willkommen zu Teil 2 unseres Conversion Whiteboards!

In der 2. Episode erkläre ich in 3 Minuten, warum viele Conversion-Optimierer einem falschen Feedback-Kreislauf hinterher jagen und welche Frage wir uns eigentlich bei der Optimierung stellen sollten…

Viel Spaß beim Ansehen!

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Der Beitrag Conversion Whiteboard 2: Das E-Commerce Paradoxon erschien zuerst auf konversionsKRAFT.

Zum Wochenende starten wir mit einer neuen Serie – dem Conversion Whiteboard!

In der ersten Episode erkläre ich in 3:10 Minuten, warum es wichtig ist, dass sich in einem Unternehmen alle Beteiligten auf ein bestimmtes Maß an Validität von Testresultaten einigen – denn damit sind auch Kosten verbunden.

Viel Spaß damit, ich freue mich auf Euer Feedback!

Weiterführende Beiträge zu diesem Thema:

Konfidenz sollte man kennen. (Grundlagen zur Statistik beim A/B Testing)

Testing Insights: Was steckt hinter der Signifikanz in meinem Testing Tool?

Der Beitrag Conversion Whiteboard 1: Das U-Modell der Validität erschien zuerst auf konversionsKRAFT.

Die Bereiche Wissenschaft, Ökonomie und Marketing ordnen sich dabei wie folgt in das Dreieck aus Economics, Neuroscience und Psychology ein:

Die Untersuchung der Konsumentenköpfe geschieht mittels verschiedener Methoden wie EEG (Elektroenzephalografie), fMRI (Funktionelle Magnetresonanztomographie) und Eyetracking, auf welche ich hier nicht näher eingehen möchte. Jedoch lassen sich damit viele interessante menschliche Verhaltensweisen nachweisen, deren wir uns bewusst sein sollten und gezielt für unsere Marketingaktivitäten (Neuromarketing) einsetzen können.

Wie Menschen lernen

Zunächst müssen einige Grundlagen verstanden werden. Wenn wir wissen wie Menschen lernen, können wir besser verstehen warum unsere Marketingaktivitäten erfolgreich waren oder nicht. Prinzipiell wird Physisches leichter gelernt, was auf dem Desktop oder über das Smartphone die erste Herausforderung darstellt. Wir können den Nutzern in der Regel nicht die Möglichkeit geben, unsere Produkte vor dem Kauf anzufassen. Was können wir also im Neuromarketing oder für die Conversion Optimierung tun?

Abhilfe können hier detaillierte Produktfotos mit Zoom-Möglichkeit und 360° Ansicht schaffen. Je besser man erkennen kann, was man kauft und wie beispielsweise der Stoff eines Kleidungsstücks aussieht, desto näher kommen wir der “Offline-Erfahrung”. Dies ist allerdings auch von Branche zu Branche unterschiedlich und auch Männer und Frauen ticken unterschiedlich. Das ist nicht neu.

Eine Studie, bei welcher das Lernverhalten von Nutzern beim Spielen von Online-Games untersucht wurde, unterschied 2 Spielertypen: Pro-Selfs und Pro-Socials. Pro-Selfs handeln im Spiel vorwiegend im eigenen Interesse, treffen selbstständig Entscheidungen und sind stark an Belohnungen interessiert. Pro-Socials hingegen agieren gern in der Gruppe, treffen gemeinsam Entscheidungen und sind bereit zu teilen.

Anhand verschiedener Online Game-Situation wurden die Fortschritte und Reaktionen beider Gruppen untersucht. Das Ergebnis: Pro-Selfs haben eine steilere Lernkurve, weil sie von Belohnungen angetrieben werden und aus Fehlern lernen. Allerdings fehlt ihnen das soziale Umfeld für Entscheidungen, was dazu führt, dass Pro-Socials zwar die flachere Lernkurve haben, aber intuitiver handeln, weil sie nicht auf sich selbst gestellt sind. Auf das Online Marketing übertragen bedeutet dies, dass wir uns bewusst sein müssen, dass es verschiedene Nutzergruppen gibt und diese unterschiedliche Lernkurven haben, welche man bedienen muss.

Was Leute mögen und was in Erinnerung bleibt sind zwei paar Schuhe. Eine Werbung kann von den Nutzern gehasst werden, bleibt aber in Erinnerung, weil man sich darüber aufregt und austauscht. Beim Superbowl wurde beispielsweise eine Werbung für Salat gezeigt, welcher auf erotische Weise von einer sexy Blondine gegessen wurde. Abgesehen von dem erotischen Touch der Werbung war diese ziemlich inhaltlos und bekam die schlechtesten Bewertungen aller gezeigten Werbungen beim Superbowl von den Zuschauern. Hinzu kam, dass insbesondere Frauen der Werbung gegenüber äußert negativ eingestellt waren.

Weiterführende Analysen zeigten aber, dass die Zuschauer zwar den Werbespot am schlechtesten bewertet hatten, aber die kommunizierte Marke sich am besten von allen Spots gemerkt werden konnte. Ob man diesen Neuromarketing-Weg für Lernen und Wiedererkennung der Marke gehen möchte oder beispielsweise Sympathie als Markenträger bevorzugt, ist eine strategische Entscheidung, die man für sich selbst treffen sollte.

Wie Werbung wirkt

1. Der Mere-Exposure-Effekt

Wissenschaftlich bewiesen ist, dass Werbung stärker wirkt, wenn sie wiederholt wird. Dahinter steckt der im Neuromarketing genutzte Mere-Exposure-Effekt:

Effekt des bloßen Kontakts – Allein durch die mehrfache Darbietung von Personen, Situationen oder Dingen, heißt, allein aufgrund von Familiarität, kann die Einstellung eines Menschen zu Dingen positiv beeinflusst werden.

Daher werden auch TV-Spots manchmal häufiger gezeigt als es uns lieb ist.

Spannend ist die Fragestellung, wie die eigenen Werbeclips im Umfeld aufgenommen werden. Also wirkt der eigene Werbespot besser nach einem romantischen oder actionreichen Film oder nach einer Dokumentation? Und welche Werbespots wurden vor dem eigenen bereits gezeigt und könnten ebenfalls Einfluss auf die Wirkung des eigenen haben? Das Thema, wie sich das Placement auf die Werbewirkung auswirkt wird zur Zeit noch untersucht und man wird uns hoffentlich bald mit einer Auflösung der Frage versorgen.

Dass Gesichter (Face Models) auf Nutzer wirken wurde in einer Vielzahl wissenschaftlicher Neuromarketing-Studien und Eyetracking-Analysen belegt. Die Blickrichtung ist dabei entscheidend für die Wirkung. Geht der Blick der dargestellten Person zur Seite auf das zu bewerbende Produkt erhöht dies die Erinnerung an Produkt und Marke. Der direkte Blick zum Betrachter schafft diesen Erinnerungswert nicht. Dieser Wirkung sollten wir uns bewusst sein, wenn wir Landingpages konzipieren und sog. “Heroes” einsetzen, deren Blick auf Call-to-Actions die Klicks erhöhen soll.

Effekte lernen einzusetzen

2. Der Uncanny-Valley-Effekt

Im Zeitalter künstlicher Intelligenzen und Roboter sollte man sich des Uncanny-Valley-Effekts bewusst sein:

Quelle Wikipedia:
Als Uncanny Valley (engl. „unheimliches Tal“) bezeichnet man allgemein einen empirisch messbaren, paradox erscheinenden Effekt in der Akzeptanz von dargebotenen künstlichen Figuren auf die Zuschauer.

Eine künstliche Figur findet nicht mehr Akzeptanz bei uns Menschen, desto menschlicher sie wirkt. Hierfür muss erst eine bestimmte Schwelle überwunden werden, nämlich das “unheimliche Tal”. In Online-Games finden abstrakte, künstliche Avatare daher einen besseren Anklang. Falls du also über die Kreation einer Werbefigur nachdenkst, sei dir bewusst, dass menschlicher nicht gleich linear besser akzeptiert wird. Sondern dass die Akzeptanz am höchsten ist, wenn fast keine Unterscheidung zu Menschen mehr vorhanden ist.

3. Die Verlustangst: Loss Aversion

Im Gegensatz zu Uncanny Valley ist Loss Aversion ein menschliches Verhaltensmuster, welches sich leichter für Conversion Optimierung einsetzen lässt.

Loss Aversion beschreibt die Tendenz, Verluste höher zu gewichten als Gewinne. Einen Besitz zu verlieren ist schlimmer, als etwas nicht besitzen zu können. Menschen widerstrebt es, wenn ihnen das genommen wird, was sie bereits besitzen.

Die Verlustangst tritt nicht nur ein, wenn man etwas bereits besitzt, sondern auch wenn man etwas glaubt zu besitzen. Das können Produkte im Warenkorb sein oder Artikel, die bereits zuhause liegen, man aber eigentlich zurücksenden wollte, weil man nicht alle behalten kann und eigentlich nur die Auswahl wollte. Verluste werden von Menschen oft höher gewertet als Gewinne. Deshalb versucht man Situationen zu vermeiden in denen Verluste drohen. Dies ist wissenschaftlich bewiesen und findet seine Praxis im Neuromarketing. Also wenn beispielsweise nur noch ein Artikel auf Lager ist und dieser bereits im Warenkorb liegt, hat man Angst genau diesen zu verlieren, wenn man sich zu spät entscheidet.

4. Das hyperbolische Diskontieren

Der vierte, spannende Effekt von der NeuroPsychoEconomics ist das sog. “Hyperbolic Discounting”.

Man neigt dazu, kleinere Belohnungen, die eher verfügbar sind anzunehmen, als auf größere Belohnungen länger zu warten.

Dies ist so, weil man die Gegenwart stark überbewertet und gleichzeitig die Zukunft zu stark abwertet („diskontiert“). Untersuchungen zeigten, dass kleinere Zahlungen gegenüber späteren, größeren Zahlungen präferiert werden, wenn die früheren Zahlungen eine sofortige Konsummöglichkeit bieten. Allerdings kehrt sich dies ins Gegenteil um, wenn beide Zahlungen später als sofort verfügbar sind.

Zum Beispiel werden 100 Euro heute 200 Euro morgen vorgezogen, aber es werden 200 Euro in zwei Wochen und einem Tag vorgezogen anstatt 100 Euro in zwei Wochen zu erhalten. Kommen weitere Bedingungen wie beispielsweise Hunger hinzu, ist dieses Phänomen noch stärker, da wir dann entscheidungsmüde sind (“cognitive fatigue bias“). Nicht hungrige Leute handeln an dieser Stelle überlegter und bevorzugen mehr Geld, aber zu einem späteren Zeitpunkt.
Im Bereich Conversion Optimierungen könnten folglich Aktionen, Gewinnspiele oder Belohnungen auf Basis dieses Neuromarketing-Ansatzes konzipiert und der Effekt genutzt werden.

