Einführung von Laborsoftware: Wie über 30 Labore ihre Effizienz mit SciSure gesteigert haben

Labore überwachen Systemverfügbarkeit und -nutzung. Doch beides sagt nichts darüber aus, ob Wissenschaftler tatsächlich arbeiten können.

In modernen Laboren prägen digitale Systeme fast jeden Moment der wissenschaftlichen Arbeit. Sie steuern die Versuchsplanung, den Probenfluss, die Bestandsführung und den Datenaustausch. Doch die Erfahrung der Wissenschaftler mit diesen Werkzeugen weicht oft stark von der ursprünglichen Konzeption ab.

Diese gelebte Realität ist die Scientist Experience (SX): das Gefühl, ob ein System den wissenschaftlichen Fortschritt fördert oder behindert. Ob das Auffinden eines Datensatzes mühelos oder frustrierend ist. Ob die Dokumentation von Ergebnissen natürlich oder wie eine lästige Pflicht erscheint. Ob digitale Werkzeuge den Wissenschaftlern Zeit zurückgeben oder sie durch zusätzlichen administrativen Aufwand schleichend rauben.

Unterstützt Ihre Laborsoftware die Wissenschaftler wirklich?

Labore messen Kennzahlen wie Verfügbarkeit und Nutzung, aber selten die Leichtigkeit, Effizienz oder Benutzerfreundlichkeit, auf die Wissenschaftler angewiesen sind. Wird die Scientist Experience vernachlässigt, staut sich unbemerkt Reibung an. Audits werden zum Wettlauf gegen die Zeit.Umgehungslösungen entstehen. Die digitale Akzeptanz stagniert.

Dieser Artikel bietet einen praktischen Rahmen, um die Scientist Experience messbar zu machen. Basierend auf Daten einer Vielzahl von Organisationen, die die SciSure Scientific Management Platformnutzen, wird veranschaulicht, wie SX anhand konkreter Kennzahlen – wie Workflow-Zeiten, Nutzungsmuster und Effizienzgewinne – in Kombination mit dem Feedback der Wissenschaftler selbst bewertet werden kann.

Das Ergebnis ist ein klareres Verständnis dafür, wie Ihre digitalen Systeme die Forschung unterstützen und wo sie weiterentwickelt werden müssen.

Die Scientist Experience (SX) in Laboren messen: 4 entscheidende Kennzahlen

1. Akzeptanz: Nutzen Ihre Wissenschaftler das System tatsächlich?

Die Akzeptanz ist der erste Indikator für eine positive Scientist Experience. Wissenschaftler nutzen nur Tools, die sie bei ihrer Arbeit wirklich unterstützen, Reibungsverluste minimieren, die kognitive Belastung reduzieren und sich im Alltag intuitiv anfühlen. Ein System kann vollständig implementiert sein, doch wenn die Wissenschaftler es nicht annehmen, ist die SX bereits gefährdet.

So messen Sie die Akzeptanz:

• Wie häufig Wissenschaftler Workflows innerhalb des Systems starten

• Abschlussraten bei Inventuren, Abgleichen und Aktualisierungen

• Rückgang von externen Tabellenkalkulationen oder manuellen Aufzeichnungen

• Nachweise, dass Wissenschaftler ihre Daten eigenständig und zeitnah pflegen

• Echtzeit-Nutzung statt verzögerter Dateneingabe am Ende der Woche

Was die SciSure-Nutzungsdaten über die tatsächliche Akzeptanz aussagen

Um Muster bei der digitalen Akzeptanz zu verstehen, haben wir durchschnittliche Effizienzdaten analysiert, die von mehr als 30 Unternehmen erhoben wurden, die die Scientific Management Platform (SMP)von SciSure nutzen. Auch wenn die individuellen Ergebnisse variieren, zeigen die Daten: Bei hoher Akzeptanz werden Routine-Workflows deutlich schneller, wodurch das System zum bevorzugten Arbeitsplatz für Wissenschaftler wird.

Diese Verbesserungen sind noch kein direkter Beweis für die Akzeptanz. Sie liefern jedoch ein starkes verhaltensbezogenes Signal: Wissenschaftler nutzen das System weiterhin, weil es Zeit und Aufwand spürbar reduziert. Wenn Workflows beschleunigt werden, wird das System zum Weg des geringsten Widerstands. Der Überblick über die Nutzungsdaten Ihrer Wissenschaftler ist der erste Schritt.

2. Engagement: Wie intensiv setzen sich Wissenschaftler mit dem System auseinander?

Während es bei der Akzeptanz um die Frage geht: „Werden die Wissenschaftler es nutzen?“, beim Engagement geht es um die Frage, „Wie sehr verlassen sie sich darauf?“. Engagement spiegelt eine wiederholte, mehrstufige und aufwendige Nutzung wider. Das bedeutet, dass Wissenschaftler das System immer wieder nutzen, weil sie darauf vertrauen, dass es sie unterstützt, anstatt sie auszubremsen.

