Was die meisten Leute über A/B-Testing und CRO nicht verstehen
Samuel Hess ist Gründer und Chief Experimentation Officer von DRIP Agency und hat bereits über 2000 A/B-Tests in den letzten drei Jahren durchgeführt. Gemeinsam mit seinem 30-köpfigen Team betreut und optimiert er täglich die Online-Shops von schnell wachsenden Start-ups wie SNOCKS, sowie mittelständischen Familienunternehmen wie Giesswein. Er hat einen eigenen Podcast mit dem Namen „Less Ego More Data". Die Leidenschaft für datengetriebene Prozesse geht bei ihm buchstäblich bis unter die Haut, weshalb er das Lebensmotto auf seinem Unterarm verewigt hat.
Die Conversion-Rate-Optimierung ist ein wichtiger Aspekt für Unternehmen, um ihre Verkäufe zu steigern. Dabei geht es darum, potenzielle Kunden, die bereits Interesse an einem Kauf haben, bei ihrer Entscheidung zu unterstützen. In den letzten Jahren hat DRIP wertvolle Erkenntnisse gewonnen, die zeigen, wie man Nutzerverhalten richtig versteht und welche Faktoren die Conversion-Rate wirklich beeinflussen. In diesem Artikel stellt Samuel auf Grundlage dieses Interviews einige dieser Erkenntnisse vor und zeigt auf, wie Sie Ihren Shop datengetrieben optimieren können.
1 Verstehen der Customer Journey
Um Ihre Kunden besser zu verstehen, ist es wichtig, die Customer Journey zu analysieren. Beginnen Sie damit zu erschließen, wie die Besucher auf Ihren Shop gelangen und welche Entscheidungsprozesse sie durchlaufen.
Denken Sie dabei an jeden Punkt auf der Webseite, an dem eine potenzielle Kaufentscheidung getroffen wird. Vorstellen lässt sich dies wie ein Baumdiagramm – an jedem der vielen Zweige können Frustrationen und Unsicherheiten entstehen. Die Zweigstellen, an denen Kunden abspringen, gilt es zu identifizieren. Sobald diese ausgemacht sind, kann man sich darauf konzentrieren, Maßnahmen einzuleiten, die der Frustration bzw. der Unsicherheit entgegenwirken sollen.
2 Analyse der Kundeninteraktion
Um zu erfahren, an welchen Stellen Kunden abspringen, können Sie verschiedene Analysetools verwenden.>
Heatmaps und Web Analytics sind zwei einfache Möglichkeiten, um das Nutzerverhalten zu verstehen. Ein Beispiel hierfür wäre die Wahl der passenden Größe. Indem Sie Heatmaps und Web Analytics nutzen, können Sie erkennen, ob Kunden zwischen verschiedenen Größen hin- und herwechseln und ob dies zu Kaufabbrüchen führt. Erkenntnisse wie diese sind wertvoll, um potenzielle Hindernisse zu identifizieren.
3 Optimierung der Customer Journey
Sobald die Problemstellen in der Customer Journey identifiziert wurden, gilt es zu optimieren und damit Frustrationen und Unsicherheiten der Kunden zu minimieren.
Hierbei geht es darum, dem User die richtigen Informationen zur richtigen Zeit zu präsentieren, um die Kaufentscheidung positiv zu beeinflussen. Das Beispiel der Größenauswahl kommt hier erneut zum Einsatz. Ein Pop-Up mit einem speziellen Angebot oder eine kostenlose Rücksendeoption können den Kunden dazu ermutigen, eine positive Entscheidung zu treffen und den Kauf abzuschließen.
Durch A/B-Testing können Sie verschiedene Ansätze testen und validieren, welche Lösungen am besten funktionieren.
4 Testen und Lernen
Es ist wichtig, alle Optimierungsmaßnahmen zu testen, bevor sie dauerhaft in den Shop implementiert werden.
Nicht jeder Test wird erfolgreich sein, aber es ist wichtig, aus den Ergebnissen zu lernen und zu verstehen, warum bestimmte Hypothesen nicht funktioniert haben. Jeder Test liefert wertvolle Erkenntnisse über das Nutzerverhalten und hilft Ihnen, die Customer Journey kontinuierlich zu verbessern.
Fazit
Es ist entscheidend, datengetriebene Ansätze wie Heatmaps, Web Analytics und A/B-Testing einzusetzen, um fundierte Entscheidungen zu treffen und zu verstehen, wie Kunden auf bestimmte Maßnahmen reagieren. Jeder Test liefert wertvolle Erkenntnisse, selbst wenn er nicht den gewünschten Erfolg bringt.
Um langfristig erfolgreich zu sein, ist es wichtig, seine Nutzer zu verstehen, Fragen zu stellen und die Entscheidungsbäume und Zweigstellen zu erkennen, an denen Verbesserungen vorgenommen werden können. Durch kontinuierliche Optimierung und ein tieferes Verständnis der Kundenbedürfnisse können Unternehmen ihre Conversion-Rate steigern, die Kundenzufriedenheit verbessern und letztendlich mehr Umsatz generieren.