In dem Growth Ambassador Programm tauschen wir uns regelmäßig mit der Community über die erfolgreiche praktische Anwendung von verschiedenen Behavior Patterns aus. Bewirb dich, um Patterns wie Loss Aversion erfolgreich zu implementieren und deine Website zu einem Best Practice zu machen!

Fazit

Zusammenfassend sollten wir uns im Neuromarketing Folgendem bewusst sein:

• Physisches wird leichter gelernt, daher muss geprüft werden, wie im digitalen Bereich ein besserer Lerneffekt erzielt werden kann
• pauschale Ergebnisse für Männer und Frauen sowie unterschiedliche Branchen sind nicht möglich
• verschiedene Nutzergruppen haben unterschiedliche Lernkurven
• was Leute mögen und was in Erinnerung bleibt sind zwei paar Schuhe
• Werbung wirkt stärker, wenn sie wiederholt wird (Mere-Exposure-Effekt)
• die Blickrichtung von Heroes ist entscheidend: indirekter Blick auf das zu bewerbende Produkt bewirkt bessere Erinnerung an Produkt und Marke
• wir müssen prüfen, wie wir Effekte wie Uncanny Valley, Loss Aversion und Hyperbolic Discounting für Conversion Optimierung nutzen können

Welche menschlichen Verhaltensweisen nutzt du für deine Marketing-Aktivitäten? Ich freue mich über dein Feedback!

Der Beitrag 4 bewährte psychologische Effekte für dein Marketing erschien zuerst auf konversionsKRAFT.

Hingegen sind die Anzahl verkaufter Abonnements und die verkauften Abo-Arten harte KPIs, hinter denen ein Wert steht. Schon allein aus diesem Aspekt sollten die Abonnement-Seiten nicht stiefmütterlich behandelt werden.

Mit Hilfe von kognitiven Verhaltensmustern (engl. Behavior Patterns) möchte ich in diesem Artikel einige Ansätze aufzeigen, welche die Abo-Verkäufe ankurbeln werden.

Kognitive Verhaltensmuster / Behavior Patterns beschreiben, wie sich ein Individuum oder eine Gruppe gegenüber einem Objekt oder anderen Individuen in einer bestimmten Situation verhalten. Sie gründen sich auf wissenschaftlichen Erkenntnissen und sind durch Studien sowie durch zahlreiche Experimente aus der Verhaltensforschung belegt. Das Spannende: Sie erklären nicht nur, wie wir uns verhalten, sondern auch was die Grundlage unseres Verhaltens ist.

Es gibt eine Vielzahl von kognitiven Regeln, Heuristiken und auch inneren Verzerrungen, auf derer Grundlage Menschen Entscheidungen treffen. Sie sind oft unterbewusst und entstehen aus gesammelten Erfahrungen oder Prinzipien, mit denen das Bewusstsein auf bevorstehende Ereignisse reagiert und Entscheidungen fällt.

Kognitive Verhaltensmuster beeinflussen die Wahrnehmung, die Erinnerung und das Denken. Das Wissen um diese Muster kann folglich genutzt werden, um Regeln anzuwenden, um somit die Wahrnehmung sowie Entscheidungen des Kunden positiv zu verstärken.

 1. Der Weg zum richtigen Abo – Vermeidung von Paradox-of-Choice

Hat sich der Nutzer für ein Abonnement seines präferierten Verlagshauses entschieden, gilt es erst einmal das richtige Abo auszuwählen. Doch das ist oftmals nicht so einfach. Es gibt Print-Abos, Digital-Abos, Print-&Digital-Abos, Studenten-Abos, kombiniert mit Prämien hier oder Gutscheinen da.

Im Beispiel von spiegel.de werden allein für das Digital-Abo 8 verschiedene Pakete angeboten. Die Aufbereitung der Informationen ist unterschiedlich (Text vs. Bulletpoints), ebenso die Benennung der Call-to-Actions und der Einsatz der Icons. Dem Nutzer ist es nicht möglich, hier schnell eine Auswahl zu treffen. Dadurch könnte er sich leicht überfordert fühlen, was zur kognitiven Anstrengung führt. Wie Daniel Kahnemann in seinem Werk “Schnelles Denken, langsames Denken” beschreibt, sind wir Menschen grundsätzlich “denkfaul” und unser Gehirn handelt lieber nach Automatismen. Daher sollten derartige Belastungen so weit es möglich ist vermieden werden.

Im Auswahlprozess selbst gilt es dabei, den Paradox-of-Choice-Effekt zu vermeiden:

Paradox-of-Choice: Bei einer zu großen Auswahl können sich Individuen schwerer für etwas entscheiden. Je mehr Auswahl Menschen haben, desto schwerer fällt es ihnen, einfache Entscheidungen zu treffen. Die Demotivation liegt in der potenziellen Gefahr, sich falsch zu entscheiden. Diese Gefahr steigt bei größerer Anzahl der Möglichkeiten: Auswahl * Größe = Unentschlossenheit.

Wer hierzu mehr wissen möchte, findet in diesem Artikel weitere Hintergründe zum Paradox-of-Choice-Effekt.

Wie kann man diesen Effekt vermeiden? Visuelle Hierarchien sorgen dafür, dass Nutzer erkennen, was relevant ist. Sie sollten nicht mit zu vielen Auswahlmöglichkeiten und Informationen konfrontiert werden. Die Möglichkeiten könnten beispielsweise durch Clusterung der Produkte in „Ich möchte einfach nur lesen“-Abos und „Es darf etwas mehr für mich sein“-Abos beschränkt werden.

2. Vergleichbarkeit gewährleisten und Anker setzen

Je vergleichbarer Angebote scheinen, desto einfacher fällt die Entscheidung zu Gunsten eines Produktes, welches gegenüber eines anderen deutlicher attraktiver erscheint. Das Behavior Pattern “Comparability” beschreibt diesen Effekt:

Comparability: Um sich entscheiden zu können, brauchen Menschen Vergleiche um zu sehen welche Vor- und Nachteile die eigene Auswahl hat. Entscheidungen werden relativ gefällt, weshalb dabei Vergleiche mit den unmittelbar verfügbaren Alternativen gebildet werden, auch wenn diese dadurch nicht immer objektiv miteinander vergleichbar sind. Eine sachliche Entscheidung zwischen zwei Produkten kann unter verschiedenen Rahmenbedingungen zu unterschiedlichen Resultaten führen.

Diese Vergleichbarkeit lässt sich über Texte, Bilder und den Preis gewährleisten.

Bei welt.de ist die Anzahl überschaubar und durch Rahmen, Trennlinien und genügend Abstand einzelner Elemente zueinander wirkt die Seite leicht erfassbar. Anhand der Bilder in Kombination mit den Plus-Zeichen wird deutlich, was die Nutzer bekommen. Die Preisdarstellung ist gleich und damit vergleichbar.

Des Weiteren ist die Preiskommunikation entscheidend, denn Preise dienen als Anker für die Produktvergleichbarkeit. Grundsätzlich haben Menschen nämlich die Tendenz, sich zu stark von einem ersten Eindruck von etwas oder einer zuerst wahrgenommenen Information beeinflussen zu lassen. Bei Entscheidungen wird dieser Anker als Basis der Entscheidungsfindung herangezogen.

Der Anchoring Effect kommt hierbei zum Tragen:

Anker sind in der Verhaltensökonomie eine der stärksten Einflussfaktoren für Entscheidungen. Ein Anker wird herangezogen, wenn eine Aussage getroffen oder eine Entscheidung gefällt werden soll, aber nur ähnliche Informationen oder komplett neue Informationen zum Vergleich zur Verfügung stehen. Der Anker wird als mentaler Maßstab für die Entscheidung genutzt. Manchmal ist ein Anker bereits vorhanden (Erfahrung), oft wird er aber auch erst in dem Moment gesetzt, in dem eine Entscheidung getroffen werden soll. 

In der Kognitionspsychologie ist ein Anker also ein mentaler Bezugswert, der Entscheidungen maßgeblich beeinflussen kann. Ausgehend davon wird etwas zum Beispiel als größer oder kleiner bzw. besser oder schlechter eingeschätzt und wahrgenommen.

Ein Anker entsteht zufällig in dem Moment, in dem ein Mensch dazu bereit ist einen bestimmten Preis für etwas zu bezahlen bzw. einen bestimmten Wert einer Sache zu akzeptieren, beispielsweise für ein Abonnement. Von diesem Moment an wird dieser Wert bei Vergleichen herangezogen.

Dan Ariely hat diese Effekte wissenschaftlich anhand einer Studie zu Zeitungsabonnements belegt. Hier ein Auszug:

Um zu beweisen, dass das bloße Vorhandensein des Print-Abos die Ergebnisse zugunsten des Kombi-Pakets beeinflusst hat, wurde eine 2. Testreihe durchgeführt. In dieser wurde das Print-Abo weggelassen. Das Ergebnis fiel so aus:

Die Studienteilnehmer entschieden sich plötzlich für das günstigere Abo. In der ersten Testreihe stand für sie außer Frage, dass die Kombination aus Print&Internetabo verglichen mit dem nur Print-Abo das bessere Angebot darstellt, welches daher meist den Zuschlag erhielt. In der zweiten Testreihe wurde die Auswahl nach anderen Maßstäben bewertet.

Wie kann man diese Effekte nutzen? Angebotene Produkte sollten sich vergleichen lassen und die verschiedenen Paket-Inhalte (Vor- und Nachteile) sollten gut erfassbar sein. Preise sollten nicht erst am Ende, sondern frühzeitig kommuniziert werden, da sie ebenfalls zur Entscheidungsfindung beitragen.

3. Die Tendenz zur Mitte nutzen

Jeder kennt sie: die „goldene Mitte“. Jeder steht hin und wieder vor Entscheidungen, bei denen eine Auswahl aus verschiedenen gleichwertigen Möglichkeiten getroffen werden muss. Vielleicht im Supermarkt wenn etwas zum Probieren angeboten wird oder wenn im Flugzeug Snacks verteilt werden. Es ist wissenschaftlich bewiesen, dass man sich meistens für die mittlere Auswahlmöglichkeit entscheidet, wenn einem 3 gleichwertige Produkte angeboten werden. Dieses Verhaltensmuster bezeichnet man als „Tendenz zur Mitte“ oder „Center-Stage Effect“:

Wenn Dinge sich ähnlich sind oder gleichen, bevorzugen wir genau diejenigen, die mittig platziert sind, statt etwas an den äußeren Rändern. Dies ist darauf zurückzuführen, dass man die mittlere Position für beliebtere Produkte erwartet und daraus schließt das diese eine bessere Wahl sind.

Dieser Effekt funktioniert allerdings nur solange, bis man die Nutzer oder Probanden einer Studie explizit darauf hinweist, dass es sich um eine rein zufällige Anordnung handelt. Mehr zum Center-Stage Effect ist hier zu finden.

