Online-Antragsprozesse und Formulare sind eine Herausforderung für Websitebetreiber und Konsumenten. Viele Prozessschritte und viele Pflichteingabefelder führen zu hohen Abbruchraten. Dies gilt insbesondere bei der Abfrage von persönlichen Informationen.
Paradebeispiele für solche Prozesse sind Anträge für Finanzdienstleistungen und -produkte. Hier sind die abgefragten Informationen nicht nur persönlich, sondern meist auch so differenziert und detailliert, dass der Nutzer selbst einigen Rechercheaufwand betreiben muss, um sie zu beschaffen. Das lenkt vom Antragsprozess ab, verzögert die Eingabe und verhindert schlimmstenfalls den erfolgreichen Abschluss.
In einer Filiale bekämen Konsumenten persönliche Hilfestellung beim Ausfüllen von Formularen. Beim äquivalenten Online-Prozess sind sie auf sich gestellt.
Es ist also ratsam, die Antragsstrecke im Netz so knapp und simpel wie möglich zu halten. Fehlende Daten werden besser anschließend eingeholt, wenn der Kontakt zwischen Anbieter und Interessent hergestellt ist.
Wie gravierend die Conversion durch eine Vereinfachung der Antragsstrecke gesteigert werden kann, konnten wir bei einem A/B-Test mit unserem Kunden comdirect bank nachweisen. Durch eine Verkürzung des Baufinanzierungs-Antrags um 3 Schritte konnte die Conversion Rate um 42% gesteigert werden.
Den Test und die Ergebnisse werden in der Case Study 42% mehr Leads durch radikale Reduktion im Antragsprozess vorgestellt.
Webanalyse
Es gibt 43 Beiträge in Webanalyse.
Whitepaper – Benchmarking zur Erfolgsbewertung von Webseiten
Die Erfahrung bei SinnerSchrader zeigt: Fast alle unserer Kunden nutzen Web Analytics, um das Verhalten von Konsumenten auf ihren Webseiten zu analysieren und die Seite nach den dort gewonnenen Erkenntnissen zu optimieren.
Aber ähnlich wie im Sport ist auch bei einer Webseite eine Bewertung des eigenen Erfolgs ohne den Vergleich zur direkten Konkurrenz nur schwer möglich.
Dieses Whitepaper zeigt die Notwendigkeit für Benchmarks auf, beschreibt Schritte und Fragestellungen einer Benchmarking-Analyse und gibt eine kurze Einschätzung der beiden Datenquellen Google Adplanner und Alexa.
Welcher Browser bringt Umsatz?
Nutzer des Internet Explorer sind dümmer als solche, die mit anderen Browsern surfen. Diese Meldung geisterte kürzlich weltweit durch die Medien – war aber leider ausgedacht. Wenden wir uns also den Fakten zu. Lassen wir die IQ-Debatte beiseite und betrachten einmal die Umsätze, die von unterschiedlichen Browsern generiert werden.
Der Vergleich verschiedener Browser beschäftigt die Internetgemeinde bereits seit Zeiten von Mosaic und Netscape. Die Frage, welcher Browser eine marktbeherrschende Stellung hat und welcher eher irrelevant ist, ist auch bei der Entwicklung komplexer, transaktionaler Webapplikationen wichtig. Eine Abwägung zwischen Aufwand und möglichem Gewinn.
Die Browsermatrix
Zu Projektbeginn wird daher eine so genannte Browsermaxtrix definiert. Sie legt fest, welche Browser von einer Webapplikation vollumfänglich unterstützt werden, auf welchen nur Grundfunktionen angeboten werden und welche nicht unterstützt oder, z.B. aufgrund von Sicherheitsmängeln, komplett ausgeschlossen werden.
Abbildung 1: Visitor in Branchen nach Browsertyp (Quelle: SinnerSchrader Benchmark 1.HJ/2011)
Firefox und Internet Explorer dominieren – aber nicht überall
Im Branchenvergleich der Verteilung der Besucher auf Websites (vgl. Abbildung 1: Visitor in Branchen nach Browsertyp) erkennt man sofort klare Unterschiede in der Verteilung. Die marktbeherrschende Position von Firefox und Internet Explorer ist deutlich zu sehen. Sichtbar wird aber auch der stark schwankende Anteil der großen Browser je nach Branche. Liegen in unserem Vergleich Firefox und Internet Explorer im Travel nachezu gleichauf, so ist für den Telco-Sektor der Firefox und für Retail der Internet Explorer wichtiger.
