Auf der Conversion Konferenz in Hamburg habe ich mit unserem Kunden Margarete Steiff (Tom Streefkerk, Leiter E-Commerce) einen Vortrag über “Grenzenlose Möglichkeiten – Split und Multivariate Tests” gehalten und Einblicke in die Welt der Conversion Optimierung gegeben.

Dabei ist unter anderem eine Case Study herausgekommen, in der man nachlesen kann, wie sich die Conversion Rate (Kaufabschlussrrate) im Warenkorb verhalten hat, wenn man den Gastzugang angeboten hat oder eben nicht.

Außerdem ist in dieser Case Study noch eine Landingpage vorgestellt worden, bei der durch Optimierung der Umsatz um ca. 40% gesteigert werden konnte.

Die Conversion Case Study gibt es zum kostenlosen Download im explido Blog.

→ Conversion Case Study

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Heute mal ein kurzer Blogpost, dafür komme ich schnell auf den Punkt.

Die Bezeichnung von Suchfunktionen kann mitunter einen gehörigen Einfluss auf die Nutzung der Suche selbst nehmen. Dabei fängt die Suche schon vor der Suche an! Hä? Ja genau vor der Suche!

Hier ein paar Beispiele, wie Suchfunktionen in Shops aussehen können:

Alle Suchfunktionen gleich?

Nein – Das Label für die Suche steht entweder

• a) über dem Feld
• b) Vor dem Feld
• c) im Feld
• d) auf dem Call-To-Action (Button)

Ich möchte mich auf den Fall c) fokussieren, bei dem das Label “Suche” im Feld steht. Teilweise gibt es auch Varianten, bei denen das Label um eine Eingabe-Aufforderung erweitert wird.

Zum Problem

Für den Fall, dass das Label im Feld steht, kann es zu Verwirrungen beim Nutzer kommen.

“Muss ich auf den Button klicken, damit ich zur Suche komme”?

Dass dies in der Realitität passiert, zeigt folgende Auswertung für die letzte Suchfunktion:

Die Auswertung in Google Analytic beweist, dass die Nutzer direkt auf die Lupe klicken, um zur Suche zu kommen, denn das häufigste Suchwort lautet…. “PRODUKTSUCHE” (siehe Screenshot).

Das Problem bei fehlerhaften Suchbegriffen ist, dass häufig auch keine adäquate 0-Treffer Seite vorhanden ist. Somit kommt der Nutzer direkt auf eine leere Seite mit hässlicher Warnmeldung, obwohl der Nutzer doch nur zur Suche wollte!

Die Konsequenz

Das Label “PRODUKTSUCHE” wurde anschließend ÜBER das Eingabe-Feld gesetzt und das Eingabefeld leer gelassen. Die Suchanfragen für “PRODUKTSUCHE” gingen auf 0 zurück!

Fazit

Usability-Hürden lauern auch heute noch überall. Dieses kleine Beispiel zeigt, dass der Teufel im Detail liegt. Der Einfluss auf die Conversion Rate ist natürlich marginal, allerdings fließt die Benutzerfreundlichkeit auch unterbewusst in den Gesamt-Eindruck eines Online Shops mit ein und daher sollten solche vermeidbaren Fehler auch tatsächlich vermieden werden

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Klingt einfach, aber geht tatsächlich so einfach! Über das Scroll-Verhalten von Nutzern urteilt der Usability Papst Jakob Nielsen sehr hart:

„Benutzer sind faul und dumm. Diesen Schluss können wir daraus ziehen, dass sie noch nicht einmal das Mausrad zum Scrollen bemühen.“ (Quelle: Nielsen/Loranger, Web Usability, Seite 43). Dieses Urteil hat er später revidiert.

Wo der sichtbare Bereich tatsächlich liegt und wie man die Nutzer zum Schollen bekommt, ist dabei eigentlich sehr einfach

Warum ist der sichtbare Bereich so wichtig?

Eine Studie von Jakob Nielsen aus dem Jahr 2010 zeigt, wie lange Nutzer im sichtbaren Bereich einer Website verweilen. In der Summe verweilen die Nutzer 80% ihrer Zeit above the fold. Daraus kann man ableiten, dass man sich bei der Konzeption von Websites oder Landinpages auch darauf konzentrieren sollte, wichtige Informationen hier abzubilden.

 Aufenthaltsdauer auf Webseiten von oben nach unten

Bildquelle: www.useit.com – Srolling and Attention

Im Falle von Landingpages ist der sichtbare Bereich essentiell. Besucher, die über ein Werbemittel auf die Landingpage kommen, sind auf der Suche nach Gründen, dort zu bleiben. Dies geschieht in der Regel in Bruchteilen von Sekunden. Wenn die wichtigsten, relevantesten und überzeugendsten Informationen nicht im sichtbaren Bereich abgebildet sind, kann dies schnell zum Verlassen der Landingpage führen. Wie die Bounce Rate von der Bildschirmauflösung abhängt und wie man dies im Webanalyse Tool berechnen habe ich auch schon als Blogartikel verfasst → Bounce Rate nach Bildschirmauflösung.

Wo liegt der sichtbare Bereich?

Diese Frage lässt sich nicht pauschal beantworten. Der Viewport hängt nicht allein von der Bildschirm-Diagonale des Nutzers ab. Viele Nutzer stellen ihren 24″ LCD auf 1.024×768 ein, da es sich so “schön lesen lässt”. Zum anderen gibt es dutzende Browser-Erweiterungen und Plugins, die sich noch ein gehörige Portion Pixel einverleiben. Wenn mich jetzt aber jemand doch festnageln will, so sei gesagt: Eine Breite von 1.024 Pixel sind kein Problem, bei der Höhe sollte man bei der Optimierung auf 600-768 Pixel optimieren. Wo der Bereich allerdings genau endet, sollte vor einer Optimierung oder Konzeption analysiert werden.

