«Conversion-Optimierung ist voll easy» – mit Praxisbeispiel von Coop Bau & Hobby

2

Hans im Unglück…

Der Chef (leicht errötet): «Hans, wir brauchen unbedingt mehr Conversions!»
Hans: «Kein Problem, ich brauche lediglich mehr Budget…»
Chef (dunkelrot!): «Das geht nicht! Das drückt unsere Marge! Du musst einfach besser arbeiten!»

Hans verlässt schlurfend und geknickt das Büro, nimmt sein Smartphone hervor, googelt «Conversions optimieren» und findet bei der Hochschule Luzern einen Blogbeitrag mit einem Einstiegsbeispiel dazu.
Ein simples Beispiel: Die Standardwerbeanzeige bei Facebook für unsere Lead-Kampagne weist eine Klickrate von 1% auf. Wir setzen uns zum Ziel, diese Klickrate zu erhöhen und wählen dafür zwei neue Bilder für die Anzeigevorschau aus. Nachdem die statistische Signifikanz erreicht ist, werten wir aus: Die Klickrate von unserer Standardanzeige mit Bild A weist weiterhin eine Klickrate von 1% aus. Bei Bild B konnte die Rate auf 1.5% erhöht werden. Ja, das sind 50% Steigerung mit einem einfachen Wechsel des Bildes. Ceteris paribus sind das unter dem Strich 50% mehr Leads.

«Alles klar. Ich ersetze einfach das Bild meines Chefs durch meines», denkt sich Hans mit einem breiten Grinsen.

Dieses pointierte Einstiegsbeispiel soll die unglaubliche Hebelwirkung der gezielten, systematischen und datengetriebenen Optimierung von Conversions aufzeigen. Let’s Conversion’n’Roll!

Conversion ≠ Conversion

Ein bisschen Theorie muss sein – ich halt mich kurz, versprochen. Der Begriff «Conversion» oder zu Deutsch «Konversion» wird durch André Morys treffend definiert:

Definition_Conversion

Quelle: Conversion-Optimierung. Praxismethoden für mehr Markterfolg im Web. Autor André Morys.

Die «Umwandlung des Status einer Zielperson in einen neuen Status» geschieht auf verschiedenen Stufen, die ein potentieller Kunde beim potentiellen Anbieter durchläuft. Lineare Conversions, beispielsweise das direkte Eintippen der URL und der umgehende Kaufabschluss, benötigen viel Vorleistung (Markenbekanntheit, vorherige positive Nutzererlebnisse, Empfehlung einer vertrauenswürdigen Person uvm.).
Dies heisst im Umkehrschluss, dass wir alle vorgängigen Kundeninteraktionen optimieren müssen. Führen wir uns den Conversion-Funnel vor Augen. Es sind viele Micro Conversions nötig, bis wir die Macro Conversion (z. B. der Kauf eines Buches) abschliessen.

Im Video wurden Newsletter-Registrationen als mögliche Micro Conversions definiert. Weitere Micro Conversion sind Nutzer, die…

  • das Produktvideo bis zum Schluss geschaut haben
  • eine überdurchschnittliche Scrolltiefe auf deiner Landingpage erreichen
  • zu neuen Twitter Followern werden.

Das sind alles mögliche Nutzer, die eine höhere Qualität aufweisen, wie bspw. ein Bouncer.

«Fertig Theorie-blabla. Komm auf den Punkt. Wie soll ich vorgehen?»

Die folgende Grafik soll dir auf ganz einfache Art und Weise helfen, Optimierungen zu identifizieren, priorisieren, messen, auswerten und implementieren.