Abbildung 2: Order in Branchen nach Browsertyp (Quelle: SinnerSchrader Benchmark 1.HJ/2011)
Die klassische Betrachtung anhand der Besucher verdeckt einen wichtigen Aspekt: Die Zielerreichung der Website – die Conversion. Erst die Betrachtung der erreichten Ziele (hier Bestellungen/Orders) zeigt, welche Browser von der relevanten Zielgruppe benutzt werden und damit unterstützt werden müssen.
Abbildung 3: Visitor vs Order nach Browser im Retail (Quelle: SinnerSchrader Benchmark 1.HJ/2011)
Welcher Browser bringt Umsatz?
In der Detailbetrachtung des Retail-Sektors wird dieser Unterschied zwischen Besuch und Zielerreichung sehr deutlich. Während 71% der Besucher im Retail den Internet Explorer nutzen, sind nur 57% der Käufer mit diesem Browser unterwegs. Beim Firefox sieht man ein gegenteiliges Bild: Nur 22% der Besucher, aber 37% der Käufer nutzen diesen Browser. Dieser Effekt schlägt sich dementsprechend klar in der Conversion-Rate in Abhängigkeit zum Browser nieder: Der Firefox erzielt im Mittel eine Conversion-Rate von 1,7%, der Internet Explorer lediglich 0,8%.
Fazit
Diese Betrachtung hat nur die großen Browsertypen unterschieden. Schon hier wurden große Unterschiedene zwischen den Branchen deutlich. Deutlich wurde aber auch, dass nicht nur die Besucher in einer solchen Auswertung ausgewertet werden dürfen, sondern vor allem auch die Zielerreichung der Website. Erst dann ergibt sich ein klares Bild und eine gute Grundlage für die Auswahl der Browsermatrix.
Whitepaper – Data Driven Culture
Data Driven Culture – die Unternehmenskultur, in der Entscheidungen datenbasiert gefällt werden – wird im Moment intensiv diskutiert. Sie beschreibt einen radikalen Wechsel im Entscheidungsprozess: Anders als früher bestimmen nicht mehr Geschmack oder jahrelange Erfahrung, was der Konsument im Web zu sehen bekommt, welche Produkte angeboten werden oder wie die Nutzerschnittstelle gestaltet wird.
Vielmehr sind Daten der entscheidende Faktor: Daten aus Webanalytics-Systemen, die das Verhalten von Konsumenten im Netz und speziell auf Websites messen.
Aus dem Verhalten der Konsumenten werden wertvolle Informationen über deren Wünsche und Vorlieben gewonnen. Diese Informationen bilden die Grundlage für Entscheidungen über Veränderung und Weiterentwicklung der Website. Der Konsument bestimmt mit seinem Verhalten letztendlich selbst diese Entwicklung.
Das SinnerSchrader-Whitepaper beschreibt die notwendigen Schritte, um diese Kultur in Unternehmen zu etablieren.
Omniture Summit 2011 – Der Konsument im Mittelpunkt
Mit der Übernahme von Omniture durch Adobe in 2009 stellten sich viele Branchenkenner, aber auch Mitarbeiter der beteiligten Unternehmen die Frage, welches Ziel Adobe mit der Übernahme verfolgt. Antworten darauf gab der Omniture Summit EMEA 2011, der direkt im Anschluss an die NEXT11 stattfand. Adobe versammelte Kunden und Partner, um über die Entwicklung der Produktpalette im Bereich Webanalytics zu berichten. Vor allem aber auch, um Adobes Vision von der Zukunft des Marketings zu präsentieren.
