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    Digital Marketing Kickoff 2017

    Was wir von 2.345.864 Pop-up-Besuchern über Conversions gelernt haben

    Exit_Overlays_Unbounce_Convertables

    Das Erstellen, Anpassen und Optimieren der Pop-ups hat zu spannenden Erkenntnissen durch die 2.345.864 Besuchern geführt, die auch dir helfen können.

    2015 veröffentlichte Unbounce das erste Pop-up auf genau diesem Blog. Schafften wir es damit, unsere Anmelderate um 4000% zu steigern?

    Nein.

    Konnten wir damit unseren Blog in eine Conversion-Schmiede für neue Leads verwandeln?

    Nicht mal annähernd. Unsere ursprüngliche Conversion Rate lag gerade mal bei etwas über 1,25%

    Aber was diese Veränderung tatsächlich bewirkte, war, dass wir uns damit auf den Weg machten, die besten Anwendungsmöglichkeiten für diese Technologie auszukundschaften.

    Wir machten uns auf die Suche nach Möglichkeiten, unseren Besuchern relevanten, nützlichen Content mithilfe von Pop-ups zu präsentieren.

    In diesem Post werden wir alle Vor- und Nachteile und die Wow-Momente unserer ersten 2.345.864 Pop-up-Betrachter erklären.

    Was sind Pop-ups: Pop-ups sind Fenster, die sich auf einer Webseite öffnen und die Aufmerksamkeit auf ein einziges Angebot lenken. Nicht ganz sicher, worum es sich handelt? Hier findest du mehr Informationen, denn mittlerweile hat Unbounce auch einen eigenen Baukasten mit fortgeschrittenen Trigger-und Targeting-Möglichkeiten für Pop-ups und Sticky Bars entwickelt.

    Ziele, Tools und Test-Voraussetzungen

    Wir investieren viel Energie in unseren Content und wir möchten, dass so viele Marketer wie möglich ihn lesen. Unsere gesamte Recherche – alles, was wir über dieses, auch manchmal schwer greifbare Phänomen, namens Conversion wissen, existiert innerhalb unserer Inhalte.

    Das Ziel bei diesem Projekt war einfach: Bringe mehr Menschen dazu, mehr Unbounce-Content zu konsumieren – egal, ob Blogposts, E-Books, Videos, etc.

    Mit unserem Content können Leser für sich selbst herausfinden, ob Unbounce ein Tool ist, was ihnen nützlich sein kann. Wir möchten zwar mehr Kunden, aber nur, wenn sie wirklich von unserem Produkt profitieren. Wir suchen die, die einen Aha!-Moment erleben.

    Hinsichtlich Tools führten wir unsere ersten vier Experimente mithilfe von Rooster durch (ein Exit-fokussiertes Tool, das Unbounce im Juni 2015 akquiriert hat). Es handelte sich um eine sehr viel weniger entwickelte Version dessen, was jetzt Unbounce Popups sind (und was wir bei unserem letzten Experiment verwendet haben).

    Die Test-Voraussetzungen sahen folgendermaßen aus:

    1. Alle Pop-ups wurden beim Exit getriggert; das heißt, sie öffneten sich erst, wenn die Besucher die Seite verlassen wollten.
    2. Bei den ersten drei Experimenten verglichen wir sequenzielle Zeiträume, um die Ergebnisse zu messen. Für die letzten beiden führten wir provisorische A/B-Tests durch.
    3. Beim Vergleich sequenzieller Zeiträume isolierten wir die Text-Kriterien, indem wir bei manchen neuen Blogposts keine Pop-ups verwendeten.
    4. Eine „Conversion“ wurde entweder als ausgefülltes Formular definiert (Lead-Generierungs-Pop-up) oder als Klick (Clickthrough-Pop-up).
    5. Alle Experimente wurden zwischen Januar 2015 und November 2016 durchgeführt.

