Die richtigen Testideen priorisieren

Die Webanalysedaten zeigen, dass viele Customer Journeys ohne Kauf enden. Niemand weiß, wo der Fehler liegen könnte. Kein Wunder, denn die User Experience (UX) stand bisher nicht im Vordergrund. Deshalb sollten UX-Designer jetzt hellhörig werden. Der Aufbau von Websites wird öfter kaum analysiert und neue Elemente – ob Produktneuheiten, Bestseller oder Sonderangebote – landeten nach Bauchgefühl und Hörensagen auf der Seite.

Manchmal streiten die Teammitglieder sogar, was funktioniert und was nicht. Doch Bauchgefühl und Geschmack sind lange nicht so treffsicher wie datenbasierte Tests. In einem klassischen A/B-Test werden mindestens zwei Varianten eines Elements auf einer Webseite ausgespielt, die Performance gemessen und statistisch ausgewertet. Hierfür müssen gewisse Traffic-Zahlen erreicht werden, damit die Ergebnisse verlässlich sind. Bereits nach wenigen Tagen erhalten Shop-Betreiber oftmals schon eine ausreichend große Stichprobe.



„Wir brauchen mehr Bestellungen“

Neben der Integration der Testing-Lösung brauchen Conversion-Neulinge zunächst einen groben Überblick, wie und wo sie anfangen müssen. Hierfür ist es sinnvoll, sich entweder durch den Testing-Anbieter selbst oder eine Agentur in den ersten Schritten unterstützen zu lassen. Denn meistens herrscht bei kleinen und mittelständischen Unternehmen noch Nachholbedarf in puncto Testing-Wissen. Ihre primäre Motivation ist es, mehr Bestellungen oder Leads zu generieren. Doch welche Handgriffe auf der Website dies bewirken, bleibt unklar.
In einem ersten Schritt sollten Sie sich als Verantwortlicher erst einmal die relevanten Customer Journeys anschauen: Gibt es auf der Website Hindernisse, wo Nutzer nicht weiterkommen und aussteigen? Was machen die User wie oft? Was läuft nicht so, wie Sie es sich vorgestellt haben? Beispielsweise nutzen viele Besucher den Warenkorb als Merkzettel. Auch wenn er nicht dafür gedacht ist, sollten Sie ihn auch in dieser Hinsicht optimieren oder die wirklichen Mehrwerte des Merkzettels kommunizieren. Idealerweise werden Problemfelder in Analytics-Daten, heuristischen Analysen oder einem User Lab gefunden und anschließend durch die Betrachtung der User Journey auf der Seite verifiziert – vice versa ist dies auch möglich. Ziel ist es, Probleme zu identifizieren, zu beschreiben und darauf basierend eine Lösungsmöglichkeit zu generieren.



Je näher am Checkout, umso klarer ist die Zuordnung der Ergebnisse

Als erste Grundregel gilt: Je weiter Sie vom Checkout entfernt mit dem Testen anfangen, umso weniger können Sie nachweisen, dass die Veränderungen für Ihr Conversion-Ziel „mehr Bestellungen“ verantwortlich sind.
Die Produktdetailseite eignet sich oftmals als guter Einstieg, denn hier hat der Nutzer schon eine Vorauswahl getroffen. Ein Beispiel: Ein User hat 45 Produkte in den Warenkorb gelegt, siebt dann bis auf vier aus und bestellt am Ende trotzdem nichts. Somit ist erkennbar, dass der Weg bis zum Warenkorb grundsätzlich funktioniert, denn der Besucher hat schon zu so vielen Schritten „Ja“ gesagt: Ja, ich gehe auf eine Kategorieseite, ja, ich schaue mir Detailseiten an, ja, ich lege es in den Warenkorb.

Nun öffnet der Nutzer den Warenkorb und steigt in den Bestellprozess ein, bricht dann aber im dritten oder vierten Schritt ab.

