Tipp der Woche

Testing & Targeting – Framework – Teil I [Tipps]

6. Mai 2015 von Bartosz Przytula // Kategorie: Tipps & Tricks

Testing & Targeting mit etracker

Mehr Umsatz, mehr Absatz, Anmeldungen, Leads oder ein stärkeres Branding zu erreichen ist abhängig von ganzheitlichen Produkt- und/oder Unternehmensentscheidungen. Auch als Online Marketing oder Content Manager, als Conversion Optimierer oder Usability Engineer kann man über eine höhere Zahl an Zielerreichungen auf digitalen Kanälen direkt auf das Unternehmensziel, z. B. den Umsatz, einwirken.

Im Folgenden wird anhand der etracker Testing & Targeting Suite ein theoretisches & praktisches Framework vorgestellt, wie das A/B-Testing oder Smart Messaging Projekt geplant (Teil I des Artikels) und durchgeführt (Teil II des Artikels) werden kann.

Das Testing & Targeting Projekt in vier Schritten

Will man als Verantwortlicher für die Website irgendetwas optimieren, kann man irgendwie mit einem Testing & Targeting Projekt beginnen und wird irgendein Ergebnis bekommen. Zielführender ist es jedoch, sich vorher zu überlegen, was man wie und mit welchem Ziel testen oder personalisieren möchte.

Hat man die Absicht, eine bestimmte Zielgröße zu optimieren, ist es sinnvoll sich an bestimmte Vorgehensweisen zu halten. etracker hat hierfür mit seinem Consulting folgenden Prozess entwickelt:

 

etracker_ABTesting_4Schritte

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1. Messen – Welche Ziele hat meine Website und wie kann ich die Zielerreichung quantifizieren?

Um zu wissen, ob Zielgrößen erreicht werden, sollten Zielgrößen messbar sein. Um zu wissen, ob Zielgrößen erreicht werden, sollten Zielgrößen messbar sein. Um zu wissen, welche Zielgrößen relevant sind, sollte klar sein, wie die digitalen Kanäle auf das gewünschte Unternehmensergebnis einwirken. Um diese Abhängigkeit abzubilden und dadurch die Datengrundlage für einen Testing & Targeting Prozess zu entwickeln, lässt sich folgendes Modell anwenden:

abtesting_messbare_websiteziele

Zu definieren sind zu Beginn die Business-Ziele. Optimalerweise sind diese bei einem bestehenden Unternehmen bereits definiert (Beispiele: Umsatz, Gewinn, Shareholder-Value, Wachstum usw.). Sind die Unternehmensziele klar und deutlich, können Website-Ziele definiert werden, die dieses Unternehmensziel direkt beeinflussen. Dies können z. B. Verkäufe sein, die über die Website generiert werden.

Im nächsten Schritt sollten KPIs definiert werden, die diese Zielerreichung über die Website messbar machen. Dies kann beispielsweise der durchschnittliche Warenkorbwert, die relative Kaufhäufigkeit oder ganz konservativ die Anzahl der Verkäufe pro Besucher sein. Vorstellbar ist aber auch die Bounce Rate, um Nutzer zu identifizieren, die nicht bis zum Abschluss gelangen. (Wichtig: Dies sind nur Beispiele. Für jedes Businessmodell mögen weitere oder gänzlich andere Herleitungen sinnvoll sein).

Die Erfolgsereignisse bestimmen, welche Handlung des Nutzers das Erreichen des Website-Ziels beeinflusst. Ist der gewählte KPI z. B. der durchschnittliche Warenkorbwert, so ist ein Erfolgsereignis ein gekaufter Warenkorb mit dem Gesamtwert X. Handelt es sich bei dem KPI um die relative Kaufhäufigkeit, so ist das Erfolgsereignis einfach der abgeschickte Warenkorb an sich.

Je nach Business- bzw. Website-Ziel können Erfolgsereignisse verschieden sein:

  • Werbefinanzierte Websiten: Anzahl X an generierten Page Impressions (KPI: PI/Besuch)
  • B2B Websites mit dem Ziel der Lead-Generierung: Anzahl X abgeschickter Formulare
    (KPI: Abgeschickte Formulare/Gesamtanzahl aufgerufene Formulare)

Der letzte Schritt besteht darin, für einen bestimmten Zeitrahmen einen bestimmten Zielwert festzulegen und die Verantwortlichkeiten zu klären, um mögliche Hürden in der Projektplanung zu berücksichtigen.