Variante 1 – Webanalyse

Für den ersten Eindruck reicht ein Blick in das Webanalyse Tool, das einem die häufigsten Bildschirmauflösungen seiner Besucher auflistet (Anleitung hier im Blog → Wichtige Bildschirmauflösungen).

Variante 2 – Mouse Tracking

Eine zweite und viele genauere Möglichkeit, bieten Mouse Tracking Tools.

Bei Clicktale kann man sich zum Beispiel wunderbar einen Report über die “Scroll Reach” ausgeben lassen. Hier sieht man ganz genau, wo der sichtbare Bereich für einen Großteil meiner Besucher endet. Und man sieht auch, wie viel Prozent der Besucher bis zu einem bestimmten Bereich runter scrollen. Aus diesem Report erhält man zumindest ein paar echte Zahlen und muss nicht mehr schätzen.

Sch*** auf den sichtbaren Bereich!

Wo der sichtbare Bereich endet, muss nicht zwangsläufig auch das Interesse der Nutzer enden! Es gibt noch ein Leben “unter den 600 Pixeln”. Die Art und Weise wie man mit dem sichtbaren Bereich umgeht, entscheidet über Scrollen oder Nicht-Scrollen. Da dieser Aspekt aber so unwichtig scheint, wird er häufig bei der Konzeption von Shops, Websites oder Landingpages vergessen.

Hier ein paar schöne Beispiele, wie man die Nutzer doch zum Scrollen bekommt.

Life Below 600px

→ http://iampaddy.com/lifebelow600/

Mademyday

→ http://www.mademyday.de/niemand-scrollt-auf-webseiten.html

Kann man das auch für E-Commerce adaptieren? Jup!

Ein Hinweis der Kollegen aus dem explido Conversion Team brachte mich auf die Website von Tchibo. Zugegebenermaßen tummel ich mich hier nicht so häufig rum, aber dieses Mal gab es wirklich etwas zu gucken (und das natürlich nur aus Conversion Sicht )

Der nachfolgende Screenshot zeigt die Startseite von thichbo bei einer Auflösung von 1.280 x 800 Pixel.

Man erkennt neben dem schönen Bild im Content-Bereich sofort, dass dieses so gut abgeschnitten dargestellt wird, dass man automatisch anfängt zu scrollen.

Sobald der Nutzer das Scrollrad benutzt, erscheint im rechten Seitenbereich eine Vorschauleiste mit der kompletten Website und der aktuellen Position.

Die rechte Vorschau-Leiste kann auch als Navigation verwendet werden. Mit der Maus kann man den eingerahmten Bereich (die aktuelle Position) verschieben und so die komplette Seite im Schnelldurchlauf überfliegen. Diese Art der Navigation lädt auf jeden Fall zum Stöbern ein und man schafft es, den Nutzer mit einer sehr sehr langen Seite nicht zu verprellen.

Einfach mal auf http://www.tchibo.de vorbeisurfen und ausprobieren – ein tolles Navigationskonzept, zeigt es doch, dass der richtige Umgang mit dem sichtbaren Bereich den Nutzer zum Stöbern bringt. Und dies wurde ausgelöst durch ein Bild, das nicht komplett angezeigt wurde!

UPDATE

Eine Anmerkung zur Optimierung dieses Navigationskonzepts:

Einen Button oder Textlich “nach oben” gibt es schon (Danke an Anja via Blog-Kommentar). Dieser Hinweis fällt aus meiner Sicht leider nicht so richtig auf. D.h. Nutzer, die nach oben zurück wollen, müssen das Maus-Rad zum Glühen bringen. Ich bezweifle, dass viele Nutzer über die Vorschau-Leiste im rechten Bereich navigieren.

Was haben wir daraus gelernt?

Der sichtbare Bereich ist nach wie vor wichtig. Aber es gibt eben nicht mehr diesen “Einen” sichtbaren Bereich. Mouse Tracking Tools können uns auf einfache Art und Weise zeigen, wo dieser Bereich bei meinen Besuchern genau liegt. Tests mit unterschiedlichen Elementen im sichtbaren Bereich lohnen auf jeden Fall immer und sorgen auch jedes Mal wieder für große Überraschung.

Den Content von Landingpages sollte man auf jeden Fall priorisieren – und anschließend neu verteilen. A/B Tests haben uns schon öfter gezeigt, wie sich der Umsatz verändern kann, wenn man die richtigen Kategorien in den sichtbaren Bereich verschiebt. Wenn Sie den Nutzer zum Scrollen bringen möchten, dann sollten Bild nicht exakt VOR dem sichtbaren Bereich enden, sondern mittendrin. Dies weckt die Neugier, wie es wohl weitergeht!

Viel Spaß beim Optimieren!

PS: Die aktuelle Themenwelt von tchibo hat uns diesen Text sehr dezent versüßt

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Ok, zugegebenermaßen: Das Beispiel war mit Gewalt konstruiert, aber so passiert es tatsächlich da draußen, also nicht in der realen Welt, aber auf Websites!

Mithilfe so genannter Onsite Feedback Tools, oder Online Befragungen wollen Website-Betreiber mehr über ihre Besucher erfahren und aus den Antworten lernen. Der Ansatz an sich ist löblich – allein an der Umsetzung hängt es.

Hier ein paar Tipps, wie man mit Onsite Feedback Tools aus dem “Conversion-Fluch” heraus kommt und sie als “Conversion-Segen” nutzen kann.

Onsite Feedback vs. Online Survey // Wo liegt der Unterschied?

Onsite Feedback Tools werden gerne mit online Surveys verwechselt.

Bei Online Surveys geht es darum, Fragebögen online beantworten zu lassen, um räumliche Distanzen einfach überbrücken und zugleich Daten in digitaler Form abspeichern zu können. Online Surveys werden in der Regel nicht für kurze Feedbacks auf Webseiten genutzt (bekannte Beispiele sind kleine Marktforschungs-Umfragen, Studien- und Bachelor-Arbeiten mit empirischen Anteil usw.).