Bei 3 vergleichbaren Abonnements sollte das Produkt, was vorrangig verkauft werden soll, in die Mitte gestellt werden, um vom Center-Stage Effect zu profitieren.

Die Frankfurter Allgemeine Zeitung stellt beispielsweise auf den Übersichtsseiten im Abo-Shop jeweils 3 Produkte tabellarisch im oberen Bereich nebeneinander:

Wie bei der F.A.Z. kann man versuchen, den Nutzer in die richtige Richtung zu lenken. Ob tatsächlich dieses Produkt am Häufigsten ausgewählt wird, entscheidet aber letztendlich der Preis und das Vorhandensein verfügbarer Alternativen (Produkte ohne Zugaben oder mit kürzeren Vertragslaufzeiten etc.).

Fazit

Das Wissen um kognitionspsychologische Effekte ist ein mächtiges Werkzeug und kann genutzt werden um den kognitiven Aufwand des Kunden zu minimieren, seine Entscheidung positiv zu verstärken und somit höhere Umsätze zu erzeugen. Die Herausforderung besteht nicht nur im Wissen um das Vorhandensein dieser kognitiven Verhaltensmuster, sondern vor allem darin, die konkreten Anwendungsmöglichkeiten im Onlinehandel zu finden und zu nutzen.

In diesem Artikel habe ich lediglich 4 Verhaltensmuster beschrieben, es existieren aber mehrere Hundert von ihnen. Es gibt weitere Muster, die sich eignen und Platz in einer Fortsetzung dieses Artikels finden werden.

Folgende Ansätze können für den Beginn der Conversion Optimierung von Aboseiten genutzt werden:

• Paradox-of-Choice-Effekt: Dieser sollte vermieden werden, indem Nutzer nicht mit zu vielen Auswahlmöglichkeiten auf einmal konfrontiert werden.
• Comparability: Nutzer sollten Produkte über Texte, Bilder und den Preis vergleichen können.
• Anchoring: Über die Kommunikation von Preisen sollten Anker gesetzt werden.
• Center-Stage Effect: Durch eine mittige Platzierung des wichtigsten Produktes wird die Tendenz zur Mitte der Nutzer angesprochen.

Arbeiten auch Sie mit Verhaltensmustern, um die Abo-Verkäufe anzukurbeln?

Welche Effekte kennen und setzen Sie ein? Ich freue mich auf Ihr Feedback!

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Tools versus Voodoo

Man könnte meinen, die Optimierung von interaktiven Angeboten habe sich in den letzten Jahren in zwei Richtungen bewegt: Auf der einen Seite hin zu einer starken, toolgetriebenen Professionalisierung. Immer mehr Entscheider im Onlinemarketing verstehen die Notwendigkeit, vorhandene Trafficströme besser zu konvertieren.

Seriöse Anbieter wollen Ihren Nutzern zu einem funktional wie emotional möglichst optimalen Nutzungserlebnis verhelfen und sich gleichzeitig gegenüber dem immer stärkeren Wettbewerb abgrenzen und diesen dominieren. Es existieren in unserer im Vergleich eher jungen Disziplin inzwischen eine Menge Anleitungen, Best Practices und Studien zur Conversionoptimierung – viel Stoff für Optimierungsansätze. Jedoch wollen diese immer kontextabhängig verstanden werden!

Studien und Cases richtig bewerten

Mit fortschreitender Entwicklung werden andererseits jedoch bestehende Modelle und Technologien in größerem Maße diskutiert und kritisiert. Hier sei auf die immer wieder hochkochende Diskussion über die Aussagekraft verschiedenen Testmethoden und ihrer statistischen Aussagekraft verwiesen. Viele Best Practices, Studien und Cases (besonders immer dann, wenn mit einer eher  banalen Maßnahme “gigantische” Verbesserungen der KPIs erzielt wurden) sollten mit Vorsicht genossen werden.

Testing-Methoden sollten daher immer möglichst wissenschaftlichen Anforderungen genügen (sofern möglich). Das große Versprechen aus super-erfolgreichen Tests hinterlässt sonst schneller als gedacht lange Gesichter. Nämlich dann, wenn sich Testergebnisse nicht 1:1 in langfristigen Zielerreichungen im “wahren Leben” niederschlagen.

Besonders intensiv werden diese Diskussionen im Bereich der (gar nicht so neuen) Neuromarketing-Disziplin geführt. Durch die Verknüpfung von modernen bildgebenden neurologischen Verfahren und Konzepten aus Sozial-, Kognitiver- und Verkaufspsychologie soll endlich die Block Box im Kopf der Konsumenten überwunden werden.

Dies stößt jedoch im tagtäglichen Fronteinsatz auf die ein oder andere Schwierigkeit: Psychologische Theorien und Konzepte sind nun mal dass, was sie sind: Theorien. Ob eine Theorie aus der psychologischen Grundlagenforschung auf den jeweiligen Anwendungsfall sinnvoll anzuwenden ist – davon kann (leider) nicht ausgegangen werden.

Beispiel für den kontextsensitiven Einsatz: Der Decoy-Effekt

Ein Beispiel: Sie kennen doch sicher den Decoy-Effekt (auch: asymmetrische Dominanz) – ein Produkt/ eine Dienstleistung wird mit einem oder mehreren “Köderprodukten” preislich so eingerahmt, dass das eigentlich abzuverkaufende Produkt von Nutzer implizit am häufigsten gewählt wird. Weil es salopp gesagt gefühlt den größten Preis/Leistungs-Nutzen für die User bringt und gegen ein (höherpreisiges) Produkt funktionell gleichzusetzen oder besser ist.

Ein klassisches Einsatzgebiet für Köderprodukte sind Abonnements:

Der Effekt basiert auf dem psychologischen Konzept des “Framings” – Die Interpretation einer Botschaft ist immer abhängig vom umgebenden Kontext (Rahmen). So können Botschaften (Produktangebote) in einem Erfolgs- oder Verlustframe eingebettet sein.

In hochkompetitiven Umfeldern wie dem Markt für Consumer Electronics oder Mobiletelefone hingegen ist die Erfolgsframe-Strategie erfolgreicher: Welche Features des Produktes machen es dominant gegenüber dem Wettbewerb, zu einem “Must-Have”?

Wirkprinzipien nicht blind einsetzen!

Allerdings funktioniert dieses Prinzip längst nicht mit allen Produkten oder Dienstleistungen.

Ich wage zu behaupten, dass der Decoy-Effekt nur auf einem sehr schmalen Band von Angeboten sinnvoll eingesetzt werden kann. Klar abgrenzbare Nutzenversprechen, mittleres Preissegment bezogen auf den Markt für das Produkt, hoher Umschlag, beratungsintensiv – so könnte ein theoretisch aussichtsreiches Angebot aussehen. Und nicht nur der Markt, die Angebotsstruktur oder der Nutzungskontext können die Wirksamkeit der psychologischen Trickkiste aushebeln. Auch Dinge wie die tatsächliche Gestaltung von optimierten Varianten können darüber entscheiden, ob der Einsatz konsumpsychologischer Konzepte Mehrwert erzeugt.

Im folgenden sollen zwei weniger bekannte, aber für Onlinemarketing interessante und einsetzbare Effekte vorgestellt werden. Beachte allerdings: Arbeite mit Maß und Sinn! Wie einleitend dargestellt sind Umgebungsvariablen und Nutzungskontext immer zu beachten.

Der IKEA-Effekt

Erstmals wissenschaftlich untersucht und begrifflich geprägt wurde der IKEA-Effekt von Michael Norton (Harvard).

Zugrunde liegt die Frage, warum ein Unternehmen, dass Menschen eine halbfertige Ware zu einem nicht umbedingt günstigen Preis nach Hause schleppen und mit Schweiss und Tränen selbst zusammen bauen lässt, zum erfolgreichsten Möbelhändler der Welt werden kann.

Psychologisch lässt sich das ganz einfach erklären: Selber machen erhöht Bindung! Das bedeutet: Ein Produkt/eine Dienstleistung, an deren Entstehung man (in der Eigenbetrachtung) entscheidend mitgewirkt hat, wird ein größerer Wert zugeschrieben als einem “einfach so” gekauften Fertigprodukt. Wie gut dieses Konzept im Marketing funktionieren kann, zeigt neben IKEA die Werbung einer großen deutschen Baumarktkette. Wer ist nicht stolz darauf, wenn er sein eigenes Projekt abgeschlossen hat und dies stolz dem Nachbarn unter die Nase halten darf?

Wie kann nun dieser gut empirisch belegte Effekt aufs Onlinemarketing übertragen werden? Ein großes Schlagwort der letzten Jahre im Onlinemarketing war Gamification. Die emotionale Bindung an eine Marke oder ein Produkt über den spielerischen Umgang mit denselben wird schon an vielen Stellen für Absatzsteigerung und Kundenbindung gebraucht.

Gute Beispiele für Kundenbindung über Gamification und den darunter liegenden IKEA-Effekt lassen sich im großen Feld der Produktkonfiguratoren finden. Converse.com bietet einen opulenten Schuhkonfigurator, der in der Benutzung wirklich Spaß macht und mir mein Sneaker-Unikat garantiert – sehr schön umgesetzt.

Chancen & Risiken des Eigenbauprinzips

So manch einer wird denken, “Gamification? Gähn, alter Hut!”.  Der Mitmach-Ansatz kann jedoch noch viel weiter gedacht werden. Ausgeweitet beispielsweise auf jegliche Art von Formularen, Checkout-Prozessen und Architekturen wie Filter und facettierte Suchen. Jedes dieser Elemente kann in verschiedenen Ausprägungen entworfen sein. Auf einer Skala zwischen “Oh mein Gott, hier funktioniert ja gar nichts!” und “Wow, sowas kann ja wirklich Spaß machen!” – wo würden Sie sich im Idealfall positionieren?

Achten Sie also bei allen interaktiven, produktbezogenen Elementen auf

• Ease of Use: Möglichst einfache Bedienung, die wirklich JEDER nachvollziehen kann. Auch auf dem iPad oder Smartphone.
• Joy of Use: Man muss sich nicht totlachen, Nein. Allerdings kennt wohl jeder von uns dieses stimulierende Gefühl, von tollen, unerwarteten Funktionen überrrascht zu werden, die eine Interaktion einfacher machen und einfach “flutschen”.
• Vermeidung von Ablenkung und Reibung: Übertreiben Sie es nicht! Wird es zu komplex, um die Ecke gedacht oder langwierig in der Nutzung, verliert der Nutzer schnell das Interesse und ist genervt. Dies kann wiederum zum Reaktanzeffekt führen. Lassen Sie es nicht drauf ankommen, bitte. Ein Zitat sollte genügen: “Typisch für die Reaktanz ist eine Aufwertung der eliminierten Alternative, d. h. gerade diejenigen Freiheitsgrade, die der Person genommen wurden, werden nun von dieser als besonders wichtig erlebt.”