2. Priorisieren – Welche Inhalte sollen auf der Testing & Targeting Roadmap mit hoher Priorität behandelt werden?

Auch für die eigene Motivation haben anfängliche Erfolgserlebnisse hohen Nährwert. Daher ist es empfehlenswert, folgende Fragen im Rahmen einer Priorisierung zu beantworten, um so genannte Quick Wins zu identifizieren: Was soll getestet werden? Welches Verbesserungspotential gibt es auf diesen Seiten? Wie relevant ist das Verbesserungspotenzial für die Unternehmensziele? Wie einfach ist es diese Seite zu testen und zu verändern?

Zu priorisieren sind die Inhalte, die Seiten, die Templates oder die Prozesse auf der Website, die getestet bzw. optimiert werden sollen. An welcher Stelle kann mit wenig Aufwand viel erreicht werden?

Betrachtet werden können z. B. die Einstiegsseiten und die dazugehörige Bounce Rate in der Statistik “Web Analytics > Nutzung pro Seite”. Hierdurch wird die Bounce Rate im Hinblick auf die Besucherzahl gewichtet. Im Screenshots ist dies die Seite “Partnerkostüme” eines Online-Shops, die eine überdurchschnittlich hohe Bounce Rate ausweist und die im betrachteten Zeitraum die zweite wichtigste Unterseite auf Basis der Anzahl der Besucher war.

etracker_ABTesting_Priorisieren_neu

 

Weitere Quick Wins ergeben sich z.B. durch die Betrachtung von Conversion Rates in Abschlussprozessen oder die Betrachtung von ROIs bestimmter Online Marketing Kanäle. In etracker Campaign Control werden Online-Marketing-Aktivitäten vollautomatisch erfasst. Definiert man für die diversen Aktivitäten Kostenstrukturen, berechnet etracker automatisch den ROI.

Sind die zu testenden Inhalte priorisiert, ist zudem zu prüfen, ob es noch weitere Hürden gibt, die diesem speziellen Projekt im Weg stehen. Dies können z. B. sich überschneidende Verantwortlichkeiten innerhalb des Unternehmens bezüglich des zu testenden Inhalts oder aber technische bzw. prozessuale Hürden sein.

3. Durchführen – Was ist zu beachten, wenn man einen A/B Test plant?

Sind Zielerreichungen messbar und zu testende Inhalte priorisiert, kann der eigentlich durchzuführende A/B-Test in Angriff genommen werden? Mitnichten!

Um auf der von Ihnen identifizierten Seite oder Landing Page nicht irgendein Ergebnis zu bekommen, stecken Sie die Rahmenbedingungen konkret mit Hilfe einer Hypothese ab. Eine gute Hypothese setzt sich aus folgenden drei Elementen zusammen, wobei (a) und (c) bereits in den Abschnitten 1. und 2. behandelt wurden:

(a) Problemstellung
(b) Optimierungsvorschlag
(c) erwartetes Ergebnis des Optimierungsvorschlags im Hinblick auf die relevante KPI

Setzt man diese drei Elemente zu einer “Wenn [ … ], dann [ …]” – Bedingung zusammen, erhält man eine fertige Hypothese in folgender Form:

Wenn [ (a) …………… ] durch [ (b) ………… ] verändert wird, dann erreicht man eine Optimierung der [ (c) ……….. ]

Dieses Vorgehen ist insofern wichtig, um die Einflussfaktoren auf das Testergebnis zu bestimmen. So können innerhalb eines Warenkorbprozesses können verschiedene Faktoren auf die Kaufentscheidung Einfluss nehmen, wie z.B. das Produktbild, der Produktpreis, der Gesamtpreis, die Zahlungsoptionen, die Versandoptionen als auch die visuelle Darstellung in den jeweiligen Schritten. Des Weiteren wird der Erfolgsindikator eindeutig bzgl. des zu erwartenden Ergebnisses präzisiert. Der A/B Test oder die Smart Message sollte daher innerhalb dieses Rahmens beurteilt werden.

