
User Research Experten
, um Nutzerbedürfnisse mit schnellem, präzisem KI-Matching aufzudeckenBeauftragen Sie Experten, die Interviews, Usability-Tests und Feldstudien planen und durchführen und anschließend Erkenntnisse in klare Produktentscheidungen übertragen. FRATCH verbindet Sie schnell und präzise mit geprüften, verfügbaren Freelancern, die zu Ihren Anforderungen passen.
Lerne FRATCH Experten kennen, die kürzlich User Research eingesetzt haben
Thomas G.
Letzte Position:
Autor bei Springer Gabler
- Verfassen des Buchbeitrags „Entwicklung eines digitalen Geschäftsmodells“ für das Springer Gabler-Sammelwerk „Praxishandbuch Digitales Management“.
Dmitry P.
Letzte Position:
Freelance Digital Marketing Analyst bei Freelance
- Marketingstrategie: End-to-end-Analyse und Bewertung von kanalübergreifenden Marketingkampagnen über die gesamte Customer Journey hinweg. Mein Fokus liegt darauf, Optimierungspotenziale zu erkennen und klare, umsetzbare Empfehlungen abzuleiten, die messbare Geschäftsergebnisse erzielen.
- Data Science & KI: Fortgeschrittene prädiktive Modelle (Churn, LTV), Market-Basket-Analysen, Clustering und KI-gestützte Audience Discovery in Echtzeit mit RAG/LLMs.
- Marketing Analytics & Measurement: End-to-end-Attributionsanalyse, Marketing Mix Modeling (MMM), Audience Segmentation, Conversion-Path-Analyse und A/B-Tests über alle wichtigen Plattformen hinweg.
- Data Engineering & Reporting: Aufbau und Betreuung robuster, plattformübergreifender Datenpipelines (BigQuery, GCP) für die Datenkonsolidierung, automatisierte Dashboard-Erstellung und wichtige API-Integrationen.
Thorsten H.
Letzte Position:
Product Owner, KI-Manager bei crazyALEX.de GmbH
Digitalisierung realer Orte mit 3D-/LiDAR-Scans, um räumliche Daten für KI-Anwendungen nutzbar zu machen und daraus konkrete Anwendungsfälle sowie Prototypen abzuleiten.
- Digitale Erfassung realer Orte als Grundlage für schnellere Planung und Analyse
- Browserbasierter Zugriff auf 3D-Daten für eine einfachere Nutzung und Abstimmung
- Überführung räumlicher Daten in konkrete Anwendungsfälle, Prototypen und KI-Trainingsszenarien
- Planungsgrundlage für Stadtentwicklung und weitere digitale Zukunftsanwendungen
Schlagworte: LiDAR, 3D-Scan, KI, Anwendungsfälle, KI-Training, Prototyping, Python, Webentwicklung, Datenmodelle, Architektur
Marc H.
Letzte Position:
Eigenes KI-Produktprojekt & Weiterbildung KI bei Selbstständig
- SupportPiloten, einen KI-gestützten Content-Operations-Service, aufgebaut und validiert; ersten zahlenden Pilotkunden gewonnen
- Agentische Workflows mit Claude Code und Codex für Analyse, Recherche, Dokumentation und Prototyping erprobt
- Eigenes KI-Produkt weiterentwickelt; Weiterbildung: KI-Governance, KI-Compliance und EU AI Act (laufend)
Anastasia S.
Letzte Position:
Marketing-Projektmanagement & Content (Freelance) bei Vattenfall
Auszug:
- Weiterentwicklung der Content-Marketing-Strategie mit Steigerung des SEO-Website-Traffics über die Infowelt Wärmepumpe (Blog) um über 300%
- Projektverantwortung für den Bereich Website/Content und Steuerung von externen Agenturen und Dienstleistern
- Konzeption und Umsetzung einer Lead-Nurturing-Strategie mit E-Mail-Strecke inkl. Lead-Magnet
- Aufsetzen eines Datentrackings und Reportings für den Bereich SEO
Dennis O.
Letzte Position:
Mitgründer & Geschäftsführer bei Connect AI
KI-Agenten-SaaS
Gründung und Aufbau eines KI-Agenten-SaaS für automatisierten Kundensupport und Lead-Qualifizierung, inkl. Implementierung bei Pilotkunden.
- Transformation Service → Produkt: Produktisierung aus der Agentur heraus zu einem eigenständigen KI-Agenten-SaaS. Ausgangspunkt war das konkrete Problem eines Kunden; das produkt entstand gemeinsam mit ihm.