Rezenzeffekt

Listen sind im Onlinemarketing allgegenwärtig. Kaum eine Landing Page, die nicht Schlüsselvorteile eines Angebots mit grünen Häkchen versieht und auf Kundenfang geht. Das macht ja auch Sinn, wichtige Informationen sollten in einfach erfassbaren und gut strukturierten Informationseinheiten vorgehalten werden. Doch kann neben der optimalen Darstellung die Reihenfolge eine extrem wichtige Rolle in der Dramaturgie eines Angebotes spielen.

Einfach ausgedrückt: Der Rezenzeffekt besagt, das später präsentierte Reize in der Dekodierung und Bewertung eine größere Rolle spielen können als Reize, die am Anfang (einer Liste, einer Seite, einer Customer Journey…) präsentiert wurden.

Nicht umsonst existiert im klassischen Verkaufsgespräch die Regel, die wichtigste Information (besonders bei beratungsintensiven Kunden) am Ende des Prozesses zu nennen, der sogenannte “Closer”. “Am Ende geht es doch um die Qualität” – wer diesen Satz hört, wird den anfangs störenden höheren Kaufpreis beim Mittelklassewagen automatisch ein kleines Stückchen weniger wichtig nehmen.

Verschießen Sie nicht (gleich) Ihr Pulver!

Die Dramaturgie innerhalb einer Informationsarchitektur ist wichtig – während in Navigationskonzepten die relevantesten Inhalte ganz nach vorne gehören, kann in einer Informationsdramaturgie die gewichtigste Information, der Closer, in der Reihenfolge ruhig erst später auftreten. Das gilt besonders für beratungsintensive Produkte, die nicht nur über den Preis entschieden werden.

Fazit

Der wohl wichtigste Punkt: Grundlagenforschung bleibt Grundlagenforschung! Nicht jeder als Heilsbringer angepriesene, irgendwann im Labor entdeckte psychologische Effekt kann ohne Anpassung und Kontextbetrachtung im Onlinemarketing eingesetzt werden. Oft sind solche Effekte nur in streng kontrollierten Laborbedingungen nachweisbar und replizierbar – und damit sehr weit von einer Generalisierbarkeit entfernt. Die stärksten Effekte werden oft schon seit langen Jahrzehnten im klassischen (und besonders im Dialog- und Point-of-Sale-Marketing) eingesetzt und funktionieren dort sehr gut. Schon mal die teuerste Schokolade ganz unten im Regal gefunden?

Doch machen Sie Ihr Produkt nicht zur digitalen Bückware! Der Einsatz der erwähnten Konzepte (allein die Anzahl der verschiedenen kognitiven Verzerrungen ,”Biases”, ist inzwischen in der Fachliteratur wohl dreistellig) ist immer von mehreren Dimensionen abhängig:

• Kontext: Marke, Marktumfeld, Art des Produktes, Premium oder Low Budget – unzählige Stellschrauben können die einfach gedachte Persuasion durch kognitives Voodoo schnell zunichte machen.
• Gestaltung: Neben einer gewissenhaften Analyse des Status Quo kann jede Optimierungsmaßnahme nicht nur falsch, sondern auch in unzähligen Variationen umgesetzt werden – Ihre Liste kann noch so gut sortiert sein, wenn sie durch ein aufmerksamkeitsstarkes, aber unrelevantes Element entwertet wird.
• Gesunder Menschenverstand: Laufen Sie nicht immer der neuesten Sau nach, die durchs Dorf getrieben wird. Bleiben Sie aber auch nicht stehen und stecken den Kopf in den Sand.

Der Beitrag Neues aus der Optimierungsanstalt: Psychologische Prinzipien im Einsatz erschien zuerst auf konversionsKRAFT.

Anders gefragt, warum kaufen Kunden lieber ein Apple Produkt obwohl doch die Konkurrenz oft viel bessere Features für weniger Geld bieten (den Hype um die Marke mal ausgeklammert).

Weil die Nutzung Spaß macht und sich gut anfühlt!

Ok, auch hier mögen sich die Geister streiten ;-), aber die Idee bleibt richtig. Im E-Commerce haben natürlich viel mehr Faktoren Einfluss auf die Kaufentscheidung, wie beispielsweise Sortiment, Qualität, Verfügbarkeit und Preis um nur einige zu nennen.

Auf die Motivation, ob ich kaufe und ob ich wiederkomme hat die gebotene User Experience und der Joy of Use dagegen einen großen Einfluss. Letztlich ist auch das eine Kundenbindungsmaßnahme. Kann ich meine Kunden nicht “nur” zufrieden stellen sondern sogar begeistern, ist die wahrscheinlich größer dass sie wieder kaufen.

Customers online don’t respond to a brand marketed to them, they respond to the experience they have. If they can accomplish their goal quickly and easily, they return to the site, and tell their friends. It’s that simple.-Mark Hurst

Gerade in der Onlinewelt, wo die Konkurrenz nur einen Klick entfernt ist, können bei gegebener Vergleichbarkeit der Produkte und Preise diese Begeisterungsfaktoren den Ausschlag geben.

Soweit zur Theorie.

Was kann ich tun um meine Kunden zu begeistern?

Genau diese Frage sollte Ihnen jetzt durch den Kopf gehen. Der Grundstein für eine gute User Experience ist eine saubere Usability. Jede Demotivation durch schlechte oder komplizierte Bedienbarkeit, undurchsichtige Navigation, Störungen und unnötige Fehlermeldungen ist Gift für eine gute User Experience.

Ist die Basis sauber, kann es daran gehen die Experience zu verbessern. Um Kunden zu begeistern gibt es ein recht simples Rezept:

Eine Hand voll Erwartetes und eine Prise Unerwartetes.

Es gibt viele Möglichkeiten nach diesem Rezept auf den Joy of Use Einfluss zu nehmen. Der einfachste Weg für eine zunächst oberflächliche Optimierung ist die Art und Weise wie sich Elemente darstellen und verhalten. Die folgenden 3 simplen Tricks sollen einen kleinen Einblick in die ersten Schritte geben:

Trick Nr. 1 – Einblenden

Es werden heute schon sehr häufig Inhalte dynamisch nach- oder vorgeladen und je nach Bedarf angezeigt (AJAX). Allerdings werden diese meistens eben einfach “nur” angezeigt. Leicht wirkt die Seite unruhig und hakelig. Es ist nicht besonders aufwendig diese Elemente weich einzublenden. Im Detail lässt sich hier mit dem richtigen Timing (Verzögerung und Geschwindigkeit) und Übergängen (sog. Easings) das Gefühl bei der Nutzung verbessern. Am häufigsten fällt das Fehlen dieser Detailoptimierung an Dropdown-Menus auf. Mehr Details zu diesem Thema in meinem Artikel Conversion Optimierung mit Mega Drop-downs.

Trick Nr. 2 – Ladeanimation

Keine Große Sache. Seit dem Hype um “Web 2.0” kennt jeder diese kleinen Ladeanimationen. Aber selbst dieses kleine Detail kann das Gefühl für die User Experience verbessern. Werden Inhalte dynamisch angepasst, nachgeladen oder ausgetauscht, reicht es oft schon einen Platzhalter mit einer Ladeanimation zu versehen. Sehr häufig wird dies außer Acht gelassen und die Inhalte nach und nach ohne Hinweis direkt angezeigt. Die Seite kann dadurch langsam, unvollständig und unruhig wirken.

Trick Nr. 3 – Von der Konkurrenz abheben

Ok, das klingt in der Tat nicht leicht. Wie hebt man sich von der Konkurrenz ab? Die zwei bisher genannten Tricks sind leicht und schnell zu realisieren, ab hier wird es ernst. Die folgenden Beispiele sollen als Inspiration dienen, wie sich mit verbesserten Bedienkonzepten und Features der Joy of Use und damit die User Experience verbessern lassen.

Produktfilter bei archiduchesse.com:

Produktslider bei twelvesouth.com

Produktübersicht bei mirapodo.de

Produktdetail bei archiduchesse.com

Produktdetail bei twelvesouth.com

Produktkonfigurator bei my-own-bike.de

Produktkonfigurator bei indochino.com

Stylefinder bei sOliver.de

Storytelling mal anders bei ben-the-bodyguard.com

Produktpräsentation bei apple.com

Extrem Beispiel Nr 1.: tatchies.com

Extrem Beispiel Nr 2.: moma.org

Wodurch zeichnet sich eine gute User Experience also aus?

Eine gute User Experience kann sich z. B. durch das gewisse i-Tüpfelchen auszeichnen. Das letzte 1% welches zum Beispiel den Produktbild-Zoom oder Mega-Dropdown nicht “hakelig” sondern “weich” einblendet. Aber auch eine Produktkategorieseite, die schnell fertig geladen ist, Produkte beim scrollen dynamisch nachlädt und einblendet kann für eine gute User Experience sprechen. Es muss letztendlich nicht unbedingt auf den Spaß und die Leichtigkeit ankommen, sondern kann auch einfach “nur” effizient oder leistungsbezogen aufgebaut sein.

In den Beispielen findet sich eine ganze Reihe Features, die meist nicht besonders aufwendig zu realisieren sind, dem Kunden – also dem Mensch mit Bedürfnissen hinter dem Bildschirm – neben den “harten Fakten” Gründe liefern, zu kaufen und auch wieder zu kaufen.

Allerdings reichen häufig einzelne Features nicht aus. Das Gesamtpaket sollte stimmen. Ein gutes Beispiel für eine gelungene gesamt User-Experience ist neben Mirapodo auch Zalando. Diese ist eher unauffällig weil ohne “Wow-Effekt”. Die meisten Features sind Standard in Fashion-Onlineshops, dennoch läuft die Nutzung rund und fühlt sich gut an. Aber auch hier ließe sich die Experience noch verbessern, wenn an den Details noch gefeilt werden würde. Beispielsweise ließen sich Elemente deutlich angenehmer darstellen.

Eine runde gesamt User Experience bei zalando.de

Auch zu viel ist nicht gut. Nach dem Relaunch des B2B Direktversenders Electronic Toys Trading weißt der Onlineshop zahlreiche Elemente auf, die den Joy of Use verbessern sollen. Die Bedienkonzepte sind leider stellenweise schwer verständlich, Elemente sind übertrieben animiert.

Gegenbeispiel: User Experience bei ett-online.de

Bei welchen Zielgruppen macht das Sinn?

Ganz einfach, bei allen. Grundsätzlich gibt es keine Einschränkung, wenn es um die Begeisterung der Kunden geht. Es macht im B2B genau so Sinn, z. B. dem Entscheidungsvorbereiter im Onlineshop für Büromöbel die Nutzung des Shops so angenehm wie möglich zu gestalten, wie einem Couchsurfer der mit dem Laptop beispielsweise nach Kleidung sucht.

