Bevor Marianne Stjernvall zu einer führenden Spezialistin für CRO und A/B-Tests wurde, studierte sie Computer- und Systemwissenschaften. Ein Unternehmen bot ihr über LinkedIn eine Stelle als CRO-Spezialistin an, was sich für sie als die perfekte Mischung aus logischer Programmierung, Daten, Business und Menschen herausstellte.

Seitdem gründete sie die Queen of CRO, wo Marianne als unabhängige CRO-Beraterin tätig ist. Hierdurch hilft sie vielen Unternehmen bei Experimenten, CRO, Personalisierung und der Implementierung einer datengesteuerten Kultur für Wachstum.

Zuvor war Marianne für Unternehmen wie iProspect, TUI und Coop Sverige tätig. Dort trieb sie die CRO-Roadmap voran und entwickelte eine Kultur des Experimentierens. Außerdem wurde sie 2020 als CRO-Practitioner of the Year ausgezeichnet.

Marylin Montoya, VP Marketing von AB Tasty, sprach mit Marianne über die Bedeutung der Kontextualisierung von A/B-Testdaten, um besser datenbasierte Entscheidungen treffen zu können. Marianne teilte auch ihre eigene Meinung zu dem viel diskutierten Thema „Build vs. Buy“ und gab einige wertvolle Ratschläge aus ihrer langjährigen Erfahrung mit CRO und Experimenten.

Hier sind einige der wichtigsten Erkenntnisse aus ihrem Gespräch.

Die Bedeutung der Kontextualisierung von Daten

Für Marianne ist CRO ein wichtiger Bestandteil der Produktentwicklung und -bereitstellung. Sie hebt die Bedeutung dieser Methodik hervor, wenn es darum geht, Daten zu sammeln und darauf basierend Entscheidungen zu treffen.

Marianne betont, wie wichtig es ist, Daten in einen Kontext zu stellen und daraus Erkenntnisse abzuleiten. Das bedeutet, dass Unternehmen in der Lage sein müssen, zu beantworten, warum sie bestimmte Informationen sammeln und was sie mit diesen Informationen oder Daten zu tun gedenken.

CRO ist der Schlüssel, um viele dieser Erkenntnisse aus den riesigen Datenmengen zu gewinnen, die Unternehmen zur Verfügung stehen, und um genau zu bestimmen, was optimiert werden muss.

„Was wirst du mit diesen Informationen tun? Man braucht einen Kontext, um Erkenntnisse zu gewinnen, und ich denke, darum geht es bei CRO“, sagt Marianne.

Genau das macht CRO so leistungsfähig. Es ermöglicht Unternehmen, auf der Grundlage der aus den Daten gewonnenen Erkenntnissen bessere Maßnahmen abzuleiten und zu ergreifen.

Richtig durchgeführt, kann Testing im Rahmen des CRO-Spektrums dazu beitragen, dass Unternehmen einen völlig anderen Weg einschlagen. Andere als bisher. Nämlich einen Weg geprägt von Innovation und Transformation.

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Zentralisierung und Standardisierung deiner Experimentierprozesse

Wenn Unternehmen gerade erst mit der Erstellung ihres Experimentier- oder CRO-Programms beginnen, empfiehlt Marianne, Teile davon zu zentralisieren. Sie empfiehlt die Tests innerhalb eines Rahmens oder Prozesses durchzuführen. Dadurch wird vermieden dass einzelne Teams ihre eigenen Tests durchführen und sich diese gegenseitig überschneiden.

Andernfalls könnten verschiedene Teams, z. B. Marketing-, Produktentwicklungs- und CRO-Teams, Tests ohne festen Prozess durchführen, was zu Chaos führen könnte.

„Du wirst Entscheidungen über A/B-Tests auf der Grundlage von drei verschiedenen Datensätzen treffen, da du verschiedene Arten von Daten überprüfen wirst. Sich dies zu eigen zu machen, um diesen Rahmen und diesen Prozess zu entwickeln, ist die Art und Weise wie Organisationen mit dieser Art von Tests arbeiten sollten“, sagt Marianne.

Mit etablierten Rahmenwerken und Prozessen können Unternehmen Regeln für die Durchführung von Tests aufstellen, um einen besseren Nutzen aus diesen zu ziehen und die Verantwortung für das gesamte Unternehmen zu übernehmen. Der Trick besteht darin, mit einem Team klein anzufangen und diese Prozesse im Laufe der Zeit auf das nächste Team zu übertragen und so weiter.

Laut Marianne ist genau das besonders wichtig. Viele Unternehmen können aufgrund fehlender fester Prozesse bezüglich des Umgangs mit Daten aus A/B-Tests, ihre Testgeschwindigkeit nicht erhöhen. Dazu gehört, wie man die Tests berechnet, wie die Gewinner- oder Verlierervariante bestimmt und welche Art von Zielen oder KPIs aufgestellt werden.

