In vielen UX-Teams passiert es irgendwann: Erkenntnisse verschwinden in Ordnern, transkribierte Interviews verstauben in Projektarchiven, und der Satz „Hatten wir das nicht schon mal getestet?“ fällt häufiger, als einem lieb ist. Spätestens dann lohnt sich der Blick auf sogenannte Repository-Tools – also digitale Wissensdatenbanken für UX Research. Aber was taugen diese Tools wirklich? Und wie vertrauenswürdig sind die „smarten“ Antworten, die manche davon mittlerweile per KI ausspucken? 

Was sind Repository-Tools eigentlich? 

Repository-Tools sind spezialisierte Plattformen, auf denen UX Research-Daten strukturiert gespeichert, durchsucht und wiederverwendet werden können. Ziel ist es, Erkenntnisse langfristig verfügbar zu machen – nicht nur für das Research-Team, sondern auch für Produktmanager:innen, Designer:innen, Entwickler:innen oder Entscheidungsträger:innen. 

Die Funktionen reichen von: 

• zentralem Upload und Transkription von Interviewdaten, 

• Tagging und Codierung, 

• bis hin zu automatisierten Insight-Zusammenfassungen durch KI. 

• 
  

Kurz gesagt: Repository-Tools versprechen, das UX-Wissen eines Unternehmens sichtbar, teilbar und strategisch nutzbar zu machen. 

Welche Tools gibt es – und was können sie? 

Hier ein Blick auf drei der aktuell meistdiskutierten Tools: 

🟢 Condens 

Ein DSGVO-konformes Tool mit Sitz in Deutschland. 

Stärken: Sauber strukturiert, benutzerfreundlich, sehr gute Unterstützung für qualitative Forschungsteams. Die AI agiert eher als „stille Assistentin“ (z. B. bei Tagging-Vorschlägen), nicht als Interpretin. 

Schwächen: Kein Glamour, wenig „automagische“ Funktionen. Wer Insights will, muss selbst denken. Für viele UX-Profis aber genau das Richtige. 

🟡 Dovetail 

Australischer Platzhirsch mit einem sehr starken visuellen Ansatz. 

Stärken: Intuitive Oberfläche, tolle Möglichkeiten zur Insight-Kommunikation (z. B. Highlight-Clips, Stakeholder-Sharing). KI-Funktionen wie automatische Zusammenfassungen und Themes sind ausgereift – sofern die zugrunde liegenden Daten gut gepflegt sind. 

Schwächen: Preislich ambitioniert. Und: Die AI-Funktionen können (noch) nicht zwischen gut zusammengefasst und nett halluziniert unterscheiden. 

🟣 Marvin 

Ein relativ neuer Anbieter mit starker KI-DNA. 

Stärken: Sehr schnelle Analyse von Interviewdaten, viele smarte Vorschläge (z. B. Themen, Emotionen, Highlight-Zitate). Wirkt auf Teams, die viel Video-Research machen, wie ein Analyse-Turbo. 

Schwächen: Die KI erzählt gerne Geschichten – auch wenn sie nicht immer ganz stimmen. Herkunft und Belegbarkeit von Aussagen bleiben oft unklar. 

Wie verlässlich sind diese Tools – besonders bei KI-generierten Insights? 

Die gute Nachricht: Keines der Tools ist „dumm“. Die weniger gute: Keines ist unfehlbar. 

Einige Beispiele aus Nutzerberichten: 

• Marvin fasste das Interview eines Start-ups so zusammen, als ginge es um Designästhetik, obwohl es hauptsächlich um Versicherungstarife ging. 

• Dovetail generierte den Insight „Users love the feature“, basierend auf genau einer positiven Aussage. 

• Condens dagegen: Generiert keine Aussagen – sondern hilft Dir, sie selbst zu belegen. 

Unsere Einschätzung nach intensiver Analyse:

Gerade bei KI-basierten Zusammenfassungen gilt: Vertrauen ist gut, Kontext ist besser. UX Research lebt von Nuancen – und die erkennt (noch) keine KI vollständig. 

📥 Fazit – und: Hol Dir unser Whitepaper! 

Repository-Tools sind keine Wundermaschinen, aber sie können sehr viel Frust verhindern – und sogar echten strategischen Mehrwert liefern. Wichtig ist, das passende Tool für den eigenen Kontext auszuwählen. Denn: Wer blind vertraut, bekommt im Zweifel smarte Halluzinationen statt fundierter Insights. 

👉 In unserem Whitepaper zeigen wir Dir: 

• Wie Du die richtige Tool-Auswahl triffst 

• Welche Kriterien wirklich zählen (Spoiler: Datenschutz ist nur einer davon) 

• Und wie Du KI im Research-Alltag unter Kontrolle hältst 

  
  

📄 Jetzt kostenlos downloaden auf uintent.com/research-repository-guide 

Coming soon!