Die ersten 3 Sekunden entscheiden

Der starke Preisanstieg lässt Menschen vorsichtiger werden. Kaufentscheidungen fallen langsamer und Konsument*innen geben weniger aus. In Krisenzeiten ist der effiziente Einsatz von Budget wichtiger denn je. Ein unterschätzter Hebel für Marketer*innen: die Conversion-Rate-Optimierung.

Mit Eye-Tracking-Vorhersage zu besseren Conversion Rates

Schon lange zielen Marketer*innen darauf ab, die Besonderheiten der Kognition des Menschen zu nutzen, um Verkäufe zu steigern. Man muss an Prozesse anknüpfen, die nicht im Bewusstsein stattfinden, sondern sich auf der Ebene der Signalverarbeitung abspielen. Heute gibt es dafür spannende Technologien, die zum Beispiel die Anwendung von Eye-Tracking günstig und skalierbar ermöglichen. 

Das Prinzip ist einfach. Ein neuronales Netz wird mit den Daten aus Eye-Tracking-Studien gefüttert und lernt, auf Inputs so zu reagieren, wie es die Menschen in einer Eye-Tracking-Studie tun würden. Für einen Bruchteil der Kosten einer mit Versuchspersonen durchgeführten Eye-Tracking-Studie geben Eye-Tracking-Simulationen wertvolle Insights darüber, ob ein Design funktioniert oder nicht. 

Die Fragen, die beantwortet werden sollen: Was fällt den Betrachter*innen zuerst ins Auge? Ist eine Website komplex, wodurch wichtige visuelle Reize wie der Kauf-Button oder Ähnliches untergehen? Wird der Blick der Webseiten-Besucherinnen und -Besucher bewusst geleitet? Die Beantwortung dieser Fragen ist nicht trivial. 

In den ersten drei Sekunden entscheidet eine Nutzerin oder ein Nutzer, ob und welche Inhalte einer Website relevant sind. Für Sie als Firma und Ihren Online-Auftritt heißt das vor allem: Fokus und Klarheit sind gefragt. 

Werfen wir also einen Blick in die Praxis: Für einen unserer Kunden haben wir zwei Landing-Pages analysiert. Die Analyse zeigte bei der ersten Landing-Page auf Anhieb, dass das Produkt und die Headline zwar sofort wahrgenommen werden, der Produkt-Benefit jedoch auf der Strecke bleibt. Bei der zweiten Landing-Page dieses Kunden wurde die Wahrnehmung der Headline durch ein Hintergrundbild gestört. 

Durch diese Analysen konnten wir die Schwächen im Design identifizieren und beheben. In Folge konnten wir die Conversion Rate im ersten Fall um 4 %-Punkte und im zweiten Fall um 6 %-Punkte steigern. 

Analyse Ergebnis: Produktbenefits liegen im dunklen (nicht wahrgenommenen) Bereich

Eine Steigerung um 4-6 %-Punkte mag marginal klingen, jedoch bedeutet eine solche Steigerung einen merklichen Anstieg des Umsatzes. Bis zu dem Punkt, an dem eine Nutzerin oder ein Nutzer beim Checkout abspringt, wird Marketing-Budget für ihn oder sie in die Customer Journey investiert. Jeder Verlust bedeutet eine Steigerung der Cost per Conversion. Genau hier müssen wir Marketer*innen ansetzen, denn genau diese Kundinnen und Kunden zu Käufern zu konvertieren, ist Effizienz, die Unternehmen zurzeit mehr denn je benötigen.

Eye-Tracking kann also sinnvoll sein, um die Conversion-Rate zu optimieren, doch ihr volles Potenzial schöpft diese Taktik nur in Kombination mit einem alten Bekannten aus: dem A/B Test.

A/B Tests: Langfristige, positive Trends in der CR Entwicklung erreichen

Der Großteil eines Kampagnen-Budgets fließt in die Generierung von Traffic auf einer Landing-Page. Doch das Wording, der Aufbau und das Layout einer Landing-Page basiert oftmals auf Bauchgefühl. 

Doch Sie sollten sich hierbei auf Daten verlassen. Erstellen Sie also zwei Versionen der Landing-Page und splitten Sie eingehenden Traffic. Gut geplantes und dokumentiertes A/B Testing führt zu mehr Conversions und so zu höherer Effizienz. 

Ein paar Punkte helfen bei der Umsetzung einer A/B Test-Strategie:

• Testergebnisse systematisiert dokumentieren. Das hilft beim Reporting mit dem Kunden und bei der nachträglichen Analyse der Daten.
• A/B Tests nicht isoliert betrachten, denn A/B Tests zeigen zusammengenommen wichtige Tendenzen an. A/B Test-Strategien setzen regelmäßige und häufige A/B Tests voraus. 
• Auf leichte technische Umsetzbarkeit achten. Für Tests des Look and Feel lassen sich A/B Tests leicht in JavaScript clientseitig umsetzen. So lassen sich aufwendige Anpassungen im Server-Backend so lange umschiffen, bis man beispielsweise Suchalgorithmen testet.

Der A/B-Test-Kreislauf

In diesem Kreislauf sind die Schritte Priorisierung und Auswertung besonders wichtig, weil nicht alle Tests ähnlich große Sprünge in die richtige Richtung versprechen. Sollten Sie kein CRM im Einsatz haben, ist es ratsam, die Ergebnisse ihres A/B-Tests händisch zu dokumentieren und auszuwerten. Mit einem CRM geht dies automatisch und auch das Reporting ins Team geht schneller von der Hand. 

Solche Tests sollten nach der Implementierung etwa zwei Wochen laufen, damit sichergestellt ist, dass Anomalien, wie Sales oder bestimmte Wochentage, an denen ohnehin viel Traffic herrscht, die Ergebnisse verzerren. Außerdem ist eine gewisse Zeit nötig, um mit Sicherheit ein bestimmtes Signifikanzniveau berechnen zu können. Das liegt, wie üblich, bei 95 %. 

Beim A/B Testing gibt es eine Fehlerquelle, die unbedingt im Bewusstsein sein muss. Es muss überprüft werden, ob die Veränderungen, die sich aus den Tests ergeben, auch zusammen funktionieren - das ist nämlich keineswegs gesagt.

Fazit: Kleine Kniffe können bares Geld sparen 

Ein paar kleine Kniffe und technische Lösungen verhelfen zu langfristigen positiven Trends in der Entwicklung der Conversion Rate um einige Prozentpunkte. Die Wichtigkeit solcher Anpassungen in der Rezession darf man nicht unterschätzen, da sie große Auswirkungen auf die Umsätze haben.