Neukundenquote: Conversion-Rate gesteigert, Ziel verfehlt!

Manchmal strebt man ein Ziel an und erreicht ein anderes. Ist das schlimm? Ein Shop braucht Neukunden um zu überleben. Eine gestiegene Conversion-Rate kann aber auch bedeuten, dass einfach nur die Bestandskunden mehr kaufen. Ist das nachhaltig?  So ist es vielleicht wirklich schlimm, wenn die Optimierung „nur“ die Conversion-Rate bei Bestandskunden und nicht bei Neukunden gesteigert hat: Conversion-Rate gestiegen, aber das Ziel verfehlt.

Schritt 1: Neukundenrate messen

Damit man einen Shop wirklich optimieren kann, muss man also Neukunden von Bestandskunden unterschreiben können. Dies funktioniert mit den meisten Testing-Tools ganz einfach: mit Segmentierung.

Wenn ein Besucher sich nach dem Warenkorb mit einem bestehenden Login anmeldet, kommt er in das Segment “Bestandskunde”. Legt er jedoch ein neues Kundenkonto an, kommt er in das Segment “Neukunde”. So lassen sich die Conversion-Daten wunderbar segmentieren und man erkennt genau, ob eine Veränderung zu mehr Neukunden oder zu mehr Bestandskunden führt.

Und so kann man auch die Neukundenquote ermitteln. Sie steht für den Anteil der Neukunden an der Gesamtkundenzahl.

Halten wir unser Beispiel in diesem Fall einfach und nehmen einen A/B Test mit einer Original-Produktseite „A“ und einer Testseite „B“. Hauptziel ist “mehr Conversions” (wobei eine Conversion in diesem Fall ein Sale ist).  Und die Conversion-Rate steigt tatsächlich. Wunderbar! Wunderbar?

Dann kommt alles anders

Denn bei genauer Betrachung steigt die Conversion-Rate bei den Bestandskunden an. Bei den Neukunden sinkt sie jedoch. Betrachtet man Neu- und Bestandskunden gemeinsam, ergibt sich eine  Steigerung der Conversion-Rate. Warum? Hier kann man nur mutmaßen:

  • Vielleicht sind viele Bestandskunden im Prinzip bereits vom Anbieter überzeugt, bekommen aber durch die Testvariante nochmals einen Verstärker, der mehr von ihnen zum Kauf treibt?

  • Und vielleicht sind potenzielle Neukunden erst einmal skeptisch und die Testvariante wirkt für sie eher als simples Lockmittel und weniger attraktiv oder überzeugend?

Das sind wirklich nur Mutmaßungen, aber möglich wäre es durchaus und es könnte das Ergebnis dieses fiktiven Tests erklären.

Und nun?

Betrachtet man ausschließlich die gesamte Conversion-Rate, würde man fortan sowohl für Neukunden als auch für Bestandskunden die Testvariante „B“ nutzen (mit dem Hinweis auf „König Kunde“) und hätte eine nur bedingt gute und in Bezug auf das Hauptziel einer gestiegenen Neukundenquote sogar schlechte Entscheidung getroffen.

Hier zeigt sich einerseits erneut, wie wichtig bisweilen der Blick auf Segmente ist. Letztlich hat der hier beispielhaft aufgeführte Test ergeben, dass die für die Testseite realisierte Änderung in Bezug auf  Bestandskunden eine gute Idee war. Beim Versuch, die Neukundenquote zu steigern, ist man jedoch nicht weitergekommen. Im Gegenteil: Da die Zahl der konvertierten Bestandskunden bei der Testvariante gestiegen und die Zahl konvertierter Neukunden zugleich gesunken ist, hat die Testvariante auch die Neukundenquote im Testzeitraum reduziert.

Wir halten fest

Man sollte also überlegen, ob man die Ergebnisse des Tests für Bestandskunden übernimmt und sie fortan auf Extraseiten empfängt, die der Testvariante „B“ entsprechen. Die Ergebnisse, die der A/B Test erbracht hat, sollte man nutzen, auch wenn es nicht die erwünschten waren. Bei den Neukunden ist man nicht weitergekommen und wird weitere Varianten testen müssen, damit sich die Zahl konvertierter Neukunden und dadurch auch die Neukundenquote erhöht. Dann erst würde es heißen: Conversion-Rate gesteigert, Ziel erreicht!

Der Autor

Julian Kleinknecht - Geschäftsführer & Gründer

Julian Kleinknecht
Geschäftsführer & Gründer

Julian Kleinknecht hat viele Jahre Erfahrung in den Bereichen Web-Analyse und A/B-Testing und teilt sein Wissen oft bei LinkedIn.

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