6 häufige Fehler bei CRO-Experimenten.

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?

Tatsächlich hat die Nachfrage nach Conversion-Optimierung jede Menge „Experten“ auf den Plan gerufen. Doch rosige Versprechen werden immer seltener erfüllt. Das ist ziemlich schade, denn das Potenzial für Wachstum existiert weiterhin und steigt von Tag zu Tag weiter an.

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.

Metriken für Conversion-Optimierung

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: 

  1. Recherche: wo ist der Flaschenhals, der den Erfolg ausbremst?
  2. Ideen entwickeln: welche Löungen bieten sich an?
  3. Experimemt: welche Lösung funktioniert und kann implementiert werden?
Conversion Optimierung Prozess

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.

Fazit

Um CRO-Experimente durchführen zu können, bedarf es viel mehr als nur Kenntnisse über CRO-Tools und UX Design. Es bedarf ebenso fundierter Statistik-Kenntnisse als auch Kreativität. Diese Kombi findet sich sehr selten in Personalunion.

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Über den Autor
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Moin aus Hamburg! Mein Name ist Frank und ich beschäftige mich seit über 25 Jahren mit Content-Marketing, Automation, Analytics und Conversion-Optimierung.

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