Was ist eine gute Conversion Rate?

Sind 3% Conversion Rate gut?

Was ist eine durchschnittliche Conversion Rate im Bereich Fashion, etc?

Ist meine Conversion Rate besser als die des Wettbewerbers?

Meine Antworten auf diese Fragen möchte ich etwas detaillierter widergeben, damit man versteht, warum diese Fragen eigentlich für die Tonne sind (sorry für den Ausdruck).

Was die Conversion Rate ist und wie man sie berechnet, werde ich nicht erläutern, dazu gab es auch schon einen Blogpost → Conversion Rate

Ich warne gleich mal vor der Länge des Artikels

Stein des Anstoßes – Website Boosting Artikel von André Morys

Der geschätzte Conversion Experte André Morys hat in der ebenso geschätzten Website Boosting (Ausgabe 05/06 – 2012) einen Artikel über “Die drei Phasen des Online Kaufprozesses” verfasst. Hierin stellt er die folgende These auf:

Die Kennzahl ohne den Vergleich (Benchmark) sagt nichts aus.

(vgl. André Morys, Website Boosting, Ausgabe 05/06, 2012, S.68).

Website-Betreiber, oder Online Marketing Verantwortliche stellen diese Fragen, um herauszufinden, ob ihre Website gut ist. Was auch immer gut bedeutet. Doch wenn man genau hinhört, verbirgt sich hinter diesen Fragen eigentlich etwas ganz anderes. Die Websitebetreiber oder Verantwortlichen wollen schlicht und ergreifend wissen: Habe ich meinen Job gut gemacht? Bin ich besser als andere? Bin ich wettbewerbsfähig? (Ängstlich gefragt: Habe ich morgen noch meinen Job?) Es geht einfach darum, eine Bestätigung dafür zu bekommen, dass man das, was man täglich macht auch gut macht und dass es den Fortbestand sichert.

Daher frage ich:

Was ändert sich denn, wenn man sagt: Eine durchschnittliche Conversion Rate bei Online Shops liegt bei ca. 3,1% und Deine Seite hat 1,5%?

Oder :

Was würde amazon machen, wenn sie erfahren, dass sie eine überdurchschnittliche Conversion Rate haben – alles vor sich hindümpeln lassen? Wohl eher nicht! (Ich glaube mal gehört zu haben, dass amazon eine Conversion Rate von 20% hat).

Die Conversion Rate hat noch nichts mit dem Umsatz zu tun!

Was nützt mir eine Conversion Rate von 10%, wenn ich nur 10.000 Besucher im Monat habe? Der Wettbewerb hat 50.000 Besucher und nur 3% Conversion Rate – damit liegt er vorne (1.500 vs. 1.000 Bestellungen). Streng genommen interessiert hier nicht mal die Anzahl der Bestellungen, sondern eher der Umsatz und noch genauer genommen eigentlich der Gewinn.

Also: Was bringt mir der Vergleich der Conversion Rate? Sollte ich als kleiner Shop die 3% Conversion Rate des Wettbewerbers als Ziel anvisieren? Sollte ich mein Auto also auf 20km/h drosseln, wenn ich doch eigentlich schon bei 120km/h bin? Bin ich 6x so schnell wie der Wettbewerb? Habe ich 6x mehr Umsatz? Macht es nicht mehr Sinn, mich um Markenbekanntheit und sinnvollen Traffic-Einkauf zu kümmern und zusätzlich an der Effizienz (genau das sagt die Conversion Rate nämlich eigentlich aus) meines Shops weiterarbeiten? Ein gesunder Mix aus Traffic Einkauf und Conversion Optimierung kann dem Wettbewerb sehr schnell alt aussehen lassen.

Es geht nicht nur um Geschwindigkeit!

Um bei dem Bild des Autos zu bleiben: Ich kann gut und gerne 240km/h auf die Strasse bringen, wenn der Wettbewerb allerdings genau so schnell fährt und eine bessere Übersetzung (Drehmoment) hat, wird er diese Geschwindigkeit schneller erreichen und hat das Rennen trotzdem gewonnen.

Die Conversion Optimierung als Kennzahl der Effizienz (Wandlung von Besuchern zu Käufern) würde ich eher als die Übersetzung oder Drehmoment bezeichnen. Ein Auto, dass die Kraft effizient auf die Straße bringt und zusätzlich noch genügend Traffic (PS als Einheit der Leistung) besitzt, kann das Rennen gewinnen. Hier gehe ich mit André Morys konform: Es braucht beides, um das Rennen zu gewinnen.

Ein Vergleich bringt nichts!

Was bringt also der Vergleich der eigenen Conversion Rate mit der eines Wettbewerbers? NICHTS!

Angenommen man hat selbst als kleiner Shop mit rudimentären SEO Kenntnissen und kleinem SEA Budget begonnen und sich langsam gemausert. Man hat sich über die Zeit im hartumkämpften Markt einen Namen gemacht und freut sich darüber, aus dem Gröbsten raus zu sein. Doch plötzlich betritt ein neuer Wettbewerber den Markt und hat einen Investor mit viel Geld in der Tasche im Hintergrund. Beide setzen sich zusammen, laden eine Kreativ-Agentur ein und lassen sich tolle Offline Werbekampagnen einfallen. Anschließend klingelt die Performance Marketing Agentur des Vertrauens an der Tür und zeigt Mittel und Wege auf, wie man mit Display, SEA und Co. für Markenbekanntheit im Web sorgt. Ein paar virale Clips runden das ganze Paket ab. Jeder der Beteiligten tut, was er tun muss und ZACK – hat man ein handfestes Problem. Denn der Wettbewerber schafft es innerhalb kurzer Zeit mit fähigen Leuten und Kapital einen modernen Shop hinzustellen, der auch was Usability betrifft auf dem Stand der Dinge ist. Gut verhandelte Einkaufskonditionen ermöglichen zusätzlich eine solide Marge und das Ding geht online.