Wichtig dabei ist, dass diese Zielgruppen natürlich entsprechend angesprochen und deren Erwartungen und Bedürfnisse abgefangen werden müssen. Bei der User Experience ist eher entscheidend wie weit man bei seiner Zielgruppe gehen kann (Erwartetes vs. Unerwartetes). Eine junge technikaffine Zielgruppe kann wesentlich schneller mit neuen Bedienkonzepten zurecht kommen, während Laien häufig mit neuartigen Sachen schnell überfordert sind (mehr Erwartung als Überraschung).

Es sollte stets für jede Zielgruppe mit entsprechenden Begeisterungsmerkmalen aufgewartet werden.

Die Zutaten “Erwartetes” und “Unerwartetes” sollte man bei seiner Zielgruppe so lange mischen, bis das Verhältnis stimmt. Hier lautet die Devise: So lange testen und ausprobieren bis es passt.

Bei welchen Plattformen sollte besonderes auf eine gute User Experience geachtet werden?

Ganz einfach, bei allen. Tatsächlich wird aktuell häufig nur (wenn überhaupt) bei Couch-Commerce auf eine gewisse Erlebniswelt geachtet. Einige Anbieter wie Beispielsweise Amazon haben verstanden, dass Kunden z. B. mit Tablets beim Einkauf auf der Couch anders motiviert sind und angesprochen werden müssen wie zum Beispiel Mobile-Commerce Kunden, welche unterwegs eher schnell zum Ziel kommen wollen.

Eine Plattform außen vor zu lassen macht hierbei keinen Sinn. Die Ansprache und Darstellung sollte zwar entsprechend getrennt erfolgen, aber auf ein verbessertes Kauferlebnis und Spaß an der Nutzung sollte der Kunde sowohl am PC, Laptop, Tablet als auch Smartphone haben können.

Es sollte keine Arbeit sein etwas im Shop einzukaufen, sondern inspirieren und Spaß machen.

Fazit:

Grundvoraussetzung: Usability (ohne Hürden zum Ziel kommen)  +
Begeisterungsfaktor: User Experience (mit Spaß, Leichtigkeit oder Effiziez zum Ziel kommen).

Die Beispiele zeigen, dass auch mit wenigen Maßnahmen die User Experience und der Joy of Use verbessert werden können. Aktuell machen es Technologien wie HTML5 (z. B. Videos), CSS3 (z. B. Transitions) und hochleistungs JavaScript-Frameworks (Tweener) einfach, beispielsweise Interaktionen, Animationen und den Einsatz von multimedialen Inhalten Cross-Plattform zu ermöglichen.

Eigentlich ist das alles nichts neues, seit dem Hype um “Web 2.0” sind diese Themen in aller Munde. Doch leider werden diese Faktoren in der Onlineshop-Welt, obwohl häufig leicht zu realisieren, immer noch zu selten berücksichtigt.

P.S.

Übrigens, sollten Zweifel aufkommen, ob denn eine verbesserte User Experience tatsächlich auch die Conversion Rate, den Warenkorbwert oder die Kundenbindung verbessern bzw. die Angst bestehen, dass die Maßnahmen keinen ROI haben könnten:
Wie alle anderen Optimierungsansätze lässt sich auch der Joy of Use im Rahmen von Nutzertests verproben und mit echten Kennzahlen belegen.

Ähnliche Artikel und weiterführende Links

• Praxistipps: Conversion Optimierung mit Mega Drop-downs
• Vortrag Interface Magic von Hannah Donovan – Design for Conversion
• Warum eigentlich Joy of Use? von Julia Müller

Der Beitrag Erlebniswelt Onlineshop – 14 Beispiele für mehr Joy of Use im E-Commerce erschien zuerst auf konversionsKRAFT.

Die Optimierung eines Online-Erlebnisses ähnelt der Veränderung eines Ökosystems. Jede Änderung an einer Stelle beeinflusst Nutzer auf mehreren Ebenen und damit das Gesamtsystem. Bereits die Werbeanzeige entscheidet darüber, wer sie anklickt und wer nicht – und beeinflusst, was die Nutzer auf der Landing Page erwarten – und so zieht es sich weiter durch bis zum letzten Klick und sogar zum Folgebesuch…

Was ist also die richtige Strategie für agiles Optimieren, um mehrere Conversion Tests durchzuführen, deren Ergebnisse sich unter Umständen beeinflussen?

• Soll ich erst „vorne“ oder erst „hinten“ testen?
• Wie beeeinflussen sich parallel laufende Tests an verschiedenen Stellen? Ist es überhaupt methodisch richtig, mehrere Tests parallel zu starten? Oder verfälsche ich damit meine Ergebnisse?
• Wann ist ein Multivariater Test angebracht, wann nicht?
• Hätte die neue Variante, die im letzten Test leider verloren hat, gewonnen, wenn dazu passende Änderungen im restlichen Shop mit getestet worden wären?
• Optimiere ich mich an ein „lokales Maximum“ heran, lasse aber die wahren Potenziale brach liegen?

Ich werde in diesem Artikel nicht alle diese Fragen beantworten, aber zumindest rechnen wir einmal gemeinsam durch, wie sich Unterschiede in der Testplanung auf die nackten Zahlen – und im extremen Fall auf die Entscheidung für eine Kombination – auswirken.

Jeder Eindruck hat kurzfristige und langfristige Wirkung – also auch jede Änderung

Zunächst einmal möchte ich ein Ausgangs-Szenario entwickeln. Stellen wir uns dazu einen Online-Shop vor. Obwohl echte Customer Journeys sowieso nicht linear sind, reicht es für unser Rechenbeispiel aus, es stark vereinfacht zu betrachten:

1. Landing Page
2. Shop: Mehrere Page Impressions, Aktionen usw.
3. Warenkorb und Checkout
4. Bestellung erfolgt!

Zunächst der Status Quo – ohne Tests, ohne Optimierungen:

Von allen Benutzern, die die Landing Page sehen, klickt bereits nur ein Teil weiter in den Shop. Es kann eine Click-Through-Rate (CTR) gemessen werden. Wenn wir 20% CTR annehmen, werden wir also von 80% der Nutzer nicht erfahren, wie die restlichen Stationen der Website auf sie gewirkt hätten, da sie nur die Landing Page gesehen haben. Bei den 20% der Nutzer, die jedoch weiterklicken, hinterlässt die Landing Page zudem einen Eindruck, der sich auf ihre Motivation, ihre Erwartungshaltung, ihre Annahmen über den Anbieter usw. auswirkt.

So geht es im gesamten Shop weiter. Hier wirkt sich, neben allen anderen Faktoren, auch der durch die Landing Page vermittelte Eindruck aus. Ein Teil der Nutzer bricht ab, der andere Teil klickt weiter und wird durch die Eindrücke und Inhalte weiter beeinflusst. Im dritten Schritt wirken sich also auch die durch die beiden vorangegangenen Schritte gewonnenen Eindrücke auf die eigentliche Kaufentscheidung aus. In welchem Maß und auf welche Art dies passiert, kann von Fall zu Fall sehr stark unterschiedlich sein.

Kleine Änderung – Vielschichtige Wirkung

Ändere ich nun die Landing Page, passieren zwei Dinge:

1. Die Landing Page „filtert“ unterschiedliche Besucher.
   Ein Teil der Nutzer, die vorher weiter geklickt hätten, bricht ab. Im Gegenzug klickt ein Teil der Nutzer weiter, die mit der „alten“ Landing Page vielleicht abgebrochen hätten. Das Resultat kann als Click-Through-Rate quantifiziert werden – jedoch sagt diese nichts darüber aus, ob nun vielleicht ganz andere Nutzer angesprochen werden, die sich nachfolgend auch unterschiedlich verhalten und letztlich entscheiden werden.
2. Die Landing Page beeinflusst die Nutzer, die weiter klicken, unterschiedlich.
   Beide Landing Pages hinterlassen unterschiedliche Eindrücke und Erwartungshaltungen bei den Nutzern, die sich ebenfalls auf das Kaufverhalten auswirken. Das kann eher subtil sein, aber auch sehr offensichtlich wie z.B. unterschiedlich beworbene Produkte, oder eine Rabatt-Aktion in der B-Variante – hier leuchtet es ein, dass Nutzer sich unterschiedlich verhalten, werden – selbst, wenn beide Landing Pages eine identische CTR (als Zahl!) aufweisen.

Kurz und gut: Wenn ich „vorne“ etwas ändere, erhalte ich „weiter hinten“ andere Nutzer, und diese haben auch ggf. etwas anderes im Kopf. Alles, was ich „weiter hinten“ teste, analysiere oder optimiere, ist davon abhängig.

Aber gilt das eigentlich umgekehrt ebenso? Hängt das Ergebnis von Tests auf der Landing Page denn vom Shop dahinter ab?

Naja, ich habe ja jetzt die Frage schon suggestiv so formuliert, dass die Antwort selbstverständlich „Ja“ lautet – schließlich optimieren wir ja eigentlich nicht auf die Click Through Rate, sondern zumindest auf Bestellungen, besser auf Umsatz oder Gewinn, niedrige Retourenquote und am Ende rundum zufriedene Kunden, die erneut bestellen und den Shop weiter empfehlen – auch wenn es nicht immer möglich ist, all das genau zu messen.

Es kommt durchaus vor, dass eine Strecke, die ich für eine bestimmte Nutzergruppe mit emotional passenden Elementen und Argumenten angereichert habe – mit einem Uplift von, sagen wir, 5% – bei einer anderen Zusammensetzung des Traffics sogar schlechter abschneidet, als die „alte“, die klar und „ohne Schnörkel“ war.

So. Dies alles nur, um noch einmal die eigentlich bereits bekannten und selbstverständlichen Zusammenhänge in Erinnerung zu rufen: Wir optimieren ein Business, ein komplexes Ökosystem, nicht eine einzelne Anzeige, Seite oder einen Button!

Bleiben wir nun bei dem genannten Szenario, und rechnen es einmal durch. Dafür habe ich eine Tabelle erstellt, in der ich frei erfundene Konversionsraten für die unterschiedlichen Fälle eingetragen habe.

Nehmen wir aber an, dass es sich hier um die „tatsächlichen“, gegebenen Zahlen der jeweiligen Kombinationen unter gewissen Rahmenbedingungen handelt – egal, ob getestet wird, oder nicht.

Szenario 1: Unabhängig Konversionsraten

So. Nun zur eigentlichen Frage.

Gehen wir einmal davon aus, dass wir am Ausgangspunkt sind. Wir kennen die Konversionsrate für die Variante „1A“. Wie wirkt sich die Teststrategie darauf aus, welche Erkenntnisse gewonnen werden, und welche Kombination am Ende online ist?

Klar – wenn keinerlei Abhängigkeiten bestehen, ist die Reihenfolge der Tests egal, man kann diese auch gleichzeitig oder multivariat durchführen und wird immer zum gleichen Ergebnis kommen.

