Personalisierung und A/B-Testing: Zusammen noch besser!

A/B-Testing ist heute ein Must der UX-Optimierung. Die Mehrzahl der Marketingexperten nutzt diese effiziente Methode, wie auch aus unserer diesjährigen Studie „4. Umfrage "User Experience“ in Zusammenarbeit mit Converteo hervorgeht. Die Studie zeigt auch, dass Marketingteams immer mehr auf Personalisierung zurückgreifen (+38% der befragten Unternehmen). Für Internetnutzer ist das eine gute Nachricht, denn ihre User Experience ist so einfach besser auf sie zugeschnitten. A/B-Testing und Personalisierung sind sinnvoll (und gewinnbringend). Stellt sich die Frage, wann man die eine und/oder die andere Methode anwenden soll. Das hängt natürlich von Ihrer Strategie und Ihren Unternehmenszielen ab. Aber eins ist sicher: Besonders gut funktionieren Personalisierung und A/B-Testing, wenn sie kombiniert werden. In unserem heutigen Artikel wollen wir zeigen, wie gerade die Kombination von Personalisierung und A/B-Testing zur Steigerung von Umsatz und Gewinnspanne beiträgt.

1. Personalisierung und A/B-Testing: grundverschieden aber komplementär

So unterschiedlich sie auch sind, A/B-Testing und Personalisierung verfolgen die gleichen Ziele: Optimierung Ihrer Webseite, verbesserte User Experiences und Conversion-Raten, mehr Umsatz. Die Methoden selbst sind grundverschieden. Um das Beste aus beiden Techniken zu machen, sollten Sie die Unterschiede gut kennen. A/B-Testing ermöglicht die Optimierung einer Webseite für alle User. Sie steigert die Nutzerfreundlichkeit Ihrer Seiten, indem aufgezeigt wird, was die Mehrheit Ihrer Benutzer vorzieht. [caption id="attachment_12103" align="aligncenter" width="1024"] Am besten immer nur ein Element A/B-testen, um zu erkennen, was zu Conversion-Steigerungen führt.[/caption] A/B-Testing ist die perfekte Methode, um bestimmte Elemente Ihrer Webseite zu optimieren, die für alle Besucher gleich sind: Menüleiste, Zahl der Etappen des Conversion-Prozesses, Position und Zahl der auszufüllenden Felder auf Formularen, usw. Personalisierung ist ganz anders. Sie ermöglicht die Erstellung von kontextualen User Experiences, je nach Besuchermerkmalen und dem, was sie auf einer Webseite suchen. Die Besucher werden nach Merkmalen in Segmente eingeteilt, die Inhalte und Angebote werden auf diese gemeinsamen Merkmale angepasst.  Die Möglichkeiten sind grenzenlos, Sie können die Erfahrung Ihrer Besucher nach einer Vielzahl von Kriterien personalisieren.

Die Unterschiede anhand eines konkreten Beispiels

Eine Kino-Kette möchte die Online-Ticketverkäufe steigern. Dafür gibt es zwei Möglichkeiten:

1. Optimierung der globalen User Experience
2. Schaffung von User Journeys, die den einzelnen Besuchern entsprechen

Punkt 1 wird durch A/B-Testing ermöglicht. Die Kino-Kette fragt sich, ob der Conversion-Prozess zu kompliziert ist und testet einen Prozess mit weniger Etappen gegen die bestehende Version. Nach Auswertung der Testergebnisse verallgemeinert das Unternehmen dann die Variante, die die beste Conversion-Rate vorweist. In unserem Beispiel generiert Variante B (der kürzere Conversion-Prozess) 15% mehr Conversions und wird auf den gesamten Traffic ausgeweitet. Für Punkt 2 muss vom Makro-Ansatz auf eine differenzierte Sichtweise der Audience umgeschaltet werden. Es gilt, die Interessen jedes Besuchers der Kino-Webseite zu entdecken, um z.B. Filme hervorzuheben, die ihren Vorlieben entsprechen, und so eine personalisierte User Experience zu bieten. Die Kino-Kette greift dafür bei wiederkehrenden Besuchern auf Informationen voriger Besuche zurück. So können Besuchergruppen oder Segmente erstellt werden. Im Segment Horrorfilm werden alle Besucher zusammengefasst, die über die letzten zwölf Monate mindestens dreimal Seiten über diese Filmgattung aufgerufen haben. Eine Personalisierungslösung wie Kameleoon ermöglicht die Erstellung solcher Segmente und einer personalisierten User Experience. Die Kino-Kette kann diesem Segment genau die Art Filme anzeigen, für die diese Besucher Tickets reservieren könnten. [caption id="attachment_12212" align="aligncenter" width="785"] Links: Empfehlungen für einen Erstbesucher – rechts: Empfehlungen für Besucher des Segments Horrorfilme[/caption]

Vorsicht, diese beiden Methoden sind nicht austauschbar!

Bleiben wir bei unserem Beispiel. Die Kinokette führt einen A/B-Test durch und bietet einem Teil seiner Audience Horrorfilme, dem anderen Science Fiction-Filme an. Die Audience wird nach Zufallsfaktor aufgeteilt. Die Seite mit Empfehlungen für Science Fiction-Film gewinnt, mehr Tickets werden verkauft.