    Experiment #1: Content-Angebot versus allgemeine Anmeldung

    Unser erstes Pop-up diente einem einfachen Zweck: mehr Blog-Abonnenten zu erhalten. Und so sah es aus:

    blog-subscriber-overlay

    Es wurde von 558.488 einzelnen Besuchern über einen Zeitraum von 170 Tagen gesehen, und 1,27% von ihnen konvertierten zu neuen Blog-Abonnenten. Ein brauchbarer Start, aber noch nicht gut genug.

    Um unsere Conversion Rate zu verbessern, stellten wir folgende These auf:

    HYPOTHESE: Weil Online-Marketing normalerweise mehr Conversions erzielt, wenn man ein spezifisches, greifbares Angebot präsentiert (im Gegensatz zu einem generischen Anmeldungsprozess), nehmen wir an, dass wir unsere Conversion Rate mehr als um den 1,27%-Basissatz steigern können, wenn wir Besuchern, die die Seite verlassen möchten, ein kostenloses E-Book anbieten.

    Während das ursprüngliche Pop-up Besucher bat, sich für „Tipps“ auf unserem Blog anzumelden, bot das Konkurrenz-Pop-up Besuchern Das E-Book Attention-Driven Design (23 Prinzipien für die visuelle Gestaltung von überzeugenden Landing Pages) an.

    add-overlay

    Nach 96 Tagen und über 260.000 Besuchern hatten wir genügend Conversions, um dieses Experiment als Erfolg zu bezeichnen. Die Conversion-Rate des Pop-ups lag bei 2,65% und brachte uns 7.126 neue Blog-Abonnenten ein.

    overlay-experiment-1-results

    Da wir für diese Pop-ups keine A/B-Tests durchführten, handelte es sich bei unseren Ergebnissen lediglich um Beobachtungen. Saisonschwankungen ist einer von vielen Faktoren, der Zahlen verändern kann.

    Wir hatten zwar keine verlässliche Indikation für die Zukunft, aber wir hatten doppelt so viele Abonnenten erhalten als vorher.

    BEOBACHTUNG: Greifbare Ressourcen und Premiuminhalte anzubieten (im Gegensatz zu nicht-spezifischen Versprechen wie einer Blog-Anmeldung) kann die Conversion Rates positiv beeinflussen.

    Experiment #2: Pop-ups mit vier Feldern versus Pop-ups mit einem Feld

    Daten-Menschen sind immer Spielverderber.

    Der frühzeitige Erfolg unseres ersten Experiments erregte die Aufmerksamkeit von Judi, unserem Genie für Marketing-Automatisierung vor Ort, die uns sehr weise daran erinnerte, dass man Chancen verpasste, wenn man bei einer weitläufigen Kampagne nur E-Mail-Adressen sammelte.

    Um die Kampagne wirksam einzusetzen, mussten wir mehr über die Individuen (und Organisationen) herausfinden, die unseren Content konsumierten.

    Für uns bedeutete das: Wir mussten drei weitere Felder zu unserem Pop-up hinzufügen.

    overlay-experiment-2

    Aber da es weltweit als nervig angesehen wird, Formularfelder auszufüllen, nahmen wir richtigerweise an, dass unsere Conversion Rate darunter leiden würde.

    Aber etwas Unerwartetes passierte.

    Fällt dir ein Unterschied (abgesehen von den Formularfeldern) zwischen den beiden obigen Pop-ups auf?

    Genau, die neue Version war größer: 900x700px vs. 750x450px.

    Die drei zusätzlichen Felder ließen unser ursprüngliches 750x450px-Design zu gedrungen aussehen, und deshalb vergrößerten wir es einfach – im Glauben, dass es keine Konsequenzen nach sich ziehen würde. Mehr dazu später.

    Jedenfalls veröffentlichten wir die neue Version und das Ergebnis war wie erwartet mies.

    overlay-experiment-2-results

    Nach 30 Tagen sah es ziemlich düster aus.

    Aus Unternehmensgründen entschieden wir, den Test nach 30 Tagen zu beenden, obwohl die Laufzeit für das Kontroll-Pop-up länger gewesen war (96 Tage).

    Insgesamt lag die Conversion Rate für den Zeitraum von 30 Tagen um 48% niedriger als der vorherige 96-tägige Zeitraum.

