1. Geschützt und vertraulich. Kein Teil dieser Präsentation darf ohne vorherige schriftliche Zustimmung von
Peak Ace in irgendeiner Weise an Dritte weitergegeben werden. Copyright 2020, Peak Ace AG.
4. pa.ag
@peakaceag
4
Objectives und Key Results: ROI / ROAS
Growth Marketing: kontinuierliche und agile Optimierung
Ziel: Akquisekanäle deutlich rentabler und damit skalierbarer machen
+ 10 %
Key Result: ROI + 20 %
+ 15 % + 5 %
+ 20 % + 25 %
5. pa.ag
@peakaceag
5
CRO als Effektivitäts-Boost für alle Online-Kanäle
User-Touchpoint- und Sales-Funnel-Optimierung
CRO: Optimierung der …
▪ Usability, User Experience und persuasiven
Wirkung von Sales Touchpoints / Funnel
Steigerung des Umsatzes
pro Besucher
Ziel: Akquisekanäle deutlich rentabler und damit skalierbarer machen
+ 10 %
Key Result: ROI + 20 %
+ 15 % + 5 %
+ 20 % + 25 %
7. pa.ag
@peakaceag
7
Realitäts-Check: Was ist möglich pro Jahr?
Erfahrungswerte – große statistische Ausreißer möglich!
+ 10 %: E-Commerce, etabliert und optimiert
+ 50 %: E-Commerce, nicht-etabliert und nicht-optimiert
+ 30 %: Lead Gen, etabliert und optimiert
10 – 50 % + Umsatz / ROI?
8. pa.ag
@peakaceag
8
Realitäts-Check: Was ist möglich pro Jahr?
Erfahrungswerte – große statistische Ausreißer möglich!
Und ja …
10 – 50 % + Umsatz / ROI?
+ 10 %: E-Commerce, etabliert und optimiert
+ 50 %: E-Commerce, nicht-etabliert und nicht-optimiert
+ 30 %: Lead Gen, etabliert und optimiert
+ 100 %: Lead Gen, nicht etabliert, nicht optimiert
11. pa.ag
@peakaceag
11
Phase 1: Damals, 2013 … ein SEO trifft auf „CRO“
Wer ist Bob und wie macht er das?
Bob steigert
CVR um 283 %!
Wie ist das
passiert?
12. pa.ag
@peakaceag
12
Please meet the Mastermind himself: Bob
Wenn Hex-Farbcodes die Conversion Rate verhexen … (?)
(B)ig (o)range (b)utton
(Zielgruppe gesucht: Wer bucht sein Hotel anhand der Farbe der Eingangstür?)
15. pa.ag
@peakaceag
15
Let‘s make an educated guess …
CRO muss individuell auf jeden Einzelfall zugeschnitten werden!
Doktorarbeit eines
CRO-Experten
oder
(gute) Linkbuilding-Kampagne
eines SEOs?
16. pa.ag
@peakaceag
16
Stage 3: „Wir könnten ja mal …“
Wir sind doch auch eine Nation von 80 Millionen Fußball-Bundestrainern, oder?
„Testidee“ Quelle
Kürzere Headline / Längere Headline
Product Owner,
Design-Agentur,
Push- / Pull-Marketing- Spezialist
CRM-Experte,
CMO,
E-Mail Manager …
Unfähiger Consultant ...
Mehr CTAs / weniger CTAs
Slider (oder jetzt Video-Hintergrund)
Mehr „Bewegung“ auf der Seite
Innovativeres Design
Amazon hat da ein neues Feature …
…
17. pa.ag
@peakaceag
17
Wir brauchen das richtige Mindset!
Verständnis für die Herausforderungen und Entscheidungsphasen des Users
Optimierungen lösen Probleme von Usern auf der Website!