Bei Onsite Feedback Tools, werden Nutzer Stimmen zur Zufriedenheit mit der Website eingeholt. Man kann Fehler melden, Vorschläge unterbreiten uvm.

Hier zwei Videos zum Onsite Feedback Tools (4Q und Kampyle).

Einführung in 4Q mit Avinash Kaushik

Feature Übersicht von Kampyle

Onsite Feedback Tools – Conversion Segen

Ziel eines Onsite Feedbacks ist es, Anmerkungen, Kritik und Wünsche der Nutzer erfassen zu können, ohne diese ins Usability-Labor  “schleppen” zu müssen. Sehr hilfreich ist es, gerade nur die Nutzer zu befragen, die gerade dabei sind, den Kaufprozess abzubrechen. Das Tool 4Q stellt beispielsweise 4 einfachen Fragen:

1. Based on today’s visit, how would you rate your site experience overall?
2. Which of the following best describes the primary purpose of your visit?
3. Were you able to complete the purpose of your visit today?
4a. (If yes) What do you value most about the [sitename] website?
4b. (If no) Please tell us why you were not able to fully complete the purpose of your visit today?

Die Frage nach dem Warum ist dabei der eigentliche Knackpunkt, interessiert es doch am ehesten, warum Nutzer ihre Ziele nicht erreichen konnten. Die Onsite Feedback Tools sind in der Regel hinsichtlich Look and Feel anpassbar und führen so im “Auftrag” des Website-Betreibers eine kurze Umfrage durch.

Alles in allem sind diese Tools richtig eingesetzt wirklich hilfreich, da Nutzer die Möglichkeit bekommen, direkt ein Feedback zu geben. Man erhält Daten von echten Nutzern, die ein Problem mit der Seite haben und was noch viel wichtiger ist: Sie helfen einem dabei, Conversion Killer aufzudecken. Eine Befragung von Nutzern, die im Warenkorb abspringen (klick auf Browser X) verrät, warum interessierte Nutzer mit Kaufinteresse letztlich doch gegangen sind.

Onsite Feedback Tool – Conversion Fluch

Die Problematik bei der Verwendung solcher Tools ist, dass sich vor der Implementierung kaum einer Gedanken gemacht hat, was man eigentlich fragen möchte. Das typische Garbage-in-Garbage-Out Problem greift hier in vollem Umfang, da sehr häufig die Standardfragen des Systems verwendet werden. Überwältigt von der Möglichkeiten der Befragung werden die Tools mit absolut sinnfreien Fragen auf die Website-Nutzer losgelassen. Natürlich kann man einstellen, wie viele Nutzer befragt werden, aber wenn man das Ding schon hat, dann gleich jeden fragen…

Ein weiteres Problem ist der Zeitpunkt der Befragung! Warum die Leute gleich beim “Betreten” der Seite belästigen? Typischerweise gehen die “Einladungen” zur Befragung direkt nach dem Laden der Startseite auf. Dass dies für viele Nutzer wie ein PopUp wirkt, führt in der Regel dazu, dass die Einladungen einfach weggelickt werden.

Nutzer sagen dazu folgendes (kurze Befragung von Kollegen):

“Ich bin genervt, ich hab die Seite zu dem Zeitpunkt ja noch gar nicht überblickt.”

“Klicke ich sofort weg”

“Ich klicke die sofort weg, ohne sie anzuschauen”

Auch 4Q fragt ganz am Anfang nach der Erlaubnis, um zu einem späteren Zeitpunkt die Befragung durchführen zu können. Das schreckt die Nutzer hab! Ganz ehrlich: Wie viele Feedback Formulare haben Sie bereits beim Erscheinen sofort weggelickt? Ich kann mich an kein einziges erinnern! (Bedauerlicherweise habe ich natürlich jetzt nicht eine Seite gefunden, auf der mich so eine Befragung “anspringt”, daher habe ich die 4Q Seite nochmal hergenommen).

4Q – Abfrage beim “Betreten” der Website

Das kann man mit Onsite Befragungs Tools herausfinden

Interessant ist es, eben genau dann zu fragen, wenn vermutliche Probleme auftreten, um diese hinterher ausbessern zu können.

• Wenn User zum Beispiel sehr lange auf der Seite surfen (und wahrscheinlich nicht das Richtige finden)
• Zum dritten oder vierten Mal die Suchfunktion verwenden
• Den Bestellprozess verlassen wollen
• Die Landingpage direkt verlassen wollen (bounce)
• Das Formular zum dritten Mal in Folge zu einer Fehlerausgabe zu bringen
• Befragung der Nutzer nach Kritik und Lob nach dem Versenden der Versandbestätigung
• Auf der Bestellbestätigungsseite nach Feedback fragen
• …

Das Wording in Onsite Befragungs Tools

Auch das Wording ist entscheidend! Nur weil wir Profis sind, heißt das nicht, dass Profis vor dem Rechner in Recklinghausen sitzen und das Wort “Usability” aus dem FF kennen

Das einfache Formulieren von Fragen ist das A und O. Wenn sich die Fragen schon zu schwer lesen, dann hat keiner Lust, darauf eine Antwort zu formulieren.

