Vorbild Sony – Wie man durch A/B Tests lernt, was den Webseitenbesucher motiviert




Wenn Webseitenbesucher auf einer Webseite landen, dann suchen Sie nach relevanten Informationen und möchten natürlich möglichst schnell das Produkt finden, dass Sie in erster Linie auf die Webseite gebracht hat. Was passiert, wenn die Besucher nicht das vorfinden, was sie erwarten? Ganz klar, die Besucher verlassen die Seite. Evelien Geerens arbeitet als Web Merchandiser bei Sony Europa. Auch Sie stand vor derselben Herausforderung wie Millionen andere Webseiten – Wie schaffe ich es, den Besuchern den relevantesten Inhalt zu zeigen? Wie weiß ich, was die Besucher auf meiner Seite finden möchten? Evelien hatte die Hoffnung, dass A/B Tests ihr dabei helfen könnten.

Herausforderung

Bei einer Untersuchung der Webseite stellte Evelien fest, dass Banneranzeigen, die personalisierte Laptops bewerben sollten, nicht wirklich funktionierten. Die Banner, die auf der Homepage und den Produktseiten geschaltet waren, wiesen eine unterdurchschnittliche Click-Through-Rate und weniger Verkäufe als herkömmlich auf. Könnten A/B Tests dieses Problem lindern?

Hypothese

Eine solide Hypothese ist der erste Schritt, um eine Herausforderung dieser Art zu lösen. Die zu testenden Werbebanner zeigten 2 Calls to Action (CTA’s)zum einen wurden spezielle Angebote für Sony Vaio Notebooks, zum Beispiel die Vergrößerung des Arbeitsspeichers, angezeigt, zum anderen riefen die Banner dazu auf, das Sony Notebook zu personalisieren. Evelien vermutete, dass Besucher von 2 Aufrufen überwältigt waren und dass als Folge die Click-Rate sehr gering ausfiel. Evelien’s Team fand in Usability Tests heraus, dass Webseitenbesucher die Personalisierung des Notebooks nicht wirklich interessant fanden. Der Prozess war den Nutzern zu langwierig und sie sahen kaum Mehrwert darin. Nun wusste Evelien wirklich nicht, welchen Beobachtungen Sie Glauben schenken sollte. Die Entscheidung war klar: Nur der Blick auf Daten konnte hier helfen.

Der Test

Mit der Hilfe von Optimizely erstelle Evelien einen A/B/C Test, um 2 Varianten des Banners gegen das Original zu testen. Evelien bediente sich Optimizely’s Targeting Funktion, um die Varianten nur Besuchern aus Großbritannien und den Niederlanden zu zeigenzwei der größten Märkte für die Kampagne der personalisierbaren Laptops. Eine neue Bannervariante enthielt einen CTA allein zum Thema Personalisierung, während die andere Variante sich ausschließlich um das Angebot drehte (Vergrößerter Arbeitsspeicher nur diese Woche, z.B.).

Original Banner - Dual CTA
Originalversion des Banners – Doppelter Call to Action
Variation 2 - CTA "Peromotion"
Variante 2 – Promotion CTA
Variation 1 CTA - Personalization
Variante 1 – Personalisierung CTA

Das Ziel

Sony wollte durch die Bannertests herausfinden, was die Webseitenbesucher motivierte – Suchten die Shopper nach einem Rabatt und speziellen Angeboten oder war es die Personalisierung des Laptops, die den Besuchern wichtig war? Evelien wollte für jedes Banner wissen, wie viele Besucher sich durch die Banner klickten und wie viele den Verkaufstrichter erreichten. Evelien setzte zwei Ziele innerhalb von Optimizely – ein Klickziel auf den Bannervarianten und ein sogennantens Pageview Ziel, sodass ihr angezeigt wurde, wie oft Besucher für jede Variante eine spezielle Seite, nämlich die Warenkorb-Seite, erreichten.

Die Ergebnisse

Usabilitystudien und detaillierte Datenanalyse halfen Evelien bei der Generierung einer Hypothese, jedoch konnten lediglich A/B Tests dabei helfen, das am besten funktionierende Banner zu finden. Variante 1, das Banner mit dem Schwerpunkt Personalisierung, verzeichnete ein 6% Wachstum in der Banner Click-Through Rate und führte zu 21,3% mehr Besuchern, die im Vergleich zum Original die Warenkorb-Seite erreichten. Variante 2, das Banner mit dem Call to Action zum speziellen Angebot, konnte Click-Throughs nur um 1,8% erhöhen und erzielte sogar weniger Ansichten der Warenkorb-Seite – Conversions gingen um 2,9% zurück.

Sony Results Optimizely

Wie lernt man noch mehr über seine Besucher?

„A/B Tests helfen dabei, Entscheidungen auf objektiven Informationen zu basieren, und nicht auf subjektiven persöhnlichen Annahmen ,” bemerkte Evelien. Nachdem Evelien hearausfand, welche der Bannervarianten die Mehrheit der Sony Besucher bevorzugte, wollte Evelien noch mehr über die Seitenbesucher herausfinden. Würden die Varianten überall gleich gut funktionieren? Evelien segmentierte die Besucher dafür basierend auf dem Land aus dem Sie kamen. Sowohl für die Niederlande als auch für Großbritannien war die Bannervariante mit dem Fokus auf Personalisierung der Gewinner. Aber geht da nicht noch mehr?

Evelien war extrem überrascht als Sie die Ergebnisse des Tests nach dem Gerätetyp segmentierte. Ganz anders als für die Gesamtheit der Besucher konnte Sie feststellen, dass mobile Besucher eher auf das Banner mit dem speziellen Angebot klickten, die Variante zur Personalisierung schnitt klar schlechter ab. Die Variante mit der Promo im Vordergrund zeigte eine Click-Through Rate,  die um 21% höher lag als das Original. Was hat Evelien daraus gelernt? Segmentierung der Ergebnisse nach Besuchergruppen ist eine unglaublich wirksame Methode, um die Präferenzen der Besucher noch besser kennenzulernen.

Ein Test informiert den nächsten Test

Nun hatte Evelien eine Variante gefunden, die mehr Besucher in den Trichter für die Personalisierung einstiegen ließ. Der nächste Test sollte helfen herauszufinden, wie man die größtmögliche Zahl an Besuchern dazu bringen konnte, die Personalisierung abzuschließen. Sie sah in ihrem Analytics Tool sehr genau, auf welcher Seite der Großteil der Besucher absprang. Für Evelien war klar – dies ist eine großartige Möglichkeit zur Optimierung.

Lernen Sie mehr über das Experiment und wie es Evelien schaffte, die Abbruchrate im Personalisierungsprozess um 20% zu verringern.

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