Gestalten eines User Interfaces Gestalten eines Denkprozesses
Erstellen von Text
Kreieren einer persuasiven
Argumentationskette
18. pa.ag
@peakaceag
18
Mindset – 2. Teil: Entscheidungs-Kettenreaktion
Änderungen der Conversion Rate bedingen Änderungen im Entscheidungsverhalten
Kognitive Wahrnehmung
Veränderung von Inhalt,
Design und Fokus der Website
Entscheidung
Emotionale Bewertung und
Gewichtung von Argumenten
Verhalten (Conversion)
19. pa.ag
@peakaceag
19
Was strukturierte Ansätze bewirken können
Case Study von Labguru – Anbieter von Laborsoftware für Konzerne und Universitäten
Alte Version Neue Version (Relaunch)
225 %
mehr Leads
20. pa.ag
@peakaceag
20
Konversionsoptimierte Landingpages: Jedes Element muss
auf das Ziel einzahlen (älteres Beispiel)
Targeting der Motivation / positives Resultat
Relevanz – Suchbegriff übertragen
Produktvorteile in Unterüberschrift
Liste von Nutzenvorteilen
mit Check-Häkchen
Störer mit monetärem Vorteil
Risikofreiheit (Zero Risk Bias)
„Visual Cues“ Sicherheit
Riskofreiheit (Zero Risk Bias)
Relevanz – Suchbegriff übertragen
Steigerung Selbstwirksamkeit des Users
Autorität / Sicherheit
„Gaze Cueing“
Optisch leichtes und einladendes Formular
Hobson‘s Choice +1
21. pa.ag
@peakaceag
21
Die Ziele für heute:
1. (Mathematisches) Verständnis,
warum ein strukturierter Research-Prozess wichtig ist
2. Überblick, wie der strukturierte Research-Prozess aussehen kann
3. Anregungen zur praktischen Umsetzung / Tipps
23. pa.ag
@peakaceag
23
15 – 30 A/B-Tests im Jahr für normale E-Commerce-Seiten
Mehr als vier Wochen Laufzeit oft nicht empfehlenswert → Sample Size Pollution!
https://cxl.com/ab-test-calculator/ // 95 % Confidence; 80 % Power
Typ User pro
Monat
Conversion
Rate
MDE
(pro A/B-Test)
Laufzeit
Original +1 VAR.
Laufzeit
Original +2 VAR.
Lead Gen 20.000 6 % 10 % 8 > 8
Lead Gen 20.000 6 % 20 % 2 6
Lead Gen 50.000 5 % 10 % 4 > 8
Lead Gen 50.000 5 % 20 % 1 3
Onlineshop 100.000 3 % 3 % > 8 > 8
Onlineshop 100.000 3 % 10 % 3 8
Onlineshop 1.000.000 3 % 3 % 4 8
Onlineshop 1.000.000 3 % 5 % 2 4
Typische E-Commerce- / Lead-Gen-Konstellationen
MDE = Minimal Detectable Effect im A/B-Test (~ erhoffter Uplift)
24. pa.ag
@peakaceag
24
A/B-Testing-Erfolgsquoten – (leider) kein Münzwurf
Ergebnisse hängen stark vom bisherigen Optimierungsgrad der Seite ab!
Quelle Quote sign. pos. Tests
Optimizely (Korpus: 100.000 A/B-Tests) 26 %
VWO 14 %
Die digitale Wachstumsstrategie (Andre Morys) < 10 % auf Enterprise-Level
Diverse Blogs ~ 40 % bei effizientem Programm möglich
Diverse Blogs 12 – 15 %
26. pa.ag
@peakaceag
26
1. Research & Insights erhöhen die Erfolgsquote deutlich!
Web Analytics und Heatmaps weisen den Weg
Quelle: https://www.slideshare.net/optimizely/world-class-optimization-benchmarking-1000-companies
27. pa.ag
@peakaceag
27
2. Kontraststarke A/B-Tests sind häufig erfolgreicher
LOC = Lines of Code
Quelle: https://www.slideshare.net/optimizely/world-class-optimization-benchmarking-1000-companies
Mehr „Lines of Code“ (LOC) häufig höherer inhaltlicher Änderungsumfang
stärkere Wirkung auf das Nutzerverhalten.
