
Hier sehen Sie einigen Screenshots von der PROD - Entwicklungsumgebung der Plattform. Im Folgenden zeige ich , wie ich aus trockenem Datenchaos eine intuitive Entscheidungsbasis geschafft habe.
Das Problem: Die „Excel-Hölle“ im Asset Management
Bevor Quantrefy kam, kämpften Asset Manager mit einer Flut aus unstrukturierten Daten. Rechnungen, Energieausweise und CO2-Tabellen lagen in Chaos. Das Problem: Niemand konnte auf einen Blick sagen, welches Gebäude im Portfolio das größte Risiko für „Stranded Assets“ (unrentable Immobilien durch Umweltauflagen) darstellt. Die UX war nicht existent; es war eine reine Datenwüste.
Discovery: Den „Pain“ der Entscheider spüren
Ich habe mich nicht auf die technischen Spezifikationen verlassen, sondern bin direkt in den Dialog mit den Nutzern gegangen:
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In-Depth Interviews: Ich saß mit Asset Managern zusammen, die nächtelang ESG-Reports manuell zusammenstellten. Ihr größter Schmerz? „Ich sehe die Probleme erst, wenn es zu spät ist.“
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Usage Requirements: Wir identifizierten die Notwendigkeit von Predictive Features. Es reichte nicht zu wissen, wie viel CO2 im letzten Jahr ausgestoßen wurde – die Nutzer wollten wissen, welche Sanierung den größten Impact auf den Score hat.
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Personas: Wir schärften Profile wie Marc (Portfolio Manager), der strategische Optimierung braucht, und Sarah (ESG-Officer), die hieb- und stichfeste Daten für das Reporting benötigt.
Anforderungen in Logik übersetzen: Die ESG-Roadmap
Die Komplexität der Daten verlangte nach einer radikal klaren Informationsarchitektur.
User Journey Mapping: Ich visualisierte den Weg von der Daten-Eingabe (Ingestion) bis zur fertigen Optimierungsstrategie. Dabei identifizierten wir eine kritische Lücke: Nutzer sahen zwar, dass ihre KPIs sanken, verstanden aber oft nicht die tieferliegenden Ursachen.
Die Lösung: Intelligente Ursachenanalyse & Assistenz. Um die Gründe hinter den KPI-Schwankungen transparent zu machen, haben wir einen virtuellen Assistenten implementiert. Dieser fungiert als kommunikative Brücke: Er erklärt präzise, was im Portfolio passiert, warum sich Werte verändert haben und hilft dem Nutzer direkt dabei, die daraus resultierenden Aufgaben (Tasks) effizient zu lösen. Statt nur Daten zu zeigen, liefert das System nun proaktive Handlungsanweisungen. (Details zu diesem Assistenten und seiner Funktionsweise erläutere ich im nächsten Abschnitt).
Belastbare Informationsarchitektur (IA): Die Struktur wurde so flexibel konzipiert, dass sie unterschiedliche Standards (wie GRESB oder ECORE) gleichzeitig abbilden kann, ohne das Interface durch die zusätzliche Informationstiefe zu überladen.
Die visuelle Evolution: Von "Google-Standard" zu maßgeschneiderter Klarheit
Ein entscheidender Schritt in der Produktentwicklung war die strategische Neuausrichtung des UI-Designs. Das MVP basierte ursprünglich auf einem generischen Material Design Ansatz.
Die Herausforderung mit Material Design: Für eine datenintensive B2B-Plattform erwies sich dieser Ansatz als suboptimal. Die visuelle Sprache von Material Design (dominante Schatten, Ebenen-Metaphern, prominente "Floating Action Buttons") erzeugte bei dichten Dashboards zu viel visuelles Rauschen (Visual Noise). Die kognitive Last war zu hoch; das Design konkurrierte mit den Daten um die Aufmerksamkeit der Nutzer.