Mit anderen Worten, das Experimentieren muss als Ausgangspunkt demokratisiert werden, damit sich eine Organisation auf natürliche Weise um CRO herum entwickeln kann.

Den Menschen in den Mittelpunkt deines CRO-Programms stellen

In Bezug auf die Debatte „Build vs. Buy“ argumentiert Marianne, dass ein A/B-Testing-Tool nicht automatisch alles lösen wird.

„Ein großartiges A/B-Testing-Tool kann dir die Gewissheit geben, dass damit alle Voraussetzungen erfüllt sind. Jetzt kannst du es tatsächlich umsetzen, aber der Rest sind Menschen und die Organisation. Das ist die große Arbeit.“

Tatsächlich neigen Unternehmen dazu, die Schuld auf die technische Seite zu schieben, wenn ihre A/B-Tests nicht wie geplant verlaufen. Für Marianne hat das nichts mit dem Tool zu tun. Das Problem liegt in erster Linie bei den Menschen und den Prozessen.

Was die Debatte zwischen eigener Entwicklung und Kauf anbelangt, so sollten sich Unternehmen vor der Entscheidung für die Entwicklung eines eigenen Tools zunächst fragen, warum sie ihr eigenes Tool bauen wollen, abgesehen von der Tatsache, dass es kostengünstiger ist. Der Grund dafür ist, dass diese Tools Zeit brauchen, um eingerichtet zu werden und zu laufen. Es ist vielleicht gar nicht so kosteneffizient, wie viele glauben, wenn sich Unternehmen für die Entwicklung eines eigenen Tools entscheiden.

Marianne meint, Unternehmen sollten ihre Energie und Zeit stattdessen auf die Prozessentwicklung und Schulung von Teams in diesen Prozessen konzentrieren. Mit anderen Worten: Es geht in erster Linie um die Menschen; dort liegen die wahren Investitionen.

Dennoch sollten Unternehmen, bevor sie sich darauf einlassen, ein eigenes Tool zu entwickeln, eine interne Bewertung vornehmen. Es ist wichtig zu verstehen, wie die jeweiligen Teams die gewonnenen Daten generell und für ihre Feature Releases nutzen.

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Wenn du gerade erst mit deiner CRO-Reise beginnst, geht es vor allem darum, dein Team zu organisieren und es in die Prozesse, die du aufbaust, mit einzubinden. Die Idee ist, das Engagement aller Teams zu fördern, damit die Entwicklung in der Organisation als Ganzes stattfindet. (Eine Meinung, die von Ben Labay, einem Gast des 1,000 Experiments Club Podcasts, geteilt wurde).

Was kannst du aus unserem Gespräch mit Marianne Stjernvall noch lernen?

• Was es bei der Auswahl des richtigen A/B-Test-Tools zu beachten gilt
• Ihre eigenen Erkenntnisse aus durchgeführten Experimenten
• Wie man HIPPOs bei A/B-Tests stärker einbindet
• Wie „gescheiterte“ Tests und Experimente eine Lernerfahrung sein können

Über Marianne Stjernvall

Marianne Stjernvall arbeitet seit einem Jahrzehnt mit CRO und Experimenten und hat mehr als 500 A/B-Tests durchgeführt. Sie hat mehr als 30 Unternehmen dabei geholfen, ihre CRO-Programme auszubauen.

Heute hat Marianne ihre Leidenschaft für die Schaffung experimenteller Organisationen mit datengesteuerten Kulturen in eine CRO-Beraterin in ihrem eigenen Unternehmen, der Queen of CRO, verwandelt. Sie unterrichtet auch regelmäßig an Schulen, um ihr CRO-Wissen weiterzugeben. Dadurch kann sie das gesamte Spektrum dessen zeigen, was für die Durchführung von CRO, A/B-Tests und Experimenten erforderlich ist.

Über den 1,000 Experiments Club

Der 1,000 Experiments Club ist ein von AB Tasty produzierter Podcast, der von Marylin Montoya, VP of Marketing bei AB Tasty, moderiert wird. Begleite Marylin und das Marketing-Team, wenn sie sich mit den erfahrensten Experten in der Welt des Experimentierens zusammensetzen, um Erkenntnisse darüber zu sammeln, was nötig ist, um erfolgreiche Experimente zu entwickeln und durchzuführen.

Kennst du diese Folge schon?

Wenn nicht, wirf doch gerne direkt einen Blick in unseren letzten Artikel zur Podcast-Episode mit Ben Labay, mit dem wir über einen strategischen und disruptiven Ansatz für Experimente gesprochen haben.

Der Beitrag Lass Daten ans Steuer | Marianne Stjernvall erschien zuerst auf abtasty.