So messen Sie Engagement

• Wiederholte Interaktionen im Laufe der Woche

• Vertrauen in das System bei der Abwicklung von Prozessen mit hohem Volumen oder hoher Priorität

• Rückgang von teamübergreifenden Rückfragen oder Informationsanfragen

• Regelmäßiger Abschluss komplexer Arbeitsabläufe direkt auf der Plattform

• Interesse an Integrationen mit Drittanbieter-Tools

Was die SciSure-Nutzerdaten zeigen

Durchschnittliche SMP-Nutzerergebnisse zeigen, dass ein starkes Engagement zu tiefgreifenden Verhaltensänderungen führt: Wissenschaftler verlagern aufwendige, mehrstufige Aktivitäten auf die Plattform, da die Scientist Experience zuverlässig, vorhersehbar und schnell ist. Durch genauere Aufzeichnungen werden EHS- und LabOps-Teams dazu ermutigt, besser mit Wissenschaftlern zusammenzuarbeiten und diese zu unterstützen.

Diese Verhaltensweisen zeigen sich nur bei starkem Engagement. Wissenschaftler übertragen komplexe, kritische Aufgaben nur dann in ein System, wenn die SX ihren Arbeitsablauf konsequent unterstützt.

3. Effizienz: Wie viel Zeit und Aufwand spart das System den Wissenschaftlern?

Effizienz ist die unmittelbar sichtbarste Dimension der Scientist Experience. Wenn digitale Systeme den Zeitaufwand und die kognitive Belastung bei der Arbeit reduzieren, gewinnen Wissenschaftler den Fokus zurück, den sie für ihre eigentliche Forschung benötigen. Wenn Systeme ineffizient sind – selbst wenn es nur um wenige Minuten pro Aufgabe geht –, summiert sich der Reibungsverlust im Laufe des Arbeitstages schnell.

Denn letztendlich geht es bei Effizienz darum, wie gut ein System den wissenschaftlichen Arbeitsfluss bewahrt.

So messen Sie Effizienz

• Zeitaufwand für den Abschluss durchgängiger Arbeitsabläufe

• Reduzierung repetitiver administrativer Aufgaben

• Weniger Unterbrechungen oder Kontextwechsel

• Geringere kognitive Belastung (weniger Schritte, Entscheidungen oder Übergaben)

• Das Ausmaß, in dem Wissenschaftler innerhalb eines Systems bleiben können, anstatt zwischen verschiedenen Tools zu wechseln

Was die SciSure-Nutzerdaten verdeutlichen

Effizienzdaten von SMP-Nutzern zeigen erhebliche Zeitersparnisse bei Arbeitsabläufen, die den wissenschaftlichen Arbeitsfluss normalerweise unterbrechen. Diese Verbesserungen zeigen, wie eine bessere Scientist Experience den operativen Aufwand direkt reduziert und die Zusammenarbeit mit EHS- und Lab-Ops-Kollegen vereinfacht.

Bei all diesen Beispielen zeigt sich ein konsistentes Muster: Effizienzsteigerungen entstehen dann, wenn die Scientist Experience so ausgereift ist, dass Wissenschaftler ihre Arbeit ohne unnötige Unterbrechungen, langes Suchen oder administrativen Mehraufwand erledigen können.

Eine starke Scientist Experience verschafft Wissenschaftlern mehr Zeit für Analysen, Experimente und kritisches Denken. Also genau die Arbeit, für die sie sich ursprünglich entschieden haben!

4. Zufriedenheit: Fühlen sich Wissenschaftler von ihrer digitalen Umgebung unterstützt?

Zufriedenheit ist die menschlichste Dimension der Scientist Experience. Sie erfasst, wie Wissenschaftler sich fühlen , wenn sie ein digitales System nutzen: ob es ihnen Sicherheit gibt, ihnen hilft, organisiert zu bleiben, oder ob es die ohnehin schon anspruchsvolle Arbeitsbelastung zusätzlich erhöht. Zufriedenheit lässt sich nicht allein aus Workflow-Metriken ableiten, sondern ergibt sich aus den Rückmeldungen der Wissenschaftler selbst.

Im Gegensatz zu Akzeptanz, Engagement oder Effizienz lässt sich Zufriedenheit am besten qualitativ messen. Wissenschaftler wissen am besten, wo Reibungspunkte liegen, was ihre Konzentration stört und welche Teile der digitalen Umgebung ihnen wirklich dabei helfen, im Flow zu bleiben und ihre beste Arbeit zu leisten.

