Ein Angebot kann noch so attraktiv sein. Manchmal wollen Kunden partout nicht zuschlagen und landen am Ende bei der Konkurrenz. Häufig entscheiden Kleinigkeiten wie ein falsches Wort. Ziemlich ärgerlich, oder?
Wie löst man eine gewünschte (Re-)Aktion beim Kunden aus? Wie und bewegt ihn zum Kauf? Mit diesen Fragen beschäftigt sich Conversion-Optimierung.
Was ist eine Conversion?
Eine Conversion (auch Konversion bzw. Umwandlung genannt) entsteht dann, wenn ein User eine gewünschte Aktion ausführt. Beispielsweise ein Kaufabschluss, eine Reservierung oder eine Newsletter-Registrierung. User sind zum Beispiel Website-Besucher, Betrachter eines Werbebanners oder Benutzer einer App.
Warum konvertieren Kunden nicht?
Im Kern einer Konversion stehen folgende konträre Einflussfaktoren:
- Motivation: Ist das Angebot relevant? Ist das Nutzenversprechen überzeugend? Ist Nachfrage vorhanden? Besteht Vertrauen zum Anbieter?
- Reibung: Wie groß ist dier Ablenkung? Wie hoch ist der Zeitdruck? Wie groß ist der Grad der Verwirrung?
Selbst wenn ein Angebot relevant ist, kann die Reaktion des Users ausbleiben. 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).
Wichtig zu wissen: Reibung ist immer auch ein Mangel an User Experience. Conversion-Optimierung dient deshalb auch immer der Verbesserung der Nutzererfahrung (UX Design).
Was ist Conversion-Optimierung?
Unter dem Begriff “Conversion-Optimierung” (alias CRO bzw. Conversion Rate Optimization) versteht man die Gesamtheit aller Maßnahmen, einen User zu einer bestimmten Aktion zu bewegen.
Übliche Aktionen (bzw. Reaktionsziele) sind Registrierungen, Buchungen, Reservierungen und Bezahlvorgänge. Im Marketing stehen einem zahlreiche Möglichkeiten zur Verfügung, indirekt Einfluss auf den User auszuüben. Jede einzelne Maßnahme kann sich jedoch auch negativ auf das Ergebnis auswirken.
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-Commerce
- Inbound-Marketing
- Content-Marketing
- E-Mail-Marketing
- SEA und Paid Media
- App- und Mobile Marketing
Welche Methoden kommen zum Einsatz?
Es gibt unzählige Methoden, die im Rahmen einer Conversion-Optimierung zum Einsatz kommen. Die wichtigsten sind:
- Usability- und Prozess-Optimierung
- Content-Optimierung
- Optimierung der Darstellung
- Optimierung der Ladegeschwindigkeit und der Core Web Vitals
- Suchmaschinenoptimierung (SEO)
- Textoptimierung (UX Writing)
Vorgehensweise für Conversion-Optimierung
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 (möglichst interdisziplinäres) Team aus UX Designern, Textern und CRO Consultants Seite für Seite genau an. Was sind mögliche Schwachpunkte? Wo entsteht unnötige Reibung?
Die Ergebnisse 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 springen User ab? Die identifizierten Micro Conversions werden priorisiert und nacheinander optimiert.
Folgende 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
Ein abgerundetes Bild entsteht im Rahmen einer qualitativen Analyse.
- Interviews (5 bis 15 Personen)
- Umfragen
- Cognitive Walkthrough
- Bewertungen
Schritt 6: Lösungen entwickeln
Stück für Stück wird nun jeder 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.
Häufig sind Lösungen auch nichts anderes als optimierte Texte. Denn hier steckt oft der größte Hebel. Ein einziges Wort kann dafür sorgen, dass User besser mit der Benutzeroberfläche interagieren können. Folglich ist UX-Writing (auch: User Experience Writing) eine unterschätze Disziplin bei der Conversion-Optimierung. Entsprechend gefragt sind professionelle UX Writer.
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 nennenswerten Erkenntnisgewinn. Genau deshalb lohnt sich eine statistische Versuchsplanung.
Schritt 8: Tests durchführen
Mithilfe A/B/n Tests und/oder eines multivariaten Tests wird nun das Experiment 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 9: 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!
6 häufige Fehler bei CRO-Experimenten
Conversion-Optimierung auf Basis von Experimenten ist eine tolle Sache. In der Theorie! In der Praxis passieren jedoch viele Fehler, die nie bemerkt werden. Es entstehen Scheinoptimierungen, aus denen vielleicht ein gutes Gefühl, aber häufig weder Wachstum noch Erkenntnisse resultieren. Was sind die häufigsten Fehler bei CRO-Experimenten?
Was sind die häufigsten Fehler bei der Conversion-Optimierung? Und was kannst Du tun, um sie zu vermeiden?
