von Sophie Kubec
Sie generieren Traffic über die organische Suche bzw. Direkteinstiegen und kaufen sogar Traffic über Search- und Display-Kampagnen ein? Gut - Besucher werden auf der eigenen Website benötigt. Aber was unternehmen Sie, damit sich laufend mehr User auf Ihrer Website zurecht finden und die gewünschte Aktion ausführen? Nichts? Dann machen Sie es wie viele andere.
Website Optimierung ist ein wichtiger Baustein für den Erfolg Ihres Digital Marketing. Wir zeigen Ihnen datengetriebene Ansätze zur Steigerung von Umsatz, Conversions und UX.
Mehr ErfahrenBei 35% der Teilnehmer einer Adobe Studie zum Thema Conversion Optimierung mit mehr als 1.800 Marketern aus Nordamerika, Europa und Asien, die sich insbesondere auf den B2C- und B2B- Handel konzentriert, liegt die Website Conversion-Rate unter 1%, gefolgt von einer Conversion-Rate zwischen 1% – 1,9% bei 21% der Websites. D.h. bei über der Hälfte der Websites kaufen 98% der User nicht!
Darüber hinaus finden wir einen gesättigten Markt vor: Die Internetnutzung hat bereits in den meisten Zielgruppen ihr Maximum erreicht. Das Angebot im Internet steigt und damit auch die Konkurrenz. Die Aufmerksamkeitsspanne der User ist durch das viele Angebot und die vorhandene Reizüberflutung gering.
Die Hälfte der Adobe Studienteilnehmer setzt Tests als Instrument zur Entscheidungsfindung bereits in ihrem Unternehmen bzw. in verschiedenen Abteilungen um. Mit den dadurch erreichten Optimierungsmaßnahmen erzielen sie gegenüber dem Mitbewerb einen Marktvorsprung.
Die andere Hälfte der Befragten sieht Tests als Optimierungsverfahren nicht als Priorität in ihrem Unternehmen. Die Studie von Adobe Systems zeigt dabei, dass bei jenen 59% der Unternehmen, die keine Optimierungsverfahren bzw. Tests durchführen, die Conversion-Rate bei unter 1% liegt. Vergleicht man jene Unternehmen, die eine Conversion-Rate von über 5% aufweisen, so wird ersichtlich, dass bei 33% der Unternehmen verschiedene Abteilungen an Testverfahren involviert sind im Gegensatz zu den 12%, die keine Optimierung betreiben. Damit wird deutlich, dass v.a. jene Unternehmen, die Conversion-Optimierung betreiben, eine bedeutend höhere Conversion-Rate aufweisen. Dies wird auch in folgender Grafik deutlich:
Wir sollten uns zunächst bewusst machen, dass der Erfolg einer Website nicht von der Marketing- oder der Sales-Abteilung bestimmt wird – auch nicht das noch so hübsche Sujetmaterial des Grafikers und zur Enttäuschung aller Vorgesetzten auch nicht der HIPPO (highest paid person’s opinion). Es ist einzig und alleine der User, der mit seinem Kauf bzw. seiner Aktion darüber entscheidet, ob eine Website erfolgreich ist oder nicht. Zweck der Conversion-Optimierung ist es dabei aus dem bereits generierten Traffic unentschlossene Besucher vom Angebot zu überzeugen und dadurch mehr Besucher zur gewünschten Aktion zu bewegen und damit zu Kunden zu machen. Also warum fragen wir den User nicht einfach wie er zur gewünschten Aktion geführt werden kann? Ganz so leicht ist das wohl nicht.
Durch eine Online-Userbefragung erhält man zwar Informationen, nur, erhalte ich auch alle notwendigen Informationen und kann ich mich darauf verlassen? Eine direkte Befragung des Users bringen unerwünschte Störfaktoren mit sich. Zum einen ist dem User zum Großteil nicht bewusst, welche Faktoren ihn wie stark beeinflussen. Zum anderen hat eine direkte Befragung des Users immer den Störfaktor der sog. Sozialen Erwünschtheit, d.h. User geben nicht jene Antwort, die ihrer Einstellung entspricht sondern passen ihre Antworten den Erwartungen des Testers bzw. der Umwelt an.