Nach kurzer Zeit merkt man, dass die eigenen Zahlen zurückgehen. Nach etwas längerer Zeit sinken auch die Einnahmen aus dem organischen Traffic, da die Onsite und Offsite Maßnahmen des Wettbewerbers ihre Wirkung entfalten.

Durch Zufall bekommt man nun die Conversion Rate des Mitbewerbers in Erfahrung und diese liegt bei 3,1% (die eigene nur bei 1,5%). Was nun? Wie kann es sein, dass die innerhalb kürzester Zeit an mir vorbeigeschossen sind?

Der Online Marketing Mix beeinflusst die Conversion Rate

Beinhaltet mein Online Marketing Mix nur SEA und SEO kann man relativ genau steuern zu welchen Begriffen man Besucher auf die Website bringt. Ein paar longtail Keywords im SEO, ein Mix aus Brand- und generischen Begriffen im SEA ergeben insgesamt eine bunte Mixtour die sich in einer Conversion Rate von beispielsweise 1,5% niederschlagen. Schaltet man zusätzlich ein paar Display Kampagnen und findet zudem noch ein paar Affiliates, die noch mehr Traffic auf die Seite bringen, so merkt man bald, dass die Conversion Rate sinkt. Diese Online Marketing Maßnahmen streuen einfach viel breiter und nicht jeder Besucher, der meine Banner gesehen hat, möchte auch etwas kaufen. Die Conversion Rates von Display Traffic liegen bekanntermaßen weit unter den Zahlen des SEA Kanals, da dieser viel genauer ausgesteuert werden kann und man sich vorqualifiizierte Besucher einkauft.

Das nachfolgende Beispiel zeigt, wie unterschiedlich die Conversion Rates in verschiedenen Kanälen sein können (manche Kanäle mussten ausgegraut werden).

Wenn man sich nun vorstellt, dass der Wettbewerb zum Beispiel viel Geld in den Aufbau der Markenbekanntheit steckt und auf diese Weise die Anzahl der Brandsales steigern kann, so kann auch die Conversion Rate gesteigert werden. Die User bauen Vertrauen zur Marke auf und aus Käufern werden Wiederkäufer. Der Anteil der Wiederkehrenden Kunden steigt. Insofern hat der Online Marketing Mix einen maßgeblichen Einfluss auf die Conversion Rate und macht so eine Vergleichbarkeit unmöglich, denn jeder Website Betreiber (Online Marketing Manager) fährt hier eine andere Strategie.

Wie man im obigen Beispiel erkennen kann, erzielen die Zugriffe über CPC eine geringere Conversion Rate als die direkten Zugriffe (Markenbekanntheit). Auf der anderen Seite darf man auch nicht vergessen, dass der Einkauf des Traffics Geld kostet, der Cost per Sale steht also meinem Verkaufspreis abzgl. Kosten direkt gegenüber. Wenn man hier noch etwas weiter spinnen möchte, können allein schon unterschiedliche Keyword-Stragegien im SEA und SEO zu unterschiedlichen Conversion Rates führen.

Kurz gesagt: Die Art des Traffics beeinflusst die Conversion Rate.

Prozesse beeinflussen die Conversion Rate

Sind meine internen Prozesse vergleichbar mit denen des Wettbewerbs? Wohl eher selten. Jeder hat seine eigene Art des Einkaufs, ein anderes Netzwerk, unterschiedliche Shopsysteme, Zahlkarten und logistische Prozesse im Hintergrund. Daher kann auch aus diesem Grund keine Vergleichbarkeit von Conversion Rates vorgenommen werden. Und ja, auch ein Design macht einen Unterschied und beeinflusst unterbewusst unsere Entscheidungen!

Das Produktportfolio beeinflusst die Conversion Rate

Unterschiedliche Produkte führen zu unterschiedlichen Conversion Rates. Dies zeigen die Zahlen der AGOF jedes Mal aufs neue (auch wenn ich hier ein paar alte Zahlen aus einem Blogpost rausgekramt habe → Conversion Rates von Produkten)

Fazit

Ein Vergleich von Conversion Rates bringt aus meiner Sicht nichts. Unterschiedlichste (Online) Marketing Maßnahmen können (auch kurzfristig) die Conversion Rate nach oben oder unten verschieben und stimmen selten 1:1 mit dem eigenen (Online) Marketing Mix  überein. Darüber hinaus gibt es viele weiche Faktoren (vom Design, über die Markenbekanntheit, regionale Faktoren, das Vertrauen, Wetter, Events, etc.) die Websites bzgl. Conversion Rate einfach nicht vergleichbar machen.

Ein Vergleich mit dem Auto nebenan auf der Strecke bringt daher nichts, wohl aber die Kampfansage, dass ich am Wettbewerb vorbei will. Permanentes Optimieren sowohl von Traffic-Einkauf (PS, Leistung) und Conversion Optimierung (Drehmoment oder Übersetzung am Auto) sind daher aus meiner Sicht die sinnvollste Strategie.

Wie sind die Meinungen da draußen?

Interessante Artikel:

1. Conversion Rate steigern mit Incentives
2. Bounce Rate in Google Analytics richtig interpretieren
3. Conversion Rates Online Shops

Der Conversion Thursday in München findet dieses Mal in neuer Location und leider ohne mich statt. Interessant wird es auf jeden Fall.

Hier die wichtigsten Infos!

Wann?

19.04.2012

Wo?

Biergarten Hofbräukeller München

Worum geht’s?

Kai Radanitsch (Gruppenmoderator unserer Xing Conversion Gruppe) wird zusammen mit Torsten Hubert von Web Arts vor Ort sein. Hier ein Auszug, was Euch erwartet:

“Wir werden am Anfang einen kleinen Impuls in einer Art Conversion Clinic geben indem wir eine Website analysieren und vor allem auf das Thema „Design for Conversion“ eingehen. Anm: Torsten Hubert von der Webarts ist an diesem Tag auch in München. Das soll uns als Anregung zur weiteren Diskussion dienen. Als Beamer nutzen wir unsere iPads. (Nee, musst du nicht zwingend mitbringen -1 iPad pro 5 Personen reicht. Wer eines hat, nimmt es mit.)”