Beispiel: Buttonfarbe ändern = 1 Line of Code
Prozentuale Testing-Erfolgsquote
in Abhängigkeit von Programmieraufwand
28. pa.ag
@peakaceag
28
3. 240k mehr Umsatz pro Jahr mit einem A/B-Test –
schon bei konservativen Metriken
Business Metrics
Besucher pro Monat 250.000
Conversion Rate 2,50%
Conversions pro Monat
(ggf. inkl. verschiedener Conversion-Typen)
6.250
AOV €120
A/B-Test Setup
Ø Uplift aus A/B Test 10%
Ø Erfolgsvorhersage A/B Testing 35%
Grad Abschwächung Uplift pro Monat 5%
Abschwächung ab Monat 2
Gewünschte Anzahl Tests pro Jahr 8
2,50%
2,75%
2,74%
2,73%
2,71% 2,70% 2,69% 2,68% 2,67% 2,67% 2,66% 2,65% 2,64%
0 €
26.250 €
51.188 €
74.878 €
97.384 €
118.765 €
139.077 €
158.373 €
176.704 €
194.119 €
210.663 €
226.380 €
241.311 €
0 €
50.000 €
100.000 €
150.000 €
200.000 €
250.000 €
300.000 €
2,35%
2,40%
2,45%
2,50%
2,55%
2,60%
2,65%
2,70%
2,75%
2,80%
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
Monat (inklusive prozentualem Abschwächungs-Faktor)
Forecast A/B Testing pro Test
Conversion Rate Umsatz Uplift kumuliert
Output ROI: einzelner Test
29. pa.ag
@peakaceag
29
4. 1 Mio.+ Umsatz pro Jahr via A/B Testing Programm –
schon bei konservativen Metriken
Business Metrics
Besucher pro Monat 250.000
Conversion Rate 2,50%
Conversions pro Monat
(ggf. inkl. verschiedener Conversion-Typen)
6.250
AOV €120
A/B-Test Setup
Ø Uplift aus A/B Test 10%
Ø Erfolgsvorhersage A/B Testing 35%
Grad Abschwächung Uplift pro Monat 5%
Abschwächung ab Monat 2
Gewünschte Anzahl Tests pro Jahr 8
Output ROI: mehrere Tests (Zinses-Zins-Effekt)
2,50% 2,55% 2,61% 2,66% 2,72% 2,78% 2,84% 2,90% 2,96% 3,03% 3,09% 3,16% 3,23%
0 € 16.023 €48.429 €
97.586 €
163.872 €
247.671 €
349.378 €
469.395 €
608.133 €
766.014 €
943.469 €
1.140.937 €
1.358.868 €
0 €
200.000 €
400.000 €
600.000 €
800.000 €
1.000.000 €
1.200.000 €
1.400.000 €
1.600.000 €
0,00%
0,50%
1,00%
1,50%
2,00%
2,50%
3,00%
3,50%
Monat (inklusive prozentualem Abschwächungs-Faktor)
Forecast A/B Testing kumuliert
Conversion Rate Umsatz Uplift kumuliert
30. pa.ag
@peakaceag
30
Wir erreicht man das? Priorisierung notwendig: PIE; ICE …
Unser System basiert überwiegend auf dem PXL Framework von ConversionXL
Quelle: https://cxl.com/blog/better-way-prioritize-ab-tests/
Priorisierung von Ansätzen und Ideen, die den Umsatz tatsächlich bewegen
Analytics Design
Durch Webanalyse
festgestellte Dringlichkeit
(0 – 3)
Wird die Idee durch
qualitatives Feedback
(Umfragen, Interviews)
gestützt? (0 – 2)
Wird die Idee durch
Mousetracking oder
Heatmaps unterstützt?
(0 – 1)
Befindet sich der
betroffene Seitenbereich
„Above the Fold"?
(0 oder 2)
Ist die Änderung innerhalb
von 5 Sekunden zu
bemerken? (0 oder 2)
Wird etwas hinzugefügt
oder entfernt?
(0 oder 2)
Psychologie Aufwand Realisierbarkeit
Trägt die Änderung dazu
bei, die Nutzermotivation
zu steigern? (0 oder 2)
Wie stark ist die zu
erwartende Veränderung
im Nutzerverhalten?
