Gute Konzeption ist die Grundlage für den Erfolg

Echte Erkenntnisse aus Website-Tests (mit Webinar-Hinweis)

Der Erfolg eines Splittests hängt fast ausschließlich davon ab, ob er gut konzipiert wurde. Hier werden jedoch viele Fehler gemacht – was den Erkenntnisgewinn oft auf homöopathische Dosen minimiert.

Ein erfolgreicher Splittest (unabhängig davon, ob er als A/B- oder multivariater Test durchgeführt wurde) bringt Ergebnisse in mehreren Dimensionen. Als erstes steht natürlich die Steigerung der Conversion-Rate im Vordergrund, einfach weil dies kurzfristig den höchsten Nutzen verspricht. Nicht zu vernachlässigen ist aber die Gewinnung echter Erkenntnisse aus einem Test – sonst wird das Testen schnell zur Sackgasse.

Echte Erkenntnisse?

Die Erkenntnis „Variante A steigert die Conversion-Rate um 20%“ ist für viele Optimierer bereits eine ausreichende Erkenntnis, die stolz präsentiert wird. Eine echte Erkenntnis ist dies jedoch nicht – eher das Ergebnis des Tests. (Und ein solches Ergebnis ist gut, keine Frage!) Eine Erkenntnis geht nun aber weiter und über die reine CR-Steigerung hinaus. Gute Erkenntnisse könnten beispielsweise sein:

  • Besucher, die über unsere Affiliate-Partner kommen, sind preissensibler, als andere Besucher.
  • Auf mobilen Geräten bevorzugen Besucher eine Darstellung mit mehr Text und weniger Bildern.
  • Die Darstellung von Produktvorteilen führt zu mehr Conversions, als die Darstellung von Kundenmeinungen.
  • Die Darstellung von Einzelprodukten (statt Produktkategorien) auf der Startseite führt zu weniger Conversions.

Keine guten Erkenntnisse (da zu wenig konkret) sind beispielsweise:

  • Durch die emotionale Ansprache konnte die Conversion-Rate gesteigert werden. (Welche Emotion? Welche Ansprache?)
  • Große Bilder sorgen führ mehr Conversions. (Welche Motive? Welche Aussage?)

Wozu Erkenntnisse?

Mit diese Erkenntnissen näheren wir uns der Antwort auf das „Warum?“ an. Zunächst können wir bei Splittests nur messen, wie sich das Besucherverhalten verändert. Warum sich die Besucher nun aber anders verhalten, ist nicht unmittelbar zu erkennen.

Ohne die Erkenntnisse zum „Warum?“ erreicht man jedoch schnell ein „lokales Maximum“. Das heißt, eine Testvariante ist zwar besser, als andere – aber nicht so gut, wie die bestmögliche Variante. Das lokale Maximum ist dabei keine Erfindung der Conversion-Optimierung, sondern ist in der Mathematik klar definiert. Und wo es ein lokales Maximum gibt, gibt es auch ein globales Maximum – also eine noch bessere Testvariante!

Um nun das nächstbessere lokale Maximum oder gar das globale Maximum zu finden, muss sauber gearbeitet werden. Hat man einfach durch „Versuch und Irrtum“ ein lokales Maximum erreicht, kommt man nur schwer weiter. Man hat zwar eine recht gute Optimierung erreicht, hat aber keinerlei Erkenntnisse, weshalb diese Optimierung erreicht wurde – und kann deshalb nicht weiter optimieren.

Der klassische Weg zum lokalen Maximum (Bitte nicht nachmachen!)

Ein häufiger Weg in eine Sackgasse mit lokalem Maximum ist es, eine Seite grundlegend und vielfältig zu verändern. Dies geschieht besonders häufig, wenn man eine umfangreiche, qualitative Analysephase wählt – also beispielsweise Userinterviews durchführt, Personas definiert oder in moderierten Workshops diskutiert. Bei solchen Methoden werden sehr viele Annahmen und Ideen in den Raum gestellt. Stück für Stück ergibt sich daraus ein Konzept für eine komplett neue Gestaltung, komplett neue Inhalte und/oder eine komplett neue Besucherführung. (Man könnte hier auch leise das Stichwort „Relaunch“ in den Ring werfen, bei dem gerne genauso vorgegangen wird.)

Im besten Fall sind diese Ergebnisse sinnvoll, produktiv und führen zu einer gesteigerten Conversion-Rate. Aber was dann? Wo ist nun der Ansatzpunkt für eine weitere Optimierung? Welche von den neuen Elementen wirken positiv auf die Conversion-Rate? Welche Elemente haben einen negativen Einfluss auf die Conversion-Rate? Kann man diese Fragen überhaupt global beantworten oder muss man nach Trafficquelle und anderen Segmentierungskriterien differenzieren?

Und was ist, wenn diese neue Variante nicht besser funktioniert als die alte Seite? Oder gleich gut? War dann die ganze Arbeit umsonst und man bleibt lieber bei der alten Variante?

Ohne konkrete Antworten auf das „Warum“ befindet man sich in der Sackgasse und hat einen schlechten Job gemacht.

Wie Erkenntnisse generieren?

Um dieses „Warum“ nun zu beantworten, muss richtig getestet werden. Die Tests müssen dabei so granular aufgebaut und die Testvarianten so scharf voneinander abgegrenzt werden, dass Rückschlüsse auf die Funktion der einzelnen Elemente gezogen werden können.

Der Autor

Julian Kleinknecht - CRO ConversionBoosting GmbH

Julian Kleinknecht
CRO ConversionBoosting GmbH

Mehr Informationen

Julian Kleinknecht ist CRO (Chief Research Officer) von ConversionBoosting und verantwortet alle Research-Inhalte. Er hat zwei Master-Abschlüsse der University of St Andrews (UK) und der LMU München sowie viele Jahre Erfahrung in den Bereichen Web-Analyse und Website-Testing.

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