A/B-Testing - aber richtig. Mit gezieltem A/B-Testing zu mehr Website-Erfolg. [DMX Austria 2014]
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A/B-Testing aber richtig
DMX Austria 2014, Mirja Bettels, etracker GmbH
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Tag 1 nach dem Relaunch
Produkt Management
Website Management
Online Marketing
April 14
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1 Jahr nach dem Relaunch
Produkt Management
Website Management
Online Marketing
April 14
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Unsere Protagonisten
Alexander
32 Jahre
Master Betriebswirtschaft
Online Marketing Manager
Neu bei Online ElectroniX
Barbara
34 Jahre
Medienfachwirtin
Online Marketing Manager
Seit 4 Jahren bei
Online ElectroniX
Expertin für Web-Controlling
April 14
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Alexanders erster Tag
April 14
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User
Experience-
Analyse
Marketing-
Analyse
Web-Controlling
6 © etracker GmbH
Wie wirken
Kampagnen?
Was passiert auf
meiner Website? Wie passiert es?
Warum passiert
es?
Web-Analyse
Zufriedenheits-
analyse
April 14
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Web-Controlling
Marketing-Abteilung
Analyse der Website
Ableitung von
Optimierungsempfehlungen
Analysieren Optimieren
IT-Abteilung
Umsetzung der
Optimierungsempfehlungen
April 14
User
Experience-
Analyse
Marketing-
Analyse
Wie wirken
Kampagnen?
Was passiert
auf meiner
Website?
Wie passiert
es?
Warum
passiert es?
Web-Analyse
Zufriedenheits-
analyse
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… aber sollten wir unsere Ideen nicht
erst testen?
April 14
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Web-Controlling
Analysieren Optimieren
April 14
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Web-Controlling
10 © etracker GmbH
Analysieren Testen Optimieren
April 14
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Wie soll das funktionieren ?
April 14
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A/B-Testing aber richtig
April 14
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© etracker GmbH 13
A/B-Testing aber richtig
Ohne Test keine Optimierung
Ohne Hypothese kein Test
Ohne Problemanalyse kein Test
Ohne Psychologie kein Test
Ohne Mikro-Konversionen kein Test
Ohne Multi-KPI-Analyse kein Test
Ohne User Experience-Analyse kein Test
Ohne Segmentierung kein Test
Lektion
1
April 14
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Was ist ein A/B-Test?
1000 Besucher
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April 14
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A/B-Testing aber richtig
Ohne Test keine Optimierung
Ohne Hypothese kein Test
Ohne Problemanalyse kein Test
Ohne Psychologie kein Test
Ohne Mikro-Konversionen kein Test
Ohne Multi-KPI-Analyse kein Test
Ohne User Experience-Analyse kein Test
Ohne Segmentierung kein Test
Lektion
2
April 14
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Bevor man testet: Hypothesen
aufstellen!
16
Eine Hypothese setzt sich aus drei
Komponenten zusammen:
(1) Problemstellung
(2) Optimierungsvorschlag
(3) Erwartetes Ergebnis des
Optimierungsvorschlags
Wenn ............
durch ............ verändert wird,
dann erreichen wir eine Optimierung
der ............ !
© etracker GmbH
“
1
2
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© etracker GmbH 17
A/B-Testing aber richtig
Ohne Test keine Optimierung
Ohne Hypothese kein Test
Ohne Problemanalyse kein Test
Ohne Psychologie kein Test
Ohne Mikro-Konversionen kein Test
Ohne Multi-KPI-Analyse kein Test
Ohne User Experience-Analyse kein Test
Ohne Segmentierung kein Test
Lektion
3
April 14
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Probleme identifizieren:
Web-Analyse Daten
18
Was sind typische
Einstiegsseiten?
Auf welchen Seiten gibt es die
meisten Bouncer?
Was sind typische
Ausstiegsseiten?
Welche Traffic-Quelle liefert
die niedrigste Klick to Sale-
Konversion?
© etracker GmbH April 14
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© etracker GmbH 19
Probleme identifizieren:
Sales-Funnel
Werbemittel
Landingpage / Startseite
Produktseite
Warenkorb
Bestellprozess
Bestellung abgeschickt
An welchen Stellen im Sales-Funnel brechen die meisten
Besucher weg?
April 14
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Probleme identifizieren:
User Experience-Analyse
20
Gibt es auffällige
Mausbewegungen auf einer
bestimmten Seite?
Werden wichtige Elemente
einer Website nicht
betrachtet?
Scrollen die Besucher nicht
zum entsprechenden Call-to-
Action?