(0 – 3)
Werden Erkenntnisse /
Modelle aus der
Conversion-Psychologie
angewendet? (0 oder 1)
Einfachheit der
technischen Umsetzung
(0 – 2)
Einfachheit der
inhaltlichen Umsetzung
(0 – 2)
Einfachheit der
politischen Umsetzung
(0 – 2)
Wahrscheinlichkeit valider
Ergebnisse bei max. 4 Wochen
Testdauer (0, 2 oder 4)
Testidee Impact
URL(s) Auffälligkeit Test-Ansatz
Device |
Nutzersegment
% vom Test betroffener
Conversions
34. pa.ag
@peakaceag
34
Wichtigste Quellen für Research und Ideen-Priorisierung
Heuristisches Wissen + quantitative und qualitative Daten
Heuristisches
Expertenwissen
▪ Konsumpsychologie
▪ Verhaltensökonomie
Qualitative Personae
▪ Motivationen und Pain
Points der Zielgruppe
Heatmaps und
Videoaufzeichnungen
▪ Herausfinden, „was“
optimiert werden muss
Umfragen
▪ Herausfinden, „warum"
optimiert werden muss
Usability Tests
▪ Herausfinden, „was“ und
„warum“ optimiert
werden muss
Web Analytics
▪ Entdecken, „wo“
optimiert werden muss
36. pa.ag
@peakaceag
36
Welchen Beitrag leistet es?
Web Analytics ist die Basis für das „Wo“ der Optimierung
Analytics ist nur das Fieberthermometer, nicht die Diagnose!
Quantitative Analyseergebnisse:
▪ Beantwortet:
▪ Wo lohnt es sich, weitere Zeit in Recherche und Analyse zu stecken und
A/B Testing zu betreiben?
▪ Für welche Endgeräte und Browser muss ein technisches Troubleshooting
durchgeführt werden?
▪ Beantwortet nicht:
▪ Was ist der Grund für die (schlechte) Performance?
37. pa.ag
@peakaceag
37
Worauf muss ich bei der Nutzung achten?
Valide Daten erfordern eine saubere Implementierung
1. Korrekte Implementierung:
▪ DataLayer
▪ Cross-Domain Tracking
▪ Verweisausschlüsse
▪ Filter
▪ Ziele
▪ …
Checklisten erleichtern die effektive Prüfung!
38. pa.ag
@peakaceag
38
Worauf muss ich bei der Nutzung achten? #2
Valide Daten bedingen eine saubere Implementierung
2. Nutzerverhalten granularer erheben:
• Basics: Klicks auf Interaktionselemente, Scroll-Tiefen, Time on Site,
Formularabsprünge …
▪ Tracking 2.0 – auch spezielle Datenpunkte erheben (Beispiel aus dem Reisebereich)
▪ Was ist der erste Zimmerpreis, den ein Nutzer sieht?
▪ Wie viele Zimmer werden als verfügbar angezeigt?
▪ Fehlermeldungen („Zimmer ausgebucht“) und Ersatzangebote
(„Im Hotel im Stadtteil XY haben wir noch Zimmer frei.“)
▪ Sonderhinweise gesehen („Zimmer können zu ihrem Wunschtermin schnell ausgebucht
sein, da die SMX in München zu dem Zeitpunkt stattfindet.“)
▪ Klicks auf „Sale“, „Express“ usw. ➔ gibt Hinweise auf Personae!
39. pa.ag
@peakaceag
39
Worauf muss ich bei der Nutzung achten? #3
Statistik gilt auch hier!
Nochmal: Statistics is (not?) your friend …
Auf ausreichende Stichprobengröße bei der Analyse von Segmenten achten!
Gilt insbesondere bei Sampling von Daten bei kleinen Segmenten
(Analytics rechnet hoch)!
44. pa.ag
@peakaceag
44
Welchen Beitrag leisten sie?
Heatmaps und Recordings sind der Hybrid aus „Wo“, „Was“ und einer Prise „Warum“
Mischung aus meist quantitativen und aber auch qualitativen Insights:
▪ Wo:
▪ Welche Bereiche und Elemente wecken Aufmerksamkeit?
▪ Wie tief scrollen Nutzer?
▪ Was:
▪ Welche Klick-Handlungen führen die Nutzer durch?
▪ Welche Formularfelder wirken aufwendig / negativ?
▪ Warum:
▪ Sind in Recordings negative Nutzererfahrungen erkennbar?
45. pa.ag
@peakaceag
45
Worauf muss ich bei der Nutzung achten?
