Was sind geeignete Metriken für Conversion-Optimierung?

Was sind geeignete Metriken für Conversion-Optimierung?

Mal ehrlich: Der Begriff Conversion-Rate-Optimierung (CRO) ist ziemlich irreführend. Die Konversionsrate steht längst nicht immer im Fokus von Optimierungsmaßnahmen. Darüber hat sie eine begrenzte Aussagekraft – selbst wenn ein Online-Shop nach mehr Gewinn strebt. Geeigneter ist vermutlich ein weit gefasster Begriff wie Growth-Optimierung.

Der Begriff hat sich jedoch längst im Marketing durchgesetzt und sorgt entsprechend für Verwirrung. Semantik interessiert uns aber nicht! Wir wollen wir wissen, welche Metriken sich für die Conversion-Optimierung am besten eignen.

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

Zu einer Optimierungsstrategie gehört 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 für Conversion-Optimierung

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.

Fazit

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.

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