• Was hat Ihnen gefallen?
• Was hat Ihnen nicht gefallen?
• Konnten Sie finden, wonach Sie gesucht haben?
• Was hat Sie gestört? War der Einkauf in Ordnung?
• Warum konnten Sie nicht finden, wonach Sie gesucht haben?
• Warum gefällt Ihnen die Seite nicht?
• War der Preis in Ordnung?
• Waren wir zu teuer?
• Konnten Sie den Kontakt finden?
• Wollten Sie lieber per Rechnung zahlen?
• Wollten Sie an eine Packstation senden?
• …

Die Incentivierung

Warum sollten Nutzer an einer Befragung teilnehmen? Aus reiner Nächstenliebe? Wohl kaum! Ein Originelles Incentive kann die Teilnahmequote steigern. Onsite Befragungen müssen als Marktforschung betrachtet werden, verraten Sie doch viel über die Zielgruppe und die Schwachstellen einer Website – ergo: Das kostet Geld! Beziffern Sie ein Budget für die Befragung. Verlosung von Einkaufsgutscheinen, iPads und Co funktionieren auch hier.

“Unter allen Teilnehmern der Umfrage verlosen wir 3x iPad 2 oder 10 Gutscheine für amazon im Wert von 100€”.

“Alle vollständig ausgefüllten Befragungen nehmen automatisch an der Verlosung des bla bla teil.”

Onsite Feedback Tools

• Kampyle
• Visitor Voice
• webreep
• opinion lab
• SurveyPark
• CS site manager
• 4Q
• online opinion (econda)

Fazit Onsite Feedback Tools

Richtig eingesetzt, bringen diese Tools wirklich viel Licht ins Dunkel. Das Aufstellen von Testing-Hypothesen wird durch echtes Nutzer-Feedback vereinfacht. Vermutungen, die aus Webanalyse-Daten hervorgehen, können auf diese Weise weiter untersucht werden. Wenn ich im Conversion Funnel des Webanalyse Tools erkenne, dass viele Nutzer im 2. Schritt des Bestellprozesses abspringen, dann kann man dort auch ansetzen und die “Abbrecher” befragen.

Die andere Seite der Medaille ist, wenn Nutzer die Einladung zur Befragung ungelesen wegklicken, weil sie auf der Startseite wie ein PopUp wirken und nur stören, dann kann man gar nichts herausfinden.

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Ich sehe ein Produkt an dem ein Preis-Schild hängt. Anschließend gehe ich mit diesem Produkt zur Kasse und bezahle das, was auf dem Schild stand. So weit so gut. Die Tatsache, dass ein Preis-Schild am Produkt angehängt wurde, gibt mit das sichere Gefühl, dass das Produkt tatsächlich so viel kostet, wie ausgewiesen.

Beim Online Shopping ist das ähnlich. Nur, dass der Preis und der “Kaufen” Button hier nicht immer nebeneinander stehen, oder zumindest in der Nähe.

Eine A/B Testing Case Study zeigt, wie es sich auswirkt, wenn Preis und Button direkt nebeneinander stehen.

A/B Testkonzept – Preis und Button zusammenbringen

Gefunden habe ich die Case Study bei → http://visualwebsiteoptimizer.com/split-testing-blog/ecommerce-increase-sales/

Getestet wurde auf der dynamischen Produktdetail-Seitev von Taylor Gifts.

Die Ausgangssituation (A – control)

In der Ausgangs- Situation befindet sich der Preis am Produkt-Titel. Der Button ist im unteren Bereich abgebildet.

Die Optimierung (B – variation) // +10% Uplift Klickrate

Die optimierte Variante vereint den Button und den Preis an einer Stelle. So  kann man auf einen Blick: Preis, Button, Verfügbarkeit, Bewertung und Menge wahrnehmen. Der Uplift (die Klickrate auf den Button) wurde mit +10% angegeben.

Wie sieht die Praxis aus?

Das Ergebnis scheint nach kurzem (oder längerem) Überlegen eigentlich nachvollziehbar: Der Nutzer möchte ein Produkt zu einem bestimmten Preis kaufen. Wenn Preis und Button zusammen “stehen”, dann ist sich der Nutzer auch sicher, dass er das Produkt zu dem angegebenem Preis bekommt.  Der kognitive Aufwand wird minimiert. “Ich will das Ding zu 19,99″ kaufen – fertig. Der Blick muss hierfür nicht hin- und herfahren.

Warum macht amazon.de das anders?

Wenn man sich die Produktdetail-Seite von amazon.de anschaut, muss man allerdings feststellen, dass die das (bewusst?) anders machen: Der Preis steht in der Mitte.

Beispiel: amazon.de

Die Annahme, die hier getroffen werden kann: Der Blick der Nutzer wird (wahrscheinlich) zunächst auf das Bild gelenkt, anschließend in die Mitte des Contents. Hier steht der Preis, der rot gefärbt ist.  Auch diese Überlegung ist nachvollziehbar. Doch amazon steht damit ziemlich alleine da, denn viele Websites machen das anders.

Andere Beispiele dazu:

Andere Online Shops scheinen hier genau nach dem getesteten Muster zu verfahren, sie bringen Preis und Button zusammen:

Beispiel: notebooksbilliger.de

Beispiel: ebay.de

Beispiel: otto.de

Fazit: A/B Testkonzept Preis und Button zusammenbringen

Das Testkonzept ist relativ simpel und über dynamische Produktdetail-Seiten auch schnell zu testen. Ich selbst habe diese Konzept noch nicht getestet, bin allerdings sehr neugierig, warum amazon.de (die bekanntlicher weise sehr viel testen) den Preis in der Mitte darstellt? Liegt amazon falsch?

Weitere Testkonzepte gibt es in der Kategorie “Testkonzepte“!

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Alphabet schlägt Relevanz? Preis schlägt Relevanz und Alphabet – oder umgekehrt? Wissen Sie, welche Sortierung bei Ihren Kunden am besten ankommt? Wenn nicht, dann ist das Grund genug, dies zu testen, um so den Online Shop zu optimieren!

Nach dem letzten Artikel zum Thema → A/B Testkonzept für Online Shops – Kategorie vs. Suche folgt dieses Mal eine neue Test-Idee zur Shop Optimierung.