Grundlagen für eine sinnvolle Interpretation
1. Ausreichende Stichprobengröße!
▪ Mindestens 1.000 User pro Heatmap / Scrollmap
▪ > 100 User Recordings
2. Limitierungen berücksichtigen
▪ Beispiel: Movement Maps haben nur eine sehr geringe Korrelation
mit den realen Augenbewegungen
3. Des Optimierers größte Feinde beachten
▪ Confirmation Bias: Der Richter (das Optimiererhirn) ist von vornherein befangen.
▪ Clustering Illusion: Schon zwei Klicks werden als Pattern interpretiert.
▪ Curse of Knowledge: Das eigene Wissen füllt Lücken in der User Journey /
Webseitenfunktionalität unbewusst auf.
▪ WYSIATI („What you see is all there is“): Alternativlösungen werden ignoriert.
46. pa.ag
@peakaceag
46
Tipps für die Analyse – Scrollmaps
Häufige Pattern
1. „Deep Blue Sea“ schnell sichtbar
Rot (hohe Nutzung) zu Dunkelblau (geringe Nutzung)
innerhalb weniger Pixel
▪ „False Bottom“ im Einstiegsbereich
▪ Kein Match der User Motivation und Ad Copy mit
dem Content der Landingpage
▪ Technischer Fehler
2. Durchschnittliche Scrolltiefe gering
▪ Fehlende Relevanz des Inhalts, Ego-Content
▪ Informationen passen nicht zur Entscheidungsphase
▪ Falsche Reihenfolge der Informationen
▪ Ggf. CTA zu weit oben
47. pa.ag
@peakaceag
47
Tipps für die Analyse – Heatmaps
Häufige Pattern
1. Klickbare Elemente mit wenig Interaktion
▪ Häufig aufgrund von Design Trends, u. a. „Ghost Buttons“
▪ CTAs auf der Seite zu tief platziert (Vergleich mit Scrollmaps!)
2. Klicks auf nicht klickbare Elemente
▪ Konventionen / prototypisches Nutzerwissen bei der Website-
Gestaltung nicht beachtet
▪ Beispiel: Verwendung von Button-Formen für andere
Elemente wie Störer
3. Unwichtige Elemente erhalten Klicks
▪ Ist dann die Conversion Rate für diese Nutzersegmente niedriger?
Ggf. Element entfernen.
48. pa.ag
@peakaceag
48
Tipps für die Analyse – Screen Recordings
Häufige Pattern
1. Nutzer navigieren zügig hoch / runter
▪ Skim- / Scan-Prozesse für den Inhalt
▪ Gesuchte Informationen nicht auffindbar
▪ Keine Fokuspunkte für Aufmerksamkeit
2. Mobile UX
▪ Button-Größen & Checkboxen zu klein (Wut-Klicks)
▪ Wiederzuklappen von Elementen wie Maps,
Konfiguratoren mit guter UX?
3. Textmarkierungen
▪ Wichtige / unerwartete Inhalte
▪ Nicht verständliche / zu komplexe Informationen
49. pa.ag
@peakaceag
49
Tipps für die Analyse – Formularanalysen
Häufige Pattern
1. Prozentzahl Drop-offs
▪ Welche vorherigen Felder sind ggf. zu aufwendig?
▪ Ist nicht klar, warum die Information benötigt wird?
2. Zeitspanne
▪ Zu hoher Aufwand
▪ Unklare Beschriftung / Handlungsanweisung
3. Unausgefüllte Felder
▪ Abschreckend / einschüchternd umfangreiche
Dateieingabe
4. Anzahl Korrekturen
▪ UX-Problem im Feld (häufig: Telefon, Kreditkarte)
50. pa.ag
@peakaceag
50
Okay… favourite Mini-Hack
Wenn die mobile UX sehr emotional wird: „Wut“-Klicks in Screen Recordings
„Wut“-Klicks: viele Klicks auf ein Element innerhalb
weniger Sekunden
▪ Weist auf technische oder UX-Fehler hin
52. pa.ag
@peakaceag
52
Welchen Beitrag leistet es?
Quantitative und qualitative Insights zeigen das „Warum“ auf.
"Man kauft kein Produkt, sondern eine verbesserte Version von sich selbst."
Was genau will eure Zielgruppe verbessern?
