Testmethodik für CRO

Jetzt, da wir bereits wissen, was CRO ist, wie Nutzer funktionieren, welche Techniken und Tools wir einsetzen können, ist es an der Zeit, alles zusammenzuführen und ein Framework für die Arbeit zu schaffen.

Dieser Punkt ist der letzte und wichtigste des Artikels, denn er bündelt alles, was wir bisher erklärt haben. Also aufgepasst.

Denn dieses Framework erklärt den Prozess, dem wir folgen können, wenn wir unser Projekt insgesamt verbessern wollen, ohne uns auf einzelne Aspekte zu konzentrieren, sondern indem wir es als Methodik verstehen, die zum Kern des Geschäfts gehört.

Ich schlage dir folgende Vorgehensweise vor:

1.   Informationen über die Website, die verfolgten Ziele und die Nutzertypen sammeln (Personas, soziodemografische Daten usw.): Das liefert uns den nötigen Kontext und erste Hinweise.
2. Die Kennzahlen untersuchen: normalerweise verfügt die Website über ein Digital-Analytics-Tool. Falls nicht, muss eines so schnell wie möglich implementiert und die Methodik des im ersten Kapitel behandelten Messplans befolgt werden.
3. Änderungen formulieren und Tests starten: auf Grundlage aller analysierten Informationen schlagen wir Änderungen vor, die je nach Situation in A/B-Tests (meistens) oder Nutzertests (seltener) getestet werden.
4. Die Ergebnisse analysieren: prüfen, ob die vorgeschlagenen Verbesserungen tatsächlich etwas verbessern oder nicht, und anschließend wieder zu Schritt 1 zurückkehren. Es handelt sich um eine iterative Methodik.

Ich erkläre dir jeden Schritt und fasse dabei die ersten beiden zusammen.

#1 und #2. Informationen sammeln und Kennzahlen analysieren

Die Ziele in diesen Phasen sind:

1. Die Website kennenlernen, die wir optimieren wollen.
2. Die Ziele definieren.
3. Auf Grundlage der gesetzten Ziele die am besten geeigneten Seiten für Tests auswählen.
4. Die Probleme der Seite analysieren und untersuchen, wie Nutzer die Website verwenden.
5. Hypothesen formulieren, die als Grundlage für die vorgeschlagenen Änderungen dienen.

A) Die Website kennenlernen, die wir optimieren wollen:

Dafür können wir ein Projektblatt ähnlich diesem erstellen:

Projekt:  Yo pongo el hielo.

Website-Typ: Ecommerce.

Hauptziele:

- Produktkauf.
- Newsletter-Anmeldung.

Relevante Seiten:

- Home.

- Produktliste.

- Produktseite.

- Kaufprozess.

Erste Eindrücke:

- Der responsive Karussell-Slider kann problematisch sein (nicht standardisiert).

- Copy des kleinen Banners.

- Checkout verbesserungsfähig: unterschiedliche und wiederholte “1”-Schritte

- Keine Personalisierung.

- In Kategorien werden Produkte als Liste statt als Grid angezeigt.

- Produktseite: viele mit demselben generischen Text.

B) Das Ziel definieren

Die Grundlage dafür sind:

• Was die Kennzahlen sagen.
• Trend.
• Marktstudien.
• Wettbewerbs-Benchmarking.
• SWOT.
• Kundenfeedback.
• Jede Informationsquelle, die uns relevant erscheinen kann.

Idealerweise endet dieser Schritt mit einem Ziel, das den zu steigernden KPI definiert, dem benötigten Zeitraum, bis es sich zeigt, und falls nötig dem Nutzersegment.

Zum Beispiel: Den monatlichen CR neuer Nutzer um 1% innerhalb von 6 Monaten steigern.