    Ok, ich wusste, dass die die gesammelten Daten einen guten Zweck erfüllen und es wichtig ist seinen Datenhaushalt auszubauen .. Trotzdem weinte ein kleiner Teil von mir, als ich an diesem Tag die Zahlen auswertete.

    Dann wurde es noch schlimmer.

    Uns wurde klar, dass die Anzahl der Besucher mit Ansichten auf das neue Pop-up (53.460) sehr gering war.

    Eine genauere Untersuchung zeigte, dass unser früheres Pop-up durchschnittlich 2.792 Ansichten pro Tag erhalten hatte, während die neue Version durchschnittlich 1.782 Views erhielt. Das heißt, der Conversion-Sturz von 48% ging einher mit einer Einbuße von 36% an allgemeinen Views – Super!

    Aber warum?

    Es stellte sich heraus, dass die Größe des Pop-ups doch nicht so harmlos war.

    Für die meisten Besucher, stellte sich die Größe als zu groß für das Browserfenster heraus. Und deshalb öffnete sich das Pop-up nur bei zwei von drei Besuchen, sogar wenn die Targeting-Voraussetzungen übereinstimmten.

    Wir gaben nach und überarbeiteten das Design unseres Pop-ups und änderten es in 800x500px.

    overlay-experiment-redesign

    Die Anzahl der täglichen Views stieg wieder auf die normale Anzahl hoch und unsere neue Baseline von 1,25% für die Conversion Rate blieb quasi unverändert.

    loads-vs-views

    Sieh dir die großen Abstände zwischen „Loads“ (Anzahl Downloads) und „Views“(Ansichten) am 4. Juni und engerern Abstand am 5. Juni dazu an.

    Beobachtung:

    • Wenn man die Anzahl der Formularfelder erhöht, kann dies zu Reibung führen, die die Conversion Rate senkt.
    • Pop-up-Größen, die größer als 800×500 sind, können für manche Browser zu groß sein und das Verhältnis zwischen der Anzahl der Ladevorgänge und der Ansichten (und des allgemeinen Eindrucks) reduzieren.

    Experiment #3: Ein Pop-up versus 10 Pop-up

    Die Idee erschien uns damals so großartig…

    Warum nicht hyperrelevant werden und für jede Blogkategorie ein unterschiedliches Pop-up bauen?

    Nachdem unsere neue Baseline für die Conversion Rate auf 1,25% gesenkt worden war, benötigten wir eine Verbesserung, die uns helfen würde, „Formular-Reibung“ zu überwinden und uns wieder zum gesunden 2%-Umfang, den wir vorher hatten, hochzuarbeiten.

    Obwohl wir nur wenige Daten hatten, auf die wir uns stützen konnten, stellten wir die These auf, dass es notwenig war, die „Relevanz“ zu vergrößern. Es funktionierte für Landing Pages, warum also nicht Pop-ups?

    HYPOTHESE: Da „Relevanz“ ausschlaggebend ist, um Conversions anzukurbeln, erwarten wir, dass wir mit einem eigenen Pop-up für jede unserer Blogkategorien – wo die kostenlose Ressource sich auf die jeweilige Kategorie bezieht –  unsere Conversion Rate über die derzeitige Baseline von 1,25% hinaus verbessern werden.

    blog-categories

    Wir unterteilen unsere Blogs anhand der Marketing-Themen, die sie behandeln, in unterschiedliche Kategorien (z.B. Landing Pages, Texten, Design, Nutzererfahrung, Conversion-Optimierung). Jeder Post wird mit einer Kategorie getaggt.

    Um also die Relevanz zu erhöhen, haben wir insgesamt 10 Pop-ups erstellt (jedes bot dabei eine andere Ressource an) und ordneten jedem Pop-up einer oder zwei Kategorien zu. Und zwar so:

    category-specific-overlays

    Es hatte nur etwa drei Stunden gedauert, all die neuen Pop-ups zu erstellen, aber da wir bereits einen guten Bestand an Ressourcen zum Thema Marketing besaßen und eine Strategie entworfen hatten, war es nicht schwer, ein relevantes E-Book, einen Kurs oder ein Video für jede Kategorie auszuwählen und anzupassen.