Hypothesenbildung_Conversion_Optimierung

Quelle: eigene Darstellung und Modellierung

  1. Hx priorisieren
    Bei der kritischen Betrachtung der Landingpage oder des Checkouts können in den meisten Fällen potentielle Verbesserungen identifiziert werden. Potentiell, da es sich vorerst um Hypothesen (Hx) handelt.
  2. Hx priorisieren
    Die unterschiedlichen Hypothesen gilt es nun zu priorisieren. Dies kann anhand von diversen Metriken wie mögliche Dauer des Tests, erwartete Hebelwirkung oder Aufwand der Testumsetzung. Die Kollegen von konversionsKRAFT haben dafür eine hilfreiche Excel-Tabelle erstellt, wo nur noch vordefinierte Felder befüllt werden müssen.
  3. H1 messen
    Im nächsten Schritt geht es darum, die Messmethode(n) zu definieren. Hierfür wird primär zwischen quantitativen (z. B. A/B-Testing) oder qualitativen (z. B. Nutzerbefragungen) Methoden unterschieden. Weitere Testmöglichkeiten beschreibt conversionXL im Whitepaper «Master The Essentials Of Conversion Optimization». Zur Durchführung der Tests gibt es verschiedene bezahlpflichtige Tools wie VWO, Optimizely etc. oder gratis Lösungen von Google Analytics, Mailchimp, den einzelnen Werbemanager (z. B. Facebook, AdWords) usw.
  4. H1 auswerten
    Die Hypothesentests laufen unterschiedlich lange, abhängig von Traffic und Signifikanz der jeweiligen Varianten. Auch dafür unterstützt konversionsKRAFT mit einem Blogbeitrag inkl. Excel-Tabelle.
  5. Erfolg kommunizieren & implementieren
    Nachdem die Tests erfolgreich beendet und die gewünschte Optimierung erreicht wurde, wird die Gewinnervariante implementiert (bspw. der Text des Call-to-Actions). Der Erfolg soll unternehmensintern kommuniziert werden, welche signifikanten Verbesserungen durch «simple» A/B-Tests erreicht werden können. Dies soll zudem auch andere Bereiche motivieren, daran zu partizipieren und datenbasiert zu entscheiden. Dadurch merken die bisherigen Entscheidungsträger («Dieser Button war immer blau, der muss blau bleiben»), besser bekannt als HiPPOs (highest paid person’s 0pinion), das subjektive Meinungen keine primäre Daseinsberechtigung mehr haben (Change Management).

Ein Praxisbeispiel von «Coop Bau & Hobby»

Nun möchte ich anhand eines zufällig gewählten Produktes (eBike) und Online-Shop (Coop Bau & Hobby) Hypothesen aufstellen, wie der Shop von Coop noch besser konvertieren könnte.
Betrachten wir den sichtbaren Bereich via Desktop der Produktdetailseite des eBikes «Saxonette».

Was hat Coop für ein Ziel?

Mögliches Ziel: Der Besucher soll sich optimal über das eBike informieren, damit er genügend Sicherheit hat, das Produkt in den Warenkorb zu legen bzw. im Anschluss zu kaufen. Ich habe die Seite in Bezug auf die angestrebte Zielerreichung geprüft.

Beispiel Coop Bau & Hobby

Quelle: Printscreen bauundhobby.ch (vom 11.12.2016) und eigene Ergänzungen

Header mit Vorteilselementen: Die Vorteile geben dem Betrachter sofort ein positives Gefühl, denn es gibt gute Gründe, hier einzukaufen.

Logo & Kundenkonto: Gut ist die Logopräsenz, diese schafft als bekannten Schweizer Detailhändler und Absender des Shops Vertrauen. Weniger gut ist die Positionierung. Nutzer sind sich gewohnt, dass sich Logos oben links befinden und diese bekannten Muster sollten berücksichtigt werden.

Preiskommunikation: Der Preis von Fr. 1‘990.- ist gut erkennbar. Die kommunizierte Rabattierung von 33% ist erst auf den zweiten Blick oberhalb des eBikes erkennbar. Das dabei Fr. 1‘000.- gegenüber dem Originalpreis gespart wird, sollte unbedingt proaktiv kommuniziert werden (siehe ergänzte Sprechblase). Wenn Kunden über Fr. 100.- sparen, dann sollte dies gemäss psychologischen Preisstrategien (mit weiteren spannenden Beispielen) als Wertbetrag kommuniziert werden (unter Fr. 100.- wird die Angabe des Prozentsatzes empfohlen).

Call-to-Action: Das mit den Call-to-Actions irritiert. Also ich, so als DAU (dümmster anzunehmender User), frage mich, ob ich bei den Call-to-Actions nur bestellen kann, wenn ich nach Hause liefern lasse? Ich will gemäss dem Ziel der Produktdetailseite eigentlich nur mein eBike in den Warenkorb und danach entscheiden, wohin ich liefern will.

Versandkosten: Der Hinweis, dass Versandkosten dazukommen, ist positiv zu bewerten. So wissen potentielle Kunden, dass zusätzliche Kosten dazukommen, da sie womöglich abhängig von der Versandart und Lieferort sind.

Bild: Das einzige visuelle Element zu diesem eBike ist ein Bild auf einem weissen Hintergrund. Das Bike kostet Fr. 1‘990.- und ich habe lediglich ein Bild von der Seite zur Ansicht. Wenn man sich vor Augen führt, dass Kunden im stationären Handel beispielsweise ein Probefahrt machen möchten, die die Kaufentscheidung positiv beeinflussen soll, dann gibt es bei der digitalen Produktpräsentation bestimmt Optimierungspotential (Video oder 3D-Visualisierung als Beispiel).

