Es ist nun mehr als 4 Jahre her, seit wir im Januar 2021 mit groß angelegten CRO- und A/B-Tests begonnen haben. Nach mehreren Anfragen von Kunden, „ob wir auch CRO gemacht haben“, wurde beschlossen, dies zu den Dienstleistungen von Yellowgrape hinzuzufügen. Also, mehr als 4 Jahre später, haben wir kürzlich die 600 A/B-Testmarke überschritten. Ein guter Zeitpunkt, um einen Rückblick auf die Auswirkungen zu werfen, die bei den Kunden erzielt wurden, und auf die gewonnenen Erkenntnisse. Aber gibt es irgendwelche Schlüsse, die wir nach all diesen Tests zur Weboptimierung ziehen können?
Bevor wir zu den Schlussfolgerungen kommen, möchten wir einige Statistiken über unsere Tests veröffentlichen. Angefangen bei der Erfolgsquote, die bei 600 A/B-Tests 46% erreichte, ein Prozentsatz, auf den wir stolz sind. Wir zählen einen Test als erfolgreich, wenn der primäre KPI signifikant ansteigt. Die Erfolgsquote allein ist keine entscheidende Kennzahl, da auch die negativen Testergebnisse einen Wert haben. Andererseits freuen wir uns natürlich, dass wir unseren Kunden eine so hohe Erfolgsquote bieten können!
Eine häufig gestellte Frage lautet: „Können Sie nicht einfach einige Best Practices teilen und wir implementieren sofort alles, was funktioniert?“ Unsere Antwort ist dann immer, dass es nicht so einfach ist und dass wir oft sehen, dass ähnliche Tests in verschiedenen Webshops zu unterschiedlichen Ergebnissen führen. Dabei bestehen wir darauf, wie wichtig es ist, in Ihrem Webshop und Ihrer Zielgruppe zu testen. Nur dann können Sie wirklich sicher sein, ob die Anpassung zum gewünschten Ergebnis führt. Ein gutes Beispiel dafür ist das Hinzufügen eines Sticky-Filters zur mobilen Kategorieseite. Die Idee ist, einen dauerhaften Filter hinzuzufügen, damit Besucher nicht immer nach oben scrollen müssen, wenn sie einen Filter hinzufügen oder ändern möchten. Dies ist ein Test, den wir mehrmals mit verschiedenen Kunden getestet haben, aber mit unterschiedlichen Ergebnissen. Was wir durchweg feststellen, ist, dass die Interaktionen mit den Filtern erheblich zunehmen. Damit können wir das Verhalten deutlich ändern. Dies führt jedoch nicht immer zu mehr Transaktionen. Wenn sich Ihre Filterung als nicht vollständig korrekt herausstellt oder nicht benutzerfreundlich funktioniert, wirkt sich das Aufkleben der Filterschaltfläche tatsächlich negativ aus.
Und jetzt werden wir uns nett widersprechen. Wenn wir also in den von uns durchgeführten Tests viele unterschiedliche Ergebnisse sehen, gibt es sicherlich Tests mit einer konstant hohen Erfolgsquote. Zum Beispiel gab es eine Art von Experiment, mit der wir immer erfolgreich waren: die Minimierung des Navigationsmenüs im Checkout. Was wir immer noch oft sehen, ist, dass im Checkout immer noch das vollständige Navigationsmenü angezeigt wird, einschließlich der Suchleiste und aller Produktkategorien. Dies sind unnötige Ausstiegsoptionen. Ein Besucher, der die Checkout-Phase erreicht hat, sollte so wenig wie möglich abgelenkt werden und der Fokus sollte auf dem Abschluss der Transaktion liegen. Aus diesem Grund empfehlen wir immer, das Navigationsmenü zu minimieren. Und erfolgreich, von 6 Tests war er auch 6 Mal erfolgreich! Probiere es aus!
Indem wir alle unsere Tests in einem umfangreichen Backlog dokumentieren, sind wir in der Lage, Metaanalysen zu den Tests durchzuführen. Zum Beispiel dokumentieren wir die Seitentypen, Geräte, CRO-Faktoren, aber auch, welche Form der Begründung bei der Formulierung der Hypothese verwendet wurde. Wir dokumentieren die verwendeten Optimierungstechniken noch nicht, aber das werden wir ab 2025 tun! Zurück zur Begründung der Tests. Die Daten aus der Metaanalyse zeigen uns, dass die Erfolgsquote der fundierten Tests deutlich höher ist, als wenn sie fehlen und die Hypothese das Ergebnis eines Brainstormings ist. Gleichzeitig müssen wir auch zugeben, dass viele Tests auch in die letztere Kategorie fielen. Es gibt also noch viel zu tun für uns. Hier wollen wir uns hauptsächlich auf qualitative Forschung (Umfragen, Interviews und Nutzertests) konzentrieren, da wir anhand dieser Datenquellen insbesondere erkennen, dass sie zu erfolgreichen Hypothesen führen. Natürlich vergessen wir nicht, uns auch quantitative Datenquellen wie Webanalysedaten anzusehen!
Zusammenfassend sind wir sehr stolz auf die Ergebnisse, die wir bisher für unsere Kunden erzielt haben. Wir freuen uns auf die Zukunft, um noch mehr für noch mehr Kunden zu testen. Hoffentlich können wir kurzfristig sogar die 1000-A/B-Testmarke überschreiten. Benötigen Sie Hilfe bei CRO- oder A/B-Tests? Nehmen Sie unbedingt Kontakt mit uns auf!