C) Die am besten geeigneten Seiten für Tests auswählen

Ausgehend von den gesetzten Zielen:

• Wir untersuchen die Kennzahlen, die uns zur Verfügung stehen: Digital-Analytics-Tools, Heatmaps, Umfragen…
• Wir ziehen weiter am Faden von allem, was unsere Aufmerksamkeit erregt, und betrachten Trends (Saisonalität, YoY, Kanäle und Segmente…).
• Wir können zusätzliche Techniken einsetzen wie Conversion-Funnels, Aufzeichnungen, Heuristiken, Fragebögen oder Heatmaps.
• Es sollten Seiten mit Traffic sein, die zu Conversions führen. Wenn nicht genügend Traffic oder Conversions vorhanden sind (nehmen wir 100 als Minimum), sind die Ergebnisse nicht aussagekräftig. Das führt zur Möglichkeit, in den Einkauf von Traffic zu investieren.
• Am einfachsten beginnt man mit: Seiten mit Problemen (hohe Bounce- und Exit-Raten, niedriger CR…)

• Je näher wir an der Conversion-Seite sind, desto schneller sehen wir Ergebnisse (Checkout)

Am Ende haben wir eine Auswahl von Seiten wie etwa:

• Home-Seite.
• Katalogseite.
• Produktinformationsseiten.
• Schritte des Kaufprozesses.

D) Die Probleme der Seite analysieren und untersuchen, wie Nutzer die Website verwenden

Wir prüfen Folgendes:

Funktionale Fehler:

• Langsames Laden.
• 404.
• Ein Bestandteil fehlt.
• Fehler, die ein Weiterkommen verhindern (Button funktioniert nicht).

Barrierefreiheit

• Größen.
• Farben.
• Geräte.
• Lesegeräte für blinde Menschen und Menschen mit Behinderungen.

Usability

• Zu wenig Informationen.
• Unklare Value Proposition.
• CTA befindet sich below the fold oder ist schlecht sichtbar.
• Copy und Texte verbesserungsfähig.
• Lange Formulare.
• Abfrage zu vieler Daten.
• …

Kurz gesagt: alle Punkte, die bei der Technik der heuristischen Analyse angesprochen wurden.

Um Nutzerfeedback zu sammeln, haben wir diese Quellen:

• Kundenservice.
• Formulare.
• Feedback zur Website (Kontakt-E-Mail, soziale Netzwerke).
• Nutzertests / Interviews.
• Heatmaps.
• Aufzeichnungen.

Sobald wir sowohl die Probleme der Website als auch das Feedback der Nutzer kennen, sind wir in der Lage, den KPI festzulegen, der auf der Seite verbessert werden soll.

Auf einer Produktseite kann das zum Beispiel die Anzahl der „Add to cart“-Aktionen sein, auf einer Produktkategorie-Übersicht die Bounce- oder Abbruchrate.

E) Hypothesen formulieren

Sie dienen als Grundlage für die vorgeschlagenen Änderungen.

In diesem letzten Punkt dieser Phase verwenden wir die wissenschaftliche Methode: Wir identifizieren ein Problem und schlagen eine mögliche Lösung vor (Hypothese). Anschließend wird ein Experiment entworfen, das unsere Hypothese bestätigt oder widerlegt

Der KPI aus dem vorherigen Schritt ist bereits ausgewählt, also ist es Zeit, kreativ zu werden und zu überlegen, welche Änderungen diesen KPI verbessern werden, und daraus die Hypothese zu formulieren.

Beispiel für eine Hypothese:

“Wenn auf der Kategorieseite durch den Wechsel von einem „Listen“- zu einem „Grid“-Format mehr Produkte auf einen Blick angezeigt werden, verlassen weniger Nutzer die Website über diese Seite.”

Wichtig: Hypothesen müssen immer sowohl die Annahme enthalten, die wir testen wollen, als auch das erwartete Ergebnis (sonst handelt es sich um eine „Nullhypothese“).

#3. Test entwerfen und starten

Sobald wir unsere Hypothese formuliert haben, ist es Zeit, sie zu testen.

Dafür verwenden wir ein Testing-Tool wie VWO, das einen kostenlosen Tarif bietet und leistungsfähig ist.