1. Unklare Zielsetzung
Ein andere häufiger Fehler ist, dass Optimierer sich auf zu wenige oder die falschen Metriken fokussieren. Beispiel: Wenn ich die Konversionsrate brutal maximieren und den Kunden happy machen will, senke ich einfach alle meine Preise auf 0 Euro. Leider wäre ich dann in kürzester Zeit pleite. Neben den KPIs gehören weitere Metriken auf das Dashboard.
2. Fehlerhafte Methodik
Experimente sind mit unzähligen Fallstricken versehen. Sehr schnell resultieren daraus falsche Schlussfolgerungen. Wirkungszusammenhänge sind nicht immer so eindeutig, wie man vermuten könnte. Um zu einer validen Aussage zu kommen, bedarf es häufig mehrere Tests. Vor allem aber sind fundierte Kenntnisse explorativer Statistik unverzichtbar. Einfach nur ein Tool bedienen zu können, reicht bei Weitem nicht aus.
In diesem Kontext empfehle ich das Buch “Statistical Methods in Online A/B Testing” von Georgi Zdravkov Georgiev.
Ebenfalls gut: “Trustworthy Online Controlled Experiments” von Ron Kohavi.
3. Mangelhafte Segmentierung
Website-Besucher ist nicht Website-Besucher. Dennoch werden sie häufig undifferenziert betrachtet. Conversion-Optimierung wird so zu einem Glücksspiel.
Um valide Aussagen treffen zu können, müssen Besucher- und Kundentypen in Segmente eingeteilt werden. Stichproben müssen also möglichst homogen sein. Soll ein Checkout-Button getestet werden, betrachtet man nur User mit Kaufabsicht. Und nicht alle Shop-Besucher. Oder noch besser: Man betrachtet nur Kundentypen, die erfahrungsgemäß besonders viel kaufen.
Um die benötigte Menge an User zu erreichen, wird dieser Punkt sehr häufig vernachlässigt.
4. Mangelhafter Workflow
Conversion-Optimierung ist ein fortlaufender Prozess und funktioniert deshalb nur dann, wenn Workflows definiert werden. Diese lassen sich grob in drei Phasen einteilen:
- Recherche: wo ist der Flaschenhals, der den Erfolg ausbremst?
- Ideen entwickeln: welche Löungen bieten sich an?
- Experimemt: welche Lösung funktioniert und kann implementiert werden?
5. Ideenfindung vernachlässigen
Experimente mit minderwertigen Ideen sind die pure Geldverbrennung. Deshalb sollten etwa 50 % der zur Verfügung stehenden Zeit in Ideenfindung investiert werden. Die besten Ideen entstehen übrigens innerhalb eines interdisziplinären Teams, welches sich aus UX-Designern, CRO Analysten und Textern zusammensetzt. Je diverser das Team ist, desto wertvoller ist der resultierende Output. Es gilt: Ideenqualität = Ideenquantität + Ideenvielfalt
6. Kleine Verbesserungen nicht akzeptieren
Manchmal geben sich Optimierer nicht mit einem kleinen Uplift zufrieden. Sie wollen mehr als “lächerliche” 1 % und geben die neue Idee auf. Das ist falsch. Jede kleinste Optimierung ist fantastisch und führt zu Erkenntnissen. Entscheidend ist der Prozess, nicht das singuläre Ergebnis. Mehr dazu im Buch “The 1 % Rule” von Tommy Baker.
Die Bedeutung von Motivation
Häufig zielen Test-Varianten darauf ab, den User zu einem bestimmten gewünschten Verhalten zu motivieren. Was nützt ein anderes Banner Design, wenn der User nicht in Kaufstimmung ist? Wenig. Deshalb bedeutet CRO auch, die Motivation des Users
- zu ermitteln und
- zu steigern.
Ein Werkzeug zur Steigerung der intrinsischen Motivation ist Gamification. In der Praxis wird die Bedeutung der Motivation jedoch häufig unterschätzt.
Was ist intrinsische Motivation?
Bei der intrinsischen Motivation handelt es sich um ein Verhalten, das durch einen Wunsch angetrieben wird, der von innen her und aus eigenem Antrieb bzw. durch in der Sache liegende Anreize bedingt ist. Motivation aufgrund von zusätzlichen Anreizen von außen bezeichnet man in der Psychologie als extrinsische Motivation.
Geeignete Metriken für Conversion-Optimierung
Wie schon aufgezeigt, ist der Begriff “Conversion-Rate-Optimierung” ziemlich irreführend. Die Konversionsrate steht längst nicht immer im Fokus von Optimierungsmaßnahmen. Deshalb spielen oft auch ganz andere Metriken eine Rolle.