Während der Konferenz wurden drei Schwerpunkte gesetzt:
_ Digital Experience Business
_ Marketing is the new finance
_ Social is Everything
Digital Experience Business // Integration von Webanalytics mit Adobe Produkten
Adobe positioniert sich als Digital Experience Business. Das Ziel ist, mit den Produkten optimale digitale Erlebnisse für Konsumenten kreieren zu können. In diesem Gestaltungsprozess ist Webanalytics zum wichtigsten Feedback- und Erkenntnisgeber geworden. Der Betrieb einer Website ohne Webanalytics ist heute nicht mehr vorstellbar. Die Nutzung und vor allem die Integration von Webanalytics ist allerdings weiterhin Spezialisten vorbehalten, die eng mit den Marketing-, Kreativ- und Technikteams zusammenarbeiten. Diese Anforderungen möchte Adobe mit der Integration der Webanalytics-Lösungen in die vorhandene Produktpalette vereinfachen. So wird der Einsatz von Webanalytics zum Standard und Konsumenten bekommen letztendlich bessere Websites, bessere digitale Erlebnisse. Bestes Beispiel ist das jüngst zugekaufte CMS Day (jetzt CQ5). Die integrierte Anbindung an SiteCatalyst soll es ermöglichen, ohne zusätzlichen Aufwand in der Technik, Konsumentenfeedback in Form von Webanalytics-Reports zu erhalten. Auf Basis dieser Reports kann das Konsumentenerlebnis weiter verbessert werden.
74% marketing budget in digital // Marketing is the new finance
Nach eigener Aussage investiert Adobe 74% des Marketing Budgets in digitale Medien. Sicherlich ein Benchmark für europäische Unternehmen. Damit einher geht die Erkenntnis, dass Marketing das neue Finance sei. Marketing kann heute – gefördert durch die neuen Möglichkeiten der Webanlytics-Auswertungen – seinen Erfolg selbst messen und bewerten. Eine komplette Erfolgskontrolle, bis hin zur Bewertung auf Basis des ROI (Return on Investment; Kapitalrendite) ist so möglich.
Darüber hinaus entwickelt sich ein neuer Ansatz zur Bestimmung der Budget-Allokation und des richtigen Mix: die Vorhersage auf Basis historischer Daten. Dazu werden Webanalytics-Daten vergangener Aktionen genutzt, um den richtigen Mix für zukünftige zu finden. So kann das verfügbare Budget optimal auf die genutzten Kanäle verteilt werden, so dass ein gesetztes Umsatzziel erreicht wird. Eine vielversprechende Technik, mit der nun auch Adobe experimentiert.
Social is Everything // Adobe Social Analytics
Adobes neu gewonnene Begeisterung für Social wurde während des Summits deutlich. Ann Lewnes (Senior VP Marketing) berichtete von der puren online Einführung der neuen Creative-Suite. An dem virtuellen Launchevent hätten 250.000 Konsumenten teilgenommen. Ein missverständlicher, negativer Artikel auf Mashable wäre von der Community durch entsprechende Kommentare ins Positive verwandelt worden. Und die Einführung eines „Ratings & Reviews“-Bereichs auf Facebook, innerhalb dessen sich die Konsumenten über die Produkte austauschen können, hätte die Verkäufe von Photoshop um 21% gesteigert, die von Photoshop Extended sogar um 54% (Ergebnisse eines A/B-Tests).
Vor diesem Hintergrund ist die Einführung des neuen Produkts Social Analytics konsequent. Ähnlich anderer Analysetools für Social erlaubt Social Analytics sozial Netzwerke nach Stichwörtern zu durchsuchen, um Trends zu erkennen. Interessante Neuerung ist die Möglichkeit, aus den Ergebnissen Segmente zu erstellen, die im Webanalytics und sogar auch im Targeting verwendet werden können.
Zusammengefasst wird erneut klar: der Konsument steht im Mittelpunkt jeden Handelns. An dieser einfachen Regel kommt heute niemand mehr vorbei. Und Adobe geht einen Schritt in die richtige Richtung. So werden nun auch alle Tools aufgerüstet, um das Feedback des Konsumenten messen und auswerten zu können. Und letztendlich, um Websites besser zu machen.
Signifikanz von A/B-Tests – Dem Zufall auf der Spur
Wie schnell kann ich Ergebnisse im A/B- oder multivariaten Test erhalten und kann ich mich auf diese Ergebnisse verlassen? Diese grundlegenden Fragen stellen sich die meisten Seitenbetreiber, wenn sie mit der kontinuierlichen Optimierung ihrer Website beginnen.