Die Ausgangslage – Produktübersichts-Listen

Produktübersichtslisten bieten dem Nutzer eine gute Möglichkeit, um ein breites Sortiment überblicken zu können. Die Listen bilden die Produkte einer Kategorie, oder Subkategorien (Galerie-Ansicht, oder Liste) ab. Listen sind häufig blätterbar, das heißt, sie erstrecken sich über mehrere Seiten.

Sortier-Varianten

In Abhängigkeit der Attribute, die an den Produkten gepflegt werden, bzw. in Abhängigkeit des Shop-Systems gibt es von Haus aus unterschiedlich viele Möglichkeiten, wonach sortiert werden kann. Hier ein paar Beispiele:

Sortieren nach:

• Preis
• Marke
• Neuheiten
• Preis aufsteigend
• Preis absteigend
• Topseller
• Nach Bewertung
• Verfügbarkeit
• Trendsetter
• Angebote
• Reduziert
• Beste Ergebnisse
• …

Auch in der Darstellung können die angebotenen Sortierfunktionen abweichen. In den meisten Fällen werden sie allerdings als Dropdown oberhalb der Produktlisten abgebildet, möglich sind auch Textlinks (SEO!).

Praxisbeispiele (zum Vergrößern bitte klicken)

Sortierfunktion bei Baur

Sortierfunktion bei amazon

Sortierfunktion bei heine

Auswertung der Sortierfunktion

Die meisten Shop-Systeme hängen beim Sortieren einen Paramenter an die URL mit an. Häufig sind diese Parameter anhand bestimmter Worte zu zu erkennen:

• orderBy=
• ascending
• descending
• und weitere Parameter

Daher ist es einfach, in einem Webanalyse-Tool die wichtigsten (häufig geklicktesten) Sortier-Varianten ausfindig zu machen. Hierfür reicht ein Blick in die Klickziele auf einer Seite. In Google Analytics findet man das Ganze in der Navigationsübersicht.

Werten Sie die aktuellen Klickzahlen der Nutzer aus, bzw. listen Sie die wichtigsten Sortierfunktionen absteigend auf und testen Sie anschließend gegen die voreingestellte Variante.

Blick in die Navigationsübersicht (Neue Google Analytics Version!)

Suchen Sie hier nach den Parametern der Sortierung (mit Hilfe der Suche im neuen Google Analytics)

Tipps zur Shop Optimierung mit Sortierfunktionen

Hier ein paar Tipps, die man beachten sollte:

• Wording (Sortieren nach “Preis” oder “Preis aufsteigend” macht einen Unterschied!)
• Anzahl der Sortiermöglichkeiten (wie viele werden überhaupt genutzt?)
• keine Redundanz (Angebote, Top-Seller, Reduziert?)
• Aufsteigend, absteigend in Worten, nicht mit Pfeilen
• Sortierung nicht mit Filter verwechseln
• Sortierfunktion von Filterfunktion räumlich trennen
• Sortierfunktion oberhalb der Produkte abbilden
• Werfen Sie einen Blick darauf, was Ihre Wettbewerber an Sortierfunktionen anbieten (und voreingestellt haben)
• Variieren Sie die Anzahl der abgebildeten Produkte in der Liste
• Achten Sie darauf, welchen Eindruck Sie vermitteln wollen: Wenn man per default auf “Preis aufsteigend” umstellt, könnte der Eindruck entstehen, dass es sich nur um “billige” Produkte handelt

Testen Sie auf jeden Fall in unterschiedlichen Produktübersichtslisten, denn was in der einen Kategorie funktioniert, muss nicht unbedingt in einer zweiten funktionieren!

Wie kann ich den Shop mit Hilfe der Sortierfunktion optimieren?

Folgende Ideen kann man durchtesten…

1. Welche Sortierfunktion ist voreingestellt?
2. Preis aufsteigend vs. absteigend
3. Angebote vs. Relevanz
4. Reduziert vs. Relevanz
5. Beste Bewertung vs. Beste Ergebnisse
6. Anzahl der abgebildeten Produkte (20 vs. 30, 20 vs. 40)

Test-Setup für einen A/B – Test der Sortierfunktion

Der Test der Sortierfunktion kann in der Regel als URL – Splittest aufgesetzt werden. D.h. im Testingtool kann die ursprüngliche Seite (unsortiert) gegen die sortierte mit Hilfe der URL getestet werden. Die URL im Beispiel von Otto sieht sortiert/ unsortiert wie folgt aus:

1. URL unsortiert:

http://www.otto.de/Herren/Jeans/shop-de_bc_sh1488755/

2. URL sortiert:

http://www.otto.de/Herren/Jeans/shop-de_bc_sh1488755/?ls=&CategoryName=sh1488755&OrderBy=artikelpreis&OrderDirection=ascending&MaxListSize=20(…)

Wenn man sich seine eigene Sortierfunktion einmal anschaut, erkennt man schnell, dass die nötigen Parameter in der URL mit angehangen werden.

Welche Kennzahlen sollte man im Test messen?

Gemessen werden sollten auf jeden Fall:

• Sales Conversion Rate
• Warenkorbwert
• Bounce Rate
• AddToBasket Rate

Fazit

Wie der letzte Artikel zum Testing Suche vs. Kategorie-Einsprung schon gezeigt hat, liegen gute und einfache Testmöglichkeiten sehr nahe und können mit den Bord-Mitteln bewältigt werden.

Viel Erfolg beim Testen!

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Doch die Lösung kann so einfach sein: Wer suchet – der findet. Die interne Suche bietet häufig weitaus bessere Einsprungziele als Shop-Kategorien, bildet mehrere Produkte auf einmal ab und bietet Filter- und Sortierungsmöglichkeiten.

Hier ein paar Tipps für einen einfachen aber guten A/B Test für Online Shops.