Anmeldung?

Anmelden kann man sich in der Xing Conversion Gruppe “Boost Your Profit”. Wer noch kein Gruppenmitglied ist, kann dies bei der Gelegenheit auch gleich werden

Einfach Klick auf das Bild oder diesen Link → Conversion Thursday – 19.04.2012

Interessante Artikel:

1. Zweiter Conversion Thursday in München // 14.07.2011
2. Conversion Thursday in München am 21.04.11
3. Conversion Thursday in Hamburg // 14.07.11

Hier der Enthüllungsbericht

Ein paar Facebook Einträge haben es zwar schon vermuten lassen, aber nun ist es offiziell: Ich habe meinen Lebensmittelpunkt von Augsburg nach Hamburg verlegt und bin mit dieser Entscheidung sehr glücklich. Es war ein langer Weg…. sehr lang. Alleine die geografische Strecke hat mehr als 750km betragen. Und diese über 750km wurden zum “coolsten” Umzug überhaupt, denn bei mehr als -17 Grad Celsius hat zwar der Mensch durchgehalten, aber die Maschine nicht… (so sieht es aus, wenn man einen Transporter abschleppt).

Conversion Optimierung und noch viel mehr an der Alster in Hamburg

Es war zwar auch von Augsburg aus möglich, Kunden im norddeutschen Raum betreuen zu können, doch dies war nicht der alleinige Grund, nach Hamburg umzuziehen:

Zu meiner Aufgabe als Abteilungsleiter Conversion Optimiernug  freue ich mich, zusätzlich noch den Standort Hamburg im Namen von explido repräsentieren zu dürfen. Als frisch gebackener Büroleiter Hamburg werde ich künftig intern wie auch extern Ansprechpartner für explido in Hamburg sein. Die offizielle Pressemeldung zum Wechsel nach Hamburg findet man hier: → Marketingbörse

Wer mich gerne besuchen mag, kommt einfach zum Gänsemarkt in Hamburg, Büschstr.7, 20354 vorbei oder kontaktiert mich per → Xing oder anderen Kanälen.

Der Frühling bringt viel Neues – auch ein neues Blogdesign

Auch im Blog hat sich nun auch einiges getan. Das Design wurde komplett aufgefrischt, ein → Newsletter (mit kleinem Anmelde-Dankeschön) wurde eingeführt, die Struktur überarbeitet. Reply Funktion bei den Kommentaren eingebaut und auch die Icons wurden komplett neu gestaltet. Hierfür vielen Dank für Chris im → explido Design Team. Es funktioniert zwar noch nicht alles einwandfrei, aber ich bin guter Dinge, dass ich das noch hinbekomme. Für Hinweise und Rückmeldungen bin ich jederzeit dankbar (→ Kontakt).

Es wird Zeit, danke zu sagen!

Auf diesem Weg, der mich nun nach Hamburg verschlagen hat, haben mich einige Menschen begleitet, unterstützt, motiviert, gefördert und mir vertraut. Da dies keine Dankes Rede für einen Oscar wird, sage ich schlichtweg DANKE, an all’ die sich angesprochen fühlen.

Ich freue mich auf neue Kontakte in Hamburg, ein Wiedersehen bekannter Gesichter und natürlich auf viele treue Blogleser!

Interessante Artikel:

1. Conversion Thursday in Hamburg // 14.07.11
2. Conversion Konferenz 2010 in Hamburg
3. Online Marketing 2012 // Weil neue Technik besser ist

Themen, mit denen sich ein Online Marketing Verantwortlicher heutzutage rumschlagen muss, um halbwegs beim Bullsh**-Bingo bestehen zu können, lauten:
RTB, Customer Journey, Location Based Services, Multi Channel Tracking, Social Media Monitoring, Facebook Marketing, Touch Point Analyse, Mobile Marketing, mobile couponing, Augmented Reality …. (man könnte die Liste ewig fortführen). Ganz am Rande: Das sind auch die Buzz-Words, die in den Titeln der Vorträge auf den letzten Online Marketing Veranstaltungen wie → Online Marketing Rockstars oder → Online Marketing Gipfel in Bonn.

Noch ausgefeiltere Technologien, mehr Server und noch mehr Reportings. Schöne Werbespruch dazu: „Weil neue Technik besser ist“.

Doch wofür das Ganze?

Der Nutzer, das ahnungslose Opfer
Doch Max Mustermann aus Musterstadt bekommt von all’ dem Zirkus nichts mit. Er ärgert sich nur, warum der Online Shop auf seinem Bildschirm den DVD Player XYZ 123/ as – G nicht da hat, obwohl er genau danach gegoogelt hat. Er wird sich in den nächsten Tagen auch wundern, warum er ständig von Werbebannern mit DVD Playern des gleichen Online Shops verfolgt wird, obwohl er doch ein Gerät in einem anderen Online Shop gekauft hat.

Der Nutzer entscheidet über top oder flop
Hat man den Nutzer mit Bannern bombardiert, ihn mit schlauen retargeting Mechanismen verfolgt und dann auf die eigene Website gelockt, so kann es hier zur verheerenden Aktion kommen:
Der Nutzer springt ab! Ganz ohne Vorwarnung und Erklärung. Da sitzt er nun mal am längeren Hebel.

Das schöne Online Marketing Budget verpufft und das obwohl man nach allen Regeln des Performance Marketings Mensch und Technik in Bewegung gesetzt hat, um erfolgreich zu sein.

Die Landingpage als Nadelöhr

Zwischen der Absicht etwas zu kaufen und dem tatsächlichen Online Kauf klafft eine Lücke, die uns mit der umgekehrten Conversion Rate (100% – CR) in einem Shop vor Augen führt, wie viele Nutzer eigentlich nicht bei mir kaufen möchten.