Umfragen liefern qualitative Erkenntnisse über:
✓Ziele / gewünschte Verbesserungen
✓Aktuelle Kaufauslöser
✓Pain Points (zu verbessernde Situation)
✓„Fear, uncertainty, and doubt“ beim Kauf (FUDs)
✓Wichtige Produktfeatures
✓Nicht verhandelbare Produktfeatures / Dealbreaker
✓Probleme in der User Journey / Website UX
53. pa.ag
@peakaceag
53
Worauf muss ich bei der Nutzung achten?
Speziell bei Umfragen ist eine gute Planung alles!
✓Ziel definieren:
▪ Erkenntnisse zur Usability / UX der Website
vs.
▪ Erkenntnisse zu Motivation / Pain Points der Zielgruppe
vs.
▪ Kauferfahrung
▪ Produktzufriedenheit
Hier: Motivation /
Pain Points der Zielgruppe
54. pa.ag
@peakaceag
54
Worauf muss ich bei der Nutzung achten?
Speziell bei Umfragen ist eine gute Planung alles!
✓Grundlagen beachten
▪ Ausreichende Stichprobengröße
▪ Offene und geschlossene Fragen sinnvoll nutzen
▪ Fragestellungen: keine leitenden Fragen / Ego-Fragen
▪ Sinnvoll ausspielen: bspw. min. 30 Prozent gescrollt und
20 Sekunden auf der Seite (variabel)
▪ Idealerweise nicht auf Mobilgeräten zeigen
▪ Bezeichnung als „Umfrage“ oder „Feedback“ umgehen
55. pa.ag
@peakaceag
55
Sonderfall: Awareness-Phasen
Welche Fragen können zum Zeitpunkt in der User Journey sinnvoll beantwortet
werden?
Spezialfall: Awareness-Phasen
Wen befrage ich? Besucher (Paint Points, FUDs) oder Kunden (UVPs, Produkt-Benefits)?
▪ Beispiel: Awareness-Phase beachten: Der neue User kann den Bestellprozess nicht bewerten!
Blogpost: „Was ist technisches SEO?“
Umfrage: Was ist Ihnen bei der Auswahl
einer technischen SEO-Agentur am Wichtigsten?
Most Aware
Product Aware
Solution Aware
Problem Aware
Unaware
56. pa.ag
@peakaceag
56
Tipp: Awareness-Phase abfragen!
Folgefragen können anschließend dynamisch angepasst werden.
Mögliche Option für die erste Frage einer Survey / Poll
▪ Was beschreibt Ihre Herausforderung am besten?
▪ Ich informiere mich zum ersten Mal zum Thema SEO. Ich überlege,
ob ich es brauche.
▪ Ich bin auf der Suche nach einer guten SEO-Agentur.
▪ Ich wähle gerade zwischen SEO-Agentur X und Y.
57. pa.ag
@peakaceag
57
Tipps für die Analyse
Strukturierte Auswertung in Excel und Co.
Antworten clustern (u. a. Excel,
Google Sheets) und Muster aufdecken:
▪ Hauptfeedback
▪ Zielrichtung
▪ Inhalte (Pain Points, Motive,
Produktfeatures, FUDs)
58. pa.ag
@peakaceag
58
Fragen, die sich als effektiv erwiesen haben
Auswahl für verschiedene Awareness-Phasen
▪ Gibt es etwas, was Ihren Produktkauf fast verhindert hätte?
(Käufer, Website UX)
▪ Hält Sie derzeit etwas davon ab, unser Produkt zu kaufen / testen?
(Besucher, Website UX)
▪ Wenn dies Ihre Website wäre, was würden sie ändern lassen?
(Besucher, Käufer, Website UX)
▪ Was nutzen Sie derzeit, um Herausforderung X zu meistern?
(Besucher, Pain Points, Produktfeatures)
▪ Was sind die wichtigsten Entscheidungskriterien, wenn Sie X suchen?
(Besucher, Motivation, Produktfeatures)
▪ Was ist der größte Mehrwert unseres Produkts für Sie?
(Käufer, Produktfeatures)
59. pa.ag
@peakaceag
59
Okay… noch ein Mini-Hack
Auf den ersten Blick kontraintuitiv, kann aber wirkungsvoll sein.