Ich wage nun den nächsten Schritt über «Bestellen + Liefern». Es erscheint der Warenkorb und erneut die Frage:

Was hat Coop für ein primäres Ziel beim Warenkorb?

Die Antwort dürfte kurz ausfallen: Der Nutzer soll über den orangen Button «Zur Kasse gehen». Auch hier wird geprüft, wie gut dieses Ziel erreicht wird. Betrachten wir den sichtbaren Desktopbereich (darunter würde noch das Footerelement folgen).

Quelle: Printscreen bauundhobby.ch (vom 11.12.2016) und eigene Ergänzungen

Wo soll ich hinschauen, was soll ich tun? Hilfe – ich bin überfordert!

Dabei haben wir doch gelernt, man solle es dem Nutzer kognitiv möglichst einfach machen und den Checkout erwartungskonform gestalten, sich an die gelernte Anordnung von Elementen halten und Komplexität vermeiden (siehe dazu «Das Geheimnis der Behavior Patterns»).

Navigation, Kontoübersicht und Abholfiliale: Der oberste markierte Bereich bietet dem Nutzer viele Ausstiegsmöglichkeiten, die gemäss definiertem Ziel vermieden werden sollten. Wenn der Nutzer unbedingt zurück möchte, kann er dies über einen dezenten Hinweis «Weiter einkaufen» oder über das Coop-Logo machen. Der Lieferort und die Kontodaten werden im nächsten Schritt abgefragt, die können auf Ebene Warenkorb irritieren.

Preis- und Versandkommunikation: Das Motto «doppelt (bzw. dreifach) hält besser» hat in diesem Fall wenig Relevanz. Den Preis einmal und deutlich zu kommunizieren ist total in Ordnung. Zudem heisst es «in 2-3 Arbeitstagen versandbereit», was mir aber noch nicht beantwortet, wann das eBike tatsächlich bei mir eintrifft (Versanddauer).

Wie der Warenkorb von Coop aussehen könnte…

Optimierter Checkout Coop

Quelle: eigene Darstellung auf Basis der Design-Elemente von bauundhobby.ch

Ich habe auf Basis des jetzigen Warenkorbs von Coop die oben beschriebenen, möglichen positiven Einflüsse auf die Conversion-Rate visualisiert. Bei der optimierten Version sind die Zahlungsoptionen above-the-fold sichtbar, die zusätzliches Vertrauen schaffen (SSL-Verschlüsselung) und alle möglichen Zahlungsoptionen aufzeigen. Der restliche Footer wurde zwecks Ablenkung entfernt. Wenn nun der Nutzer ein Produkt aus dem Warenkorb entfernen möchte, kann er dies mit einem Klick über das dezente Papierkorb-Icon machen, dass zu einer verbesserten User Experience führen soll. Das momentane Entfernen von Produkten ist nur mit zwei Klicks möglich und je mehr Klicks, desto höher die Abbruchwahrscheinlichkeit.

Fazit

Das vorliegende Beispiel soll zeigen, dass man sich seinen Zielen und Teilzielen bewusst sein muss, es immer ein Try&Error bleibt und es klare Handlungsabfolgen und Priorisierungen braucht. Danach können mögliche Optimierungen der Conversion-Rate identifiziert und getestet werden. Trotz allem kann es gut sein, dass nicht alle Hypothesen einen positiven Einfluss auf die Conversion-Rate haben.

Hans hüpft freudig durchs Büro und denkt sich «Conversion-Optimierung ist voll easy».

Die These bzw. das Sprichwort «was Hänschen nicht lernt, lernt Hans nimmer mehr» erfolgreich widerlegt – check.


War dieser Blogbeitrag zu Conversion-Optimierung hilfreich?

Ich freue mich über Rückmeldungen oder Fragen via Twitter (#MScOBM), email hidden; JavaScript is required oder Linkedin. Gerne darf der Beitrag auch geteilt und weiterempfohlen werden.

Teilen in

About Author

Yannick Waeny

arbeite als Leiter Performance Marketing bei Farner Consulting. Aktuell in der Ausbildung zum MSc in Business Administration (Online Business und Marketing). Freue mich über den Austausch mit dir zu Themen rund ums Internet.

2 Kommentare

  1. Pingback: Usability und User Experience: Was macht eine gute Website aus?

  2. Pingback: Die «Landing Page» – Hier passiert die Magie. Hier passiert die Handlung.

Leave A Reply