Eine zuverlässige Testing-Hypothese bildet die Grundvoraussetzung für einen erfolgreichen A/B Test. Eine Hypothese sauber auszuformulieren, erhöht die Chance auf ein effizientes Testing-Ergebnis und somit auf eine erfolgreiche Conversion Rate Optimierung Ihrer Webseite. Worauf man bei der Formulierung einer soliden Hypothese achten sollte, erfahren Sie in diesem Artikel.
Bestandsaufnahme und Analyse
Testing-Hypothesen erfolgen anhand der bereits gewonnen Daten in Ihrem Unternehmen. Es ist daher zunächst relevant, wie sich Besucher auf Ihrer Webseite verhalten und welche Daten Sie zur Ermittlung des Nutzerverhaltens heranziehen können. Analytics Tools, wie zum Beispiel das Session Recording, Heatmap Funktionen, Wettbewerbsanalysen, Kundenumfragen oder Callcenter-Befragungen können Ihnen dabei helfen, geeignete Datenquellen zu identifizieren und das Verhalten Ihrer Kunden zu untersuchen. Ziel einer solchen Analyse ist es, die Elemente Ihrer Webseite zu erkennen, an denen Optimierungsmaßnahmen nötig sind. Mit anderen Worten: Finden Sie heraus, an welcher Stelle Ihre Nutzer Probleme auf Ihrer Webseite haben, bei welchen Schritten Besucher abspringen oder wo User nicht ausreichend klicken.
Doch wie kann das Verhalten Ihrer Kunden beim Besuch Ihrer Webseite generell beeinflusst werden? Welche Faktoren sind aus Kundensicht relevant, um eine Conversion durchzuführen? Es existieren viele Modelle und Herangehensweisen, um Testing-Hypothesen aufzustellen. Eines der meist verwendeten Modelle ist das LIFT Modell:
Das Modell basiert auf dem Leistungsversprechen Ihres Unternehmens: Welchen Mehrwert bietet Ihr Produkt oder Ihre Dienstleistung für Kunden? AB Tasty benutzt die LIFT Methode, um Conversion-Hindernisse seiner Kunden zu identifizieren, damit verbundene Herausforderungen (quantitativ/qualitativ) zu analysieren und so entsprechende Ziele zu definieren. Mithilfe dieser Methode kann das Nutzerverhalten auf Ihrer Seite besser bewertet und relevante Conversion Faktoren identifiziert werden. So lassen sich passende Testideen bestimmen und solide Hypothesen aufstellen. Hier die Bestandteile im Detail:
- Relevanz: Entspricht die Seite den Erwartungen Ihrer Besucher? Findet der Nutzer, was er sucht?
- Klarheit: Wie einfach ist es für Ihre Besucher, Ihr Leistungsversprechen und die erwartete Handlung (durch CTAs) zu verstehen?
- Dringlichkeit: Gibt es Indikatoren, dass die gewünschte Handlung jetzt durchgeführt werden soll?
- Ablenkung: Welche Elemente könnten Ihren Besucher von der primären Handlung ablenken?
- Unsicherheit: Welche Bedenken, Ängste oder Zweifel könnte der Besucher haben, eine Handlung auszuführen?
Testkriterien aufstellen
Ein fester Kriterienkatalog wird den Formulierungsprozess Ihrer Hypothese beschleunigen. Stellen Sie also für Ihren Test relevante Kriterien zusammen. Neben individuellen Merkmalen, gibt es allgemein sechs Standardkriterien, wie eine Testing-Hypothese sein sollte: zum Einen überprüfbar, falsifizierbar, zielgerichtet, klar und präzise. Zum Anderen sollte die Hypothese nur einen Schwerpunkt setzen und als klare Behauptung verfasst werden.
Legen Sie als nächstes Ihre KPIs fest. Neben den bereits genannten Kriterien, ist die Definition Ihrer Leistungskennzahlen unerlässlich, um festgelegte Ziele messbar und damit kontrollierbar zu machen. Welcher KPI ist für Ihren Test relevant? Richten Sie Ihre KPIs nach dem Leistungsversprechen Ihres Unternehmens aus. Beispielsweise muss der gewählte KPI nicht direkt mit der Kaufrate verbunden sein, sondern zunächst mit der Anmelderate eines Newsletters oder Services. Bedenken Sie: Fehlerhaft gewählte KPIs können zu ungewollten Ergebnissen führen.
Testziele definieren
Konkretisieren Sie Ihre Ziele: Welches Element Ihrer Webseite muss verändert, hinzugefügt oder weggelassen werden, um zum gewünschten Ergebnis zu kommen? Eine klare Abgrenzung und eine genaue Fokussierung ersparen Ihnen nicht nur Zeit, sondern definieren auch, welche Aussage am Ende zum Ergebnis geführt hat. Die Veränderung zu vieler Elemente kann die Gesamtaussage Ihres Tests verfälschen. Bestimmen Sie nur ein Element, das möglichst großen Einfluss auf das Besucherverhalten hat, um die Messbarkeit zu erhöhen und klare Testresultate zu erzielen.
Testing-Hypothese formulieren
Ihre ausformulierte Testing-Hypothese sollte die folgenden drei Fragen beantworten:
1. Welches Problem wurde identifiziert und welche Ursachen werden vermutet?
2. Wie sieht eine geplante Lösung aus?
3. Welches Ergebnis wird erwartet (in unmittelbarer Verbindung zu den KPIs)?
Ein Beispiel könnte folgendermaßen aussehen:
Situation: Vorab-Analysen zeigen eine hohe Absprungsrate bei dem Registrierungsformular in einem Online-Shop.
Vermutung: Die Länge des Formulars ist der Auslöser für die hohe Abbruchrate.
Ziel: Die Abbruchrate soll gesenkt werden.
Fundierte Hypothese: Wenn optionale Felder (wie z. B. Telefonnummer, Adresse etc.) weggelassen werden, dann wird die Anzahl der erfolgreichen Registrierungen verbessert, weil das Ausfüllen nun komfortabler und schneller ist.
Das Wichtigste in Kürze
Um eine zuverlässige Testing-Hypothese aufzustellen, ist es zunächst wichtig, die richtigen Daten zum Testen heranzuziehen. Mit entsprechenden Analytics Tools lassen sich diese schnell ermitteln. Wählen Sie als nächstes ein Optimierungsmodell, wie die LIFT Methode, und definieren Sie einen Kriterienkatalog zur Analyse relevanter Conversion Faktoren. Konkretisieren Sie Ihre Ziele im Anschluss und bestimmen Sie, welche Elemente verändert, hinzugefügt oder weggelassen werden sollen, um das gewünschte Resultat zu erzielen. Am Ende erfolgt die Ausformulierung Ihrer Testing-Hypothese. Als Faustregel gilt: Wenn Element X verändert wird, dann passiert Y, aus dem Grund Z (weil).