Auch wenn es stark vereinfacht ist, aber der Conversion Prozess als lineare Abfolge von Klicks erleidet einen entscheidenden Knick in dem Moment, wo die Landingpage die Bedürfnisse des Nutzers nicht erfüllen kann (egal, ob auf dem Smartphone oder dem stationären Rechner). Natürlich ist es utopisch, dass jeder Besucher auch zum Käufer wird, doch wer weiß, wie hoch die tatsächlich mögliche Conversion Rate wäre?

Übrigens: Die Studie zur Macht der Landingpages im Suchmaschinenmarketing ist fast fertig und untermauert genau diese Hypothese und wird bei Veröffentlichung hier auch vorgestellt.

Traffic-Einkauf ist nur die halbe Miete
Fakt ist, dass eine Website ohne Traffic nicht funktioniert, aber ohne Wandlungsrate (Conversion Rate) eben auch nicht. Mein Gefühl auf den letzten Veranstaltungen war, dass es immer noch kein Problem scheint, dass viel Budget zum Fenster rausgeschmissen wird, da man ja immer noch einen bestimmten CPO oder CPL erfüllt. Das wird einkalkuliert und die Rechnung geht auf, solange der DB > 0€. Eine Waagschale gefüllt mit Traffic scheint hierbei die mickrige Conversion Rate zu kompensieren.

Webseiten scheinen vernachlässigte Stiefkinder zu sein, um die man sich nicht kümmern muss, da sie in der Entwicklung eh schon (zu) viel Geld verschlungen haben. Ausnahmen bestätigen hier wie immer die Regel.

Auf den Punkt gebracht
Bei der Vermarktung von Produkten und Dienstleistungen steht immer noch der Mensch im Vordergrund, für den genau diese gedacht sind. Der Erfolg kommt nicht allein durch einen Ausbau und die Optimierung der Traffic-Kanäle. Ein gesunder Mix ist auch hier der Schlüssel zum Erfolg: Wenn die Leute da draußen nach meiem Brand suchen, dann sollen sie ihn auch finden. Wenn ein interessantes Angebot rausgefeuert wird, kann man sich auch neue Kunden erschließen. Allerdings sind die Techniken mit denen der Traffic verteilt, getrackt und ausgewertetet werden nicht zum reinen Selbstzweck da.

Eine noch so ausgeklügelte SEA-Kampagne nützt nichts, wenn das gewünschte Produkt nicht verfügbar ist PUNKT

Alles halb so wild!
Natürlich ist nicht alles schlecht und ein Pessimist bin ich auch nicht geworden.
Die Entwicklungen von Google zum Beispiel zielen ganz klar darauf ab, den Nutzern bestmöglich relevante Ergebnisse zu liefern. Verkäuferbewertungen, Quality Score, mobile SEA, Click-To-Call Anzeigen und vieles mehr zielt darauf ab, den Nutzer und seine Bedürfnisse in den Mittelpunkt zu stellen. Ganz aktuell gibt es dazu auch folgenden Artikel von Google (→ next generation of search oder zusammengefasst im seounited blog: Google plant next Generation of Search!). Natürlich gibt es noch mehr gute Beispiele, aber in nunmehr direkter Nachbarschaft von Google wollte ich daher auch etwas nettes über die Nachbarn schreiben Mehr zu meinem Wechsel nach Hamburg gibt es in einem separaten Blogpost (→ Conversion Optimierung in Hamburg).

Ich hoffe auf rege Kommentare, die das Thema kontrovers diskutieren.

Viele Grüße aus Hamburg!

Interessante Artikel:

1. Conversion Optimierung und Landingpage Optimierung als Effizienzhebel im Online Marketing
2. Neue Xing Gruppe: Conversion Optimization – Boost Your Profit
3. Conversion Killer – Online Formulare

Der Weg ist das Ziel!

Dieses geflügelte Sprichwort (angeblich von Konfuzius, tut aber nichts zur Sache) klingt zwar angesichts der Materie etwas komisch, birgt aber viel Wahres.

Viel Spaß bei der Lektüre und viel Erfolg auf dem Weg zur höherer Conversion Rate

Informationsarchitektur und Navigation als Basis für den “Flow”

Man stelle sich vor, man hat eine Website, mit der ein bestimmtes Produkt vermarktet werden soll. Dieses Produkt ist darüber hinaus etwas erklärungsbedürftiger – beispielsweise eine Versicherung, ein Bank-Konto mit speziellen Zusatzservices, ein Handy-Vertrag und und und. Daher sind mehrere Content-Seiten notwendig, um die Einzelaspekte des Produktes zu erläutern (weiterführende Informationen zum Riestersparen, oder zur Handy Flatrate XYZ oder oder). Schematisch sei einer der Hauptpfade der Nutzer auf der Seite so dargestellt (ohne die Wechselwirkungen zwischen den einzelnen Seiten zu berücksichtigen).

Im Zuge der Konzeption hat sich jemand einen Kopf darüber gemacht, wie man die Informationen den Nutzern sinnvoll strukturiert aufbereitet und präsentiert. Sollten darüber hinaus Konzept-Tests, Klickdummies und Co. mit den Nutzern durchgeführt worden sein, befindet man sich zumindest einmal auf einem guten Weg zur “perfekten” Website. Sollte dies aber nicht stattgefunden haben, so kann es durchaus sein, dass die aufbereiteten Informationen nicht dem entsprechen, was Nutzer für sich persönlich als sinnvoll erachten. Das Wort sinnvoll steht hier mal ohne Wertung.

Der goldene Weg zur Bestellung existiert nicht!

In der Realität ergeben sich häufig viele unterschiedliche (alternative) Klickpfade der Nutzer auf dem Weg zu einer Bestellung (via Formular oder Checkout). Diese Klickpfade hängen darüber hinaus auch noch vom Suchinteresse (Keyword),  von der Traffic- Quelle, vom Nutzungskontext, in denen sie sich befinden oder vom Präsentationsmedium usw.  ab.  Den perfekten und einzigen Pfad gibt es daher also nicht.

Trampelpfade, d.h. Wege die häufig begangen werden aber schon. Ziel muss es daher sein, die Wege zu identifizieren, die häufig zur Bestellung führen und diese Trampelpfade der Masse zugänglich zu machen, oder für jede Form der Navigation dynamische (intelligente) Pfade zu ermöglichen. Wir beschränken uns mal auf den ersten Fall.