Du solltest wissen, dass es verschiedene Arten von A/B-Tests gibt:

• A/B (auch Split genannt): eine Kontrollseite und eine oder mehrere Testseiten (Varianten), auf denen eine einzelne Änderung bewertet wird. Zum Beispiel verschiedene Farben für den Button „Jetzt bezahlen“.
• Multivariat: eine Kontrollseite und mehrere alternative Seiten, so viele wie mögliche Kombinationen verschiedener Variablen existieren. Im vorherigen Beispiel könnten wir zusätzlich zu den Button-Farben verschiedene Copies wie „Jetzt bezahlen“, „Abschließen und bezahlen“, „Zur Bank gehen und bezahlen“ testen. Jede Kombination aus Farbe und Copy würde getestet.
• Weiterleitung: führt zu einer völlig anderen URL (zum Beispiel geeignet für unterschiedliche Checkout-Flows, in einem Schritt oder mehreren).

Elemente, die getestet werden können

Auf einer mittelgroßen Website gibt es tatsächlich unzählige Bestandteile, die getestet werden können. Hier einige davon:

CTA

• Copy.
• Form.
• Farbe.
• Größe.
• Icon.
• Position.

Unique Value Proposition / Unique Campaign Proposition

• Copy.
• Hauptbilder.
• Ablenkende Elemente vs Elemente, die die Conversion fördern.

Checkout

• Informationen: ausreichend, passend, überzeugend…
• Button-Copy => „kaufen“ vs „in den Warenkorb“.
• Anzahl und Reihenfolge der Felder: Weniger ist nicht immer besser, es hängt von der Qualifizierung des Leads ab.
• Anzahl der Schritte (URLs).
• Format von Inputs und Labels (verbessert oder verschlechtert eine größere Darstellung den CR auf Mobile?).
• Bilder oder Videos hinzufügen oder entfernen (lenken sie ab oder verstärken sie?).
• Upselling am Ende hinzufügen.

Situation des Nutzers (weiß, was er will, sucht Informationen…)

• Informationen für jeden Nutzertyp: Nutzungsanleitungen / Tutorials. „Über uns“- und „Bedingungen“-Seiten. Testimonials und Social Proof.

• Páginas “sobre nosotros” y “condiciones”.

• Testimonios y pruebas sociales.

• Anzahl der Referenzen in jeder Kategorie hinzufügen.

Copies: Verstehen neue Nutzer sie, oder muss man Profi sein und gezielt nach etwas suchen? Überschriften. Unterschiedliche Kategorisierungen (nach Marke, Kategorien, Nutzungsart…).

• Categorizaciones distintas (por marca, categorías, tipo de uso…).

• Kategoriebeschreibungen.

Personalisierung: Sehen neue Nutzer etwas anderes als wiederkehrende und eingeloggte Nutzer? Empfehlungen.

• Design der Home-Seite (verschiedene Module).

Usability

• Schriftgröße.
• Farben: Hintergrund von Divs oder Modulen. Icons.

• De iconos.

• Links.

Fortschrittsbalken im Funnel.

Tooltips oder Informationen in jedem Feld des Funnels.

Look and Feel

• Menge an Weißraum auf der Seite.
• Schriftarten.
• Farbpalette.
• Hintergrundfarbe / -bild.
• Abgerundete oder gebogene Ecken bei Buttons und Bildern.
• Qualität und Art der Bilder (größer, Stock vs eigene).
• Bei externen Checkouts testen, ob sie dem Look and Feel der Website angepasst oder als iframes eingebunden werden sollten.
• Anzahl der Produkte pro Seite im Ecommerce.
• Anzahl der Textspalten bei Medienseiten.

„Auffindbarkeit“ (Fähigkeit, das Gesuchte auf der Website zu erreichen)

• Die meistgelesenen Artikel oder meistgekauften Produkte auf der Home-Seite anzeigen.
• Produkte bei Suchanfragen ohne Ergebnis anzeigen.
• Menge an Informationen auf der Suchergebnisseite (Bilder, Preis, Bestand, Kurzbeschreibung?).
• Benennung der Menüs.
• Anzahl der Menüelemente und ihre Reihenfolge.
• Suchleiste: Größe, fixiert, Position, Copy…
• Methoden zur Verfeinerung von Suchen: hinzufügen „vielleicht meinst du XXXX”

Visuelle Hierarchie

• Wichtige Elemente von einer Seite der Landingpage auf die andere verschieben.
• Größen: absolut und relativ.
• Anzahl der Elemente.