Szenario 2: Abhängigkeit, aber in die gleiche Richtung

Nun nehmen wir einmal an, die Kombination der beiden Alternativ-Versionen passt so gut zusammen, dass sie einen zusätzlichen Conversion-Boost auslöst.

Auch hier untersuchen wir wieder, wie sich die Reihenfolge bzw. Strategie auf das Ergebnis auswirkt:

OK, der Fall ist immer noch einfach – jeder Test ermittelt den gleichen Gewinner, egal unter welchen Bedingungen. So gelangt man auch immer zum gleichen Ziel, da man keine falschen Entscheidungen trifft, auch wenn man die entstehende Konversionsrate aus der Kombination nicht immer sofort kennt.

Szenario 3: Die Kombination der Varianten beeinflusst sich negativ

Wie sieht es aus, wenn die geänderte Checkout-Variante sich nur bei Besuchern positiv auswirkt, die die erste Landing Page gesehen haben, während sie andere Kunden verprellt?

Ich muss an dieser Stelle noch einmal darauf hinweisen, dass meine Zahlen zwar frei erfunden und bewusst extrem gewählt sind, es aber in der Praxis durchaus Fälle geben kann, bei denen derartige Abhängigkeiten bestehen – stellen wir uns z.B. einfach vor, dass auf der Landing Page 2 ein Versprechen (z.B. Rabatt-Aktion) gemacht wird, das in Checkout A einwandfrei funktioniert, während in Checkout B die Rabatt-Aktion nicht mehr aufzufinden ist.

Was passiert nun, wenn ich teste?

Strategie a) ermittelt zunächst für die Landing Page 2 einen Uplift von +20%. Der Checkout-Test wird auf LP2 durchgeführt und ergibt, dass die neue Version abgestraft wird, also bleibt Landing Page 2 mit Checkout A online.

Bei Strategie b) wird man zunächst herausfinden, dass der Checkout 2 ein wenig besser funktioniert, diesen online schalten und daraufhin Landing Page 2 mit -18% für den eindeutigen Verlierer halten, was Bestellungen/Revenue angeht. Wenn man schlau ist, wird man die Ergebnisse hinterfragen, weil ihre Click-Through-Rate ebenso hoch oder noch höher als die von Landing Page 1 ist.

Bei Strategie c) ist zunächst alles bestens – sobald die unglückliche Kombination „2B“ online geschaltet wird, zeigt sich jedoch schnell, dass ein Problem vorliegt, und man wird nach den Ursachen suchen.

Bei Strategie d) wird des nun spannend. Hier müssen wir genauer rechnen: Zum Testzeitpunkt des LP-Tests ist der Checkout-Test ebenfalls online, so dass eine Hälfte der getesteten Benutzer beider Landing Page Varianten Checkout A sieht (sofern sie bis dort durchklicken), und die andere Hälfte Checkout B. Es sind also alle vier Kombinationen gleichzeitig online, ganz wie bei einem multivariaten Test (MVT). Bei der Auswertung der Konversionsrate der beiden Landing Pages wird jedoch die Information, welchen Checkout der Nutzer gesehen hat, nicht berücksichtigt – so ergibt sich bei der Auswertung ein Mittelwert beider Konversionsraten. Dieser liegt für beide Landing Pages bei 5,25%. Der Test wird also keinen Gewinner für die Landing Page ermitteln. Der Mittelwert für die Konversionsraten der Checkout-Variante A liegt bei 5,5%, für Checkout B bei 5,0%. Das ergibt einen Uplift von 10% für Checkout A. Das Ergebnis: Der neue Checkout ist schlechter, die neue Landing-Page bringt keinen Vorteil, man lässt alles beim Alten: Uplift: 0%.

Der multivariate Test, also Strategie e) ergibt für die Kombination 2A einen Uplift von 20%.

Man sieht an diesen Beispielen: Sobald Abhängigkeiten zwischen Varianten bestehen, die dazu führen, dass Entscheidungen für oder gegen eine Variante anders ausfallen, je nachdem, ob man andere Tests bereits durchgeführt hat oder nicht, ist ein MVT das einzige Setup, das das Ergebnis nicht dem Zufall überlässt – denn Strategie a) hat hier nur zufällig zu einem besseren Resultat geführt als Strategie b).

Das heißt natürlich nicht, dass man jetzt nur noch multivariat testen und dabei möglichst viele Hypothesen in einem einzigen großen Test unterbringen sollte. In der Praxis bildet man kontinuierlich Hypothesen und Optimierungskonzepte, wobei man die Resultate vorangegangener Experimente, aber auch neue Erkenntnisse aus der qualitativen Marktforschung und der Webanalyse, Kampagnen und andere aktuelle Einflüsse berücksichtigt. Welche Änderungen man gleichzeitig, nacheinander oder auch multivariat testet, muss man immer noch selbst entscheiden. Dieser Artikel soll bei der Beantwortung der Frage helfen, was diese Möglichkeiten für die Auswertung der Tests bedeuten, und damit ggf. eine Entscheidungs- oder Argumentationshilfe sein.

Hier noch einmal ein paar Thesen:

• Wenn man nur nach Konversionsrate oder Revenue-Steigerung auswertet, kann man vorher nicht sagen, ob es besser ist, zuerst „vorne“ oder „hinten“ zu testen.
• Führt man zwei Tests an verschiedenen Stellen einer Strecke gleichzeitig (unabhängig voneinander) durch, ist dies nicht per se schlechter oder besser, als wenn man sie nacheinander durchführt. Beide Tests ergeben zwar ggf. unterschiedliche Uplifts, diese sind jedoch nicht per se falsch, sondern bezogen auf die Mittelwerte des jeweils anderen Tests „richtig“.
• Am Ende zählt nicht der Uplift einer einzelnen Maßnahme, sondern die Verbesserung, die durch die Gesamtheit aller Maßnahmen erreicht wurde. Dabei spielt auch eine Rolle, das Test-Setup nicht komplexer zu gestalten als nötig, um die Zeit und den Traffic möglichst effizient für weitere Experimente einsetzen zu können.
• Eine Entscheidung, in welcher Reihenfolge man testet, ist auch „Intuitionssache“. Es spielt dabei u.a. die Frage eine Rolle, wo man kurzfristig den höheren Uplift erwartet, der bereits nach Abschluss des Experiements realisiert werden kann, aber auch wo der Erkenntnisgewinn für weitere Optimierungen am größten ist, usw.
• Wenn starke, ggf. gegenläufige Abhängigkeiten der getesteten Varianten vermutet werden, kann ein MVT auch dann Sinn machen, wenn die Faktoren nicht auf der gleichen Seite „zu sehen“ sind.
• Ein multivariates Setup erfordert nicht per se mehr Traffic, um zu brauchbaren Resultaten zu führen, als eine komplette Serie einzelner Tests. Jedoch sollte eine bestimmte Testdauer eines einzelnen Experiments nicht überschritten werden.

Kann ich nicht noch mehr herausholen?

Noch ein weiterer Aspekt ist übrigens in unserem dritten Szenario bemerkenswert: Eventuell sind 20% nicht der maximal mögliche Uplift. Falls nämlich die beiden Landing Pages tatsächlich unterschiedliche Nutzertypen dazu veranlassen, die Reise in den Shop mit einem Klick weiter zu führen, könnte man versuchen, über eine Segmentierung herauszufinden, ob man bereits vor dem Aufruf der Landing Page die Nutzergruppen für die beiden unterschiedlichen Landingpage-Varianten (und damit im Beispiel auch für die dazu passenden Checkout-Varianten) voneinander unterscheiden und so mit Hilfe von Targeting, oder z.B. über eine Zuordnung der Anzeigen zu den Landing Pages die jeweils passende Version zeigen kann. In einem solchen Fall wäre am Ende ein noch höherer Uplift erreichbar. Auf das Thema Segmentierung werde ich in einem separaten Artikel demnächst eingehen.

Der Beitrag Agiles Optimieren in der Praxis: Nacheinander, gleichzeitig oder multivariat testen? erschien zuerst auf konversionsKRAFT.

Ein absolutes Alleinstellungsmerkmal also. Ein eindeutiger Nutzen, der sich von allen anderen absetzt. Also auch die etwas bedeutungsschwangere Version des reinen „Verkaufsversprechens“ – die Schaffung eines Wertes; also eines „Values?“ Wenn Sie sich so umschauen und den Markt betrachten, stellen Sie fest, das es wirklich schwierig geworden ist, herauszustechen. Durch Marktsättigung und der scheinbaren Austauschbarkeit von Produkten gleicher Art ist die Schaffung eines einzigartigen Nutzenversprechens eine echte Herausforderung.

Ausgangslage: Warum ist es so schwer, eine eigene Unique Value Proposition zu schaffen?

Viele Marken, Produkte oder Dienstleistungen teilen sich eine Value Proposition – so wird es als Konsument schwierig, eine Entscheidung zu treffen. Wie können Sie es also schaffen, innerhalb der Vielzahl all dieser gleichwertigen Werteversprechen noch deutlich heraus zu stechen, um einen wirklich eindeutigen Vorteil zu definieren?

Nehmen wir doch mal TV-Geräte als Beispiel.

Es gibt verschiedene Hersteller und Produktreihen. Wenn Sie die wöchentlichen Prospekte diverser Elektrohandel aufschlagen, tummeln sich die verschiedenen Geräte auf Doppelseiten – und sehen irgendwie alle gleich aus.

Stellen wir doch einmal 3 Geräte aus einem Prospekt gegenüber

Stellt man eine Auswahl der Geräte nebeneinander, werden die Unterschiede noch unsichtbarer:

Können Sie mir einen in dieser Sekunde nur einen Grund nennen, warum Sie sich für ein bestimmtes Gerät aus dieser Reihe entscheiden würden? Tipp: Besuchen Sie einmal die Websites der Hersteller und suchen Sie dort nach einer UVP – wenn Sie eine ausmachen, bitte gerne Bescheid geben.

Wie kann eine UVP geschaffen werden?

Der Konsument muss stimuliert werden

Damit ein Konsument eine Entscheidung für ein Gerät treffen kann, müssen zwei Dinge erfüllt sein:

1. Der User muss emotionale Resonanz erfahren: Das Produkt muss ihm „sympathisch“ erscheinen.
2. Der Interessent benötigt einen veritablen Nutzen, der seinen Bedarf deckt und ihm den Grund nennt, warum er ausgerechnet dieses Produkt kaufen soll. (Unterscheidung zu anderen)

(Siehe dazu (Stimulanz / 7 Ebenen Modell))

Es gibt drei verschiedene Emotionsfelder in unserem Gehirn: Balance (Sicherheit), Dominanz (Autonomie), Stimulanz (Erregung). Diese Emotionssysteme (Motivfelder) werden auch als Grundbelohnungen bezeichnet. Jede Marke besitzt, angelehnt an die sechs Grundbelohnungen ein implizites Belohnungsprofil. Die UVP soll im besten Falle dieses Belohnungsprofil adressieren.