Wie erkenne ich wichtige Trampel (Klick-)pfade?

Zum einen können Daten aus der Webanalyse herangezogen werden, um den Status Quo der Trampelpfade zu erheben, zum anderen können Testpersonen befragt und/oder beobachtet werden, um herauszufinden, wie sie sich auf der Webseite verhalten, wenn sie ein Produkt kaufen möchten. Die Frage nach dem Warum gibt darüber hinaus noch tiefergehende Einblicke und ein Verständnis dafür, warum sich die Nutzer für einen bestimmten Weg entschieden haben. Allerdings können bei der qualitativen Analyse nur begrenzt viele Nutzer befragt, oder beobachtet werden.

Klickpfad-Analyse als quantitative Status Quo Betrachtung

Mittels Klickpfad-Analyse werden die Besucher-Ströme auf einer Webseite aller Besucher aggregiert und visualisiert. Google Analytics hat mit der Version 5 die “Visitor Flow” Auswertung zur Verfügung gestellt, die neben

der reinen Visualisierung der Klickpfade auch verschiedene Segmentierungen ermöglicht. Außerdem gibt es den Report “Goal Flow”,  in die Hauptpfade zum Conversion Goal (wie auch immer man das selbst definiert hat) abgebildet werden. Welche Seiten in einem Kaufprozess beteiligt sind, kann man übrigens auch mit dem $index in Google Analytics herausfinden.

Analyse des Visitor-flow mit Google Analytics

Hier eine Anleitung, wie man den Goal Flow aufsetzt → Google

Zusätzlich eine Video- Anleitung, wie ein Goal Flow in Abhängigkeit von unterschiedlichen Browsern ausgewertet werden kann

Click here to view the video on YouTube.

Ergebnis der Klickfpad-Analyse (für Kaufabschlüsse, Leads, etc.)

Als Ergebnis der Klickfpad- Analyse sieht man die wichtigsten Pfade für ein Conversion Goal (Sale, Lead…). Hier kann man zumindest die am besten funktionieren Argumentationskette für ein Produkt von den anderen extrahieren. Legt man sich die Screenshots dieses Szenarios daneben, so erhält man einen Eindruck darüber, ob der von den Nutzern bevorzugte Weg auch der ist, der mittels Webdesign, Navigation und Informationsarchitektur auch als Trampelfpad zu erkennen ist. Darüber hinaus kann man die Trampelpfade für unterschiedliche Traffic- Quellen untersuchen, um herauszufinden, ob es hier massive Unterschiede und damit eine Berechtigung für ein zusätzliches Szenario gibt (Frage: “Fließt” ein Besucher, der über ein generisches Keyword kam genauso durch die Seite, wie ein Nutzer, der über ein Brand-Keyword kam?)

Szenario Testing als Optimierungsansatz

Hypothesen, die auf Basis der Klickpfad- Analyse gebildet worden, können zum Beispiel wie folgt lauten:

• Die Conversion Rate der Versicherung ist höher, wenn die Nutzer über das FAQ Center geleitet werden.
• Der Umsatz für den Weg über die Tarif-Details ist höher als der Standard-Weg über die Produkt- Kurzinfo.
• Wenn die Informationsseite XY im Kaufprozess besucht wird, werden mehr Leads erzeugt.
• Ein Hervorheben der Hilfe-Seiten im Checkout per Link im sichtbaren Bereich steigert die Sales Conversion Rate.
• etc.

Schematisch kann man sich das Ganze dann so abbilden. Dabei muss auch nicht immer ein längerer Weg besser sein. Das Entfernen von “Umleitungen” kann auch Resultat eines solchen Tests sein.

Fazit

Es müssen nicht immer Headlines, Wordings, etc. getestet werden. Häufig ist der Weg tatsächlich das Ziel, denn Besucher einer Webseite navigieren auf unterschiedliche Art und Weise. Mittels Testing von Szenarien findet man die wirklich wichtigen Pfade zum Abschluss heraus. Wenn man sich anschließend von unnützen Umleitungen befreit, “fließt” der Nutzer einfacher durch die Seite, die User Experience steigt und die Conversion Rate (Umsatz, DB, etc.) auch.

Viel Erfolg beim Testen!

Interessante Artikel:

1. Über das Scheitern beim Website Testing!
2. A/B Testkonzept für Online Shops – Kategorie vs. Suche
3. Website Testing

Aber dann kommt alles ganz anders. Um es mit den Worten der Fanta4 auszudrücken:

“Es könnt’ alles so einfach sein, isses aber nicht”

Über das Scheitern beim Testing hatte ich schon geschrieben, hier geht es allerdings um die Effekte nach der Umstellung auf den Testsieger.

Nun nochmal ganz von vorne:

Beim Website-Testing werden Testhypothesen auf ihre Gültigkeit mithilfe von Testingtools überprüft. Hierbei kann auf A/B/n oder multivariates Testing zurückgegriffen werden.

Im Idealfall stellt sich nach ein paar Tagen Testing folgendes Bild dar:

Die Variante B (rote Linie) erzielt eine höhere Conversion Rate und kumuliert über die Zeit mehr Conversions an. Der Testzeitraum liegt hier bei ca. 2 Wochen.

Signifikanz als Zünglein an der Waage

Inwiefern ein Testergebnis statistisch signifikant ist (d.h. die Wahrscheinlichkeit für einen Zufallsfehler ist sehr gering), oder nicht, geben die Testingtools in der Regel mit an. Im Allgemeinen sollte die statistische Signifikanz minimum 90% betragen, d.h. der Zufallsfehler läge hier bei 10%.

Das Beispiel zeigt einen Uplift von +17,88% bei einer Signifikanz von 92%.

Ca. 18% Uplift können richtig klingeln in der Kasse – also: Umstellen auf den Testsieger!

Nun kommt das böse Erwachen!