Testen: Incentive erst nach Abschluss der Umfrage aufdecken.
▪ Spricht das Reziprozitätsprinzip an (Incentive wurde nicht erwartet)
▪ Virales Sharing über Social Media möglich
(Psst… Da kann man ja auch nachhelfen.)
61. pa.ag
@peakaceag
61
Welchen Beitrag leistet es?
Qualitative Insights: Zeigen das „Was“ und das „Warum“ auf.
Beobachten, wie Benutzer mit der Website und
dem Conversion Funnel interagieren:
▪ Wo entsteht Spannung? Welche Inhalte führen zu
Verwirrung? Was fehlt?
✓Direktes Feedback von der Zielgruppe
✓Einblicke in den Denkprozess der Nutzer
✓Aufdecken von Conversion-Hemmern
✓Interviews, um Merkbarkeit von UVPs zu analysieren
Resultat: priorisierte Aufgabenliste für direkte
Verbesserungen und solche über A/B-Tests
62. pa.ag
@peakaceag
62
Worauf muss ich bei der Nutzung achten #1
Auch bei UX Testings ist eine gute Planung alles.
▪ 5 – 6 Probanden reichen bei moderierten Tests,
um 80 – 90 % der Probleme aufzudecken.
▪ Lieber mehrere Runden von UX-Tests durchführen
als 10 oder 15 Probanden auf einmal!
Ausnahme: sehr unterschiedliche Zielgruppen
(bspw. für Nachhilfeanbieter: Eltern + Kinder)
▪ Probanden aus der Zielgruppe rekrutieren –
teurer, aber deutlich bessere Resultate
Ausnahme: Website im Anfangsstadium, Produkt eher
generisch sowie Zielgruppe weder Kinder noch Senioren
63. pa.ag
@peakaceag
63
Worauf muss ich bei der Nutzung achten #2
Auch bei UX Testings ist eine gute Planung alles.
▪ Lieber weniger webaffin als zu stark
▪ Keine UX-Testing-Profis
„Der CTA-Button sollte höher positio…“ und Tschüss!
▪ Zuhören UND Beobachten
(nonverbale Signale, Mimik, Indikatoren für Stress)
64. pa.ag
@peakaceag
64
Worauf muss ich bei der Nutzung achten #3
Aufgaben je nach Zielsetzung konzipieren.
Keine
Einschr.
offline
möglich
Google
Suche,
Wettbew.
möglich
Eigene
Website
Spez.
Produkt
Aufgaben sinnvoll planen.
Wie spezifisch ist die User Journey
vorgegeben?
65. pa.ag
@peakaceag
65
Moderated vs. Unmoderated Usability Tests
Bessere Erkenntnisse vs. günstigere Durchführung
Beispiel: UserTesting, TryMyUI
Moderated Tests Unmoderated Remote Tests
Vorteile
▪ Hochwertigere und valide Erkenntnisse
▪ Tests flexibel steuerbar bei Problemen
▪ Angepasste Abschlussinterviews
▪ Deutlich günstiger
▪ Schneller und geographisch unabhängig
durchführbar (Recruiting)
▪ Probanden fühlen sich wohler (eig. Umfeld)
Nachteile
▪ Probandensuche aufwendiger
▪ Preisintensiver (Recruiting,
Probanden selbst, Räumlichkeiten)
▪ Erfordert deutlich mehr Zeit
▪ Nicht agil steuerbar
▪ Eignung der Probanden schwer zu prüfen
▪ Qualität / Quantität der Ergebnisse
häufig geringer
Empfehlung
▪ Für neue / wenig optimierte Websites
mit generischer Zielgruppe
▪ Bei speziellen Zielgruppen sowie
Standard für etablierte Websites
66. pa.ag
@peakaceag
66
Okay… noch ein Mini-Hack
UX Testing funktioniert auch spontan.
Rückwirkender moderierter UX-Test:
Direkt nach dem Kauf (CRM …) die Person anrufen
und den Conversion Funnel durchgehen.