„Das Problem dieses Tests ist die fehlende Relevanz. Nur Liebhaber von Science Fiction und/oder Horrorfilmen werden mit diesem Test angesprochen, die Ergebnisse sind verfälscht und nicht allgemein gültig.“ -Caroline Cerbelaud, Consultant Kameleoon.

Eine Personalisierung greift hier viel besser. Kehrt ein Besucher auf die Webseite zurück, der bereits Horrorfilme aufgerufen hat, erhält er, wie oben gezeigt, personalisierte Empfehlungen. Liegen keine Informationen über einen Erstbesucher vor, fallen die Empfehlungen sehr allgemein aus. Kommt der Erstbesucher aber von einer anderen Webseite, auf der er Informationen über den Film Bladerunner gesucht hat, ordnet ein leistungsstarkes Personalisierungstool wie Kameleoon diesen Besucher in das Segment Science Fiction-Liebhaber ein und zeigt ihm entsprechende Filmempfehlungen an, was den Besucher natürlich eher zum Ticket-Kauf animiert als ein Angebot von Liebesfilmen. Noch mal zusammengefasst: A/B-Testing ermöglicht die Verbesserung der Nutzerfreundlichkeit für alle Besucher Ihrer Webseite. Es ist eine iterative Methode der schrittweisen Optimierung. Personalisierung ist die Kontextualisierung der User Experience einzelner Besucher je nach Zugehörigkeit zu einem Segment. Es handelt sich um eine Optimierungsstrategie. Ohne Sie verwirren zu wollen: Personalisierungen werden immer auch A/B-getestet, wenn Sie eine Kontrollgruppe von Ihren Personalisierungsaktionen ausschließen. So sehen Sie, ob die Kampagnen die Conversion-Rate steigern und können die Optimierung messen. Jetzt, wo die Unterschiede klar sind, möchte ich zeigen, wie diese beiden Methoden im Zusammenspiel noch bessere Ergebnisse erzielen. Dafür nehmen wir das Beispiel unseres Kunden routard.com.

Routard verbindet Personalisierung und A/B-Tests zur Optimierung seiner Webseite

Routard.com ist die führende französischsprachige Webseite rund um Tourismus und Reisen. Die Homepage wurde in zwei Schritten optimiert. Zuerst wurde ein A/B-Test durchgeführt, in einem zweiten Schritt wurden die Inhalte personalisiert. Fragestellungen und Umsetzungen sind jedes Mal sehr unterschiedlich.

A/B-Test der Homepage

Routard.coms Teams wollten die Performance der Homepage durch eine komplette Neugestaltung steigern, um die Besucherbindung zu verbessern und die Absprungrate der Seite zu senken. Um sicherzustellen, dass das neue Layout wirklich benutzerfreundlicher ist und bei Besuchern besser ankommt, wurden in einem A/B-Test altes und neues Layout verglichen. [caption id="attachment_12106" align="aligncenter" width="768"] Das Ergebnis war eindeutig: die Absprungrate sank um 14% mit der neuen Version (Variante B).[/caption]

„Unser Ansatz ist iterativ. Sobald wir eine Idee haben, testen wir sie, messen die Ergebnisse und entscheiden, ob wir sie umsetzen oder nicht. Egal, wie die Ergebnisse ausfallen, wir testen permanent weiter.“ -Thomas Sauzedde, Geschäftsführer, routard.com

Personalisierung der Homepage routard.com

Ziel der darauf folgenden Personalisierungskampagne ist es, die User Experience individueller zu gestalten, indem jedem Besuchersegment spezifische, angepasste Inhalte geboten werden. Kehrt ein Besucher auf die Homepage routard.com zurück, aktiviert Kameleoon personalisierte Inhalte, die auf den zuletzt aufgerufenen Reisezielen und Informationssuchen basieren. Die Inhalte sollen das Interesse des Besuchers steigern und ihn dazu animieren, mehr mit den Inhalten zu interagieren. Die rechte Homepage ist die eines Besuchers, der sich über Reisen nach Vietnam erkundigt hat. Bei seinem erneuten Besuch erscheint eine personalisierte Menüleiste mit Inhalten über dieses Reiseziel. Wie E-Commerce-Riese Amazon mit seinen nach Browsing- und Kaufverhalten erstellten Produktempfehlungen bietet auch routard.com einzigartige User Experiences, die den Interessen seiner Besucher wirklich entsprechen.

Optimieren ohne Unterlass

Das Zusammenspiel von A/B-Testing und Personalisierung steigert das Potenzial Ihrer Webseite. Verbesserte Benutzerfreundlichkeit, relevantere Inhalte: Besucher finden, was sie suchen, und Sie optimieren Ihre Conversion-Rate. Sie besitzen zahlreiche Informationen über Ihre Besucher und Kunden. Neue Technologien wie Machine Learning helfen, diese Daten noch besser zu nutzen. Durch eine verfeinerte Segmentierung Ihrer Besucher können Sie Ihre Inhalte und Angebote präzise anpassen und immer relevantere User Experiences bieten. Was Mehrwert für Sie bedeutet!