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Wie du aus jeder A/B-Test-Fallstudie verwertbare Erkenntnisse gewinnst

Unbounce: Aus A/B-Test-Fallstudien verwertbare Erkenntnisse gewinnen
A/B-Test-Fallstudien: Verwertbare Erkenntnisse gewinnen. Foto: Pixabay

In diesem Post soll es darum gehen, was man von Fallstudien lernen kann und warum sie nicht immer 1:1 übertragbar sind. Außerdem habe ich eine Reihe von Tipps, wie man den größten Nutzen aus den unzähligen Fallbeispielen für Landing-Page-Optimierung (LPO), Conversion-Rate-Optimierung (CRO) und A/B-Tests, die es mittlerweile im Netz gibt, für sich zieht.

Ein A/B-Test-Fallbeispiel ist ein (Denk-)Anstoß, keine Anleitung

Wenn du eine Fallstudie liest, in der jemand eine Erhöhung der Conversions durch, sagen wir mal, das Verändern der Farbe des Call-to-Action-Buttons von rot zu grün erreicht hat, dann bedeutet das lediglich, dass die Person durch Testen rausgefunden hat, dass der grüne Button auf dieser Landing Page besser funktioniert.

Es bedeutet nicht, dass grüne Buttons immer und auf allen Landing Pages besser funktionieren als rote.

Unzählige Aspekte haben einen Einfluss darauf, was auf der einen Landing Page geht und was nicht geht . Das Ändern eines speziellen Aspekts kann in einem anderen Zusammenhang wirkungslos bleiben.

Sieh dich nach übertragbaren Regeln um

Der beste Rat, den ich geben kann, ist die Erfahrungen anderer soweit wie möglich als Inspiration für Experimente mit der eigenen Landing Page zu nutzen. Am besten funktioniert das, wenn man zunächst das zugrunde liegende Prinzip versteht, wodurch eine Veränderung zum Erfolg geführt hat. Anschließend muss man ausprobieren, wie man dieses Prinzip auf die eigene Landing Page anwenden kann.

Schauen wir uns ein reales Beispiel an, bei dem es um die Platzierung für die CTA (Call To Action) geht.

Hier haben wir ein altes Fallbeispiel, bei dem die CTA unten auf der Seite bedeutend bessere Ergebnisse erzielte, als in der Version über der Falz.

case-studies-CTA
Man könnte hieraus den Schluss ziehen, dass CTAs immer unter der Falz platziert werden sollten. Eine nuanciertere Interpretation weist jedoch eher darauf hin, dass die CTA immer dort platziert werden sollte, wo er sich ergänzend auf den Entscheidungsfindungs-Prozess des Besuchers auswirkt.

Die Testergebnisse aus diesem Fallbeispiel haben mich dazu angeregt, weitere Nachforschungen und mehr Tests anzustellen. So habe ich herausgefunden, dass die Komplexität des Angebots auf einer Seite mit dem Umfang an Informationen, den der Besucher für eine fundierte Entscheidung benötigt, korreliert. Diese Korrelation bestimmt unter anderem, wie weit unten auf der Seite zu einer Conversion aufgefordert werden sollte.

Gemeinhin kann man sagen, dass je höher der Grad an Komplexität/ Beschäftigung mit einer Seite, desto weiter unten sollte die CTA tendenziell platziert werden.

case-studies-complexity
Auch der Klassiker – roter Button vs. grüner Button – bietet sich als Beispiel an. Selbst wenn eine Fallstudie aufweist, dass ein grüner Button besser als ein roter funktioniert, hat die Schlussfolgerung daraus wenig mit rot vs. grün zu tun. Hier geht es um visuelle Hierarchie.

Genauer gesagt geht es in diesem Fall um das Prinzip kontrastierender Farben, durch die Ziel bestimmende Elemente wie Buttons sich besser abheben und dadurch in der visuellen Hierachie höher stehen. So können Besucher der Seite sie problemlos ausmachen.

Und wie uns dieses Fallbeispiel von HubSpot vorführt, grün geht nicht immer besser als rot.

Unbounce: Rette deine Landing Page vor der dunklen Seite der Macht
Der rote Button hat um 21% bessere Ergebnisse als der grüne erzielt. Screenshot: Hubspot.com

Wenn du also das Optimum aus den Fallbeispielen, die du liest, ziehen willst, behandle sie als Quelle, aus der du grundlegende Prinzipien ableiten kannst. Während du diese anwendest, schraube und baue noch weiter an ihnen, bis sie für deine Landing Page und dein Conversion-Ziel passen.

