Das große CRO-Glossar: Von A/B-Test bis Wireframe

Beitrag aus Ausgabe 78 / Juni 2019
Conversion-Optimierung
Andreas Engelhardt

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

Die Conversion-Rate-Optimierung ist ein weites Feld, welches aus vielen unterschiedlichen Bereichen besteht. Dementsprechend gibt es auch viele erklärungsbedürfte Begriffe. Die wichtigsten Begriffe werden in diesem Beitrag genauer erläutert. Selbstverständlich erhebt die Liste keinen Anspruch auf Vollständigkeit.

A/B-Test

Mit einem A/B-Test, welcher häufig auch als Split-Test bezeichnet wird, werden zwei Versionen einer Webseite miteinander verglichen, um zu prüfen, welche der beiden Varianten besser performt (siehe Abbildung 1).

Der Vergleich erfolgt, indem Nutzern zwei unterschiedliche Versionen der Seite, z. B. Variante A und Variante B, angezeigt werden. Dazu wird der Traffic, also die Summe aller Nutzer der Seite, in zwei Gruppen aufgeteilt. Beim Testen von zwei Varianten bedeutet das, dass Variante A für 50 % der Nutzer und Variante B für die übrigen 50 % der Nutzer angezeigt wird. Anschließend wird geprüft, welche Variante die bessere Leistung, sprich die meisten Conversions, hatte.

Das Beispiel in Abbildung 1 verdeutlicht den beschriebenen Traffic-Split auf zwei Varianten. In diesem Beispiel erzielt Variante B eine deutlich höhere Conversion Rate. Diese Variante sollte folglich implementiert und die bestehende Variante aus dem Netz genommen werden.

A/B-Testing-Tools

Die wesentliche Aufgabe eines Testing-Tools ist die Aufteilung des Traffics. Das A/B-Testing-Tool sorgt für eine zufällige Verteilung der Benutzer. Jede Variante bekommt, je nach Einstellung, einen Anteil des gesamten Traffics zugewiesen. Viele Einstellungen für neue Varianten lassen sich über Editoren erstellen. Mittels der Editoren sind Anpassungen im HTML-Code und im CSS möglich.

Der Markt an A/B-Testing-Tools ist groß. Für jedes Unternehmen gibt es unterschiedliche Anforderungen an das jeweilige Testing-Tool. Hier ein kleiner Auszug:

- AB Tasty

- Google Optimize (für weitere Erklärungen siehe dort)

- Optimizly

- Visual Website Optimizer (VWO)

- Adobe Target

Conversion

Webseiten haben in der Regel ein primäres Conversion-Ziel, wie z. B. einen Kaufabschluss, eine Spende oder die Gewinnung eines Leads. Diese Ziele werden als Macro-Conversions bezeichnet. Im Gegensatz dazu sind Micro-Conversions kleinere Schritte, die dazu beitragen, das primäre Ziel zu erreichen. Beispiele für Micro-Conversions:

  • Leser eines RSS-Feeds
  • Abonnenten eines Newsletters
  • Erstellung eines Accounts
  • einzelne Schritte im Sales-Funnel
  • Downloads
  • geteilte Inhalte
  • Kommentare
  • angesehene Videos

Conversion Rate

Teilt man nun die jeweilige Summe der Aktionen durch Anzahl an Nutzern (siehe Abbildung 2), erhält man die Conversion Rate (Konversionsrate). Beispiel: Auf eine Landingpage eines Onlineshops kommen 100 Besucher, von denen zwei Besucher einen Artikel im Shop kaufen. Die Conversion Rate beträgt folglich 2 %.

Die Conversion Rate lässt sich u. a. für die gesamte Seite, einzelne Landingpages oder auch den Check-out-Prozess bestimmen.

Conversion-Funnel

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 3). Kosten, die in die Akquisition des Traffics geflossen sind, sind verloren. Conversion-Rate-Optimierung ist ein Ansatz, dem entgegenzuwirken.

CRO – Conversion-Rate-Optimierung

Conversion-Rate-Optimierung ist

  1. ein systematischer Prozess,
  2. um die Prozentzahl der Nutzer zu erhöhen,
  3. die eine gewünschte Aktion ausführen.

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 4).

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.

CTA

CTA steht für Call-to-Action. Gemeint ist im CRO-Kontext eine Handlungsaufforderung, die man an seine Nutzer richtet. Ein guter CTA besteht aus zwei Elementen: a) einer Aufforderung und b) einem Benefit. Das könnte bspw. so aussehen: „Trage dich in den Newsletter ein, um einen 5-Euro-Gutschein zu bekommen“.

Google Optimize

Google Optimize ist ein Testing-Tool aus dem Google-Kosmos. Mit dem Tool lassen sich unterschiedliche Varianten einer Website miteinander vergleichen. Dazu können im Tool bestimmte Ziele hinterlegt werden. Es stehen unterschiedliche Testarten, wie A/B-Test, Multivariate Test sowie Weiterleitungs-Test zur Verfügung. Optimize misst die Leistung der eingestellten Varianten, um zu ermitteln, welche besser abschneidet. Damit soll Webmastern ein Tool an die Hand gegeben werden, um die Performance der Webseite zu steigern.

Heatmaps

In einer Headmap werden Daten visualisiert, die z. B. die Mausbewegungen und Klicks auf der Website widerspiegeln. Man spricht daher auch von Move-Heatmaps bzw. von Click-Heatmaps (siehe Abbildung 5). Bereiche, die häufig angeklickt werden, sind so leicht identifizierbar und geben Aufschluss darüber, mit welchen Inhalten sich der Nutzer auf der Seite beschäftigt. Ganz ähnlich funktionieren auch sogenannte Scroll-Heatmaps. Diese zeigen an, wie viel von einer Website sich ein Nutzer tatsächlich anschaut und ob und wie tief er dabei scrollt.

Hypothesen

Hypothesen sind 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 a) eine zu prüfende Variable, b) ein zu erwartendes Resultat und c) eine rationale Begründung, warum der Test durchgeführt werden sollte, enthalten. Dafür lässt sich gut die Struktur „wenn …, dann …, weil …“ verwenden.

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Lesen Sie den Artikel weiter in unserer suchradar Ausgabe 78 von Juni 2019 mit dem Titelthema „Das Online-Marketing-Glossar: Von Alt-Attribut bis Zielgruppe“.

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