- Entwicklung und Einführung von KI-Agenten für Website-Inbound, Lead-Qualifizierung und Kundenservice mit 8K€ MRR.
- Remote-Team aus Engineering, LLM-Ops und Customer Enablement strukturiert und geführt.
- Case PTC Auto (E-Commerce auf Shopify): KI-Support-Agent an den Shop angebunden, automatisierte Produktdaten- & Support-Workflows, ~10–15h/Woche weniger Aufwand pro Support-Mitarbeiter.
- Datenverarbeitung der KI-Agenten DSGVO-konform aufgesetzt: Auftragsverarbeitung, Löschkonzepte, Speicherorte der Kundendaten.
- Agenten gegen den EU AI Act eingeordnet (Risikoklasse, Transparenzpflichten) und danach gebaut.
- Compliance- und Sicherheitsanforderungen von Kunden beantwortet (Fragebögen, Nachweise, Verträge), um überhaupt verkaufen zu können.
- Technische Leitplanken im Produkt gegen Fehlverhalten der Agenten: Halluzinationen, Eskalation an Menschen, Protokollierung.
Anjana R.
Letzte Position:
Senior Product Designer bei Casavi GmbH
Ich war bei Casavi, einer Softwareplattform für Immobilienverwalter, als Lead Designer für zwei interdisziplinäre Teams tätig. Casavi ist eine zentrale Plattform für alle Bereiche der digitalen Immobilienverwaltung und optimiert Abläufe und Geschäftsprozesse.
SmartTask: Das Team konzentriert sich auf Ticketmanagement, Workflow-Automatisierung, KI-Integration und die Verbesserung der Kommunikation zwischen Immobilienverwaltern und ihren Kunden.
Kunden-App/-Portal: Das Team ist darauf ausgerichtet, die Community unter den Bewohnern verwalteter Immobilien zu stärken. Das Kundenportal in Kombination mit der Casavi-App löst die Herausforderungen für Property- und Facility-Manager.
Meine Rolle umfasste den gesamten Design-Lifecycle, darunter UX/UI-Design, Nutzerforschung, Usability-Tests und strategische Designplanung, über die Webplattform, die Mobile App und die Kundenportale von Casavi hinweg. Jedes Team bestand aus rund 10 Mitgliedern, darunter Projektmanager, Designer, Entwickler und QA-Tester. Außerdem war ich für die Sicherstellung der Barrierefreiheit des gesamten Produkts verantwortlich.
Rolle in der Design-Einheit: Zusätzlich zu meinen Kernaufgaben trage ich aktiv zur Weiterentwicklung und Pflege des Designsystems und des Styleguides des Unternehmens bei und sorge so für Konsistenz und Skalierbarkeit über alle Produkte hinweg. Junior Designer zu mentorieren ist meine offizielle und moralische Verantwortung.
Hubertus S.
Letzte Position:
Senior Product Manager AI
SaaS für Workflow-Automatisierung für Operations-Teams (Berlin, 120 Mitarbeitende); Vollzeit-Freiberufler auf Vertrag mit Berichtslinie an den CEO: zunächst ein 12-monatiges Interimsmandat, zweimal verlängert während des KI-Aufbaus; verantwortlich für das Produkt eines Squads und Coaching der anderen Product Manager bei Prozessen.
- Leitete die Integration generativer KI (LLM) in das Kernprodukt: von LLM-gestützten Schritten über die Erstellung von Workflows in natürlicher Sprache und Automatisierungsvorschläge auf Schritt-Ebene bis hin zu KI-gesteuerten dynamischen Workflows, ausgeliefert mit Eval-Gates und Human-in-the-loop-Fallbacks: KI-entworfene Workflows stiegen auf 31% aller neuen Workflows, und die mediane Zeit bis zum ersten Workflow sank von 3 Tagen auf 4 Stunden.
- Bündelte die KI-Funktionen als nutzungsbasiertes Add-on, dessen Preis sich an ausgeführten Automatisierungsschritten orientiert, und arbeitete mit Vertrieb und Marketing an der Positionierung: ~€800K zusätzlicher ARR im ersten Jahr, außerdem churnten Kunden mit dem Add-on 1.8 pp weniger.