Nutze Fallbeispiele als Basis, um eine Hypothese für deine Tests zu formulieren

Wie in den vorangegangenen Beispielen dargestellt, kann es ordentlich nach hinten los gehen, wenn man Testergebnisse 1:1 übernimmt und daraus voreilige Schlüsse zieht. Auf diese Weise schränkt man auf lange Sicht sowohl seinen eigenen Erkenntnisgewinn wie auch die Ergebnisse, die man erreichen kann, ein.

Wenn du dich also mit einer Fallstudie beschäftigst, nimm dir ausreichend Zeit, die vorliegenden Daten zu analysieren. Sobald du ein klares Verständnis davon entwickelt hast, warum gemachte Veränderungen im Fallbeispiel funktioniert haben, solltest du sorgfältig überlegen, inwiefern ähnliche Veränderungen auf deiner eigenen Landing Page die Conversions potenziell steigern können.

Meiner Erfahrung nach klappt das am besten, wenn man als erstes eine A/B-Test-Hypothese aufstellt, aus der hervorgeht, was sich verändern soll, wie sich dadurch das Verhalten der Besucher ändern wird und zu welchem Ergebnis dies deiner Erwartung nach führen wird.

Das mag dir unverhältnismäßig kompliziert vorkommen, aber eigentlich kannst du ganz einfach eine Test-Hypothese formulieren, indem du die Lücken im unten stehendem Satz ausfüllt:

Im folgenden Beispiel zeige ich, wie mich der roter vs. grüner Button – Test zu einer Hypothese inspiriert hat, bei der es überhaupt nicht um Buttons ging.

Erinnerst du dich noch an das Prinzip der Übertragbarkeit? In diesem Fall hat mir der Button-Test vor Auge geführt, dass Ziel bestimmende Elemente hervorgehoben werden müssen, damit sie in der visuellen Hierarchie höher stehen.

Dieses Prinzip konnte ich direkt bei meiner Arbeit an einer Landing Page, auf der ein kostenloser Mp3-Converter für YouTube angeboten wird, anwenden.

case-studies-mp3converter-landing-page

Durch kurzes Betrachten mit zusammengekniffenen Augen fiel mir bereits auf, dass sich die Überschrift aufgrund der orangen Schriftfarbe nicht vom Rest der Landing Page abhob. Also stellte ich die Hypothese auf, dass sich die Überschrift mit Schwarz als Schriftfarbe nicht nur abheben, sondern dadurch auch besser lesbar und Conversion steigernd wirken würde.

So lautete meine Test-Hypothese:

Durch Verändern der orangen Schriftfarbe zu schwarz, erreiche ich, dass mehr Besucher die Überschrift lesen und den angebotenen Mehrwert verstehen und sich dadurch die Conversions erhöhen.

Als ich meine These live auf der Landing Page testete, stieg die Anzahl der Downloads tatsächlich um 6.64%.

case-studies-test

Eine fundierte Optimierungshypothese hilft enorm bei der Weiterentwicklung deiner Landing Page. Tatsächlich zwingt sie dich dazu, deine Testideen zu überprüfen und somit dein Ziel nicht aus den Augen zu verlieren. Falls du mehr über Hypothesen lernen möchtest, bietet dieser Artikel eine detailliertere Anleitung.

Und die Moral von der Geschichte…

Zieh dir so viel wie möglich aus den Ergebnissen anderer, aber nimm nicht an, dass du deren Ergebnisse mit deiner eigenen Landing Page einfach kopieren kannst.

Bedien dich an Fallbeispielen von A/ B-Tests für Ideen und Inspiration. Nimm dir aber immer die Zeit, eine solide Hypothese, wie und warum ein bestimmter Testansatz eine Conversion-Steigerung erreichen wird, zu formulieren.

Und bevor du daraus irgendwelche Schlüsse folgerst, testen, testen, testen, ob deine Optimierungs-Hypothese der Realität tatsächlich stand hält – bei deiner Landing Page und deinem Zielpublikum.

Hast du Fragen? Schreib sie mir im Kommentarfeld!

Über Michael Aagaard
Michael ist Conversion-Rate-Optimierer bei Unbounce. Wenn er nicht populärer Speaker auf internationalen Bühnen unterwegs ist, sucht er nach neuen Wegen, um Prozesse zu optimieren und die Conversions zu steigern. Verbinde dich mit ihm auf Google+ und Twitter.
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