© etracker GmbH April 14
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© etracker GmbH 21
Probleme identifizieren:
Formularanalyse
Wie viele Besucher interagieren mit dem Formular?
Wie viele schicken das Formular ab?
Wie lange benötigen Besucher pro Feld?
Bei welchen Feldern brechen sie ab?
April 14
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Probleme identifizieren:
Besucherfeedback
22
Was sagen die Nutzer über
die User Experience auf der
Website?
Gibt es Probleme, die Nutzer
immer wieder anmerken?
© etracker GmbH April 14
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© etracker GmbH 23
Ideen für Tests ableiten:
Was sollte man für einen Test verändern?
One step at a time
Headlines
Seitenlayout
Navigation
Copy-Texte
Das konkrete Angebot an den Kunden
Design und Text von Call-to-Actions
Unterschiedliche Medienarten wie Videos oder Bildergalerien
… oder auch radikale Änderungen
Online ElectroniX
Jetzt kaufen
April 14
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© etracker GmbH 24
A/B-Testing aber richtig
Ohne Test keine Optimierung
Ohne Hypothese kein Test
Ohne Problemanalyse kein Test
Ohne Psychologie kein Test
Ohne Mikro-Konversionen kein Test
Ohne Multi-KPI-Analyse kein Test
Ohne User Experience-Analyse kein Test
Ohne Segmentierung kein Test
Lektion
4
April 14
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Ideen für Tests ableiten:
Grundlagen der Persuasion
Besucher
überzeugen
April 14
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© etracker GmbH 26
Ideen für Tests ableiten:
Grundlagen der Persuasion
Künstliche Verknappung
April 14
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© etracker GmbH 27
Ideen für Tests ableiten:
Grundlagen der Persuasion
Soziale Erwünschtheit
April 14
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Ideen für Tests ableiten:
Grundlagen der Persuasion
Commitment und Konsistenz
April 14
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© etracker GmbH 29
Ideen für Tests ableiten:
Grundlagen der Persuasion
Begrenzte Auswahl
April 14
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© etracker GmbH 30
Ideen für Tests ableiten:
Grundlagen der Persuasion
Begeisterung
Und noch einen
oben drauf…
April 14
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© etracker GmbH 31
Alexander hat hierzu mal ein Beispiel…
April 14
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Beispiel: Warenkorb
Vorher (ohne Optimierung)
April 14
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© etracker GmbH 33
Beispiel: Warenkorb
Vorher
Nachher
April 14
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© etracker GmbH 34
Beispiel: Warenkorb
Vorher
Nachher
April 14
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© etracker GmbH 35
Beispiel: Warenkorb
Vorher
Nachher
April 14
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© etracker GmbH 36
Beispiel: Warenkorb
Vorher
Nachher
April 14
![Page 37: A/B-Testing - aber richtig. Mit gezieltem A/B-Testing zu mehr Website-Erfolg. [DMX Austria 2014]](https://reader035.fdocument.pub/reader035/viewer/2022081717/54828810b4af9f730d8b482a/html5/thumbnails/37.jpg)
© etracker GmbH 37
Beispiel: Warenkorb
Vorher
Nachher
April 14
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© etracker GmbH 38
Beispiel: Warenkorb
Vorher
Nachher
April 14
![Page 39: A/B-Testing - aber richtig. Mit gezieltem A/B-Testing zu mehr Website-Erfolg. [DMX Austria 2014]](https://reader035.fdocument.pub/reader035/viewer/2022081717/54828810b4af9f730d8b482a/html5/thumbnails/39.jpg)
Vorher
Beispiel: Warenkorb
39
1. Klarer und einziger Call-to-Action
2. Übersichtlicher Produktbereich
3. Dynamische Promotionbox für jede
Situation
4. Sichtbare Versand- und
Gesamtkosten
5. Fokus liegt auf dem
KOSTENLOSEN Geschenk
6. Häkchen wecken positive
Assoziationen
7. Gutschein-Code rückt in den
Hintergrund
8. Vertrauen und Flexibilität der
Zahlung werden herausgestellt
9. Call-to-Action wird noch einmal
wiederholt
© etracker GmbH
Nachher
1
2
3
4
5
6
7
8
9
April 14
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Und wie kann man das Ganze auf
Online ElectroniX übertragen?
40 © etracker GmbH April 14
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Eine Hypothese setzt sich aus drei
Komponenten zusammen:
(1) Problemstellung
(2) Optimierungsvorschlag
(3) Erwartetes Ergebnis des
Optimierungsvorschlags
Wenn auf den Produktseiten
der Call-to-Action auffälliger
dargestellt und mit einem konkreten Angebot
versehen wird, dann wird die Click-Sale-
Conversion steigen!
