3 Conversion-Erfolgsfaktoren für langfristiges Wachstum

4. September 2016

Wer über eine längere Zeit mit A/B-Tests eine Webseite optimiert, interessiert sich nicht nur für den Uplift der einzelnen Tests, sondern für den kumulierten Uplift aller Tests. Daher ist es wichtig zu verstehen, welche Faktoren bei der Optimierungsarbeit den größten Einfluss auf langfristiges Wachstum haben.

3 CRO-Faktoren für mehr Leistung 

Die 3 Leistungstreiber für stetiges Wachstum durch Conversion-Optimierung sind:

• Anzahl der Tests
• Gewinner-Quote (=Anteil der Testgewinner an allen Tests)
• Durchschnittlicher Uplift / Test

 

Wie wir bei CRO-Projekten mehr erreichen

Wir begleiten unsere Kunden teilweise über mehrere Jahre bei ihrer Optimierungsarbeit und drehen gemeinsam mit ihnen kontinuierlich an diversen Stellschrauben, um ihren kumulierten Uplift zu erhöhen und damit ihr Geschäftswachstum anzukurbeln.

Basierend auf unseren Erfahrungen der letzten Jahre haben wir für jeden der 3 Leistungstreiber Empfehlungen zusammengefasst:

1) Anzahl der Tests erhöhen

Conversions und Besucherzahlen einer Seite sind ausschlaggebend dafür, wie viele Tests in einem bestimmten Zeitraum durchgeführt werden können. Eine Möglichkeit ist es daher, Traffic und Conversions zu erhöhen, um mehr Tests abwickeln zu können. In vielen Fällen liegen die limitierenden Faktoren aber ganz woanders und es werden wesentlich weniger Tests gefahren, als Traffic und Conversions zulassen würden.

Es ist wichtig nicht nur das Buy-in des Managements zu haben, sondern im gesamten Unternehmen eine Testing-Kultur zu etablieren. Der Wandel hin zu einem Umfeld, in dem experimentiert werden darf und Fehler als Teil eines iterativen, agilen Handelns begriffen werden, geht nicht von einem Tag auf den anderen. Die gesamte Organisation sollte ein gemeinsames Verständnis dafür haben, dass Ausprobieren und Lernen erwünscht sind. Aus unserer Erfahrung hilft es, wenn frühzeitig alle ins Boot geholt werden (Marketing-Abteilung, Verkauf, Entwickler, Kundenservice, …); Beispielsweise, wenn es um Ideenfindung oder um Input für Testideen geht, die Priorisierung von Testideen, die Ressourcenplanung etc. Genauso wichtig ist es, dann auch die Testergebnisse regelmäßig allen Stakeholdern im Unternehmen zu präsentieren um so Erfolge gemeinsam zu feiern.

Unsere erfolgreichsten Kunden haben ein kleines, schlagkräftiges, crossfunktionales Team (mit je einem Repräsentanten aus allen beteiligten Abteilungen), das sich um die reibungslose Planung und Abwicklung der Tests kümmert. So gibt es klare Verantwortlichkeiten und starkes Commitment von allen, Tests voranzutreiben. Ein weiterer Vorteil ist, dass dadurch auch leichter auf Engpässe eingegangen werden kann: Gibt es zum Beispiel gerade weniger Ressourcen bei der Entwicklung, kann bereits in der Planung darauf eingegangen werden, indem einfachere Tests vorgezogen werden, bei denen kaum Programmierung nötig ist (z.B. nur Bilder oder Texte austauschen etc.). Ist der Flaschenhals hingegen in der Grafikabteilung, werden Tests eingeplant, die kaum Designressourcen benötigen (z.B. Optimierung von Formularen).

Oft wird darauf vergessen, dass es möglich ist auf einer Webseite mehrere Tests parallel laufen zu lassen. Um Testergebnisse nicht zu verfärben, macht es allerdings Sinn, Tests, die sich gegenseitig stark beeinflussen, nicht gleichzeitig abzuhalten.
Eine Möglichkeit ist zum Beispiel, an unterschiedlichen Flows auf einer Webseite parallel zu testen: 2 Tests im Checkout gleichzeitig sind nicht möglich, aber einer im Checkout und einer auf der Seite zur Anmeldung für den Newsletter schon.
Eine weitere Möglichkeit ist, parallel Tests mit unterschiedlichen Nutzergruppen zu fahren (Kunden und Nicht-Kunden, Besucher auf mobilen Endgeräten und Besucher am Desktop, registrierte Mitglieder und neue Besucher etc.).
Zusätzlich können E-Mail-Splittests die Anzahl der Experimente erhöhen, die parallel laufen. So wird nicht nur ein weiterer Kanal optimiert, sondern auch wertvolle Nutzererkenntnisse gesammelt, die auch für die Webseite interessant sein können.

 

2) Gewinner-Quote verbessern

Einer der größten und am einfachsten zu beeinflussenden Optimierungshebel ist ein starker Fokus auf eigene Nutzer und hypothesenbasiertes Testen.

Unsere Empfehlungen, um den Anteil an Test-Gewinnern zu erhöhen:

Fundierte Nutzerforschung ist die einzige solide Basis für langfristig höhere Conversions. In diversen Blogposts werden oft Best-Practice-Beispiele angepriesen, um Online-Umsätze anzukurbeln. Durch den steigenden Druck, schnell höhere Conversion Rates zu erzielen, ist es oft verlockend, diese Beispiele einfach auf der eigenen Webseite umzusetzen. Doch aus unserer Erfahrung wissen wir, dass Optimierungen basierend auf User-Research-Erkenntnissen mit den eigenen Nutzern einen wesentlich größeren Effekt haben.

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Hypothesen-basiertes Testen hilft, die Gewinnerquote bei Tests zu erhöhen. Sobald Nutzer-Erkenntnisse gesammelt wurden, können darauf basierende Hypothesen gebildet werden. Hier ein Template, das wir gerne dafür verwenden:

 

Testideen sollten nach geschätztem Uplift-Potenzial und Aufwand gereiht werden. Es ist nicht immer leicht, Prioritäten bei der Testplanung zu setzen. Eine ganz simple Übersicht kann dabei Hilfestellung geben. Umsatz-Potenzial und Komplexität werden vom Team mit einer Zahl von 1 bis 3 bewertet. Hohes Uplift-Potenzial bekommt eine 1, ebenso niedrige Komplexität. Die beiden Zahlen werden dann multipliziert um eine Rangliste zu erstellen:

 

3) Uplift steigern

Punkt 3 ist stark verwandt mit Punkt 2. Je besser die Erkenntnisse aus der Nutzerforschung, umso bessere Ergebnisse können bei Tests erzielt werden. Zusätzlich gibt es noch andere Faktoren, die dazu beitragen können, größere Conversion-Uplifts pro Tests zu bekommen.

Mutige Tests mit extremen Veränderungen haben bessere Chance auf einen größeren Uplift. Je offensichtlicher und auffälliger die Änderungen sind, die getestet werden, umso wahrscheinlicher ist es, einen größeren Effekt auf die Conversionsrate zu haben.

Der Testfokus sollte auf den “Hauptverkehrsstraßen” der Besucher liegen. Eine kurze Analyse der Analytics-Daten zeigt schnell, welche Seiten am meisten besucht werden und wo Tests wahrscheinlich die größte Auswirkung haben werden.

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