Exkurs: Um den Optimierungsvorschlag (b) gezielt erarbeiten zu können, bietet etracker im Rahmen der Web-Controlling Suite ebenfalls Produkte rund um das Mousetracking, die Formularanalyse sowie die Besucherzufriedenheitsumfragen an. Durch die volle Produktintegration kann etracker hierdurch den kompletten Arbeitsalltag eines Online-Marketing-Mitarbeiters in einer Lösung abbilden.

4. Wiederholen – Das Ende ist der neue Anfang: A/B Testing als iterativer Prozess

Hat man einen A/B Test durchgeführt und ein hervorragendes Ergebnis erreicht, beginnt der Prozess von vorne.

“Never stop testing, and your advertizing will never stop improving” – David Ogilvy

An dieser Stelle gibt es 3 verschiedene Möglichkeiten:

  1. Man definiert eine komplett neue Hypothese und damit einen komplett neuen A/B Test. Dieses ist zu empfehlen, wenn das zu erwartende Ergebnis des Optimierungsvorschlags die Umsetzungskosten nicht deckt.
  2. Man definiert die gleiche Hypothese in Bezug auf eine andere KPI. So kann beispielsweise das Weglassen/Entfernen einer Information (z.B. des Preises) dazu führen, dass Nutzer die nächste Seite ansteuern (z.B. den Warenkorb) und als Conversion gezählt werden. Gekauft wird das Produkt oder die Dienstleistung trotzdem nicht, da diese Information zu einem späteren Zeitpunkt dargeboten werden muss. Hier müsste ein A/B Test in Bezug auf beide Zielgrößen hin überprüft werden.
  3. Man definiert die gleiche Hypothese in Bezug auf ein bestimmtes Nutzersegment. Hier kann überprüft werden, ob ein Ergebnis durch ein bestimmtes Nutzersegment signifikant beeinflusst wird. So kann eine Variante innerhalb eines A/B Tests insgesamt eine schlechtere Conversion aufweisen, weil diese Variante auf mobilen Geräten unvorteilhaft dargestellt wird. Hier sollte man dann den A/B Test gesondert für mobile und für desktop Nutzer starten.

 

“The best ideas for taking action come from the process of segmentation [ … ] Knowing your overall conversion rate is 2%, useless. Knowing the conversion rates of your main acquisition channels are: Paid Search: 9%, Direct: 6%, Affiliate: 0.58%, priceless.” – Avinash Kashik @ online-behavior.com)

 

Exkurs: Das Segmentieren von Testing & Targeting Projekten

Beim Anlegen von Testing & Targeting Projekten in etracker können Website-Betreiber verschiedene Nutzersegmente sowohl gezielt mit zielgruppenspezifischen Inhalten ansprechen als auch analysieren. Auch hier gilt es gewisse Rahmenbedingungen zu beachten, damit die Segmentierung die richtigen Ergebnisse liefert.

 

etracker_ABTesting_Segmentierungsguide1024

 

Nutzersegmente können sich auf die Herkunft oder die Technik beziehen. Herkunftssegmente beschreiben die Referrer-URL, die Kampagnen-URL oder aber den Marketingkanal. Techniksegmente hingegen gruppieren die Nutzer nach den technischen Attributen, wie z. B. das Device.

Das Verhalten beschreibt z. B. die Besuchshäufigkeit, die Zeit zwischen den Besuchen oder die Dauer der Session. Das Ergebnis hingegen beschreibt den Grad der Zielerreichung. etracker bietet hier ein vordefiniertes Set an Segmenten im Rahmen der Testing & Targeting Suite.