- Verantwortete die Roadmap von Anfang bis Ende: Ersetzte die von Feature-Anfragen getriebene Quartalsplanung durch eine ergebnisorientierte, rollierende Roadmap auf Basis von Quartalswetten und klaren Abbruchkriterien, die monatlich dem Führungsteam und quartalsweise dem Vorstand präsentiert wurde.
- Baute das Product-Management-Betriebsmodell neu auf: wöchentlicher Customer-Discovery-Rhythmus inklusive Workshop-Moderation, Reviews von RFCs und Entscheidungsdokumenten sowie eine einheitliche quartalsweise Metrik-Erzählung; coachte vier Product Manager, von denen einer während des Engagements zum Senior befördert wurde.
- Beendete das Engagement wie vereinbart: stellte den permanenten VP Product ein und arbeitete ihn ein, übergab das Prozess-Playbook und die Roadmap und schied im Juni 2026 planmäßig aus.
Anish G.
Letzte Position:
GTM Intelligence Engine · Open Source
- PROBLEM: GTM-Aufwand ist Rätselraten über fragmentierte Identitäten und Kanäle hinweg, ohne geschlossenen Feedback-Loop.
- GEBAUT: Kosten-Pyramiden-Engine (L0–L3): Identitätsauflösung über ~25.000 Entitäten, nachvollziehbares Intent-Scoring und ein geschlossener Entscheidungs-Loop (vorschlagen → ausführen → bewerten → lernen) mit Kalibrierung.
- IMPACT: v1.3.1 mit Live-Demo ausgeliefert; 99 % der Operationen laufen auf dem kostenlosen L0-Tier (CI-erzwungen); $0 Betrieb ohne API-Key.
Myrto P.
Letzte Position:
UX Lead, Stratege für Property-Management-Systeme bei Destination Solutions
- Leite die UX für ein Property-Management-System, eine All-in-One-Lösung für Ferienwohnungsagenturen und Tourismusregionen, für Marketing und Vermietung von Ferienwohnungen und -häusern
- UX-Audits, Konzeption und Umsetzung der UX-Strategie mit Fokus auf regulatorische, sicherheitsrelevante und nutzerzentrierte Anforderungen
- Beratung von Stakeholdern auf C-Level zu UX-Strategie und Best Practices im Design
- Planung und Durchführung von Research mit Agenturen und Eigentümern
- Strategie für das Designsystem und Definition der UX-Architektur
Martina B.
Letzte Position:
UX Designer and Consultant bei Self Employed
Als UX Manager und UX Team Lead liegt mein Fokus darauf, die Voraussetzungen für exzellentes UX Design zu schaffen – nicht nur durch bessere Ergebnisse, sondern auch durch Investitionen in Menschen, Kultur und Systeme. Ich bin überzeugt, dass nachhaltiges UX Design aus einer Kombination von autonomen Teams, klaren Ritualen und einer gemeinsamen Vision von Produkt- und Nutzerwert entsteht.
Meine Aufgabe ist es, erfolgreiches UX Design in einem Unternehmen zu ermöglichen. Dazu gehört der Aufbau und die Weiterentwicklung des UX-Teams, die Etablierung eines Designsystems, die Gestaltung der Designprozesse, die Bestimmung und Entwicklung von UX-Maturity und UX-Kultur im Unternehmen sowie die Entwicklung von Strategien, die Geschäftsanforderungen und User Experience Design verbinden.
Beratung & konzeptionelle Unterstützung in UX- und Produktfragen (projektbasiert)
Vertiefung strategischer Themenfelder: UX Strategy, Organizational Design, UX Maturity
Markt- und Rollenorientierung mit Fokus auf Head of UX/UX Leadership Positionen
Oliver K.
Letzte Position:
Founder & Manager bei ThinkForm Studio – AI Product Design & Innovation
Entwicklung KI-nativer digitaler Produkte durch die Kombination von Produktstrategie, UX-Forschung, Interaction Design, Software Engineering und modernen KI-Workflows. Leitung von Projekten von der Discovery bis zur Umsetzung, wobei KI über den gesamten Produktentwicklungszyklus hinweg integriert wird.