    Und da unsere URLs Kategorie-Tags enthalten (z.B. starten alle Posts zum Thema „Landing Page Design“ im DACH-Raum mit der Basis-Domaine https://unbounce.com/de/landing-page-design/), war es leicht, das richtige Pop-up zum richtigen Post laufen zu lassen.

    unbounce-targeting
    Regeln für das URL-Targeting für unsere Design-Kategorie; durch die „Einbeziehen“-Regel wird das Pop-up automatisch von anderen Kategorien ausgeschlossen.

    Aber es gab ein Problem: Wir stellten die strenge Regel auf, dass unsere Leser nur ein einziges Pop-up zu sehen bekommen würden, egal, wie viele Browser-Kategorien sie sich ansehen.

    Dieser Ansatz gehört zu unserer Philosophie, Pop-ups so zu verwenden, dass wir die Nutzererfahrung respektieren.

    Als wir noch ein einziges Pop-up verwendeten, war es leicht – eine einfache „Häufigkeitseinstellung“ war alles, was wir brauchten.

    unbounce-frequency

    … Aber mit 10 Pop-ups für den gleichen Blog war es nicht mehr so leicht.

    Wir mussten einen Weg finden, um zu verhindern, dass jemand mehr als ein Pop-up zu sehen bekam.

    Die offensichtliche Antwort lautete Cookies .. und daher baten wir unsere Entwickler, eine temporäre Lösung zu entwickeln, die Folgendes können sollte:

    • ein Cookie von einem Pop-up auf den Browser des Besuchers zu übertragen;
    • dieses Cookie in unseren Targeting-Einstellungen auszuschließen.

    Und sie kamen unserem Wunsch nach.

    unbounce-advanced-targeting

    Wir verwendeten den „Inkognito-Modus“, um die Funktionalität immer wieder zu wiederholen und es danach auf den Markt zu bringen.

    Und dann passierte Folgendes:

    rooster-dashboard
    Ignoriere das Layout … das Popup & Sticky Bars-Dashboard ist mittlerweile viel hübscher :)

    Nach zehn Tagen mit diesen Daten lag unsere Conversion Rate kombiniert bei 1,36%, also 8,8% höher als die Baseline. Schließlich stieg sie nach weiteren 250.000 Views auf 1,42% an. Also immer noch nicht da, wo wir sie gerne haben wollten.

    Was war schief gelaufen?

    Wir vermuteten, dass ein Angebot noch lange nicht überzeugend sein muss, nur weil es „relevant“ ist. Zugegebenermaßen waren nicht alle 10 Ressourcen mit dem ersten E-Book vergleichbar, das wir ursprünglich in allen Kategorien angeboten hatten: Attention-Driven Design.

    Nichtsdestoweniger bot dieses Experiment einen unerwarteten Vorteil: Wir konnten jetzt unsere Conversion Rate anhand von Kategorien betrachten, anstelle von nur einer großen Ziffer für einen ganzen Blog. Und dies kam uns für zukünftige Tests zugute.

    Beobachtung

    • Nur weil ein Angebot relevant ist, ist es noch lange nicht einen zwingenden Download wert und gut.
    • Conversion Rates unterscheiden sich erheblich je nach Kategorie.

    Experiment #4: Ressource versus Ressource

    “Nur weil es relevant ist, ist ist es noch lange nicht gut.“

    Diese Lektion inspirierte uns zu einem einfachen Ziel für unsere nächste Aufgabe: die Angebote der Kategorien, die nicht genug performten, zu verbessern.

    Wir entschieden uns, neue Angebote für die fünf Kategorien zu entwickeln, die eine niedrige Conversion Rate und sehr viel Traffic hatten:

    1. A/B-Tests und CRO (0.57%)
    2. E-Mail (1.24%)
    3. Lead-Generierung und Content Marketing (0.55%)
    Anmerkung: Wir verwendeten das gleiche Pop-up für die Kategorien A/B-Tests, CRO, E-Mail, Lead-Generierung und Content Marketing.

