Conversion-Rate-Optimierung: Der systematische Prozess

Beitrag aus Ausgabe 71 / April 2018
Conversion-Optimierung
Andreas Engelhardt

ist SEO-Berater und Head of CRO bei der SEO-/SEA-Agentur Bloofusion Germany.

Conversion-Rate-Optimierung (CRO) ist ein komplexes Feld, welches sich aus vielen Disziplinen wie u. a. Webanalyse, Usability und Webdesign zusammensetzt. Es ist außerdem ein ressourcenintensiver, aber eben auch sehr effektiver Ansatz, den vorhandenen Traffic auszunutzen und aus Nutzern mehr zufriedene Kunden zu generieren. Dieser Beitrag gibt eine Einführung in die systematische Conversion-Rate-Optimierung.

Über unterschiedliche Kanäle wie SEO, SEA, Social Media etc. kommen Nutzer auf die Seite. Die Summe der Nutzer wird als Traffic bezeichnet. Ein Teil dieser Nutzer wird zu Kunden oder Leads – sie konvertieren. Im Durchschnitt ist dies jedoch nur ein geringer Teil des gesamten Traffics. Die übrigen Nutzer verlassen die Seite wieder. Sie scheiden an unterschiedlichen Stellen des Conversion Funnels aus (siehe Abbildung 1). Kosten, die in die Akquisition des Traffics geflossen sind, sind verloren. Conversion-Rate-Optimierung ist ein Ansatz, dem entgegenzuwirken.

Zielsetzung

Die Conversion Rate beschreibt das Verhältnis zwischen der Anzahl der Conversions im Verhältnis zur Anzahl der Nutzer. Das kann sowohl Micro-Conversions, wie z. B. einen Download oder die Erstellung eines Accounts, als auch Macro-Conversions, wie z. B. einen Kauf oder eine Projektanfrage, betreffen. Die Conversion-Rate-Optimerung (CRO) ist als systematischer Prozess zu verstehen, um die Prozentzahl der Nutzer zu erhöhen, die eine gewünschte Aktion, also eine Conversion, ausführen. Das Ziel der Conversion-Rate-Optimierung ist es daher, aus mehr Nutzern glückliche Kunden zu machen und somit den Umsatz zu maximieren. So kann durch CRO die Rentabilität von Marketingmaßnahmen gesteigert und das Unternehmenswachstum beschleunigt werden. Außerdem sorgen Seiten, die hinsichtlich ihrer Nutzererfahrung (UX) überzeugen, für zufriedenere Kunden, die auch in Zukunft wieder konvertieren und die Seite weiterempfehlen.

Den Möglichkeiten der Seitenoptimierung sind dabei keine Grenzen gesetzt. So kann über die gesamte Seitenstruktur hinweg prinzipiell alles optimiert werden, was Einfluss auf das Verhalten des Kunden hat – angefangen von einzelnen Seitenelementen, wie z. B. Überschriften, Texten und Bildern, bis hin zu Formularen, Suchfunktionen und Filterfunktionen. All das wirkt sich letzten Endes auf die Conversion Rate aus.

Um das Thema CRO strukturiert anzugehen, um die obergeordnete Zielsetzung – die Maximierung des Umsatzes – zu verfolgen, lässt sich ein Prozess aufzeichnen, der im Folgenden als CRO-Prozess vorgestellt wird.

CRO-Prozess

Conversion-Rate-Optimierung ist ein Prozess und kein Projekt, welches nach einmaliger Durchführung abgeschlossen ist. Vielmehr soll durch ständiges Optimieren und Testen die Seite kontinuierlich weiterentwickelt werden. Ein solcher Prozess lässt sich in fünf Abschnitte unterteilen, die sich, sobald sie durchlaufen sind, in einem Kreislauf wiederholen (siehe Abbildung 2).