Hauptaufgaben
- → Product Discovery, Stakeholder-Workshops, Jobs-to-be-Done und Nutzerforschung
- → User-Journey-Mapping, Informationsarchitektur und Interaction Design
- → Wireframes, High-Fidelity-UI, Prototypen und skalierbare Design Systems in Figma und Penpot
- → KI-gestützte Oberflächengenerierung und schnelle Konzeptentwicklung mit Figma AI, Figma Make und generativen Design-Workflows
- → Design-to-Code-Workflows mit KI-gestützter Frontend-Generierung und Zusammenarbeit mit Engineering
- → Aufbau barrierefreier Oberflächen nach WCAG 2.2 und Enterprise-Design-Standards
- → Usability-Tests, iterative Validierung und KPI-getriebene Produktoptimierung
- → Entwicklung von KI-Wissenssystemen, MCP-gestützten Design-Workflows und Human-in-the-Loop-Review-Prozessen
- → Enge Zusammenarbeit mit Engineering-Teams, um eine produktionsreife Umsetzung sicherzustellen
Lukas N.
Letzte Position:
Senior Product Designer (Prozesse & Workflows) bei Streckenheld
- Habe rollenbasierte Workflows für die Disposition und Zustellung entworfen, umschaltbar zwischen eigenem Fuhrpark und Partner-Transportunternehmen, mit nachvollziehbaren Statusketten von „pending“ bis „in delivery.“
- Habe KI-gestützte Routenoptimierung entworfen, bei der Disponenten fahrzeitoptimierte Routenvorschläge als Entwurf prüfen und mit einem Klick übernehmen.
- Habe eine zentrale Planungsoberfläche für Liefer- und Routenmanagement entworfen, die Tabellenansicht, Kartenansicht und Routenkomposition in einem einzigen Workflow zusammenführt.
- Habe interaktive Prototypen gebaut, um neue Produktfunktionen früh mit Stakeholdern und Engineering abzustimmen.
Wichtige Methoden: KI-gestütztes Produktdesign, Workflow-Design, rollenbasierte Workflows, Dashboard-Design, Interaction Design, Prototyping, UX für Logistik/Operations, Stakeholder-Zusammenarbeit
Dave M.
Letzte Position:
Gründer & Lead Designer bei Dave Mooney Software
- Verantwortet end-to-end UX für zwei AI-SaaS-Produkte in Closed Beta, inklusive LLM-Interaction-Design, Prompt-UX und Human-in-the-Loop-Patterns; kommerzielle Distribution für Launch in Q3 2026 unterzeichnet
- Einen selbst entwickelten LLM-Reframing- und RAG-Korrektur-Pipeline gebaut, die die Produktion von mehreren CV- und Case-Study-Profilen ermöglicht
- Liefert echten Code parallel zur Forschung, darunter Three.js/GLSL-Portfolio-Arbeiten, Figma-API-Tools und eine Chrome-MV3-Extension für Session-Sync-Automation
Frank H.
Letzte Position:
Direktor Produkte & Portfolio bei TIMOCOM GmbH
- Verantwortlich für den Aufbau und die Leitung des Bereichs Produkte & Portfolio, bestehend aus drei Teams: UX/UR & BA, Projekte & Portfolio sowie Produkte & Innovationen
- Derzeitige Leitung von drei Teams mit 35 Mitarbeitenden und 3 Studierenden
- Budgetverantwortung im hohen einstelligen Millionenbereich
- Umstrukturierung der Teams User Research, User Concept und Business Analysis einschließlich Markt- und Wettbewerbsanalyse
- Entwicklung und Einführung eines neuen Portfoliomanagementprozesses (PMO) einschließlich einer neuen PPM-Software (Meisterplan)
- Etablierung von Standards für Projekt- und Programmmanagement
- Einführung eines neuen CRM- und ERP-Systems auf Basis von Microsoft Dynamics
- Markteinführung von Tracking-, Sicherheits- und KI-basierten Produkten (Live Shipment Tracking, Business Partner Check, TIMOCOM AI)
- Sicherung von Innovationsförderung für F&E-Aktivitäten im einstelligen Millionenbereich
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die User Research einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
15 Jahre

Positionsdauer
2,3 Jahre

Positionen pro Freelancer
9

Häufigste Fachbereiche
Produktentwicklung, Informationstechnologie (IT), Marketing

Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Professionelle Dienstleistungen, Einzelhandel

Fokus der Zertifizierungen
Produktentwicklung, Projektmanagement, Informationstechnologie (IT)
Bachelor-Abschluss oder höher
95%
Master-Abschluss oder höher
55%
Doktortitel
5%

Zertifizierungen pro Freelancer
2

Häufigste Sprachen
Englisch, Deutsch, Französisch

Sprechen zwei oder mehr Sprachen
98%
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 26 Sep 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Experten in dieser Technologie verteilen, basierend auf aktuellen Verträgen auf unserer Plattform. Jeder Balken deckt eine Tagessatzspanne ab – seine Höhe zeigt, welcher Anteil der Experten innerhalb dieser Spanne abrechnet.
