Die Conversion Rate ist ein zentraler Erfolgsfaktor im E-Commerce – egal ob es sich um einen klassischen Verkauf in einem Online Shop handelt, oder um einen Lead wie z.B. eine Registrierung oder Anfrage im B2B Bereich oder auf einer Versicherungsseite. Insofern sollte sich jeder Onliner regelmäßig die Frage stellen inwieweit sich die eigene Conversion Rate weiter optimieren ließe.

Wurden bereits alle bekannten Best Practices umgesetzt – sollte man mittels Testing weitere Optimierungsmöglichkeiten identifizieren. Für derartige, sehr empfehlenswerte Optimierungen auf Landingpages stellt Google Analytics uns ein Tool zur Verfügung, um die notwendigen A/B Tests automatisiert durchführen zu können. In diesem Beitrag wollen wir Ihnen dieses nützliche Tool zur Conversion Optimierung vorstellen und grob erklären wie A/B Tests anzuwenden sind.

Die Wichtigkeit einer guten Landingpage

Um Besucher einer Webseite zu einer Conversion (Kauf, Registrierung, Anfrage …) zu animieren spielen mehrere Faktoren eine wichtige Rolle. Einer der wesentlichen Erfolgsfaktoren ist die Gestaltung der für die Conversion entscheidenden Landingpage.  In der Regel handelt es sich hierbei um eine Produktseite auf die der Nutzung z.B. durch Google Adwords Anzeigen (SEA) oder SEO Maßnahmen geführt wird.

Hier wird letztendlich über den Kauf oder Nichtkauf eines Produktes entschieden. Durch Verbesserungen von Landingpages lässt sich das Verhältnis zwischen Nutzern und Conversions (z.B. Käufern) verbessern, d.h. die Conversion Rate erhöhen.  Für die Darstellung einer perfekten Landingpage sollte man sich daher folgende Fragen stellen:

  • Passt die Landingpage zu den Nutzerbedürfnissen (d.h. den Werbemaßnahmen und deren Kommunikation)
  • Wird der Besucher meiner Webseite bestmöglich abgeholt?
  • Ist die Webseite übersichtlich und findet sich der potenzielle Kunde schnell zurecht?
  • Wird der Kundennutzen klar hervorgehoben? Und zuletzt:
  • Wird der Besucher zu einer Conversion (Kauf, Anfrage …) hingeführt?

Doch auch wenn man diesen Tipps grundsätzlich Folge leistet, gibt es oft noch Optimierungspotenzial, sei es aus dem Zusammenspiel der Elemente, dem richtigen Bildmaterial, der Gewichtung der Informationen oder auch nur deren Reihenfolge. Hier kommen nun A/B Tests ins Spiel – denn am Ende können nur repräsentative Tests helfen die für die Conversion in allen Aspekten optimale Landingpage zu erstellen.

Podcast: Conversion Rate Optimierung mit A/B Tests

Was ist ein A/B Test und wie nutze ich ihn?

A/B Tests stellen eine einfache Methode dar, um die Performance einer Webseite zu testen. Hierzu werden verschiedene Varianten einer Webseite gegenüber gestellt um herauszufinden welche dieser Varianten zu den besten Ergebnissen führt und die festgelegten Ziele (z.B Produktverkäufe) erreicht.

Oftmals sind es bereits kleine Änderungen, wie beispielsweise die auffällige Farbwahl eines Call-to-Action-Buttons, welche zu stark unterschiedlichen Ergebnissen und zu einer Steigerung der Conversion-Rate führen können. Mit Hilfe von A/B Tests wird die stärkere Variante innerhalb kürzester Zeit identifiziert.

AB Test Conversionrate Optimierung

Wie erstellt man einen Google Analytics A/B Test?

  1. Wahl der Testelemente

    Vor der Einrichtung des Tests in Google Analytics sollten die zu testenden Elemente sorgfältig ausgewählt werden. Hierfür kommen beispielsweise Überschriften, Texte, das Seitenlayout, Bilder oder Banner, die Darstellung von Rabatten und Preisen sowie die Darstellung von Call-to-Action-Elementen in Frage.