Um Einflüsse auf die Conversion-Rate zu erfahren und Störfaktoren auszuschließen, eignen sich besonders sog. Testing-Verfahren, bei dem das Verhalten der User in seiner echten Situationsumgebung ausgetestet wird. Dabei werden einzelne Elemente bzw. Varianten zur gleichen(!) Zeit (um zeitbezogene Störfaktoren auszuschließen) gegeneinander getestet und so Erkenntnisse über ihre Wirkung auf die Conversion gewonnen. Die Test-Varianten werden dazu auf den bestehenden Traffic idR gleichmäßig aufgeteilt. D.h. bei einem A/B-Test erhält der erste User Variante A ausgespielt, der zweite User Variante B, der dritte User wieder Variante A usw. Folgende Testing Case Study soll die Methodik des Testings besser veranschaulichen.
Im Palmers Online-Shop wurden auf der Kategorieseite standardmäßig 10 Produkt-Artikel pro Seite angezeigt. Die Frage war, ob eine höhere Anzahl an Produkt-Artikel je Seite zu einer höheren Bestellrate führt. Dies lag in der Annahme begründet, dass User mithilfe von Scrollen schneller das Produktsortiment „durchstöbern“ können und dadurch ein besseres Shopping-Erlebnis erfahren. Daher wurde die Kontrollvariante bzw. Variante A (10 Produkt-Artikel pro Seite) gegen die Alternativ-Variante B von 50 Produkten pro Seite als Default-Wert getestet. Diese Hypothese konnte mit einer um 35% höheren Bestellrate bestätigt werden. Mit diesem Test konnte e-dialog übrigens die Auszeichnung Gold beim Online Testing Award 2012 von WhichTestWon in der Kategorie „E-Commerce Category Page Test“ holen.
Testing ist ein fortlaufender Prozess und verlangt eine durchdachte und strukturierte Vorgehensweise. Ein Test ohne Analyse, Konzept, Ziel und richtiger Interpretation kann dabei ganz schnell zu einem falschen Schluss führen. Dies setzt einschlägiges Know-how voraus, nämlich Kenntnisse über Usability-Prinzipien, psychologische und neurowissenschaftliche Aspekte, überzeugendes Texten, Webanalyse und Statistik, etc. Das macht 90% des Erfolgs aus. Das passende Testing-Tool und der Umgang damit ist dabei nur 10% der Miete.
Conversion-Optimierung findet v.a. in folgenden Bereichen seine Anwendung:
Wie schon erwähnt, beschäftigt sich Conversion-Optimierung damit mehr Conversions aus dem bestehenden Traffic zu holen. D.h. um Optimierungsmaßnahmen auf der Website zu betreiben, benötigen wir zum einen Traffic und zum anderen den Einsatz von Conversion-Optimierungsverfahren. Wie können die beiden Ressourcen jedoch am effizientesten eingesetzt werden?
Stellen wir uns vor wir haben 12 Ressourcen-Einheiten für die Generierung von Traffic (= Mediabudget) und für Conversion-Optimierung zur Verfügung. Wenn wir nun 11 Einheiten in Mediabudget investieren und 1 Einheit in Conversion-Optimierung erhalten wir ein Maximum von 11 Einheiten (Rechnung: 11 Einheiten Mediabudget x 1 Einheit Conversion-Optimierung).
Wenn wir jedoch 10 Einheiten in Traffic-Generierung und 2 Einheiten in Conversion-Optimierung investieren, erhalten wir insgesamt schon ein Ressourcen-Maximum von 20 Einheiten (Rechnung: 10 Einheiten Mediabudget x 2 Einheiten Conversion-Optimierung). Diese Rechnung kann solange fortgeführt werden bis man zu einer gleichen Verteilung der Ressourcen, nämlich 6 Einheiten zur Generierung von Traffic und ebenfalls 6 Einheiten für Conversion-Optimierungsinvestitionen gelangt und dort mit 36 Einheiten seinen optimalen Einsatz seiner Ressourcen findet.
Wir freuen uns auf Ihre Anfrage und beraten Sie gerne unverbindlich! Füllen Sie dazu einfach das Kontaktformular aus oder rufen uns direkt an.
Jetzt kontaktierenNewsletter
Holen Sie sich unsere Online Marketing-Insights und Trends direkt in Ihr Postfach!