Der Prozess beginnt mit einer gründlichen Analyse der Seite. Dem folgt das Aufstellen geeigneter Hypothesen. Entsprechend der Hypothesen werden Variationen zu den bestehenden Seiten erstellt, die einen Vorschlag zur Optimierung enthalten. Die Überprüfung der Variante erfolgt in der Testphase, in der z. B. mittels A/B-Test ermittelt wird, welche der beiden Varianten besser performt. Schließlich werden Testergebnisse im fünften Schritt dokumentiert und ausgewertet. Auf die einzelnen Abschnitte wird nun näher eingegangen.

Schritt 1: Strategische Grundlage – die Analyse

Grundlage für alle folgenden Entscheidungen bildet die Analyse. Diese wird sowohl qualitativ als auch quantitativ durchgeführt. Ziel der Analyse ist es, Probleme und Hindernisse auf den Seiten zu identifizieren und ein genaueres Verständnis für das Verhalten der eigenen Kunden zu erhalten. Alles in allem geht es bei der Analyse also darum, Stolpersteine zu finden, die Optimierungspotenziale bieten, und Gründe zu ermitteln, warum Nutzer nicht konvertieren und die Seite verlassen.

Mittels der qualitativen Methoden lässt sich die Frage beantworten, wie sich der Nutzer auf der eigenen Seite verhält. Entsprechende Daten liefern Webanalyse-Tools, wie z. B. Google Analytics. Dort kann man einsehen, über welche Kanäle Nutzer auf die Seite kommen, welche Seiten sie zuerst sehen und an welcher Stelle sie den Conversion Funnel verlassen. Ebenso liefern die Tools demografische Daten der Besucher.

Auf die Frage, warum sich der Nutzer so verhält, wie das Ergebnis der quantitativen Analyse zeigt, gibt die qualitative Methode eine Antwort. Dazu stehen eine Reihe von Tools, wie beispielsweise On- und Off-site-Umfragen, Interviews mit Nutzern, Usability-Tests oder Zufriedenheitsbefragungen zur Verfügung. Sie zeigen, warum sich Nutzer auf Seiten engagieren, und geben Aufschluss über die Hintergründe, warum Nutzer die Seite besucht haben. Gleichzeitig zeigen sie aber auch, was Nutzer auf der Seite begeistert und welche Ereignisse zu einem positiven Besuch, also zu einer positiven Kundenerfahrung führen.

Schritt 2: Hypothesen ableiten und formulieren

Im zweiten Schritt geht es um das Aufstellen von Hypothesen, also Aussagen, die möglich, aber noch nicht bewiesen sind. Dazu sollte man zu jeder Seite in Kombination mit dem jeweiligen Element, wie z. B. der Überschrift oder dem Text, einzelne Hypothesen aufstellen. Jede Hypothese sollte also eine a) zu prüfende Variable, b) ein zu erwartetes Resultat und c) eine rationale Begründung enthalten, warum der Test durchgeführt werden sollte. Dafür lässt sich gut die Struktur „wenn …, dann …, weil …“ verwenden. Gleichzeitig ist beim Aufstellen der Hypothesen zu beachten, dass lediglich ein Faktor pro Hypothese überprüft wird. Ebenso sollten die Kundenbedürfnisse und weniger das Layout in den Vordergrund gestellt werden.

Als Ergebnis erhält man somit eine Liste aller Baustellen. Diese gilt es zu priorisieren. Eine Möglichkeit dazu ist die Priorisierung nach Einfluss geteilt durch den Aufwand. Dazu vergibt man einen Wert zwischen 1 und 10 und schätzt den Einfluss sowie den Aufwand.

Ein Beispiel: Die Änderung einer Überschrift hat möglicherweise einen hohen Einfluss auf die Conversion Rate und wird somit mit 10 bewertet. Der Aufwand ist, da eventuell keine IT-Ressourcen benötigt werden, gering und kann möglicherweise über einen Editor in einem A/B-Testing-Tool selbst durchgeführt werden. Dementsprechend wird der Aufwand lediglich mit 1 bewertet. Der Quotient von 10 entspricht der Priorität.