Kauf

• Einheiten auf Lager => Gefühl der Dringlichkeit.
• Lieferdatum der Bestellung.
• Versandpreis auf der Produktseite.
• Checkout mit Paypal Express.
• Zahlungsarten (nach Land segmentiert).
• Interne oder externe Zahlungs-Gateway (mit oder ohne iFrame).

Fehlervermeidung

• Fehlermeldung: klarstellen, dass die Website schuld ist, nicht der Nutzer.
• Das fehlerhafte Feld hervorheben.
• Inhalte und Copies von 404-Seiten.
• Optionale Felder aus Formularen entfernen.
• Copies der Labels.

Wie du siehst, ist die Liste lang. Und ich habe sogar einiges weggelassen…

#4. Ergebnisanalyse

Jetzt sehen wir, ob unsere Hypothese richtig war oder nicht.

• Wenn sie sich als richtig erwiesen hat: müssen wir über die nächste Iteration nachdenken, auf derselben oder einer anderen Seite.
• Wenn sie kein positives Ergebnis gebracht hat: müssen wir die Hypothese neu formulieren, um den KPI zu verbessern.

Das bedeutet: Der Testing-Prozess endet nie, unabhängig davon, ob das Ergebnis positiv oder negativ ist.

Wichtig ist, dass wir selbst bei einem negativen Testergebnis mehr über unsere Website und ihre Nutzer gelernt haben, daher ist es niemals umsonst.

Reales Beispiel

Zum Abschluss dieses Abschnitts und dieses sehr langen Posts zeige ich dir einen realen Fall aus einem Ecommerce, für den ich Beratung durchgeführt habe.

Der vollständige Prozess sah zusammengefasst so aus. Genau so:

1. Heuristische Analyse: Bei der Prüfung stellte ich fest, dass die Website zwar insgesamt gut war, (sie machte mehr als 2 Millionen Euro Umsatz, meiner Meinung nach aber der Checkout-Prozess verbessert werden konnte.
2. Kennzahlenanalyse: der CR des Checkouts (Nutzer, die kaufen / Nutzer, die in den Checkout gelangten) lag bei 18%. Ich dachte, das ließe sich verbessern.
3. Kommentierter Prototyp: ein Design mit einigen vorgeschlagenen Änderungen:
• Flow: Die Registrierung (nicht der Login) führte aus dem Checkout heraus.
• Copy: Einige Meldungen wie die zur Rechnungsadresse waren unklar, ebenso einige Fehlermeldungen.
• Design: zu viele Fluchtwege. Wir entfernten das obere Menü und den unteren Footer und ersetzten verpflichtende externe Links („Vertragsbedingungen“ und „Ratenfinanzierung“) durch Pop-ups mit demselben Inhalt.
4. Versuchsaufbau: In diesem Fall nutzten wir Google Optimize, bevor Google es eingestellt hat. Der Einfachheit halber ließen wir die Flow-Änderung weg und setzten nur die Copy- und Designänderungen um.
5. Testergebnisse: Der CR des Checkouts stieg auf 22%. Und ich bin überzeugt, dass sich mit ein paar weiteren Verbesserungen noch ein oder zwei Punkte herausholen lassen.

Ich würde lügen, wenn ich sagte, ich hätte die Umsatzsteigerung analysiert, aber bei diesem Anstieg des CR muss sie spürbar gewesen sein.

Wenn du also einen Ecommerce hast, kannst du den Prozess genau so nachmachen.

Im Ernst, probiere ihn exakt so aus und sieh, was in deinem Fall passiert 😉

Und damit sind wir durch…

Mehr über CRO…

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Dann kannst du hier mit den übrigen Artikeln der CRO-Serie weitermachen:

• Was CRO ist und die Nutzermatrix.

• Biases und Überzeugung im CRO und Copywriting.

• Die universellen Prinzipien des CRO.

• CRO-Techniken zur Verbesserung der Conversion.

• Tools für CRO.

• Testmethodik für CRO (den Artikel liest du gerade).

• Bonus: Was Microsoft Clarity ist und wie man es mit Google Analytics integriert.

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