Nach der Umstellung der Website auf den Testsieger ändert sich an der Conversion Rate nichts, auch die erhofften zusätzlichen Euros/ Dollars, etc. bleiben aus. Es ist alles wie vorher!

Doch was ist passiert? Über die folgende Erläuterungen bin ich im Blog analytics impact gestolpert.

Signifikanz ist nicht Signifikanz

Die Testingtools geben die statistische Signifikanz dafür aus, ob eine Variante besser verformt als die andere. Es wird allerdings nicht überprüft, inwiefern der Uplift statistisch signifikant ist! Hier liegt der Teufel im Detail. Beim multivariantem Testing zum Beispiel kann der Einfluss eines getesteten Elements auf die Conversion Rate ermittelt werden (mittels Varianzanalyse oder ANOVA), allerdings auch nicht, ob der erzielte Uplift signifikant ist!

Das bedeutet ganz konkret: Der Testsieger steht zwar fest, der Uplift kann allerdings nicht signifikant belegt werden.

“Cosmic Habituation” als Erklärung

Es gibt eine interessante Studie, die Jonathan Schooler in den 80-igern über Sprache und Erinnerungsvermögen durchführte und später wiederholen wollte. Es ging im Detail um das Phänomen des “verbal overshadowing” – wen es genau interessiert. Das ernüchternde Ergebnis: Er hat seine Ergebnisse mehrfach versucht zu reproduzieren, hat es allerdings nie wieder geschafft und war folglich schwer enttäuscht.

Er hat diese Problematik später “Cosmic Habituation” genannt und sich dazu wie folgt geäußert:

“It’s an inevitable process of adjustment, a ratcheting down of excitement. I started joking that it was like the cosmos was habituating to my ideas. I took it very personally.” (Original Artikel)

Was lernen wir daraus?

Es kann schlichtweg passieren, dass genau dieser Effekt eintritt. D.h. nach dem Testing und der Umstellung auf den Testsieger bleibt der gewünschte Uplift aus – das habe auch ich tatsächlich schon in der Praxis gesehen. Das heißt aber auch nicht, dass man Geld vernichtet hat. Man sollte das getestete Element und die dazugehörige Hypothese schlichtweg weiter untersuchen. Man kann den Test auch wiederholen, allerdings ist die Wahrscheinlichkeit gering, das Ergebnis zu reproduzieren.

Was ich interessant an diesem Phänomen finde: Schooler stellt mit seiner “Cosmic Habituation” die Validität von statistischen Tests in Frage. D.h. er hält es für möglich, dass Tests unter erneuter Durchführung unter gleichen Rahmenbedingungen zu gleichen Ergebnissen führen würden. Halte ich für sehr interessant, ist mir aber (wie geschrieben) auch schon passiert.

Also: Den Kopf nicht hängen lassen. Was können wir dafür, wenn sich der Comos an unsere Testideen gewöhnt hat?

Wie sind Eure / Ihre Erfahrungen mit einem derartigen Phänomen? Etwas ähnliches schon einemmal erlebt?

No related posts.

<kritische Anmerkung auf> Facebook Fanpages schießen wie Pilze aus dem Boden und versuchen mit dem 1.000.  Gewinnspiel die Menschen da draußen dazu zu bringen, Fan zu werden, damit sie anschließend die gleichen Produkte nur in einem anderen Kanal vermarkten wollen. </kritische Anmerkung zu>.

Doch worauf achten die Facebook Nutzer da draußen, wenn Sie eine Facebook Fanpage “betreten”? Eine aktuelle Eyetracking- Studie gibt einen interessanten Einblick.

Infos zur Studie

Die Eyetracking Studie der Facebook Fanpages wurde durchgeführt von http://eyetrackshop.com/ und auf mashable.com veröffentlicht. Es wurden 30 Probanden untersucht, wobei darauf hingewiesen wurde, dass die Anzahl der Probanden schon sehr gering sei, und vor allem der Nutzungskontext bei einer derartigen Analyse wichtig sei.

Wichtige Erkenntnisse

• Die “Wall” ist eines der wichtigsten Elemente und wird häufig länger betrachtet als der Rest (nicht wirklich erstaunlich)
• Außnahme ist bei der Untersuchung die Fanpage von Vicotria’s Secret gewesen (Beispiel ist unten abgebildet)
• Normale “Fanpage” Profilbilder werden teilweise gar nicht wahrgenommen
• Bilder im oberen Bereich einer Fanpage werden sehr gut wahrgenommen (In 85% der Zeit wahrgenommen)
• Fotos auf der “Wall” ziehen eine große Aufmerksamkeit auf sich

 Hier ein paar Screenshots

Quelle ist jeweils http://mashable.com/2011/12/14/eyetracking-facebook-brand-pages/

Coca Cola // Facebook Fanpage

Victoria’s Secrets// Facebook Fanpage

Fazit

Ich bin der Meinung, dass eine Eyetracking Studie im Falle der Facebook Fanpages maßgeblich vom Nutzungskontext abhängt. Ich kann mir vorstellen, dass die Nutzer während des Surfens aufgrund der Untersuchungssituation (Labor-Charakter) ganz anders reagieren als vor dem heimischen Rechner. Hier spielen aus meiner Sicht vorallem auch die Facebook Freunde eine wichtige Rolle. Wie oft achtet man auf die Gesichter von bekannten Menschen?Die Aufmerksamkeit verschiebt sich unweigerlich, wenn ich einen guten Freund wiedererkenne.

Die Studie zeigt allerdings auch, dass der Content auch hier King ist. Wer seinen Content mit Bildern anreichert und interessante Posts reinbringt, der schafft es, die Aufmerksamkeit auf die wirklich wichtigen Dinge zu richten. Das führt soweit, dass sogar das Fanpage Profilbild in den Hintergrund tritt (Ausnahme sind hier natürlich Bilder, auf denen halbnackte Frauen abgebildet sind).  Interessant wäre hier gewesen, die Blicke auf Fanpages von unbekannten Brands zu analysieren.