Bei meinen Recherchen ergab sich für mich noch ein weiterer Aspekt: Es entstehen eindimensionale und mehrdimensionale UVPs.

Mehrdimensionale UVPs

Das berühmte Beispiel der Verortung dreier Biermarken dient als Beispiel für die mehrdimensionale UVP – hier sind auf Produkteben kaum Unterschiede festzustellen. Die Marken aus der Untersuchung von Scheier / Held (Was Marken erfolgreich macht (2007)) sind Beck‘s, Jever und Warsteiner.

Das Grundprinzip, dass Bier zuerst einmal Genuss bedeutet, ist hier sozusagen das allgemeine Wertversprechen. Die Schärfung wird nun geschaffen, in dem jede Marke versucht, sich einen Platz innerhalb der Motivfelder zu sichern. Beck’s steht für Abenteuer, Radeberger für Heimat und Tradition, Jever für Status und Freiheit – sie schaffen sich ein eigenes Belohnungsprofil, einen eigenen Wert und damit die Unterscheidung.

Eindimensionale UVP

Jetzt wirds einfach: Als Beispiel für die absolute und spitze UVP steht das folgende Produkt: Die Zahnpasta für elektrische Zahnbürsten von Theramed. Besser und klarer geht es fast nicht.

Hier zeigt sich aber auch sehr deutlich das Dilemma: Es ist sehr einfach und klar, diese UVP sofort zu erfassen und wert zuschätzen. Doch: Wie viel Platz ist auf dem Markt überhaupt noch, um solche Glücksfälle zu finden oder zu entwickeln? Hier ist der Ideenreichtum der Hersteller gefragt – diese Zahnpasta ist dafür ein rundum gelungenes Beispiel.

Jetzt haben Sie eine UVP – wie erzählen Sie das jetzt Ihrem Kunden? Und zwar so, dass er es auch versteht?

Die Value Proposition wird bei Menschen über Code-System kommuniziert. Es werden verschiedene Code-Systeme beschrieben (visuelle, olfaktorische, haptische Codes, aber auch konzeptionelle Codes wie eben Marken (vgl. auch Lindström 2005)).

In der Praxis wird zwischen zwei Code-Strukturen unterschieden: „gelernte Codes“ und „zu lernende Codes“. Die Botschaft muss also von der „Zielperson“ dechiffriert werden. Wenn es klappt, wird an dieser Stelle maximale emotionale Resonanz erzeugt.

 4 Tipps für die Erschaffung einer guten UVP:

• Sorgen Sie dafür, dass die UVP ein Belohnungsprofil enthält, dass von Ihren Kunden schnell und ohne kognitiven Aufwand entschlüsselt werden kann.
• Setzen Sie beispielsweise Personas ein, um herauszufinden, mit wem Sie eigentlich sprechen und um welche Typologien es sich bei Ihrer Kundschaft handelt.
• Stellen Sie außerdem sicher, dass Ihre UVP einen echten und veritablen Wert darstellt.
• Die UVP muss mit dem Produkt oder dem Angebot verbunden sein.

Fazit:

Die UVP sorgt im Grunde dafür, dass Kunden Ihr Produkt oder Ihr Angebot für sich selbst akzeptieren. Es muss also ein greifbarer und nachvollziehbarer Wert geschaffen werden. Die rudimentäre „Bedarfsdeckung“ kann durch emotionale Resonanz und darauf folgendes Verhalten beeinflusst und forciert werden. Voraussetzung dafür ist, dass Sie wissen, mit wem Sie als Anbieter eigentlich sprechen. Letztlich steht sogar die Frage im Raum, welche Rolle Marken oder Hersteller noch spielen – gerade wenn augenscheinlich kein Unterschied in Nutzen oder Qualität festgestellt werden kann?

Der Beitrag Wie Sie mit veritablem Kundenwert eine echte Unique Value Proposition schaffen erschien zuerst auf konversionsKRAFT.

Solches (oder ähnliches) passiert es in Agenturen oder im eCommerce ständig. Landauf, landab scheinen die Cases und Best Practices immer neue Grenzen zu sprengen und fast automatisch Geldregen auszulösen.

Es wäre durchaus interessant, einmal nach einem Jahr nachzufragen, wie sich die Schnellschuss-Testmethoden denn auf lange Sicht ausgewirkt haben. So mancher würde an dieser Stelle in beschämtes Schweigen verfallen.

Ok. Wo liegen denn die Probleme beim Testing?

Vielfach (wenn nicht fast immer) wird übersehen, dass beim Testing in einer produktiven Onlineumgebung ein Feldexperiment durchgeführt wird, dessen interne Validität aus der Perspektive einer “sauberen” experimentellen Forschung sehr niedrig anzusetzen ist.

Interne Validität? Was ist dass denn? vereinfacht:

“Für Aussagen oder in empirischen Studien gezogene Schlussfolgerungen wird ein hoher Grad an interner Validität angenommen, wenn Alternativerklärungen für das Vorliegen oder die Höhe der gefundenen Effekte weitestgehend ausgeschlossen werden können. Interne Validität (oder Ceteris-paribus-Validität) liegt vor, wenn die Veränderung der abhängigen Variable eindeutig auf die Variation der unabhängigen Variable zurückgeführt werden kann (keine Alternativerklärung).
Um dies zu gewährleisten, müssen Störvariablen kontrolliert bzw. durch verschiedene Methoden wie Zufällige Verteilung, Elimination, Konstanthaltung und Parallelisierung ausgeschaltet werden.” (wikipedia.de)

Betrachtet werden hier die Auswirkungen des angewandten Experimentaldesigns auf die Generalisierbarkeit und Wiederholbarkeit (Replizierbarkeit) von Untersuchungsergebnissen. Denn im wissenschaftlichen Umfeld gelten Untersuchungsergebnisse nur dann etwas, wenn sie von anderer, unabhängiger Stelle mit Ergebnissen, welche eine gleiche Aussage beinhalten, wiederholt werden können.

Kausalität kann schwierig sein

Eine aussagekräftige statistische Betrachtung einer Experimentalsituation setzt das Vorhandensein von unabhängigen Variablen (die Variable, die MANIPULIERT wird: Roter Button vs. grüner Button) und abhängige Variablen (Anzahl der Käufe) voraus, deren Änderung in Abhängigkeit gemessen wird, und jetzt kommt es: Unter der Annahme, dass eine Änderung der unabhängigen eine signifikante Änderung der abhängigen Variable kausal nach sich zieht.

Bedeutet was? Wir benötigen möglichst hohe Konstruktvalidität. Konstruktvalidität bezeichnet  – wiederum einfach ausgedrückt – die Robustheit des Experimentaldesigns gegenüber externen Störfaktoren.

Empirische Sozialwissenschaftler tun so gut wie alles, um eine Sache möglichst auszuschließen: Die Gefährdung der Konstruktvalidität ihrer Experimente durch genau diese Störvariablen. Durch mannigfaltige Maßnahmen wird versucht, Fehler und Verzerrungen durch Störfaktoren und Kreuzeffekte möglichst auszuschließen.
Worauf soll dass denn aber nun hinauslaufen?

Nun ja: Schaut man sich unser Experimentaldesign einmal genauer an, fällt eines auf: Eigentlich können wir nur die zufällige Verteilung in Kontroll – und Testgruppe garantieren. Aber – Achtung, hier kommt der wichtigste Satz!: Alle anderen Störfaktoren können nicht, wie in einem “richtigen” empirischen Experiment, ausgeschaltet werden.
Diese können unter anderem sein:

• Fehler in der Zufälligkeit der Verteilung (niemand garantiert, dass eine rhythmische A/B-Verteilung auf eine nicht bekannte Gesamtheit nicht zufällig doch eine verzerrte Stichprobe trifft.) Selbst bei großen Stichproben können kurze Testlaufzeiten dazu führen, dass eine nicht-repräsentative Stichprobe aus der Grundgesamtheit gezogen wird.

• Periodische Verhaltensänderungen der Gesamtheit im Feldversuch: Ein gutes Beispiel ist die fundamentale Änderung einiger Stellschrauben des Kaufverhaltens in der Weihnachts- (Oster-, Sommer-, …-) Zeit.

• Beeinflussung durch Ereignisse des Zeitgeschehens:

Beispiel 1: Ein A/B-Test für den Abschluss von Flugreisen beginnt zufällig kurz nach einem verheerenden Flugzeugabsturz

Beispiel 2: Ein Landingpage-Test für Buchungen von Dienstleistungen beginnt zufällig gleichzeitig mit einer Welle von Fraudattacken mit gestohlenen Kreditkartendaten. Jemand, der sich unerlaubt in ein System bringen möchte, wird sich nicht um die Positionierung von Persuasionelementen scheren.

Nun könnte man ja sagen: Aber solch ein Ereignis von außen trifft doch Control und Alternative gleichermaßen. Das stimmt zwar ,aber: Korreliert unsere Änderung in der alternativen Variante mit dem externen Ereignis (und die Originalvariante nicht), ist das Ergebnis verfälscht.

Ein weiteres Beispiel: Wurden in einem A/B-Test im Flugreisenbeispiel die Sicherheits- und Vertrauenselemente verstärkt, kann eine negative emotionale Attribution stattfinden. Die Nutzer empfinden Elemente, die Sicherheit und Vertrauenswürdigkeit suggerieren, in einer solchen “Extremsituation” als unangebracht und dies sorgt für einen negativen Effekt – und somit eine Verzerrung der Testergebnisse.

• Jahreszeit, Tageszeit, etc.: Menschen verhalten sich zu verschiedenen Zeitpunkten (oder Intervallen) unterschiedlich. Surf- und Kaufverhalten der Nutzer unterliegt periodischen Schwankungen: Die emotionale Grundstimmung ist Montags anders als am Wochenende, die Kaufbereitschaft (und die Reaktion auf unterschiedliche persuasive Maßnahmen) am Anfang der Monats anders als kurz vor Monatsende.

Es gibt also für verschiedene Branchen und Kontexte diverse ( und schwer zu antizipierende)  verzerrende Momente.

Bedeutet dies nun, dass jegliches Testen eigentlich Blödsinn ist und man wieder auf das gute alte Bauchgefühl und die Heuristiken (“Das hat schon immer funktioniert”) der Konzepter und Designer hören sollte?

Oh nein, bloß nicht!

Erstens: Signifikanz ist nichts ohne Laufzeit!

Eigentlich läuft die ganze Argumentation auf ein Ziel hinaus: Geduld! Die Testlaufzeit ist ein weitaus wichtigerer Faktor für die Interpretation des Testergebnisse als oftmals gedacht, und zwar über die statistische Betrachtung hinaus. Ein toller Artikel hierzu findet sich bei Analytics Impact: Test Fatigue – Why it Happens.