Das Problem auf den Punkt gebracht

In vielen Online-Shops gibt es keine Landingpage für einen generischen Begriff, der um ein Produktattribut (wie zum Beispiel die Farbe) erweitert wird.. Praxisbeispiel: Schwarzer Mantel. In der Not verlinkt man lieber auf die Kategorie Mäntel, um zumindest eine relativ gut passende Destination URL in der Adwords-Anzeige unterbringen zu können.

Alternativ-Lösung – Faceted Search

Viele Shop-Systeme bieten inzwischen “Faceted Search” als Filtermöglichkeit an. Auf diese Weise kann man auf beliebige Kombinationen eines Artikel mit Attributen verlinken. Um wenn man es richtig umgesetzt hat, kann man auch für die Suchmaschinen schön URLs zusammenbauen.

• URL vor dem Filtern >> http://www.zalando.de/herrenschuhe-sneaker/
• URL nach dem Filtern nach der Farbe schwarz >> http://www.zalando.de/herrenschuhe-sneaker/_schwarz/

Faceted Search bei Zalando – Bitte klicken zum Vergrößern

Doch was tun, wenn das eigene Shop-System kein Faceted Search kann?

Kategorie-Landingpage vs. Suche (A/B Testkonzept für Shops)

Kategorie-Landingpages bilden häufig nur Subkategorien ab und dienen der Verteilung des Traffics. Produkte sind hier Fehlanzeige. Um den Nutzer relevante Inhalten abbilden zu können, bedarf es eigentlich nur eines geschickten Filters. Entweder ist das Shop-System in der Lage, die Produkt-Attribute wie zum Beispiel die Farbe selbst zu filtern, oder man bedient sich der Suche. Da man aber nicht weiß, was beim Nutzer besser ankommt, sollte man das Ganze vorher in einem A/B Test untersuchen.

Praxisbeispiel “schwarzer Pullover”

Suchmaschinen Ads zu “schwarzer Pullover”

Der Titel enthält leider den Begriff “Sweatshirt” nicht Pullover

Die Landingpage zu diesem Keyword sieht wie folgt aus:

Hinweis: Wegen eines Fehlers in den letzen Screenshots, wurden diese ausgetauscht.

Was die Relevanz dieser Landingpage zum gesuchten Begriff angeht, so sieht man, dass in die Kategorie  “Sweatshirt” verlinkt wird und nur ein schwarzes Produkt zu sehen ist

Die Suchergebnis-Seite zu “schwarzer Pullover”

Die Suchergebnis-Seite zeigt viele schwarze Pullover an, zudem können in der linken Liste weitere Farben und Kategorien ausgewählt werden

Test-Setup

Getestet werden kann per URL Splittest. D.h. man legt in einem A/B Split Test System die 2 URLs der Landingpages an.

• Vergleichsvariante A >> www.shop-url.de/kategorie
• Alternative B >> www.shop-url.de/search=schwarzer-pullover (oder eine ähnliche URL der Ergebnisseite, abhängig von der Suchfunktion)

Segmente

Folgende Segmente sind interessant, um die Ergebnisse des A/B Tests noch besser filtern zu können.

• Neue Besucher
• Wiederkehrende Besucher
• Käufer
• Nicht Käufer

Mögliche Conversion Goals

Folgende Ziele können als Erfolgskennzahlen können herangezogen werden.

• Aufruf Produktdetail-Seiten
• Aufruf Warenkorb-Seite
• Aufruf Bestellbestätigungs-Seite

Reporting

Welche Kennzahlen (KPIs) sind wichtig für das Reporting?

• Absprungrate
• AddToBasket-Rate
• Sales Conversion Rate
• AOV – Durchschnittlicher Warenkorb-Wert

Fazit

Wer nicht immer die richtige Landingpage für eine Suchmaschinen-Kampagne zur Hand hat, sollte sich mal der internen Suche des Shops bedienen. Ein Blick auf die Ladezeit sollten man zusätzlich mal werfen, um beim Qualitätsfaktor keine böse Überraschung erleben zu müssen! Diese Testidee sollte natürlich in Abstimmung mit dem Kampagnen-Betreuer/In stattfinden, die in der Regel schon viele Erfahrungswerte in den Kampagnen gesammelt haben.

Viel Erfolg beim Testen!

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Wie in einem der letzten Artikel (Conversion Optimierer und SEOs vereinigt Euch) bereits geschrieben, stehen sich SEOs und Conversion Optimierer näher, als man denkt. Dies liegt vor allem daran, dass die Suchmaschinen ihre Ergebnisse danach sortieren, welche Ergebnisse für den Suchbegriff relevant sein können.

Die Bewertung der Relevanz erfolgt nach vielen geheimnisvollen Faktoren, die sich aber teilweise mit der Bewertung eines Menschen decken. Soll heißen:  Besucher und Suchmaschinen ticken irgendwie ähnlich. Daher ist eine Optimierung für die Suchmaschine durchaus auch eine Optimierung der Conversion Rate.

Nach der letzten SEO House Show auf Radio4SEO hat mich Jens Fauldrath angesprochen, ob wir nicht eine Sendung zum Thema “Conversion Optimierung meets SEO” aufnehmen können.

Das Resultat ist jetzt live und man kann gerne mal reinhören. Viel Spaß dabei!

Die Inhalte der Show im Überblick (und nur kurz angerissen)

• Vorgehensweise bei der Conversion Optimierung (womit fängt man an?)
• Testing und SEO
• Probleme beim Testing
• Warum Suchmaschine und Website-Besucher so ähnlich ticken
• Optimierung auf Produktdetail-Seiten
• Warum SEO und Conversion Optimierung gut zusammen funktioniert
• uvw.

Hier geht’s weiter zur Show ↓

Vielen Dank an Jens für das nette Gespräch!