Ein sehr wichtiger Bestandteil im Segmentierungsguide sind die Anforderungen an die jeweilige Segmente, die wie eine Checkliste behandelt werden können. Segmente sollten dahingehend in sich homogen (1.), nach außen hin jedoch heterogen (2.) sein. Segmente sollten identifizierbar und messbar sein (3.) als auch zugänglich und umsetzbar (4.). Natürlich sollte bei jeglichen Segmentierungsversuchen beachtet werden, dass Zielgruppen nicht zu weit runtergebrochen werden, da die Nutzergruppe irgendwann zu klein ist, um den Aufwand zu rechtfertigen

Ausblick

Im zweiten Teil des Artikels wird die Umsetzung des Frameworks anhand zweier Beispiele konkretisiert. Aufbauend darauf werden die einzelnen Schritte, die zur Anlage eines Projekts nötig sind, beschrieben.

7 Fallstricke bei der Conversion-Optimierung mittels A/B-Tests [Teil 2]

9. Februar 2015 von Marcel Semmler // Kategorie: Tipps & Tricks

A/B-Testing mit Page OptimizerSchwachstellen auf der Website können dem Betreiber buchstäblich teuer zu stehen kommen. Doch Optimierungsmaßnahmen sollten nie ohne vorheriges Testing durchgeführt werden. Eine bewährte Methode ist das A/B-Testing. Dabei werden mehrere Webseiten-Varianten an Besucher ausgespielt und gegeneinander getestet. Was einfach klingt, birgt aber einige Fallstricke.

Im nachfolgenden Artikel erhalten Sie den zweiten Teil der Fallstricke. Wenn Tipp 1 bis 3 noch einmal nachlesen möchten, können Sie das in folgendem Artikel tun:

 

4. Duplicate Content würgt SEO-Ranking

Ein gutes Suchmaschinenranking kann durch A/B-Tests schnell zunichtegemacht werden. Damit die Seitenvarianten von Google nicht als Duplicate Content behandelt werden, muss man den Content der Seite dynamisch ändern, so dass der Google-Crawler immer nur die Originalseite durchsucht.

 

5. Zu schnell Ende im Gelände

Auch wenn sich nach 100 Testbesuchern schon ein Gewinner des A/B-Tests herauskristallisiert, die Datenmenge muss groß genug sein, um die Gewinner-Variante mit statistischer Signifikanz zu bestimmen. Typischerweise braucht es einige 100 bis 1000 Besucher pro Test, abhängig davon, wie stark sich die Conversion-Rate der Seitenvarianten vom Original unterscheidet.

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7 Fallstricke bei der Conversion-Optimierung mittels A/B-Tests [Teil 1]

6. Februar 2015 von Marcel Semmler // Kategorie: Tipps & Tricks

Schwachstellen auf der Website können dem Betreiber buchstäblich teuer zu stehen kommen. Doch Optimierungsmaßnahmen sollten nie ohne vorheriges Testing durchgeführt werden. Eine bewährte Methode ist das A/B-Testing. Dabei werden mehrere Webseiten-Varianten an Besucher ausgespielt und gegeneinander getestet. Was einfach klingt, birgt aber einige Fallstricke:

 

1. Wildes Testen ohne Strategie

Da A/B-Tests im Handumdrehen erstellt werden können, verführt das dazu, ohne Strategie zu handeln. Marketingverantwortliche sollten zunächst das Problem identifizieren und dann eine Hypothese formulieren: „Wenn ein <Problem> durch <Optimierungsvorschlag> verändert wird, erreichen wir eine Verbesserung von <erwartetes Ergebnis>.

 

2. Achtung Fehlerteufel

Wenn es an den Launch eines A/B-Tests geht, ist ebenfalls Bedacht angesagt. Einmal nicht aufgepasst und der Fehlerteufel hat sich eingeschlichen. Vor dem Release des Tests müssen Marketingverantwortliche noch einmal explizit die Funktionalität sowie die Anzeige der Varianten in unterschiedlichen Browsern und auf diversen Endgeräten prüfen.

 

3. Zu hohe Ziele

Mehr Bestellungen oder Umsatz als Ziel eines A/B-Tests anzugeben, kann den Test verfälschen, weil zu viele Faktoren auf den Verkauf einwirken. Es gilt, auf kürzere Conversion-Ziele zu setzen, sogenannte Mikro-Conversions. Wird im A/B-Test ein neuer Call-to-Action-Button ausprobiert, kann das Ziel der Klick darauf sein.