Schritt 3: Erstellung von Varianten

Hat man sich für eine Hypothese entschieden, die zuerst überprüft werden soll, wird dazu eine entsprechende Variante erstellt. Diese wird jedoch nicht gleich implementiert, sondern es wird zunächst ein Wireframe erstellt. Ein Wireframe ist ein konzeptioneller Entwurf einer Internetseite. Dieser wird entsprechend der Hypothese aufgebaut und sollte selbstverständlich im Rahmen des technisch Umsetzbaren liegen. Auch für eine saubere Dokumentation der Tests eignet sich das Vorgehen mittels eines Wireframes.

Ein Wireframe sollte im ersten Schritt lediglich die Elemente einer Seite und die Botschaften, die man an die Nutzer richtet, enthalten (siehe Abbildung 3). Automatisch setzt man sich somit viel intensiver mit dem Element und seiner Wirkung auf den Kunden auseinander. Erst im nächsten Schritt beginnt man, die Botschaften, welche Texte, Handlungsaufforderungen (CTAs) und Überschriften enthalten, auszuformulieren.

Anschließend empfiehlt es sich, das Wireframe ein oder zwei Tage ruhen zu lassen, um dann mit dem Editieren fortzufahren. Das bedeutet, den Text auf Unverständlichkeiten zu kontrollieren. Alles sollte auf die Nutzer abgestimmt und für diese verständlich sein.

Schritt 4: Testphasen

Erst dann beginnt die Umsetzung der Variante. Teilweise bedeutet das, dass die IT eingeschaltet werden muss, wenn z. B. Programmierungsarbeiten erforderlich sind. Die IT kann dann sehr gut mit den erstellten Wireframes arbeiten. Möglicherweise können aber auch viele Änderungen selbst über Editoren von Testing-Tools vorgenommen werden.

In der Testphase wird die ursprüngliche Variante (Version A) mit dem Testkandidaten (Version B) verglichen. Eine Möglichkeit dazu ist der A/B-Test, bei dem den Nutzern zufällig Variante A oder Variante B angezeigt wird. Es sind aber auch multivariate Tests möglich. Damit lassen sich unterschiedliche Varianten gegeneinander testen, bei denen sich mehrere Abschnitte unterscheiden. Eine weitere Möglichkeit sind Weiterleitungstests, bei denen die Varianten auf unterschiedlichen URLs liegen.

Sobald der Testkandidat erfolgreich implementiert wurde, sollte die Qualität des Tests sichergestellt werden. Es ist also zu prüfen, ob der Test auf unterschiedlichen Browsern und auf diversen Endgeräten einwandfrei funktioniert.

Nachdem der Test gestartet worden ist, laufen nun die Varianten gegeneinander. Zeigt sich, dass eine Variante besser performt, also eine höhere Conversion Rate erzielt als die andere, hat man einen möglichen „Gewinner“. Doch Vorsicht: Bei der Auswertung und Interpretation der Ergebnisse gibt es einiges zu beachten.

Schritt 5: Auswertung und Dokumentation

An die Testphase schließt sich die sorgfältige Auswertung des Tests an. Ist der Test eine Weile gelaufen und hat ein statistisch signifikantes Ergebnis von mindesten 95 %, kann man zu 95 % sicher sein, dass das Ergebnis nicht durch reinen Zufall entstanden ist. Sollte aus dem Test ein „Gewinner“ hervorgehen, sollte dieser implementiert werden.

Jeder Test sollte sauber dokumentiert werden. Dies ist in tabellarischer Form oder einer Präsentation möglich. Die Dokumentation der Tests sollte mindestens die Hypothese, das Wireframe, die Einstellungen im Testing-Tool und selbstverständlich die Test-Ergebnisse beinhalten. Darüber hinaus empfiehlt es sich, Screenshots der Varianten zu erstellen.

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Lesen Sie den Artikel weiter in unserer suchradar Ausgabe 71 von April 2018 mit dem Titelthema „Conversion-Rate-Optimierung: Tipps und Strategien für umsatzstarke Websites“.

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