PS: Wer es noch nicht gesehen hat: Die Kategorie “Downloads“ in der oberen Navigation ist neu und hält ebooks und Präsentationen als PDF zum Download bereit

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Aber all’ die verdutzten Zuhörer, die sich auf einer Veranstaltung den nötigen “Conversion-Experten-Input” erhofft haben, um Ihre Conversion Rates zu steigern, gehen hinterher mit langen Gesichtern nach Hause, denn keiner der Experten hat ihnen einen wirklich praxistauglichen Tipp mitgegeben, denn die vorgestellten “schlechten” Landingpages stammen mitunter leider aus einer anderen Branche. Hm… Pech gehabt.

Hier mal ein Artikel, der zeigt, wie man zumindest seine einflussreichsten Seiten identifiziert, damit man anschließend weiß, welche man optimieren muss, damit noch mehr Geld dabei rumkommt. Ein paar einfache Klicks in Google Analytics zeigen wie das geht. Anforderungslevel: Für jeden geeignet!

Was heißt Einfluss?

Einfluss heißt, dass die Seite/ Landingpage eine effektive Wirkung auf den Umsatz hat.

Mehr Einfluss → Mehr Umsatz.

Stein des Anstoßes?

In einem Artikel im Google Conversion Room habe ich vom “bösen Conversion Holländer – Jos” einen ins Deutsche übersetzten Artikel gelesen mit dem Titel “Shoes of Prey – Mit benutzerdefinierten Berichten einflussreiche Seiten ermitteln“, der ursprünglich im Google Conversion Room für den asiatisch-pazifischen Raum erschienen ist (Original-Artikel: Shoes of Prey – Using Custom Reports to identify influential pages). Dieser Artikel spiegelte dabei ziemlich genau meinen Report für Online-Shops wider, bei denen ich die wichtigsten Seiten unserer Kunden ermittele.

Hintergrund

Der Gedanke hinter der Frage nach den einflussreichsten Seiten/Landingpages ist denkbar einfach:

Welche Seite/ Landingpage ist für meinen Umsatz wichtig bzw. nimmt direkten Einfluss auf meinen Umsatz?

Logisch ist dabei, dass ich diese Daten in einem Webanalytics-System erfassen muss, um sie anschließend auswerten zu können. Unabhängig davon, welche Diskussionen rund um Google Analytics und den Datenschutz im Moment im Umlauf sind, so möchte ich das Beispiel für Google Anaytics zeigen, da viele Website-Betreiber genau dieses System verwenden. (Streng genommen kann man das Ganze auch auf andere System übertragen)

Das Beispiel stammt zwar aus dem eCommerce Bereich, ist aber analog auf die Lead-Generierung zu übertragen. Also, wie funktioniert’s?

Wie misst man den Einfluss einer Website/ Landingpage mit Google Analytics?

Der Screenshot in Google Analytics zeigt, wie man einen”Custom Report” aufsetzen muss, um an die gewünschten Daten herankommen zu können. Also zunächst “Custom Reports” in der linken Navigations-Spalte in Google Analytics auswählen.

Folgende Kennzahlen müssen in Google Analytics ausgewählt werden

1. Abschlüsse für Conversion Goal Nr.XY (Hier ist der Abschluss des Kaufprozesses zu ergänzen)
2. Anzahl der Seitenaufrufe (damit wird sichergestellt, dass die Seite tats. einen Einfluss hat)
3. Erzielter Umsatz (Wieviel Umsatz wurde erzielt, wenn die Seite betrachtet wurde)

So sieht das Ergebnis aus

Das Ergebnis liefert die Seiten/ Landingpages, die im Kauf- (Lead-Prozess) absteigend nach der Anzahl der Pageviews am Conversion Ziel beteiligt waren. Hier kann entweder die Bestellung als Conversion Goal ausgewählt sein, oder auch das Lead-Ziel (Als Beispiel: Anfrage abgesendet). Wie der Blog-Artikel im Conversion Room zeigt, könnte man diese Daten noch extern in Excel so umstellen, dass man die Anzahl der Conversion Goals durch die Anzahl der Views dividiert. So erhält man einen Eindruck darüber, wieviele Sales/(Leads) pro View über diese Seite generiert werden, um den Einfluss in eine Zahl packen zu können.

Wichtiger Hinweis zum Filter!

Es liegt natürlich auf der Hand, dass in Online Shops der Warenkorb, sowie Login-Seiten einen beachtlichen Einfluss auf den Umsatz und die Conversion Goals nehmen. Insofern müssen diese Seiten ausgeschlossen werden. Das obere Beispiel zeigt, wie ich bspw. den Warenkorb exkludiert (ausgeschlossen) habe. Filter Page // excluding “cart” im unteren Bereich des Screenshots.

Das gleiche gilt für den Lead-Prozess. Das bedeutet, wichtige Formulare innerhalb des Lead-Prozesses sollten ausgeschlossen werden, damit man sich auf die Seiten konzentriert, die vor dem Kauf- oder Lead-Prozess betrachtet wurden. Es können auch mehrere Seiten ausgeschlossen werden.

Was kann ich den Auswertungen entnehmen?

Mit Hilfe dieser Analysen findet man schnell heraus, welche Seiten innerhalb eines Kauf- oder Lead-Prozesses betrachtet wurden. Aufbauend auf dieser Analyse sollte man sich entsprechend dieser Seiten/ Landingpages annehmen, um dort gezielt zu optimieren.

Aus der Praxis kann ich zum Beispiel sagen, dass die Versandkosten-Seite eines Kunden maßgeblich im Conversion Prozess beteiligt war und entsprechenden Umsatz erzielt hat! Das Ganze ist dabei auch übertragbar für Webseiten, die auf Lead-Generierung abzielen. Finden Sie heraus, welche Seiten für den Lead wichtig waren und optimieren Sie diese gezielt.

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Hier ein paar Praxis-Tipps, wie man Landingpages für generische Keywords fit macht.

Was sind generische Keywords?