Durchschnittssätze von Experten, die User Research einsetzen
Die Tagessätze basieren auf aktuellen Verträgen und enthalten keinen FRATCH-Aufschlag.
Der durchschnittliche Tagessatz ist der Mittelwert aller Tagessätze aus aktuellen Verträgen vergleichbarer Freelancer auf unserer Plattform.
Der Median-Tagessatz ist der mittlere Wert aller Tagessätze – die Hälfte der vergleichbaren Freelancer verlangt weniger, die andere Hälfte mehr. Anders als der Durchschnitt wird er von Ausreißern kaum beeinflusst.
Berechnet auf Basis der Tagessätze unserer Freelancer, Stand 26 Sep 2026. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
Branchenfokus der User Research Experten
Sieh, in welchen Branchen unsere gematchten Freelancer am häufigsten tätig sind — jede Zahl wird live aus den Freelancern auf FRATCH berechnet.
- Informationstechnologie (IT) (89%)
- Professionelle Dienstleistungen (52%)
- Einzelhandel (45%)
- Bildung (40%)
- Automotive (39%)
- Bank- und Finanzwesen (39%)
- Medien, Unterhaltung und Druck (37%)
- Gesundheitswesen (34%)
Bitte beachte, dass Freelancer in mehreren Branchen tätig sein können, daher überschneiden sich die Prozentwerte.
Über die Technologie
Was abgedeckt wird
User Research ist die strukturierte Untersuchung der Ziele, Verhaltensweisen und des Umfelds von Menschen bei der Nutzung eines Produkts oder einer Dienstleistung. Dabei werden qualitative Methoden wie Interviews und Beobachtung mit quantitativen Methoden wie Umfragen, Analysen und Aufgabenanalysen kombiniert. Ziel ist es, Annahmen durch Erkenntnisse zu ersetzen, die Produkt-, Service- und Experience-Entscheidungen unterstützen.
Typische Ergebnisse
Research-Spezialisten helfen Teams zu verstehen, wo Nutzer Schwierigkeiten haben, was sie erwarten und welche Bedürfnisse nicht erfüllt werden. Ihre Arbeit kann Folgendes unterstützen:
- Interview- und Gesprächsleitfäden
- Usability-Tests und Prototypenbewertung
- Personas, Customer Journeys und Service Blueprints
- Umfragedesign und -analyse
- Research-Berichte mit priorisierten Erkenntnissen
Methoden und Tools
Das User Research-Ökosystem umfasst moderierte und unmoderierte Tests, Tagebuchstudien, Kontextinterviews, Card Sorting und Tree Testing. Fachleute arbeiten möglicherweise mit Tools wie UserTesting, Lookback, Maze, Dovetail, Qualtrics, Typeform, Figma und Analytics-Systemen. Gute Praxis verbindet die Wahl der Methode mit der Entscheidung, die das Team treffen muss.
Wann Sie Experten beauftragen sollten
Unternehmen beauftragen freiberufliche User Research-Spezialisten vor der Einführung eines neuen Produkts, wenn Conversion oder Kundenbindung sinken oder wenn Teams unterschiedlicher Meinung über das zu lösende Problem sind. Externes Fachwissen ist auch beim Eintritt in einen neuen Markt, beim Testen der Barrierefreiheit, bei der Validierung einer Informationsarchitektur oder zur Verstärkung eines bestehenden Research-Teams hilfreich.
Research in der Umsetzung
Gute Research passt zum Tempo und zu den Rahmenbedingungen der Produktarbeit. Spezialisten stimmen die Ziele mit den Stakeholdern ab, rekrutieren geeignete Teilnehmer, sichern die Research-Qualität und dokumentieren die Erkenntnisse klar. Sie arbeiten mit Produkt-, Design-, Content-, Marketing- und Customer-Support-Teams zusammen und übertragen Beobachtungen in Entscheidungen, anstatt nur Rohdaten zu präsentieren.