In diesem Fall könnte der Website-Inhaber den Kunden direkt über eine Online-Umfrage ansprechen, warum er nichts bestellt hat. Manche Interessenten überlegen es sich dann anders und fahren fort – oder sie sagen dem Unternehmen wenigstens, warum sie gegangen sind. Beispielsweise passen dem Kunden die angebotenen Zahlungsmöglichkeiten nicht. Er will auf Rechnung zahlen, aber diese Option besteht nicht. Oder es wird ausschließlich ein Lieferdienst angeboten, mit dem der Nutzer schlechte Erfahrungen gemacht hat. Das würde auch erklären, warum sein Besuch nicht mit einer Bestellung endete.

Solange die Firma den Kunden nicht direkt fragen kann, bieten A/B-Tests und die Interpretation der Analytics-Daten eine gangbare Lösung. Denn so weiß das Unternehmen, an was es arbeiten muss.



Roadmap: Strukturiertes Vorgehen zum Erfolg

Viele Betriebe gehen das Thema nicht auf einer strategischen Ebene an, sondern möchten „mal einen Button testen“. Das löst jedoch das eigentliche Problem nicht. Wichtig ist ein strukturiertes Vorgehen: Was funktioniert auf meiner Seite gut, was nicht? Und wenn ein Element optimiert werden soll, ist es überhaupt wichtig für den Nutzer? Wie viele Möglichkeiten existieren, um dieses eine Element zu verbessern?

Hierfür sollten Sie als Website-Betreiber eine Roadmap anlegen und alle Seiten und Bereiche, die für ein Optimierungsvorhaben infrage kommen, auflisten. Für eine übersichtliche Darstellung ergibt eine einfache Tabelle Sinn: Links setzen Sie die Seiten und Bereiche untereinander, die Sie optimieren möchten. Hierzu gehören die Homepage, die Produktübersichtsseite, die Produktdetailseite, der Warenkorb, der Checkout und weitere übergreifende Optimierungsbereiche, wie die Navigation.

In die Spalten schreiben Sie die Testidee (grob), die Testbeschreibung (detailliert) und stellen eine Hypothese auf, die Sie im Test verifizieren möchten. Jede Testidee wird nach Performance, Umsetzbarkeit und Relevanz mit Punkten auf einer Skala von eins bis zehn bewertet. Wie gut oder schlecht funktioniert das zu testende Element bisher? Wie schwierig ist es, die Idee umzusetzen? Und welche Rolle spielt es für den Geschäftsbetrieb, wenn dieses Element besser funktioniert? Die Testideen, die am Ende die meisten Punkte erhalten, setzen Sie dann zuerst um. So können Sie sicherstellen, dass Sie das optimieren, wo am meisten rauszuholen ist.
Formulieren Sie klare Hypothesen, die auf ein primäres Conversion-Ziel ausgerichtet sind und testen Sie nicht zu viele Veränderungen in einer Variante auf einmal. Sonst wissen Sie am Ende des Tests nicht, welche Veränderung was bewirkt hat.



Bis zum Checkout: Testideen für verschiedenste Seitentypen

Fangen wir mit der Homepage an: Gibt es beispielsweise eine Bühne oder ein klassisches Banner? Welche Form haben die Slider, wie viele gibt es und wie sind sie angeordnet? In diesem Fall könnten verschiedene Positionen oder Formen der Slider getestet werden: Funktionieren breite oder schmale Slider oder Kacheln besser? Ebenso könnten Sie in der Evaluierung Ihrer Startseite erkennen, dass es für die Kaufentscheidung wichtig ist, die Bezahlmöglichkeiten bereits hier abzubilden. Für Produkt-Highlights wie „Topseller“ oder „Neu im Sortiment“ bieten sich verschiedene Positionen auf der Startseite an, die entweder ohne oder erst durch Scrollen (Above- und Below-The-Fold) sichtbar werden.