67. pa.ag
@peakaceag
67
Clustering der Erkenntnisse und des Feedbacks
Erkenntnis / Optimierungsbasis Quelle
Angabe zu Versandkosten schwer aufzufinden
UX-Probanden
1, 2, 3, 4, 5 und 6
Bevorzugte Bezahlmethoden fehlen
Sinnvoller Einblick in die Software nicht möglich
Konfigurator nicht intuitiv
Produkte können nicht zusammen bestellt werden
Rückgabemöglichkeiten unklar
Produkt nicht unter regionaler / fachlicher Bezeichnung zu finden
69. pa.ag
@peakaceag
69
Eine der besten Quellen für
erfolgsversprechende Optimierungs-Insights
kostet viele Unternehmen keine weitere
Investition.
Any guesses?
70. pa.ag
@peakaceag
70
Sales und Customer Service Teams
Sie bringen unschlagbare Insights und Erfahrung mit!
Euer Vertriebsteam Euer Customer Service Team Euer Chatbot
71. pa.ag
@peakaceag
71
Welchen Beitrag leisten sie?
Direkte Erkenntnisse aus dem Kundenkontakt
✓ Kennt die Persönlichkeit der Zielgruppe
✓ Motivation, Pain Points, Wortwahl
✓ Kann FAQs aus dem FF beantworten
✓ Entscheidungskriterien und Einwände
✓ Einwandbehandlung aus dem Bereich Sales
ist auch ein CRO-Thema!
✓ Kennt die Nachfragen beim Produktkauf
✓ Weiß, wo auf der Website Fragen auftreten
✓ Kann wiedergeben, welche Elemente auf der
Website bei Nutzern zu Problemen führen
Euer Vertriebsteam Euer Customer Service Team
72. pa.ag
@peakaceag
72
Worauf muss ich bei der Nutzung achten?
Grundlagen für eine sinnvolle Interpretation
1. Kritikfreundliches Umfeld herstellen
2. Keine leitenden Fragen
3. Distanz zu persönlichen Meinungen
4. Fakten notieren und clustern
5. Sales-Team: Hinweise zur Zielgruppe (Motivationen, Pain Points, Wortwahl)
in Personas clustern (Tipp: Beschäftigt euch mit den Limbic Types®!)
74. pa.ag
@peakaceag
74
Wo es hingehen soll
Ergebnisorientiert vs. Trends
Konversionsoptimierte Website
▪ Leistung und Umsatz
▪ Effizienz der Marketingkanäle
▪ Nahtlose User Journey
▪ Datenbasierte Optimierung
▪ Motivation und Einwände der User
▪ Psychologie und Behavioural
Economics
▪ A/B Testing
Standard-Website
▪ Modernität des Designs
▪ Schönheit
▪ Design Trends
▪ Wettbewerber-Kopie
▪ Bauchgefühl
▪ Zufälliges Hinzufügen neuer
Features
75. pa.ag
@peakaceag
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Warum ist das wichtig?
Positive Auswirkungen von CRO auf Unternehmen
0
0,5
1
1,5
2
2,5
H1 2020 H2 2020 H1 2021 H2 2021 H1 2022 H2 2022 H1 2023 H2 2023 H1 2024 H2 2024 H1 2025
Stagnation High competition - no own action Competitor Growth process
Die Wettbewerber investieren in datengestützte Entscheidungsfindung und CRO.
Dabei zu sein entscheidet darüber, ob ein Unternehmen wettbewerbsfähig bleibt.
77. pa.ag
@peakaceag
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Okay… noch ein Hack: Datenanreicherung
Die User Journey lässt sich mit Offline-Daten komplettieren.
CRM-Daten
Call-Tracking-Daten
78. pa.ag
@peakaceag
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Schritt 1: Lead-Quellen mit Salesforce verknüpfen
Landingpages, Google Lead Ads, Call Tracking …
Lead Types
Lead Ads
Call Tracking
Landingpage-
Formular
Erstellt
Lead
Marketing
Webhooks / API
✓ GCLID
✓ FBCLID
✓ CID
79. pa.ag
@peakaceag
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Schritt 2: Salesforce Lead Stages zurückspielen
Daten für Webanalyse und Advertising Tools nutzbar machen
Marketing
Erstellung via
Conversion API
1
2
Update von Lead / Opp. /
Won & Lost
via Google Sheets
3
Übermittlung Lead Stages via
Measurement Protocol