Was starke Experten mitbringen
Erfahrene User Research-Fachleute unterscheiden zwischen geäußerten Präferenzen und beobachtetem Verhalten und vermeiden suggestive Fragen. Sie erklären Grenzen der Stichprobe, trennen Erkenntnisse von Interpretationen und machen Unsicherheiten sichtbar. Sie können sensible Gespräche moderieren, große Mengen an Feedback zusammenfassen und Empfehlungen so vermitteln, dass Produkt- und Designteams direkt damit arbeiten können.
Häufig gestellte Fragen
Was Kunden uns zu User Research am häufigsten fragen – kurz beantwortet.
User Research hilft Unternehmen, Nutzerbedürfnisse, Verhaltensweisen, Erwartungen und Hindernisse zu verstehen. Teams nutzen es, um Konzepte zu validieren, Journeys zu verbessern, Prototypen zu testen, Inhalte zu optimieren und bessere Produkt- oder Serviceentscheidungen zu treffen.
User Research konzentriert sich darauf, wie Menschen ein Produkt oder eine Dienstleistung erleben und nutzen, häufig durch direkte Beobachtung und aufgabenbasierte Methoden. Marktforschung untersucht in der Regel Zielgruppen, Nachfrage und Wettbewerb, während UX-Design validierte Erkenntnisse in Abläufe, Benutzeroberflächen und Interaktionen überträgt.
Ein starker UX Research-Spezialist kann zusätzlich Kenntnisse in Usability-Tests, Umfragedesign, Analytics, Informationsarchitektur und Service Design mitbringen. Moderationsfähigkeit, Stakeholder-Kommunikation, Bewusstsein für Barrierefreiheit und eine klare Zusammenfassung sind ebenso wichtig, um Erkenntnisse in Maßnahmen zu überführen.
Der Bedarf eines User Research-Projekts hängt von der Entscheidung, der Zielgruppe und der Methode ab, nicht von einer festen Projektgröße. Ein fokussierter Prototypentest kann einen kurzen Einsatz erfordern, während Längsschnittstudien, internationale Research-Projekte oder komplexe B2B-Arbeit eine umfassendere Planung und kontinuierliche Analyse benötigen.
User Research eignet sich gut für Video-Interviews, Remote-Usability-Tests, Tagebuchstudien und Online-Umfragen. Beobachtungen vor Ort können Umgebungsfaktoren sichtbar machen, die bei Remote-Sitzungen unberücksichtigt bleiben. Daher sollte die Wahl zur Research-Frage und zum Kontext der Teilnehmer passen.
Achten Sie auf eine klare Research-Frage, eine passende Methode, durchdachte Teilnehmerkriterien und transparente Grenzen. Hochwertige User Experience Research unterscheidet Erkenntnisse von Meinungen, zeigt, wie Ergebnisse abgeleitet wurden, und verknüpft Empfehlungen mit echten Produktentscheidungen.
Ein User Research-Projekt kann einen Research-Plan, Gesprächsleitfaden, Aufzeichnungen oder Notizen, verschlagwortete Beobachtungen, Usability-Erkenntnisse, Customer Journeys und einen priorisierten Bericht hervorbringen. Vereinbaren Sie im Voraus, welche Entscheidungen die Ergebnisse unterstützen müssen und wie die Erkenntnisse mit dem gesamten Team geteilt werden.
User Research erfordert sorgfältige Vorbereitung, einen verantwortungsvollen Umgang mit Teilnehmerinformationen und Anpassungsfähigkeit während Live-Sitzungen. Freelancer sollten sicher darin sein, Abwägungen zu erklären, mit Designern und Produktspezialisten zusammenzuarbeiten und prägnante Erkenntnisse Stakeholdern mit unterschiedlichem Research-Wissen zu präsentieren.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern, die User Research in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 93 €, was einem Tagessatz von etwa 747 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern, die User Research in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 95% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 55% mindestens einen Master-Abschluss und 5% einen Doktortitel.
Freelancer, die User Research in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 15 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 2,3 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern, die User Research in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Englisch (99%), Deutsch (95%) und Französisch (17%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern, die User Research in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (89%), Professionelle Dienstleistungen (52%) und Einzelhandel (45%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern, die User Research in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Produktentwicklung (99%), Informationstechnologie (IT) (79%) und Marketing (68%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich User Research eingesetzt haben
Unsere Freelancer und Interim-Experten sind in der gesamten DACH-Region zuhause — verfügbar vor Ort in den wichtigsten Wirtschaftszentren oder komplett remote. Wähle einen Standort und entdecke passende Spezialisten, lokale Markteinblicke und aktuelle Verfügbarkeiten.
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