    Um valide Ergebnisse zu erhalten ist bei der Auswahl der Varianten folgendes zu beachten:
    Nehmen Sie pro Test nur möglichst wenige Änderungen auf einer Seite vor. Ändern Sie beispielsweise nur das Hauptbild. Andernfalls kann man die Ergebnisse später nicht den einzelnen, vorgenommenen Maßnahmen zuordnen. Weiterhin sollten die vorgenommenen Änderungen für den Besucher der Webseite auf den ersten Blick zu erkennen sein.

  2. Wahl des Testziels

    Das Testziel beschreibt den Messwert, nachdem der Sieger des Tests ausgewählt werden soll. Als Testziel können

    • der Umsatz
    • die Anzahl der Transaktionen
    • die Seitenaufrufe
    • die durchschnittliche Sitzungsdauer
    • oder die Absprünge auf einer Webseite festgelegt werden.

    Möglich ist es auch, weitere Ziele selbst zu definieren. So könnte beispielsweise eine Sitzungsdauer von mindestens zwei Minuten, das Abonnieren eines Newsletters oder das Abspielen eines Videos als Ziel dienen.

  3. Einstellungen

    Die erweiterten Einstellungen betreffen den Traffic, welcher auf die Testseiten geleitet wird. Man kann sich entweder dafür entscheiden, den gesamten Traffic auf den Test zu leiten oder aber auch wahlweise nur 75% oder 50%. Weiterhin wird die Frage aufgeworfen, ob der Traffic gleichmäßig auf die verschiedenen Varianten aufgeteilt werden soll. Hier ist es von Vorteil möglichst viele Nutzer mit in den Test einzubeziehen und den Traffic möglichst gleichmäßig zu verteilen. Damit der Test nicht von Wochentagsschwankungen (Wochenende vs. Arbeitswoche) verfälscht wird ist es weiterhin ratsam, die Mindestdauer eines Tests auf zwei Wochen zu setzen.

    Es ist leider nicht möglich einen längeren Zeitraum als 2 Wochen auszuwählen. Wenn ein Sieger nach der Mindestdauer gefunden wurde, beendet Google den Test selbstständig. Diese Testdauer variiert in einer Dauer von 2 Wochen bis hin zu 3 Monaten.

  4. Test konfigurieren

    Bei der Auswahl der zu testenden Webseiten unterscheidet sich das Testing-Tool von Google Analytics zu herkömmlichen A/B Tests, denn es können bis zu 20 Varianten gegeneinander getestet werden. Sinnvoll ist es jedoch erst einmal eine kleinere Anzahl an Varianten zu wählen. Mit den ermittelten Gewinnern, können basierend auf den Ergebnissen neue Tests erstellt und weitere Elemente oder Kombinationen von Elementen untersucht werden.

  5. Den Testcode einrichten

    Auf der Originalseite wird ein Skriptcode eingefügt. Voraussetzung für das Einfügen des Skriptcodes ist es, dass auf allen Testseiten ein Google Analytics Tracking-Code vorhanden ist. Nun kann der Test gestartet werden.

Falls Sie Hilfe bei der Erstellung eines A/B Tests benötigen, kontaktieren Sie uns gerne:

 

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Testverlauf und Auswertung

Auch wenn nur eine bestimmte Größe als Messwert festgelegt wird, werden weitere Daten von Google dokumentiert:

  • Anzahl der Sitzungen auf der Testseite
  • Sitzungsdauer insgesamt sowie die durchschnittliche Sitzungsdauer
  • Seiten pro Sitzung
  • neue Sitzungen in %
  • Absprungrate
  • Umsatz
  • Transaktionen
  • durchschnittlicher Bestellwert
  • E-Commerce Conversion-Rate
  • Wert pro Sitzung

 

In die Auswertung mit einbeziehen kann man zudem, die Höhe des Traffics über Mobiltelefone, Tablets oder Desktop-PCs sowie die Anzahl der Transaktionen, welche über die verschiedenen Zugriffsarten stattgefunden haben.

Weitere Informationen zur Erstellung eines A/B Tests und eine ausführliche Anleitung erhalten Sie hier. 

 

Fazit

A/B Tests eignen sich hervorragend um die Performance von Landingpages zu steigern. Ihre Durchführung ist mit Hilfe von Tools wie Google Analytics Content Tests einfach und schnell durchführbar.

 

 

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Bewertung
Bewertung: 4.6/5 (8 Bewertungen abgegeben)
Conversion-Rate optimieren mit Hilfe von Google A/B Tests ?, 4.6 von 5 basierend auf 8 Bewertung(en)