So sieht das Hauptdashboard im alten Design aus -->
Die Lösung: Shift zum "Flat Clean Design" Um den Bedürfnissen unserer Personas (schnelle Erfassbarkeit für Marc, Präzision für Sarah) gerecht zu werden, leitete ich einen radikalen Wechsel der Designsprache ein. Das Ziel war ein "Invisible Interface", das die Daten atmen lässt. Wir entfernten unnötige Dekorationen, Schattenwürfe und komplexe Übergänge. Alles wurde flacher, direkter und ehrlicher.
Ein Beispiel für eine veraltete Daten-Tabelle: nicht responsiv und ohne Berücksichtigung der Barrierefreiheit. -->
Mein „Game Changer“: Quinn – Visionäre Assistenz vor dem KI-Hype (2022-2023)
Schon 2022, lange vor dem weltweiten Durchbruch generativer KI, erkannte ich, dass reine Dashboards für Asset Manager nicht ausreichen. Die Herausforderung war nicht der Mangel an Daten, sondern die Zeit, diese zu interpretieren. Mein wichtigster strategischer Beitrag war die Konzeption von Quinn – einem virtuellen Assistenten, der den Übergang vom passiven Monitoring zum proaktiven Management markierte.
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Die Innovation: Das wöchentliche „Virtual Briefing“ Statt den Nutzer mit Rohdaten allein zu lassen, führte ich ein innovatives Format ein: Einmal pro Woche präsentierte Quinn ein strukturiertes Briefing. Er analysierte das Portfolio im Hintergrund, priorisierte die dringendsten Aufgaben und schlug konkrete Schritte zur Optimierung der ESG-Performance vor. Dies war ein radikaler Bruch mit der damals üblichen „Such-Logik“ hin zu einer „Push-Logik“.
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Geführte Portfolio-Steuerung: Statt Nutzer mit komplexen Daten allein zu lassen, agierte Quinn als intelligenter Navigator durch die Tiefen des Asset Managements. Der Assistent übersetzte abstrakte Kennzahlen in verständliche Insights, identifizierte proaktiv die Ursachen sinkender KPIs und lieferte präzise Empfehlungen für gezielte Gegenmaßnahmen.In einer Branche, die zu dieser Zeit noch massiv von statischen Excel-Tabellen geprägt war, schuf ich mit Quinn eine intuitive, fast menschliche Schnittstelle. Sie half den Entscheidern, die Brücke zwischen reiner Information und strategischem Handeln zu schlagen, und machte hochkomplexe Datenwelten erstmals mühelos beherrschbar.
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Der Impact (Visionär für 2022): Dieses Konzept reduzierte die kognitive Last der Manager massiv und machte Quantrefy zum Vorreiter im PropTech-Sektor. Es bewies, dass Design die Brücke schlagen kann, um komplexe Algorithmen in echten geschäftlichen Mehrwert zu verwandeln.
Rückblick: Was bleibt und was ich heute anders machen würde
Dieses Projekt war für mich eine Masterclass in der Bewältigung von Datenkomplexität. Es hat bewiesen, dass Design im Enterprise-Sektor weit mehr ist als Ästhetik – es ist ein strategisches Werkzeug zur Beherrschung massiver Komplexität.
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Fokus auf "Information over Decoration": Der bewusste Wechsel von Material Design zu einer minimalistischen Flat-UI war entscheidend. In datenintensiven B2B-Tools gewinnt das Interface, das sich zurücknimmt und die Information atmen lässt. Diese Reduktion des "Visual Noise" war der größte Hebel für die Nutzerakzeptanz.
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Interaktionsparadigmen neu denken: Die Konzeption von Quinn hat mein Verständnis von UX nachhaltig geprägt. Ich habe gelernt, dass Nutzer in komplexen Systemen keine weiteren Dashboards suchen, sondern konkrete Antworten. Quinn war nicht nur ein Feature, sondern ein neues Interaktionsmodell, das die Brücke zwischen Analyse und operativem Handeln schlug.
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Design als Nachhaltigkeitstreiber: Mein wichtigstes Learning war die Erkenntnis, dass gut gestaltete UX einen direkten Einfluss auf die ESG-Performance eines Unternehmens hat. Indem ich die kognitive Last senkte, konnten Manager schneller und präziser ökologische Entscheidungen treffen.