Kunden reagieren nicht immer so, wie man es sich als Marketer wünscht. Im Gegenteil: Meistens verschmähen sie Angebote. Ganz gleich, wie attraktiv diese sind.
Wie löst man dann eine bestimmte Reaktion beim User aus und bewegt ihn Stück für Stück zum Kauf? Mit dieser Frage beschäftigt sich Conversion-Optimierung.
Für die Entscheidung zieht der Kunde folgende drei Kriterien heran:
- Ist das Angebot für mich relevant?
- Ist die Gegenleistung angemessen?
- Vertraue ich dem Anbieter?
Selbst wenn diese drei Kriterien erfüllt sind, ist eine Reaktion nicht gewiss. Das liegt vor allem daran, dass ein Angebot oft ein Problem bedient, welches subjektiv gar nicht akut ist. Genau hier setzen oft Techniken aus der Verhaltenspsychologie an, wie zum Beispiel FOMO (Fear of missing out).
Was ist Conversion-Optimierung?
Unter dem Begriff „Conversion-Optimierung“ (alias CRO bzw. Conversion Rate Optimization) versteht man die Gesamtheit aller Maßnahmen, einen Zielkunden zu einem Reaktionsziel zu bewegen. Übliche Reaktionsziele sind Registrierung, Buchung, Reservierung, Ablegen im Warenkorb und Bezahlen. Im Marketing stehen einem zahlreiche Möglichkeiten zur Verfügung, indirekt Einfluss auf den Zielkunden auszuüben. Jede einzelne Maßnahme kann sich aber auch negativ auf das Ergebnis auswirken. Tatsächlich ist die Conversion ein besonders sensibler Punkt.
Was macht Conversion-Optimierung so anspruchsvoll?
CRO treibt viele Marketer nicht selten auch in den Wahnsinn. Die Herausforderung ist der Umgang mit einer komplexen Realität. Ob ein User nun einen Button klickt oder nicht, wird von unzähligen Faktoren beeinflusst. Teilweise beeinflussen sich diese Faktoren sogar wechselseitig. In solchen Fällen ist es immer hilfreich, die Komplexität der Wirklichkeit auf die wichtigsten Einflussfaktoren herunterzubrechen.
Wo kommt Conversion-Optimierung zur Anwendung?
Im digitalen Marketing kommt CRO vor allem in diesen Bereichen zur Anwendung:
- E-Mail-Marketing
- E-Commerce
- Inbound-Marketing (Websites, Landingpages)
- App- und Mobile Marketing
Vorgehensweise
Sofern das Konversionsziel und der Zielkunde klar ist, kann es mit der Conversion-Optimierung losgehen.
Schritt 1: Technische Analyse
Zunächst geht es an die Basics – und das ist die Technik. Funktioniert die Website auf allen wichtigen Endgeräten korrekt? Sind die Ladezeiten akzeptabel? Gern übersehen werden mobile Endgeräte. Dabei werden gerade hier kleinste Fehler vom User abgestraft.
Schritt 2: Heuristische Analyse
Im zweiten Schritt werden erstmal die Low-hanging Fruits geerntet. Dazu schaut sich ein interdisziplinäres Teams aus UX Designern, Textern und CRO Consultants Seite für Seite genau an. Was sind mögliche Schwachpunkte? Wo entsteht unnötige Reibung?
Die Ergebnnisse werden zunächst einmal gesammelt und erst später bewertet.
Schritt 3: Digitale Analyse
Ohne Daten keine Optimierung. Webtracking Tools wie Google Analytics ermöglichen es, aus dem Verhalten von Usern wertvolle Daten zu generieren. Es ist jedoch ratsam, sich nicht auf eine einzige Datenquelle zu verlassen.
Was man nicht messen kann, kann man nicht lenken.
Aggregierte Daten vermitteln ein verzerrtes Bild der Realität. Deshalb lohnt es sich, zweimal hinzuschauen. Sind die Daten wirklich vollständig? Wird korrekt segmentiert? Werden Aktivitäten von Bots, Mitarbeiter:innen etc. herausgefiltert?
Schritt 4: Bottlenecks identifizieren
Im Rahmen einer Pfadanalyse lassen sich die wichtigsten Flaschenhälse ermitteln. Wo genau auf dem Weg zur Macro Conversion bleibt der User hängen? Welche Micro Conversions innerhalb der Pfade sind zu schwach? Wo spingen User ab? Die ausgemachten Micro Conversions werden priorisiert und nacheinander optimiert.
Folegende Fragestellungen stehen im Vordergrund:
- Wie groß ist das Potenzial, was durch die Optimierung mobilisiert werden kann?