Früher war die Verbesserung einer Website in weiten Teilen eine Frage des Geschmacks. Heute bestimmen Statistik und Mathematik, an welchen Stellschrauben einer Website gedreht wird.
A/B-Testing ist bereits etablierter Standard zur kontinuierlichen Optimierung von Websites. Dabei werden der ursprünglichen Version des zu testenden Elements eine oder mehrere Varianten gegenüber gestellt. Besucher sehen während des Testzeitraums entweder die Ursprungsversion oder eine Variante. Anhand ihres Verhaltens wird dann die bessere Version ausgewählt. Der multivariate Test betrachtet die gleichzeitige Veränderung mehrerer Elemente auf einer Seite.
Ursprungsversion und vier Varianten eines A/B-Tests für TUIfly.com
Diese Methode wird auf dem gesamten Weg des Konsumenten (Customer Journey) auf einer Website verwendet: von der Akquisition der Besucher über Landingpages bis hin zur detaillierten Optimierung. Insbesondere in der Akquisitionsstrecke sind dabei schnelle Ergebnisse gefragt, um mit hoher Sicherheit die beste Version auszuwählen.
Um das zu schaffen, wird vorab häufig kein fixer Test-Zeitraum bestimmt. Vielmehr wird durch kontinuierliches Monitoring der aktuellen Testergebnisse der Zeitpunkt abgewartet, an dem eine Variante vermeintlich besser funktioniert als die andere.
Zu Beginn des Tests ist ein Ziel festgelegt worden, z.B. der Kauf eines Produkts, die Anmeldung zum Newsletter oder einfach das Erreichen einer bestimmten Seite. Sind die Daten erst einmal gesammelt, ist die beste Version schnell bestimmt.
Viel wichtiger, als die bessere Version zu finden, ist allerdings, sicherzustellen, dass das Ergebnis statistisch signifikant ist, also nicht durch einen Zufall entstanden ist. Schlimmstenfalls könnte sonst ein Sieger gekürt werden, wo es keinen gibt, oder gar die falsche Seiten-Variante zum Sieger erklärt worden.
Statistische Signifikanz ist keine neue Methode, die spezifisch für den Bereich des A/B-Testings entwickelt wurde, sondern ist ein erprobtes Mittel, um den Zufall auszuschließen.
Für die Berechnung der Signifikanz gibt es verschiedene, etablierte Methoden, wie z.B. den T-Test Chi^2-Test. Diese Methoden prüfen anhand der Zahl der Testteilnehmer, der bisherigen und der im Test erzielten Zielerreichung (Conversion Rate) und der getesteten Varianten, ob die Verteilung der Ergebnisse zufällig ist oder nicht. Im Netz gibt es verschiedene Signifikanz- und Confidenz-Rechner, mit deren Hilfe man eigene Tests bewerten kann.
Noch einfacher werden Tests und die Berechnung der Signifikanz heute mit dem Einsatz entsprechender Tools, wie z.B. Google Website Optimizer oder Adobe Test & Target. Diese Tools helfen bei der Durchführung von A/B- und multivariaten Tests und werten diese statistisch aus.
In der kontinuierlichen Optimierung sollten sich Seitenbetreiber nicht zu schnellen Entscheidungen aufgrund vermeintlich klarer Testergebnisse verführen lassen. Vielmehr muss jedes Testergebnis auf statistisch signifikanten Daten aufbauen. Nur so kann sichergestellt werden, dass Entscheidungen auf relevanten Ergebnissen basieren und die Website mit jeder Optimierung besser wird.
Komfort vs. Anonymität im Buchungsprozess
Stellen zusätzliche Features für den Nutzer einen Mehrwert dar, für den er bereit ist, persönliche Daten preiszugeben? Vor dieser Frage stehen viele Seitenbetreiber, wenn sie ihre Sites optimieren möchten.
Die Antwort liegt – wie so oft – in den Daten. Das Analytics-Team von SinnerSchrader hat für seinen Kunden TUIfly.com untersucht, wie sich eine entsprechende Umgestaltung des Buchungsprozesses auswirkt.