Eigenschaften geeigneter Metriken
Bevor wir ein paar Metriken unter die Lupe stellt sich die Frage: was zeichnet eine geeignete Metrik aus? Hier lassen sich drei zentrale Faktoren benennen:
- Messbarkeit: Selbst in der Online-Welt bist ist nicht wirklich alles messbar. Um schnelle Entscheidungen treffen zu können, müssen Metriken sich auf messbare Ereignisse oder Eigenschaften beziehen.
- Attribuierbarkeit: Gemessene Ereignisse oder Eigenschaften müssen sich der untersuchten Gegenstand eindeutig zuordnen lassen.
- Sensitivität: Geeignete Metriken sind so sensitiv, dass sich deren Werte sichtbar verändern. Und zwar möglichst ohne zeitliche Verzögerung.
Das klingt alles selbstverständlich, doch in der Praxis ergeben sich immer wieder Komplikationen:
- Die Nutzererfahrung lässt sich nur mit unter großem Aufwand und mit zeitlicher Verzögerung messen.
- Retouren im E-Commerce stets zeitverzögert auf. Manchmal erst nach einigen Wochen.
- Bei automatischer Verlängerung eines Vertrages um z. B. ein Jahr, lässt sich die Renewal Rate nur im Rahmen eines entsprechend langen Tests ermitteln.
Strategische Auswahl von Metriken
Es sind schon Flugzeuge abgestürzt, weil sich die Crew auf ein einziges (defektes) Display fokussiert hat. Du bist hoffentlich klüger und nutzt ein Bündel strategisch ausgewählter Metriken. Das hilft nicht nur bei der Fehlervermeidung, sondern auch bei der Generierung von Wissen.
Zu einer Optimierungsstrategie gehört stets einer ganzer Satz an Metriken, die immer wieder herangezogen werden. Jedes neue Experiment bedient sich aus diesem Satz. Dazu zählen KPIs, Leitmetriken, sekundäre Metriken und OECs. Im Rahmen eines professionelles Experiments werden folglich mindestens vier bis acht Metriken eingesetzt.
Metriken im Überblick
KPIs
Kein Conversion-Optimierung ohne ein primäres Ziel, wie z. B.ein größerer Tagesumsatz oder weniger Warenkorbabbrüche. KPIs (bzw. Goal / True North Metrics) sind ein Set aus möglichst wenigen Metriken, welche zur Bemessung des Ziels geeignet sind.
Kleiner Tipp: Um eine geeignete KPIs zu finden, drücke das Ziel der Optimierung zunächst in Worten aus. So wird das Augenmerk des Teams gleich in die richtige Richtung gelenkt.
Sekundäre Metriken
Natürlich wollen wir nach einem Experiment wissen, warum etwas (nicht) funktioniert. Deshalb nutzen wir als Ergänzung zu den KPIs sekundäre Metriken (auch Driver / Indirect Metrics) genannt. Diese korrelieren mit mindestens einem KPI und ermöglichen deshalb ein Blick auf die Ursachen einer Veränderung.
Sekundäre Metriken verändern sich naturgemäß noch kurzfristiger und sensitiver als KPIs. Oft reflektieren sie ein mentales Modell wie z. B. das HEART Framework oder das AARRR Pirate Framework.
Leitmetriken
Eigentlich ist es ganz einfach, eine Top-Konversionsrate zu erzielen. Verspreche dem Kunden einfach das Goldene vom Ei. Und schon klicken sie wie irre.
Nein, dass ist natürlich keine gute Idee. Damit wir unser primäres Ziel erreichen, müssen wir uns in einem bestimmten Rahmen bewegen. So wollen wir Kunden weder verärgern noch wollen wir unser Vertrauen verspielen.
Deshalb ist es wichtig, einen Rahmen zu definieren. Ein Bereich, in dem sich die Zielerreichung abspielen darf. So möchtest Du vielleicht Kunden in Deinem Shop nicht mit Fake-FOMO-Triggern wie “Nur noch 1 Stück auf Lager” belügst und so eine höhere Stornorate riskierst.
OECs
Um den unternehmerischen Erfolg von Experimenten bewerten zu können, wird gern eine individuelle Metrik konzipiert. Ein OEC (Overall Evaluation Criterion) ist ein Index, der sich aus vorhandenen KPIs, Leitmetriken und sekundären Metriken zusammensetzt. Einige Variablen werden dahingehend gewichtet, dass der langfristiger Effekt von Experimenten sofort sichtbar wird.
Tools für Conversion-Optimierung
Für die Analyse des Istzustands 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. Der Verzicht auf Conversion-Optimierung bedeutet hingegen Stillstand.
Moin aus Hamburg! Mein Name ist Frank und ich beschäftige mich seit über 25 Jahren intensiv mit digitalen Medien. Meine Schwerpunkte sind E-Mail- und Content-Marketing.
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