    HYPOTHESE: Da wir glauben, dass die Ressourcen, die wir für die Kategorien A/B-Tests, CRO, E-Mail, Lead-Generierung und Content Marketing anbieten, weniger ansprechend sind als die Ressourcen, die wir in anderen Kategorien anbieten, erwarten wir erhöhte Conversion Rates, wenn wir neue Ressourcen in diesen Kategorien testen.

    Wir verglichen also sequenzielle Zeiträume mit früheren Studien, die wir hier erwähnt haben.

    Anschließend gingen wir einen Schritt weiter und schusterten mithilfe von Visual Website Optimizer und zwei Unbounce Accounts ein System zusammen, mit dem man A/B-Tests durchführen kann.

    Nachdem wir Ressourcen gefunden hatten, die uns als Angebote ansprechender erschienen, brachten wir die Testversion auf den Markt.

    topic-experiment

    Wir erreichten etwas bessere Ergebnisse in den Kategorien A/B-Test und CRO, obwohl sie nicht signifikant waren. In der E-Mail-Kategorie sanken die Zahlen stark.

    In den Kategorien Lead-Generierung und Content Marketing jedoch stiegen die Conversions stark an und die Ergebnisse waren statistisch signifikant.

    Fortschritt!

    BEOBACHTUNG: Nicht jeder Content ist gleichrangig; einige Ressourcen sind wünschenswerter für unser Publikum.

    Experiment #5: Clickthrough versus Lead-Generierungs-Pop-ups

    Obwohl wir mit unseren vorherigen Tests Fortschritte erzielten, hatten wir noch immer nicht das Problem für unser zweites Experiment gelöst.

    Obwohl jede Conversion durch die vier Felder wertvoller für uns war, reduzierte es unsere Conversion Rate immer noch um relative 48% (von 2,65% zu 1,25% beim Experiment #2).

    Wir hatten uns jetzt auf eine Baseline von 1,75% hochgearbeitet, aber benötigten immer noch eine Strategie, um die Formular-Reibung zu reduzieren.

    Die Antwort bestand in einer neuen Taktik, bei der wir Pop-ups verwendeten, die wir Traffic-Shaping nannten.

    Traffic-Shaping = Traffic gestalten/lenken bzw. Conversion-Pfade vorher planen. Du verwendest dazu Clickthrough-Pop-ups, um Besuchern einen Anreiz zu geben, von einer niedrig konvertierenden zu einer hoch-konvertierenden Seite zu wechseln.

    Hier eine Veranschaulichung:

    traffic-shaping-diagram

    Um zu diesem Format zu konvertieren, mussten wir:

    1. unsere Pop-ups überarbeiten
    2. eine spezielle Landing Page für jedes Pop-up bauen
    3. Leads anhand von Landing Pages sammeln.

    Im Prinzip hatten wir die Pop-ups als Brücke verwendet, um Leser von „öffentlichem“ Content (einem Blogpost) zu „nutzereingeschränktem“ Content (einem kostenlosen Video, das sich nur nach Ausfüllen eines Formulars ansehen lässt).

    HYPOTHESE: Weil „Formular-Reibung“ Conversions reduziert, erwarten wir, dass das Engagement ansteigt, wenn wir die Formular-Felder von unseren Pop-ups entfernen (genug, um die Abnahme auszugleichen, die wir durch den zusätzlichen Schritt erwarten). Dazu werden wir unsere Pop-ups zu Clickthroughs (ohne Felder) umarbeiten, eine spezielle Landing Page für jedes Pop-up erstellen und das Formular mit vier Feldern zur Landing Page hinzufügen. Wir werden die Ergebnisse bei Unbounce messen.

    An diesem Punkt verwendeten wir den Unbounce Builder, um die gesamte Kampagne zu erstellen: Die Clickthrough-Pop-ups wurden mithilfe des Drag & Drop Baukastens gebaut, und die Landing Pages wurden von bereits existierenden Unbounce-Kampagnen (die bereits Ressourcen anboten) kopiert und aktualisiert.