Unsere Hypothese für die
Produktseiten
41 © etracker GmbH
“
1
2
3
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© etracker GmbH 42
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April 14
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© etracker GmbH 43
Verschiedene Varianten testen
Nicht zu viele Varianten mit zu vielen Änderungen testen
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April 14
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© etracker GmbH 44
A/B-Testing aber richtig
Ohne Test keine Optimierung
Ohne Hypothese kein Test
Ohne Problemanalyse kein Test
Ohne Psychologie kein Test
Ohne Mikro-Konversionen kein Test
Ohne Multi-KPI-Analyse kein Test
Ohne User Experience-Analyse kein Test
Ohne Segmentierung kein Test
Lektion
5
April 14
![Page 45: A/B-Testing - aber richtig. Mit gezieltem A/B-Testing zu mehr Website-Erfolg. [DMX Austria 2014]](https://reader035.fdocument.pub/reader035/viewer/2022081717/54828810b4af9f730d8b482a/html5/thumbnails/45.jpg)
© etracker GmbH 45
Die Wahl des Konversionsziels
Produkt-
übersicht
Produkt
gesehen
Produkt in den
Warenkorb
gelegt
Produkt
gekauft
Kürzere Konversionsziele sind aussagekräftiger als längere
April 14
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© etracker GmbH 46
A/B-Testing aber richtig
Ohne Test keine Optimierung
Ohne Hypothese kein Test
Ohne Problemanalyse kein Test
Ohne Psychologie kein Test
Ohne Mikro-Konversionen kein Test
Ohne Multi-KPI-Analyse kein Test
Ohne User Experience-Analyse kein Test
Ohne Segmentierung kein Test
Lektion
6
April 14
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© etracker GmbH 47
Multi-KPI-Analyse
8,75% 11,67 %
1.200 1.200
105 140
Konversionsrate
Besucher
Bestellungen
Original Variante A
Der Erfolg eines Tests sollte nicht alleine anhand der
Konversionsrate beurteilt werden
April 14
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© etracker GmbH 48
Multi-KPI-Analyse:
Weitere Kennzahlen
Ø Durchschnittlicher Warenkorbumsatz
Umsatz und Ergebnis
Berücksichtigung von Retouren
Berücksichtigung der Customer Journey
Berücksichtigung des Customer Lifetime Value
u.v.m.
April 14
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© etracker GmbH 49
A/B-Testing aber richtig
Ohne Test keine Optimierung
Ohne Hypothese kein Test
Ohne Problemanalyse kein Test
Ohne Psychologie kein Test
Ohne Mikro-Konversionen kein Test
Ohne Multi-KPI-Analyse kein Test
Ohne User Experience-Analyse kein Test
Ohne Segmentierung kein Test
Lektion
7
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Testergebnisse auswerten:
User Experience-Analyse
50
Wie hat sich das
Besucherverhalten der
Variante im Vergleich zum
Original geändert?
© etracker GmbH April 14
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© etracker GmbH 51
A/B-Testing aber richtig
Ohne Test keine Optimierung
Ohne Hypothese kein Test
Ohne Problemanalyse kein Test
Ohne Psychologie kein Test
Ohne Mikro-Konversionen kein Test
Ohne Multi-KPI-Analyse kein Test
Ohne User Experience-Analyse kein Test
Ohne Segmentierung kein Test
Lektion
8
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© etracker GmbH 52
Analyse des A/B-Tests über alle
Besucher
11,67 %
8,75 % Original
Variante A
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© etracker GmbH 53
Analyse des A/B-Tests nach
verschiedenen Segmenten
9,56 %
9,23 % Original
Variante A 8,68 %
10,30 %
12,15%
8,83%
12,68 %
7,52%
Segment 1 Segment 2 Segment 3 Segment 4
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Segmentieren nicht vergessen
54
A/B-Test sollten nicht nur über
alle Besucher ausgewertet
werden
Einflussfaktoren können z.B.
auch sein
Einstiegsseite
Medium
Kampagne
Herkunft
Keyword
© etracker GmbH April 14
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Fazit: A/B-Testing aber richtig
Ohne Test keine Optimierung
Ohne Hypothese kein Test
Ohne Problemanalyse kein Test
Ohne Psychologie kein Test
Ohne Mikro-Konversionen kein Test
Ohne User Experience-Analyse kein Test
Ohne Multi-KPI-Analyse kein Test
Ohne Segmentierung kein Test
April 14
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Und die Moral von der Geschicht …
… Analysieren und Optimieren
geht ohne Testen nicht.
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