So messen Sie die Zufriedenheit

• Kurze, regelmäßige Umfragen zu Klarheit, Benutzerfreundlichkeit, Vertrauen und wahrgenommenem Aufwand

• Kurze „Reibungs-Checks“ während Labortreffen (Was hat Sie diese Woche aufgehalten?)

• Offene Fragen, die sowohl die emotionale Stimmung als auch praktische Probleme erfassen

• Beobachtung von Themen in internen Gesprächen, d. h. was Wissenschaftler loben und was sie vermeiden

Qualitatives Feedback deckt oft Probleme auf, die quantitativen Daten entgehen. Wissenschaftler beschreiben möglicherweise ein Gefühl des „Feststeckens“, der „Unterbrechung“ oder der „Unsicherheit“, selbst wenn das System einwandfrei zu funktionieren scheint. Umgekehrt berichten sie möglicherweise davon, sich kontrollierter, organisierter und weniger gestresst zu fühlen, lange bevor sich nennenswerte Effizienzsteigerungen in den Kennzahlen niederschlagen.

Dieses Feedback verleiht den Zahlen eine menschliche Komponente.

• Ist das System intuitiv oder geistig fordernd?

• Ermöglicht es Wissenschaftlern, fokussiert zu bleiben, oder zieht es sie in administrative Aufgaben?

• Schafft es Vertrauen in die Daten oder Unsicherheit?

• Reduziert es Stress oder verstärkt es ihn?

Warum Zufriedenheit für die SX entscheidend ist

Zufriedenheit ist der beste Indikator für langfristigen digitalen Erfolg. Wenn sich Wissenschaftler von einem System unterstützt fühlen, nutzen sie es auch dann weiter, wenn sich Prozesse weiterentwickeln und die Arbeitsbelastung zunimmt. Fühlen sie sich hingegen frustriert oder belastet, folgt daraus Desinteresse – völlig ungeachtet dessen, wie effizient das System auf dem Papier sein mag.

Eine hohe Zufriedenheit signalisiert eine digitale Umgebung, die Wissenschaftler tatsächlich unterstützt und nicht behindert. Dies ist das entscheidende Fundament für eine belastbare und nachhaltige Scientist Experience.

Bei SciSure liegt unsere Bindungsrate nach der Software-Implementierung bei 96%. Wir hatten noch nie eine gescheiterte Implementierung.

Die Scientist Experience in den Mittelpunkt der digitalen Strategie stellen

Die Scientist Experience ist eine messbare, operativ aussagekräftige Kennzahl für die Funktionsweise moderner Labore. Wenn die SX stark ist, bewegen sich Wissenschaftler mit Zuversicht, Klarheit und Schwung durch ihre digitale Umgebung. Wenn sie schwach ist, staut sich Reibung leise, aber bestimmt an und verlangsamt die Forschung, lange bevor die Führungsebene die Auswirkungen auf Produktivität, Qualität oder Zeitpläne erkennt.

SciSure original research

Measuring lab software adoption at scale

Here's what averaged workflow data from 30+ organizations using the SciSure Scientific Management Platform shows.

01Adoption

Are scientists choosing to work inside the system?

88%

faster on everyday tasks

Viewing a chemical record

17.23 min→1.39 min

Finding everyone working with a high-risk material

14 hrs→14 min

02Engagement

Do they trust it with the complicated work?

99%

faster on complex reporting

Hazard lists across labs and groups

3.5 days→5 min

Cross-team messages chasing information

45 / week→near zero

03Efficiency

How much time comes back to the bench?

88%

less time on admin work

Correcting chemical inventory data, monthly

17.3 hrs→<2 min

Compliance summary for leadership

3 days→<30 min

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Zusammengenommen ergeben diese Signale ein vollständiges, handlungsorientiertes Bild der digitalen Gesundheit.

Wenn Sie möchten, dass die digitale Transformation nachhaltig ist, messen Sie die Scientist Experience mit derselben Sorgfalt, die Sie bei Compliance, Verfügbarkeit und operativen KPIs anwenden. Digitaler Erfolg definiert sich nicht allein durch die Bereitstellung von Systemen, sondern dadurch, ob Wissenschaftler innerhalb dieser Systeme ihre beste Arbeit leisten können.

Wenn die Scientist Experience zu einem zentralen Bestandteil Ihrer Entscheidungsfindung wird, verbessern Sie den Arbeitsalltag der Wissenschaftler, die den Fortschritt vorantreiben. Sie ist die Grundlage für unser Implementierungsprozess für Unternehmen bei SciSure und das könnte es für Ihres auch.

Möchten Sie verstehen, wie Ihre digitale Umgebung Ihre Wissenschaftler unterstützt (oder behindert)? Kontaktieren Sie uns um herauszufinden, wie SciSure Ihnen dabei helfen kann, die Erfahrung Ihrer Wissenschaftler zu messen und zu verbessern.

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