- Wie groß ist der Aufwand für die Optimierung?
Schritt 4: Mouse Tracking
Mithilfe von Session Recordings und Heatmaps werden nun die möglichen Ursachen für schwache Conversions ermittelt und dokumentiert.
Schritt 5: Qualitative Analyse
Eine abgerundetes Bild entsteht im Rahmen einer qualitativen Analyse.
- Interviews (5 bis 15 Personen)
- Umfragen
- Cognitive Walkthrough
- Bewertungen
Schritt 6: Hypothesen aufstellen
Stück für Stück wird nun jedes Bottleneck optimiert. Immer mit dem Blick auf das finale Ziel. Merke: Denn nicht jede Micro Conversion korreliert positiv mit einer Macro Conversion.
Bei der Ideenfindung ist Kreativität gefragt. Wie genau sollte das Problem gefixt werden? Einfach eine Farbe oder einen Text verändern? Eignen sich verhaltenspsychologische Kniffe? Ganz wichtig: Gesammelte Ideen sollten vorm Einsatz immer erst im Team besprochen und bewertet werden.
Schritt 7: Experiment planen
Nun geht es darum, dass Experiment vorzubereiten. Dabei stehen folgende Fragen im Fokus:
- Was sind die abhängigen Variablen?
- Was genau sind die Null- und die Gegen-Hypothese?
- Welche Tests müssen sind für das Experiment notwendig?
- Wann sollen die Tests durchgeführt werden?
- Wann ist ein Test abgeschlossen?
- Wie groß muss die Stichprobe sein, um ein akzeptables Signifikanzniveau (normalerweise α = 0,05, also 5 %) zu erreichen?
Achtung
Der Erfolg eines Tests hängt maßgeblich von der planerischen Konzeption ab. Einfach drauflos testen (Trial and Error) ist Geldverbrennung ohne nennenswertem Erkenntnisgewinn. Genau deshalb lohnt sich eine statistische Versuchsplanung.
Schritt 8: Tests implementieren
Mithilfe A/B/n Tests und/oder eines multivariaten Tests wird nun das Expertiment durchgeführt. Hierbei ist Geduld gefragt. Auch noch so überzeugende Zwischenergebnisse sind kein Grund, ein Test vorzeitig zu beenden.
Schritt 9: Tests durchführen
Mithilfe A/B/n Tests und/oder eines multivariaten Tests wird nun das Expertiment durchgeführt. Hierbei ist Geduld gefragt. Auch noch so überzeugende Zwischenergebnisse sind kein Grund, ein Test vorzeitig zu beenden.
Jeder Beweis oder Gegenbeweis einer Hypothese ist ein wichtiger Erkenntnissgewinn. In der Konsequenz werden die Änderungen am System umgehend vorgenommen. Jede neue Erkenntnis dient darüber hinaus als Grundlage für neue Hypothesen.
Schritt 10: Nach dem Test ist vor dem Test
Nun die große Frage: Am ausgewählten Bottleneck weiter optimieren und andere Lösungen testen? Oder eine andere wichtige Macro Conversion unter die Lupe nehmen? In keinem Fall darf Deine Antwort lauten: weder noch!
Tools für Conversion-Optimierung
Für die Analyse des Ist-Zustands sowie für Experimente kommen spezielle Tools zum Einsatz. Die Auswahl ist riesig.
- Web-Analyse: Google Analytics, Piwik Pro, eTracker, matomo
- Heatmaps und Screenrecordings: Mouseflow, Hotjar, Crazy Egg
- A/B Tests: VWO, Optimizely, A/B Tasty
- All-in-one-Lösungen: Contentsquare, Decibel, FullStory
Die Kategorisierung ist mit Vorsicht zu genießen, weil die Lösungen sich im Hinblick auf Features oft überlappen. In der Praxis kommen jedoch eh meistens mehrere Tools parallel zum Einsatz.
Fazit
Conversion-Optimierung ist ein immerwährender Prozess. Er verlangt vom Marketer eine gewisse Affinität zu Zahlen. Auf der anderen Seite sind Kreativität, Experimentierfreude und Geduld gefragt.
Mein Name ist Frank Rix und ich beschäftige mich bereits mehr als 20 Jahre lang mit Data-Driven Marketing. Als Wirtschaftsinformatiker entwickelte ich zahlreiche Tools, die bis heute namhafte Unternehmen in Marketing und Sales unterstützen. In meiner Laufbahn beriet ich unter anderem Otto, Montblanc, PwC und Lufthansa.