Der Buchungsablauf bei TUIfly.com ist bereits stark optimiert, könnte jedoch um Funktionen erweitert werden, die die Auswahl eines Fluges noch komfortabler machen.
Variante A (inkl. Passagiernamen):
Die Überlegung: Wenn der Reisende seinen Namen frühzeitig im Bestellprozess angibt, würde es die Zuordnung von Extras vereinfachen, z.B. bei speziellen Sitzplätzen, Menüwünschen und weiterer Besonderheiten.
Die Frage für das Analytics-Team: Würde der Komfortgewinn überzeugen, oder hält die notwendige Preisgabe persönlicher Daten sogar Konsumenten von der Buchung ab?
Variante B (anonym):
Das wollten wir genau wissen und haben in Form eines A/B-Tests geprüft. Das Ergebnis war eindeutig: Konsumenten wollen persönliche Daten nur beim Buchungsabschuss preisgeben. Der Komfort während der Buchung ist dabei zweitrangig.
Die gesamte Case-Study ist im Conversion Room Blog von Google veröffentlicht.
Update:
Die Case-Study ist nun auch im internationalen Conversion Room Blog von Google auf Englisch veröffentlicht worden.
Konsumenten sind Kundenkonto-Muffel
„Bitte ein Kundenkonto eröffnen“ – mit dieser Aufforderung werden Nutzer von Onlineshops häufig konfrontiert. Je nach Website ist die Einrichtung eines solchen Kontos optional oder sogar Bedingung für die Bestellung. Doch will der Kunde das überhaupt? Oder hält es ihn eher von einer Bestellung ab?
SinnerSchrader hat diese Frage in einem Test für TUIfly.com untersucht und in Form einer Fallstudie veröffentlicht. Das Ergebnis ist eindeutig: Konsumenten wollen ohne Kundenkonto buchen können. Die Conversion Rate lässt sich sogar steigern, indem die Option zur Buchung ohne Kundenkonto explizit angeboten wird.
Die komplette Studie ist im Conversion Room veröffentlicht, dem Blog der Google Conversion Professionals.
Von durchschnittlicher Analyse zu präzisen Segmenten
Webanalytics wird heute standardisiert auf Websites eingesetzt. Mithilfe von Webanalytics kann das Verhalten der Konsumenten analysiert und die Website auf seine Bedürfnisse angepasst werden. Die Analyse zeigt sehr schnell, wo auf einer Website unnötige Hürden aufgebaut wurden, wo Konsumenten abbrechen und die Seite verlassen.
Allerdings werden bei der Analyse auch heute noch primär die aggregierten Durchschnittsdaten aller Besucher der Website betrachtet. Individuelle Unterschiede in den Bedürfnissen und dem Nutzungskontext werden nicht betrachtet.
Ein Beispiel. Die Analyse einer Website ergibt, dass es im Schnitt mehr Ab- als Anmeldungen zum Newsletter gibt. Das kann schnell zu dem Schluss führen, dass der Newsletter insgesamt für die Mehrheit der Konsumenten irrelevant sei. Viel wichtiger als diese allgemeine Betrachtung ist hier die Frage, für welchen Teil der Besucher der Website der Newsletter relevant ist und für welchen Teil nicht. Allein diese Information gibt den relevanten Einblick, der die Optimierung des Angebots treibt.
Diese Frage wird mithilfe von Segmenten beantwortet. Das genaue Vorgehen zum Aufbau und der Nutzen aus der konsequenten Anwendung von Segmenten im Webanalyics beantwortet das Whitepaper Segmentierung.
Kristina Böcker verstärkt SinnerSchrader Web Analytics
Das Konsumentenverhalten in Onlineshops zu analysieren und Websites zu optimieren sind ihre Stärken. Kristina Böcker stieg letzten Monat als Beraterin im Bereich Web Analytics bei SinnerSchrader ein. Sie verstärkt das bis jetzt vierköpfige Team im innovativen Kernbereich der Agentur.
Die studierte Betriebswirtin bringt langjährige Erfahrung als Unternehmensberaterin bei der Otto Group Consulting mit. Bei uns wird sie deshalb vor allem für Kunden aus den Bereichen Versandhandel und Fashion arbeiten.
Mehr dazu in der aktuellen Pressemitteilung.