Wichtig ist aus meiner Sicht, die Bilder oberhalb der Wall gezielt einzusetzen. Diese können auch als eine Alternativ-Navigation dienen, zeigt die Studie doch, dass die Nutzer die ehemaligen “Reiter” im linken Navigationsbereich erst sehr spät sehen. Das Navigationsverhalten hat sich hier noch nicht dem neuen Layout angepasst.

Kernaussage ist für mich: Gute Inhalte machen die Musik.

Link zum Orignialartikel

Im Original Artikel sind noch weitere Analyse-Ergebnisse anderer Fanpages enthalten.

http://mashable.com/2011/12/14/eyetracking-facebook-brand-pages/

Wie sehen Facebook Nutzer das Profil eines anderen Nutzers?

In der vorgestellten Studie wurde ebenfalls per Eyetracking gemessen, wie Nutzer andere Social Media Profile wie Facebook, Twitter, flickr, youtube, klout, digg, etc. betrachten.

Hier die Ergebnisse:

http://mashable.com/2011/11/30/social-profile-eye-tracking/

Interessante Artikel:

1. Facebook Landingpages – das kleine Einmaleins
2. Studie: Wie viel bringt ein Gastzugang im E-Commerce Checkout?
3. Was macht eigentlich…?

Doch wie können Ziele gemessen, ausgewertet und interpretiert werden?

Conversion Ziel innerhalb eines Conversion Prozesses

Nachfolgende Abbildung verdeutlicht, wo Schnittstellen innerhalb eines Conversion Prozesses vorliegen. Die Abbildung ist stark vereinfacht, denn es gibt in der Tat noch viel mehr Conversion Rates. All’ diese Micro-Conversion Rates können zudem auch als Ziel einer Optimierung dienen. Dabei wird versucht, den Funnel von Anfang bis Ende zu weiten, um den Optimum (der Utopie) einer Conversion Rate von 100% immer näher zu kommen.

Conversion Goals als Status Quo

Um zu wissen, wie es um meinen Conversion Prozess bestellt ist, braucht es zunächst einmal die Daten. Diese können mithilfe von Webanalyse-Tools einfach und auch sehr plakativ abgebildet werden. Wer hier noch ein paar Tipps speziell für Google Analytics benötig, dem kann das nachfolgende Webinar (englisch) weiterhelfen.

Click here to view the video on YouTube.

Interessante Artikel:

1. Google Analytics visualisiert den Benutzerstrom
2. Neue Google Analytics Version kommt!
3. Neue Google Analytics Funktionen

Was ich allerdings noch nicht gezeigt habe, ist die Vorgehensweise beim A/B Testing. Daher gibt es hier eine Checkliste mit den wichtigsten Punkten vor dem Setup eines A/B – Tests.

Die nachfolgende kurze Checkliste dient der Orientierung und soll dabei helfen, was man vor dem Test Setup nicht vergessen darf. Sie setzt zudem voraus, dass man bereits ein A/B- Testkonzept im Kopf hat und weiß, was man auf welcher Seite testen möchte. Idealerweise ist die Variante B bereits entwickelt.

 Checkliste: in 8 Schritten zum A/B-Test

1. Sichern des Status Quo
2. Dauer des Tests berechnen
3. Anzahl Conversions auswerten
4. Wahl der A/B – Testmethode
5. Traffic Segmentierung
6. Statistische Signifikanz
7. Conversion Goals
8. Auswahl Testing Tool und Setup

1. Sichern des Status Quo

Bevor man etwas ändert, ist es generell wichtig, den Status Quo zu sichern. Dies macht es einfacher, auch im Nachhinein herausfinden zu können, wo man ursprünglich hergekommen ist. Hier gehört nicht nur ein einfacher Screenshot von der unveränderten Seite, sondern auch, die Ursprungsvariante vorher technisch unverändert (inkl. Quellcode) zu sichern. Screenshot-Tools gibt es viele – für Firefox kann ich zum Beispiel → Screengrab empfehlen, da hiermit auch eine komplette Seite (also über den sichtbaren Bereich hinaus) gesichert werden können.

2. Dauer des Tests berechnen  - A/B Testing Duration Calculator

A/B Tests sollten generell nicht allzulange laufen. Ein Test der sehr lange laufen muss, um signifikante Uplifts zu generieren, weist im Grunde genommen darauf hin, dass der zu messende Effekt zu gering ist. D.h. das variierte Test-Element, oder die variierte Seite B hat demzufolge zu wenig Einfluss auf die Conversion Rate. Eine (persönliche!) Empfehlung lautet daher:

Nicht mehr als 2 Monate testen!

Wer sich vor einem A/B-Test ausrechnen möchte, wie lange ein Test dauert wird, kann verschiedene Testing Calculators verwenden. Ich möchte allerdings darauf hinweisen, dass man in derartigen Tools auch einen geschätzten Conversion-Uplift mit einberechnen muss. Eine derartige Schätzung fällt (auch uns Experten) schwer (näheres dazu im nächsten Punkt).

• A/B Test Duration Calculator (→ visualwebsiteoptimizer)

• A/B Test Duration Calculator (→ Google)

3. Anzahl Conversions auswerten

Die Frage nach den zu erwartenden Conversions zielt vor allem auf Tests ab, die ein Mindestmaß an Conversions nicht erreichen können. Um dennoch testen zu können, muss man sich sogenannter Micro-Conversions bedienen. Hier eine Daumenregel, die bisher immer sehr gut funktioniert hat:

Man braucht pro getesteter Variante ca. 10 Conversions pro Tag.

Bei einem A/B Test bedeutet dies, dass man vor dem Test 20 Conversions pro Tag haben sollte, damit der Test nicht ewig läuft. Nun denkt man sich vielleicht: 20 Sales (als Beispiel) pro Tag für eine Variante hätte ich gerne, dann müsste ich nicht testen.

Daher muss man sich in diesem Fall der Micro-Conversions bedienen. Wichtig ist dabei, dass das eigentliche Conversion Goal (Beispiel Sale) neben den verschiedenen Micro-Conversion Goals (AddToCart, etc.) mit getrackt wird.