Generische Keywords sind Suchbegriffe, die das Suchinteresse des Suchenden sehr allgemein beschreiben. D.h. diese Form von Keywords bringt nicht wirklich auf den Punkt, was derjenige vor dem Monitor wirklich sucht. Beispiel: “Schuhe”. Hier weiß der Werbetreibende nicht, ob es sich um eine Frau, einen Mann, eine Mutter, Ehefrau und so weiter handelt, die entweder für sich oder andere ein Schuhprodukt sucht. Zum anderen wird auch nicht klar, welches Produkt gesucht wird: Halbschuhe, Pumps, Sandalen, Stiefel, Wanderschuhe, etc.

Die Problematik // Landingpages und generische Keywords

Die Problematik bei generischen Keywords ergibt sich quasi von selbst: Man weiß nicht, wo man den Suchenden hinleiten soll. Da der Suchende keine genaueren Informationen zu seiner Suche mitgibt, muss man bestimmte Annahmen treffen, um das passende Linkziel auszuwählen.

Häufig ergibt sich sogar das Problem, dass man innerhalb der ganzen Shop-Seiten gar keine passende findet, die sich für ein bestimmtes generisches Keyword als Landingpage eignet. Daher wird durchaus das geringere Übel gewählt, um überhaupt ein Ziel verwenden zu können.

Das Ganze ist etwas E-Commerce-lastig, findet aber durchaus auch Anwendung in anderen Bereichen.

Die Lösung // Traffic auf Landingpages gezielt verteilen

Um für generische Keywords dennoch Zielseiten bieten zu können, sollte man auf diesen Landingpages den Traffic gezielt verteilen. D.h. der Suchende sollte Klickziele auf der Landingpage finden, die ihm als eine Art “Wegweiser” dienen. Diese Klickziele können die Besucher auf ganz unterschiedlichen Wegen ansprechen (Interessen, Geschlecht, Hobby, etc.). Denkbar ist auch, die User gezielt mit Suchbegriffen in die interne Suche zu verlinken. D.h. künstliche Kategorien erstellen, die nur dazu dienen, die Besucher mit einem Begriff in die interne Suche zu verlinken (zugegebenermaßen: klingt komisch, funktioniert aber in der Praxis).

Praxisbeispiele  Landingpages für generische Keywords

Folgende Beispiele sollen zum einem die Problematik bei generischen Keywords verdeutlichen und zum anderen best practices zeigen.

a) Keyword = Schuhe

Landingpage für das Keyword “Schuhe” bei otto.de

• Gut: Gezielte Verteilung des Traffics nach Geschlechtern (im rechten Bereich)
• Nicht so gut: Fokus auf Damenschuhe + zusätzlich Farbwelt in rosa

Landingpage für das Keyword “Schuhe” bei shoemanic.com

• Problematik: Direkte Verlinkung in die Kategorie “Damen”
• Nicht so gut: reine Abbildung von Damen-Schuhen –> Keine Ansprache der möglicherweise männlichen Suchenden

Hinweis: Diese Landingpage kann natürlich auch das Ergebnis eines Tests sein (hauptsächlich weibliche Zielgruppe)

b) Keyword = Laptops

Landingpage für das Keyword “Laptops” bei notebooksbilliger.de

• Gut: Gezielte Verteilung des Traffics nach Preisklassen, Verwendungsart des Laptops
• Gut: Produkte im sichtbaren Bereich inkl. zahlreicher Filter- und Sortierungsmöglichkeiten

Landingpage für das Keyword “Laptops” bei euronics.de

• Gut: Wiederholung des Keywords im oberen Seitenbereich
• Nicht so gut: Zu weniger Filter- und Sortierungsmöglichkeiten –> vorallem keine produktspezifischen Attribute wie Display Größe, Prozessor, etc.

c) Keyword = Jeans

Landingpage für das Keyword “Jeans” bei heine.de

• Gut: Wiederholung des Keywords im oberen Seitenbereich
• Nicht gut: Direkte Verlinkung auf die Kategorie “Mode > Damen”
• keine Alternativ Klickziele für Männer
• Positiv: Gute Sortierungs- und Filtermöglichkeiten

Landingpage für das Keyword “Jeans” bei esprit.de

• Nicht so gut: direkte Verlinkung in die Kategorie “Women”
• Nicht so gut: Kein Bezug zum Keyword, bzw. kein Wiederholen des Keywords
• keine alternativen Klickziele für Männer
• Top Angebot “Premium Jeans ab 49,95€” ohne Klickaufforderung
• Komplettes Bild ist mit dem Top Angebot verlinkt

Fazit

Die Schwierigkeit besteht darin, passende Seiten zu finden für Keywords, die eigentlich keine Informationen auf das Interesse der Suchenden zulassen. Insofern eignen sich generische Keywords gut für Tests und Landingpage Optimierungen, da man auf diese Weise dem Interesse der Suchenden Schritt für Schritt auf die Schliche kommen kann.

Daher hier ein paar Tipps:

Landingpage Checkliste für generische Keywords

1. Keyword wiederholen (steigert Relevanz der Landingpage “hier bin ich richtig”)
2. Top Klickziele der aktuellen Landingpage auswerten und anschließend…
3. Traffic auf Unterkategorien verteilen (d.h. interessanten Klick-Ziele anbieten, siehe letzter Punkt)
4. Unterschiedliche Zielgruppen ansprechen (getrennt nach Geschlecht, Interessen, etc.)
5. Filter oder Sortiermöglichkeiten bieten, um die Trefferzahl zu verringern
6. A/B – Test durchführen, der untersucht ob eine Verlinkung in die interne Suche eine höhere Conversion Rate (Umsatz) hat, als die Kategorie-Landingpage
7. Testen, welche Landingpage bei mehreren möglichen mehr Umsatz bringt (Schuhe vs. Damen Schuhe vs. Herren Schuhe)

Viel Erfolg beim Testen!

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