 

Im zweiten Teil des Artikels werden wir Ihnen vier weitere Fallstricke schildern und aufzeigen, wie Sie diese umgehen können.

13 Ideen für die schnelle Website-Personalisierung [Tipps]

18. Dezember 2014 von Marcel Semmler // Kategorie: Tipps & Tricks

smart-messaging-tipps-personalisierung“Wir müssen die Konversionsrate steigern, das Engagement erhöhen und die User Experience verbessern.”

Diese und ähnliche Sätze gehören zum Tagesgeschäft eines jeden Online-Marketers. Viele Best Practices und Growth Hacks wurden in den letzten Jahren daher auch bereits schon entwickelt und erfolgreich erprobt. Mit Big Data, Behavioral Targeting und Personalisierung steht heute jedoch schon ein ganz neuer Schwung an Optimierungsmöglichkeiten in den Startlöchern. Insbesondere kleine und mittelständische Unternehmen profitieren dabei von vielen neuen Tools und Software-Lösungen, die Onsite-Personalisierung auch ohne großen IT- und Programmieraufwand ermöglichen. Big Data ist somit nicht mehr nur Big Playern vorbehalten.

Mit diesen 13 Smart Message Ideen personalisieren Sie Ihre Website

Damit der Einstieg ins Behavioral Targeting für Sie mit Erfolg gekrönt wird, haben wir 16 schnelle und einfache Ideen zur Verbesserung von Konversionsrate, Engagement und User Experience zusammengestellt. Die Umsetzung können Sie schnell und einfach mit der etracker Targeting Suite vornehmen. Unser Smart Message Modul ermöglicht es Ihnen hierfür, verhaltensgesteuerte Popups, Slider oder Message Bars an Ihre Besucher auzuspielen. Weiterlesen… »

Per Exit Intent-Overlay zu mehr Newsletter-Empfängern

9. Dezember 2014 von Marcel Semmler // Kategorie: Tipps & Tricks

newsletter-exit-intent-4Das Thema Website-Personalisierung ist heutzutage bei Marketingverantwortlichen in aller Munde. Laut dem aktuellen W3B-Report Me-Commerce von Fittkau & Maaß sagen bereits 41 Prozent der Befragten Online-Besucher, dass Ihnen Personalisierung in Online-Shops gefällt. Ebenso viele Befragte geben jedoch auch zu, dass Sie Shop-Personalisierung bis dato noch ablehnen. Wie die Ergebnisse zeigen, ist Personalisierung also eine Gratwanderung und sollte daher nur Schritt-für-Schritt erfolgen. Behavioral Targeting kann eine Lösung für das Problem der Besucherskepsis sein. Anstatt einen Kunden direkt mit Namen anzusprechen und Empfehlungen auf Basis der Kaufhistorie anzuzeigen, reagieren Behavioral Targeting-Maßnahmen auf unterschiedliche Besucherverhalten und spielen darauf basierend unterschiedliche Inhalte an den Nutzer aus.

Eine Variante des Behavioral Targetings ist die Einblendung von Overlays, Slidern oder Message Bars, sobald der Besucher versucht, die Website zu verlassen. Dieses Exit Intent genannte Verfahren wird bereits auf vielen Websites eingesetzt und hilft dabei, Besucher zum Verbleib auf der Website zu bewegen oder direkt zu einem gewünschten Call-to-Action zu führen. Insbesondere für Newsletter-Anmeldungen eignet sich dieses Verfahren. So können Website-Besucher, die zwar einen Artikel gelesen oder ein Produkt gesehen haben, die Website aber trotzdem verlassen möchten, noch für eine Newsletter-Anmeldung gewonnen werden.

Um ein Exit Intent-Overlay zu erstellen, benötigen Sie heutzutage auch keine IT-Ressourcen mehr. Mit der etracker Targeting Suite gelingt dies im Handumdrehen über eine Web-Oberfläche. Sie können so nicht nur Exit Intent-Overlays erstellen, sondern auch viele weitere Formen von personalisierten und verhaltensgesteuerten Messages nutzen. Bei uns heißt das Smart Messaging.

 

So erstellen Sie einen Exit Intent-Overlay für Newsletter-Anmeldungen mit der etracker Targeting Suite

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