    Wir entscheiden uns, diesen Prozess auch in unseren Kategorien A/B-Tests, CRO, Lead-Generierung und Content Marketing auszutesten.

    clickthrough-overlays

    Besucher erhielten entweder einen sicheren Link, um das PDF herunterzuladen, oder sie wurden auf eine Seite gelenkt, wo sie das Video sehen konnten, nachdem sie das Formular ausgefüllt hatten.

    Auch hier musste die Conversion Rate bei den Pop-ups für einen Erfolg hoch genug sein, um den Abstieg auszugleichen, den wir durch den zusätzlichen Schritt der Landing Page erwarteten.

    Und so sahen unsere Ergebnisse nach 21 Tagen aus.

    clickthrough-overlays-results

    Es überrascht nicht, dass die Interaktion (Engagement) mit den Pop-ups sich signifikant erhöhte. Ich betone das Wort „Engagement“ und nicht „Conversion“, weil unser Ziel sich vom Ausfüllen eines Formulars zu einem Clickthrough verändert hatte.

    Um erhöhte Conversions zu erhalten, mussten wir den Prozentsatz von Besuchern mit einberechnen, die abspringen, nachdem sie die Landing Page erreicht haben.

    Eine schnelle Kontrolle zeigte uns Absprungraten bei Landing Pages von 57,7% (A/B-Tests/CRO) und 25,33% (Lead-Generierung/Content Marketing).

    Zeit, die gute Schulmathematik heranzuziehen.

    clickthrough-overlays-results-2

    Trotz der signifikanten Absprungsrate im Landing-Page-Prozess, nahm die Zahl der Leads zu.

    Unser nächster Schritt hieße dann, das gleiche Format auf alle Blog-Kategorien zu übertragen und die Ergebnisse insgesamt zu messen.

    Also weiter!

    Alle Beobachtungen

    • Greifbare Ressourcen und Premiuminhalte anzubieten (im Gegensatz zu nicht-spezifischen Versprechen) kann die Conversion Rate positiv beeinflussen.
    • Wenn man die Anzahl der Formularfelder erhöht, kann dies zu Reibung führen, die die Conversion Rate senkt.
    • Pop-up-Größen, die größer als 800×500 sind, können für manche Browser zu groß sein und das Verhältnis zwischen der Anzahl der Ladevorgänge und der Ansichten (und des allgemeinen Eindrucks) reduzieren.
    • Nur weil ein Angebot relevant ist, ist es noch lange nicht gut.
    • Conversion Rates unterscheiden sich erheblich je nach Kategorie.
    • Nicht jeder Content ist für deine Personas gleichrangig; einige Ressourcen sind daher wünschenswerter für unser Publikum.
    • „Formular-Reibung“ kann signifikant variieren – je nachdem, wo deine Formularfelder auftauchen.

    Bleib auf dem aktuellen Stand …

    Wir testen neue Trigger und Targeting-Optionen für Pop-ups kontinuierlich weiter und möchten dir davon berichten.

    Also worum wird es nächstes Mal gehen?

    1. Der Trigger-Test — Was passiert, wenn wir unsere „Beim Exit“-Trigger gegen eine 15-sekündige Verzögerung testen?
    2. Der Weiterleitungstest – Was passiert, wenn wir Nutzern von unterschiedlichen Traffic-Orten (z.B. soziale Medien versus organischer Traffic) verschiedene Pop-ups zeigen?
    3. Neue versus wiederkehrende Besucher – Konvertieren wiederkehrende Besucher besser als Erstbesucher?

    Cheers und fröhliches Optimieren,
    Angus

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    Dieser Artikel wurde von Christian Kleemann für den deutschsprachigen Blog angepasst. Er freut sich über deinen Kommentar.

    Über Angus Lynch
    Angus half als Freelance-Texter vielen E-Commerce-Unternehmen, die Conversion Rates zu verbessern. 2014 trat er Rooster Engagement Tools bei, die wiederum im April 2015 von Unbounce übernommen wurden. Heute unterstützt er als Werbetexter und Exit-Intent-Overlay-Experte das Unbounce Marketing Team.
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