Auch die Navigation sollten Sie beachten: So könnte es einen Unterschied machen, ob und wie Sie die „Schnäppchenkategorie“ platzieren oder wie sie hervorgehoben werden. Auf der Produktübersichtsseite wäre eine mögliche Testidee, eine Sortierungsmöglichkeit der Produkte anzubieten. Auch Rabatte können unterschiedlich dargestellt werden: In vielen Tests gewinnen die sogenannten Streichpreise. Dabei wird der Originalpreis angezeigt und durchgestrichen, während das preiswertere Angebot prominent danebensteht. Zudem können Sie mit A/B-Tests analysieren, ob Rabatte in absoluter (10€) oder prozentualer Darstellung besser funktionieren.

Hat sich der Kunde bereits für ein Produkt entschieden, landet er auf der Produktdetailseite. Hier könnte es für ihn praktisch sein, ergänzende Produkte angezeigt zu bekommen. Schaut er sich zum Beispiel ein Tablet an, bieten sich Hüllen oder Tablet-Tastaturen an. Auch die Verfügbarkeit ist wichtig: Testen Sie, ob es die Kaufbereitschaft des Kunden beeinflusst, wenn er sieht, wie viele (oder wenige) Exemplare noch auf Lager sind oder wie lange die Lieferung dauert.

Sieht sich der Kunde den Warenkorb an, spielen Lieferzeiten und -kosten eine Rolle. Probieren Sie beispielsweise aus, ob der Kunde sich zum Kauf von weiteren Produkten animieren lässt, wenn sie keine zusätzlichen Lieferkosten verursachen. Im Checkout-Prozess könnte es von Vorteil sein, die Zahlungsarten hinsichtlich ihrer Nutzung oder Attraktivität für den Kunden anzuordnen.



Inspirationen für Testideen

Natürlich gibt es noch übergreifende Möglichkeiten, das Shopping-Erlebnis der Kundschaft zu verbessern. Animieren den Käufer womöglich Pop-up-Fenster, die ihn direkt zum Warenkorb führen – oder macht das überhaupt keinen Unterschied in der Kauflust? Könnte es vielleicht etwas bringen, bereits auf der Homepage anzuzeigen, welche Lieferdienste Sie anbieten? Viele Kunden haben hier ganz klare Präferenzen. Das gleiche gilt für die Bezahlmöglichkeiten.

Falls Ihnen die Ideen ausgehen, suchen Sie danach, wie sich Ihr Problem am besten lösen lässt. Setzt ein anderer Anbieter beispielsweise einen Bühnen-Slider vorbildlich ein, können Sie diese Logik auch auf einer Ihrer Seiten testen – völlig unabhängig davon, ob Sie sich in der gleichen Branche befinden. Ziehen Sie grundsätzlich Benchmarking einem Wettbewerbsvergleich vor, denn Sie wollen es nicht genauso gut oder schlecht machen, wie Ihre Konkurrenz, sondern das Problem bestmöglich lösen.



Personalisierung versus Testing

Was bedeutet Personalisierung und wann sollte man mit ihr beginnen? Beim A/B-Test evaluieren Sie, was für den Durchschnitt der Nutzer am besten funktioniert. Mit Personalisierung können Sie bestimmte Botschaften oder Inhalte an einzelne User oder Usergruppen übermitteln. Grundsätzlich gilt: Ohne Tests können Sie nicht personalisieren, denn woher wissen Sie sonst, dass etwas besser funktioniert?

Es existiert keine Patentlösung, ab welchem Zeitpunkt sich Personalisierung nutzbringend einsetzen lässt. Sinn ergibt sie meist dann, wenn Sie im Test eine Besonderheit gesehen haben, etwa, wenn für eine bestimmte Teilgruppe eine andere Variante gewonnen hat.

Am Ende noch ein Tipp von Natalie: Nehmen Sie sich Ihre mobile Website vor. In den allermeisten Fällen ist sie nur ein Abklatsch der Desktop-Website, obwohl die Nutzung auf dem Smartphone aufgrund der Bildschirmgröße und der Nutzungssituation eine andere ist. Der Aufwand lohnt sich, denn der Anteil mobiler Internetnutzer steigt kontinuierlich und liegt in Deutschland bereits bei über 70 Prozent.