Auf den Punkt gebracht: Erst einmal die  Conversions pro Testseite im Webanalyse-Tool auswerten. Wer keine 20 Conversions pro Tag vor dem Test hatte, sollte sich auf die Suche nach anderen Conversion Goals begeben, bzw. Micro-Conversions definieren, die neben dem Hauptziel mit getrackt werden.

Beispiel Micro Conversion Rates:

• Click-Through-Rate
• Add-To-Basket-Rate
• Click-To-Product-Rate
• Basket-To-Buy-Rate

4. Wahl der A/B – Testmethode

Hier geht es nicht darum, zwischen A/B Testing oder multivariate Testing zu entscheiden, sondern vielmehr darüber, ob die optimierte Variante als eigenständige URL zur Verfügung steht, oder ob nur die Testelemente innerhalb der bestehenden Seite geändert werden.

Vereinfacht gefragt:

• Steht die neue Variante als eigene URL zur Verfügung? (www.domain.de/landingpage/version-b.html) >> ja / nein
• Ist die neue Variante über einen Parameter zu erreichen?  (www.domain.de/landingpage/?v=2) >> ja/nein?

Variante 1)

Wenn beides verneint wurde, dann handelt es sich um einen „normalen“ A/B -Test auf der Website, bei der ein bestimmtes Element direkt ausgetauscht wird

Variante 2)

Wenn einmal mit „Ja“ geantwortet wurde, dann handelt es sich um Split-URL Test. In diesem Fall kann man das Testsystem so aufsetzen, dass beim Aufruf einer URL vom System entschieden wird, welche Variante ausgespielt wird. Wichtig ist dabei, dass die ursprüngliche Variante auch als „Control“ im System hinterlegt wird, denn das Tool kann die neue Variante nur dann anzeigen, wenn die URL auch aufgerufen wurde.

 5. Traffic Segementierung

Manchmal macht es Sinn, nicht immer den kompletten Traffic zu testen, sondern nur bestimmten Nutzergruppen (Neu vs. wiederkehrend, SEA Traffic für eine bestimmte Kampagne, organischer Traffic, Affiliate Traffic, mobile Nutzer, oder nur direkter Traffic). Bevor der A/B Test live geht, sollte man sich überlegen, ob man alle Nutzer mit einbezieht, oder nur ganz bestimmte. Eine Segmentierung des Traffics kann durchaus zu ganz anderen Ergebnissen führen, als ungefiltertes Testing. Nachfolgend ein paar Segmentierungsbeispiele.

Mein Tipp: SEA Traffic eignet sich in der Regel gut fürs A/B Testing, da dieser Traffic relativ gleichbleibende Qualität aufweist. Sollte der Test zum Uplift führen, kann das Konzept auch auf den kompletten Website Traffic ausgeweitet werden. Zur Segmentierung müssen beim Setup in der Regel die Kampagnen Parameter in der URL eingetragen werden.

6. Signifikanz – Wann ist ein A/B Test aussagekräftig

Ein A/B Test ist dann aussagekräftig, wenn eine gewisse Anzahl an Conversions aufgelaufen sind und der Test statistisch signifikant ist. In der Realität wird dies leider allzu häufig veranachlässigt, was nachfolgende Grafik verdeutlicht:

Wer mit einem A/B Testing Tool testet, der bekommt die Signifikanz (Chance to beat original, etc.) in der Regel mit ausgewertet. Bei manchen Tools kann vorher das Signifikanzniveau verändert werden. Aus der Praxis heraus kann ich empfehlen, das Signifikanzniveau auf 95% (= Fehlerwahrscheinlichkeit von 5%) einzustellen. Ein 90%-iges Signifikanzniveau ist ebenfalls vertretbar, sollte aber nicht Ziel einer Optimierung sein.  Nachfolgender Screenshot zeigt die Einstellung im Visualwebsiteoptimizer (Zu finden unter Test-Settings).

7. Conversion Goals

Das wichtigste beim Testing sind wohl die Conversion Ziele. Erst wenn man diese Kennzahlen steigern konnte, war ein Test auch erfolgreich. Doch welche Ziele sollte man setzen? Hierbei ist auf jeden Fall der Punkt 3 zu berücksichtigen, d.h. man muss auf die Anzahl der Conversions achten.

In einem Prozess (zum Beispiel Checkout) sollte man zudem immer alle Schritte mit tracken. Es ist einem nicht geholfen, wenn die optimierte Produktseite zwar mehr Warenkorb-Aufrufe hat, dafür aber weniger Abschlüsse (ja, das kann passieren!).

Je nachdem welches Testing Tool gewählt wird, ergibt sich daraus auch eine unterschiedliche Anzahl von möglichen Conversion Goals. Der Visualwebsiteoptimizer bietet zum Beispiel 7 Conversion Goals, wohingegen der Google Website Optimizer (auch wenn kostenlos) nur 1 Conversion Goal anbietet.

Wichtig ist, dass man die Conversion Ziele auch sprechend bezeichnet, damit jeder weiß, was damit gemeint ist (Conversion 1 =Abschluss, Conversion 2 = In Warenkorb gelegt, etc.) und sie bevor der Test startet auch überprüft.

8. Auswahl Testing Tool und Setup

Wer erfolgreich alle Punkte durchlaufen hat, kann sich nun an die Auswahl des Testing Tools machen. Eine schöne Übersicht findet man auf → whichmvt - auch wenn es der Name nicht vermuten lässt, aber A/B Testingtools sind ebenfalls enthalten.

Nach der Auswahl eines Testingtools geht es nun an das Setup. Wer die vorherigen Punkte bereits abgehakt hat, wird merken, dass die unterschiedlichen Tools mehr oder weniger genau diese Informationen abfragen.

Wer vor dem Test noch auf Nummer sicher gehen will, führt zunächst einen A/A Test durch, um herauszufinden, ob das Tracking wirklich funktioniert, denn die neue Variante A sollte beim A/A Testing nicht besser konvertieren als die ursprüngliche Variante A .

Viel Erfolg beim A/B – Testing!

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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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