Oftmals ergeben sich nach relativ kurzer Zeit signifikante Ergebnisse (meines Erachtens sind viele “Riesenuplifts” in Best Practices genau solche Ergebnisse) mit sehr hohen Ergebnissen, die sich nach längerer Testlaufzeit meist abflachen und nach einer gewissen (vorher nicht bestimmbaren!) Zeit kumulativ harmonisieren und wirklich stabil werden.

Merksatz: Große Up- oder Downlifts können zwar schnell hohe Signifikanz- beziehungsweise Konfidenzniveaus erreichen, sind in diesem Falle aber noch lange nicht über die Zeit stabil. Der Zufall kann auch bei mathematisch korrekter Betrachtung nur in einem System mit vollständiger Konstruktvalidität ausgeschlossen werden: beim Testen bringt am Ende nur Laufzeit robuste Ergebnisse! Wichtig ist eine k0ntextbezogene Betrachtung von zyklischem Verhalten: Der Abverkauf von weißen Sportsocken wird unter Umständen robuster gegenüber zyklischem Nutzerverhalten sein als der von Premium-Fernsehgeräten.

Eine gewissenhafte Interpretation unter Einbezug aller denkbarer Faktoren stellt jedoch den größtmöglichen Erfolg der abgeleiteten Maßnahmen sicher. Um es mit den Worten Avinash Kaushiks zu sagen: “It’s all about the “Why”, not the “How Much”.

Abhilfe schafft  – neben einem robusten Wesen und guten Nerven: Wenn Tests nicht gut performen nicht sofort die Flinte ins Korn werfen, sondern abwarten. Gleichzeitig aber auch schon Hypothesen für eine Schärfung der ursprünglichen Hypothesen entwickeln. Was könnte die Nutzer noch stören? Wurde irgendetwas nicht bedacht?

Zweitens: Methodisch so sauber testen wie möglich

Ein Test performt schlecht nach einigen Tagen und produziert Downlifts und das Management rutscht unruhig auf den Stühlen? Schlecht beraten ist, wer jetzt sofort Tests anhält, Konzepte in Frage stellt oder schlimmstenfalls in laufende Tests eingreift und Alternativen verschlimmbessert. Sinnvoller: Test stoppen, gegebenenfalls Learnings umsetzen und unter Umständen mit weniger Traffic neu starten. Und dann aushalten!

Eine weitere Vorgehensweise zum Ausschluss von Ungereimtheiten ist die detaillierte Betrachtung der Analytics-Daten während der Testlaufzeit. Treten hier saisonal untypische Muster auf? Können technische Probleme ausgeschlossen werden? Zur Not muss ein A/A-Test her: Zwei identische Varianten gegeneinander laufen lassen, um technische Probleme innerhalb der Testingtools oder der Testarchitektur ausschließen zu können.

Drittens: (Positive) Extremwerte kritisch betrachten

nach drei Tagen sind gigantische Uplifts mit hohen Signifikanzniveaus erreicht? ( By the way: Das erreichte Signifikanzniveau ist direkt abhängig von der Größe des Deltas zwischen Control und Alternative. Ich kann also mit 10:1 erreichten Conversions schon eine extrem hohes Signifikanzniveau errechnen. Über die Aussagekraft mache sich jeder bitte selbst Gedanken). Sehr verständlich ist der Drang, Gewinnervarianten schnell auszurollen um möglichst schnell Umsätze mitzunehmen. Schwierig wird dies allerdings, wenn sich das Ergebnis nach zwei Wochen in Gegenteil verkehrt…

Viertens: the long run rules!

Wir haben einen Testsieger mit einem Teil des Gesamttraffics nach relativ langer Laufzeit stabil bestimmt und rollen nun auf den ganzen Traffic aus – und die Umsätze gehen zurück! Oh mein Gott, sollten wir nicht spätestens JETZT in Panik ausbrechen? Nein, denn auch solche Effekte sind gar nicht unbedingt selten und können immer mal auftreten.

Haben wir langfristig einen robusten Effekt  mit hohem Signifikanzniveau (und annehmbar kleinen Konfidenzintervallen) bestimmt, wird sich dieser auch langfristig durchsetzen!

Fazit: Methode und Geduld sind Trumpf

Leider ist die Mähr vom Superuplift in drei Tagen nicht immer der Wahrheit letzter Schluss – Conversionoptimierung ist eher Marathon als Sprint.

Immer im Hinterkopf behalten: Die Aussage” Wir wollen ja nicht bis zum Mond fliegen” kann schnell zum Bumerang werden, wenn man die richtige Umlaufbahn verpasst. Im Größenvergleich zum Gesamtsystem ist der Mond nämlich winzig klein, und ohne Präzision fliegt man schnell mit Höllentempo – vorbei.

Zum Abschluss: Ein amüsanter und gut verständlicher Lesetipp zur Logik und Kausalität innerhalb der Statistik: Mit an Wahrscheinlichkeit grenzender Sicherheit. Logisches Denken und Zufall (Hans Herrmann Dubben).

Der Beitrag Conversion-Tests richtig interpretieren: ein Plädoyer für Methode und Geduld erschien zuerst auf konversionsKRAFT.

Zugegeben – im stationären Handel kann man die Produkte in die Hand nehmen, sich von allen Seiten ansehen, anfassen und sogar anprobieren. Online ist dies leider nicht möglich. Es ist also extrem wichtig den Nutzer so weit es geht zu unterstützen, um diesen Nachteil zu kompensieren.

Conversion Design Pattern Produkt-Detailseite

Jeder Nutzer hat eine Erwartungshaltung an einen Shop. Diese Erwartungen sollte man kennen und entsprechend auch erfüllen. Je nach Shop können diese Erwartungen sehr unterschiedlich ausfallen. Nutzer von Shops, die teure Schuhe anbieten, haben ganz andere Erwartungen, als Nutzer, die sich gerade auf einem Shop für günstige Elektronik-Artikel befinden.

Während der 1. Nutzer eventuell mehr mit den Produktbildern beschäftigt ist, vergleicht der 2. Nutzer eventuell viel mehr die Spezifikationen.

Aufgrund der unterschiedlichen Nutzererwartungen können Produkt-Detailseiten durchaus sich stark in Layout und Gestaltung unterscheiden. Zumindest wäre dies empfehlenswert die Produktseite entsprechend der Nutzererwartung anzupassen und nicht einfach auf das Standardlayout des Shopsystems zurückzugreifen. Wie kann man z.B. für eine Produktseite für Schuhe ein Layout verwenden, das für das Produktbild gerade mal eine Breite von 258 Pixeln vorsieht? Von den Schuhen ist bei so einer Breite nicht mehr viel zu sehen.

Doch trotzdem gibt es für beide Nutzer einen ähnlichen Ablauf des Kaufprozesses, den es zu erfüllen gilt.

Welche Elemente sind also elementar, um die Erwartungen der Nutzer auf einer Produkt-Detailseite zu erfüllen?

1. Das Produktbild

Das Produktbild bietet zunächst eine wichtige elementare Aussage: Wie sieht das Produkt aus. Darüber hinaus können Produktbilder noch viel mehr. Produktbilder können z.B. zeigen, wie ein Schuh angezogen am Fuß aussieht oder wie hochwertig das Material ist. Ein Produktbild kann auch zeigen, wie viel Gepäck z.B in eine Tasche passt. Das Produktbild muss nicht zwangsläufig statisch bleiben. Eine 360°-Ansicht kann dem Nutzer das Produkt von jeder Seite zeigen oder ein Video dem Nutzer die Funktionen des Produktes näher bringen.

2. Die Produktinformation

Die Produktinformationen an sich können schon recht unterschiedlich sein. Von prosaartigen Beschreibungen über Qualität, Herkunft und Entstehung von Produkten bis hin zu übersichtlichen Funktionslisten. Der Produkttext kann auch ohne Probleme aufgeteilt werden. So steht die wichtigste Information direkt im sichtbaren Bereich. Weiterführende Infos findet der Nutzer unterhalb.

3. Die Buy-Box

Die wichtigste Information der Buy-Box ist natürlich der Preis und im direkten Zusammenhang auch die Call-to-Action um das Produkt in den Warenkorb zu legen. Die Buy-Box sollte im sichtbaren Bereich liegen, so dass der Nutzer direkt erfassen kann, wo es weiter geht. Darüber hinaus sollten alle Funktionen, die der Nutzer vor dem Klick auf den Button erledigen muss, sich ebenfalls in der Buy-Box befinden. Dies könnte z.B. die Auswahl der Größe oder Farbe sein.

4. UVPs

Wieso sollte ich das Produkt jetzt ausgerechnet hier kaufen? Die Konkurrenz ist doch nur ein Klick entfernt und bietet das Produkt eventuell für einen günstigeren Preis an. Seine Alleinstellungsmerkmale zu kennen und diese zu kommunizieren wird häufig unterschätzt. Doch genau das zu kommunizieren, was einen von anderen abhebt und unterscheidet, kann den Nutzer überzeugen die Bestellung ohne den Blick zur Konkurrenz auszuführen.

5. Kundenbewertungen

Kundenbewertungen sind aus dem E-Commerce nicht mehr wegzudenken. Die Bewertung und Empfehlung von anderen Menschen kann Nutzer ungemein in der Entscheidung für oder gegen ein Produkt bestärken und dient somit als wichtige Richtlinie.

6. Cross-Selling / Up-Selling

Doch nichts gewesen oder noch unsicher? Es gibt noch ähnliche Produkte, die eventuell besser passen oder passende Produkte zu dem aktuell angesehenen. Cross-Selling ist mit Sicherheit ein wichtiges Marketinginstrument. Häufig führt dies allerdings dazu, dass dem Nutzer noch vor weiteren Produktinformationen schon andere Produkte angeboten werden. Bevor der Nutzer sich also weiter über das Produkt informieren kann, wird er schon weggezogen vom Produkt auf andere Produktseiten. Auch die Art des Einsatzes muss auf den Shop abgestimmt werden. Während bei Elektronikartikeln die Kaufentscheidung von anderen Nutzern noch relativ gut angenommen wird, wird vor allem bei hochwertiger Mode die Entscheidung anderer Nutzer relativ gleichgültig betrachtet. Empfehlungen eines Profis mit richtigem Beratungscharakter kann hier schon besser funktionieren.

Fazit

Produktseite ist nicht gleich Produktseite. Auf die Eigenheiten von Produkten muss unterschiedlich eingegangen werden. Trotzdem sollte der Nutzerfluss nicht unterbrochen werden, sondern vielmehr unterstützt werden und dem Nutzer alle Informationen an die Hand gegeben werden, die er für seine Entscheidungsfindung benötigt. Auf der Produktseite sollte es das Ziel sein dem Nutzer durch die genannten Faktoren einen guten Überblick zu geben, alle Unsicherheiten zu beseitigen und den Nutzer vom eigenen Portal zu überzeugen.
Viel Spaß beim Optimieren!

Der Beitrag 6 Erfolgs-Faktoren für Produkt-Detailseiten (Conversion Design Pattern) erschien zuerst auf konversionsKRAFT.