Jede Marketingstrategie ist verbesserungsfähig, und das Erkennen versteckter Möglichkeiten ist die Voraussetzung dafür, mehr zu erreichen.

Mit Analysedaten und ein wenig Kreativität kannst du wertvolle Erkenntnisse darüber gewinnen, wie du deine Conversion Rate auf deiner Website oder den Landing Pages deiner Kampagne optimieren kannst. Um jedoch strukturierte und optimierte Daten aus deinen Annahmen zu erhalten, musst du sorgfältig testen.

Marketingfachleute haben immer wieder verschiedene Testmethoden wie A/B-Tests, Split-Tests, multivariates Testing (MVT) und Multipage-Tests eingesetzt, um die Conversion Rate zu erhöhen und die digitale Performance zu verbessern.

Experimente und Tests sind unerlässlich, da sie Meinungen und Voreingenommenheit aus dem Entscheidungsprozess ausschließen und datengestützte Entscheidungen gewährleisten.

Angesichts der vielen verschiedenen Testmöglichkeiten kann es schwierig sein, den richtigen Ausgangspunkt zu finden. In diesem Artikel gehen wir auf die Besonderheiten der verschiedenen Testformen ein, um dir die Navigation in dieser Testing-Landschaft zu erleichtern.

Was ist A/B-Testing?

A/B-Testing ist eine Methode der Website-Optimierung, bei der zwei Versionen derselben Seite miteinander verglichen werden: Variante A und Variante B. Für den Vergleich werden üblicherweise die Conversion Rate und die für dein Unternehmen wichtigen Metriken (Klicks, Seitenaufrufe, Käufe usw.) unter Verwendung von Live Traffic betrachtet.

Es ist auch möglich, einen A/B/C/D-Test durchzuführen, wenn du mehr als zwei Inhaltsvarianten testen musst. Mit der A/B/C/D-Methode kannst du drei oder mehr Varianten einer Seite auf einmal testen, anstatt nur eine Variante gegen die Kontrollversion der Seite zu testen.

Wann sind A/B-Tests sinnvoll?

A/B-Tests sind eine hervorragende Methode, um radikal unterschiedliche Ideen zur Optimierung der Conversion Rate oder kleine Änderungen auf einer Seite zu testen.

A/B-Testing ist die richtige Methode für dich, wenn du keine großen Besucherzahlen auf deiner Website hast. Warum ist das so? A/B-Tests können sehr schnell verlässliche Daten liefern, ohne dass eine große Anzahl von Besuchern erforderlich ist. Dies ist ein großartiger Ansatz zum Experimentieren, um die Testzeit zu maximieren und schnelle Ergebnisse zu erzielen.

Wenn du eine stark frequentierte Website hast, kannst du die Performance einer viel breiteren Palette von Varianten bewerten. Es ist jedoch nicht notwendig, 20 verschiedene Varianten desselben Elements zu testen, selbst wenn du genügend Besucher hast. Es ist wichtig, mit einer Strategie an das Experimentieren heranzugehen.

Möchtest du mit dem Testen beginnen? AB Tasty ist die best-in-class Plattform zur Optimierung von Erlebnissen, mit der du schnell eine reichhaltigere digitale Experience schaffen kannst. Von Experimentation bis hin zur Personalisierung kann dir diese Lösung helfen, deine Zielgruppe zu aktivieren und zu binden, um deine Conversions zu steigern.

Split Testing vs. A/B-Testing

A/B-Tests und Split-Tests entsprechen im Wesentlichen demselben Konzept.

„A/B“ bezieht sich auf zwei Varianten derselben URL, wobei die Änderungen „live“ mithilfe von JavaScript auf der Originalseite vorgenommen werden. SaaS-Tools, die dir einen visuellen Editor zur Verfügung stellen, wie AB Tasty, ermöglichen es dir, diese Änderungen schnell und ohne technische Kenntnisse zu erstellen.

Der Begriff „Split“ bezieht sich auf die Umleitung des Traffics auf die eine oder andere Variante, die jeweils unter einer eigenen URL gehostet und im Code völlig neu gestaltet wird.

A/B-Tests funktionieren auf die gleiche Weise wie Split-Tests.

Die Variantenseite kann sich in vielen Aspekten unterscheiden, je nach der von dir aufgestellten Testhypothese und deinen Branchenzielen (Layout, Design, Bilder, Überschriften, Unterüberschriften, Call-to-Actions, Angebote, Button-Farben usw.).

In jedem Fall wird die Anzahl der Conversions auf jeder Seitenvariante verglichen, sobald jede Variante genügend Besucher erhält.

Bei A/B-Tests wird die Auswirkung des Designs als Ganzes verfolgt, nicht einzelne Elemente – auch wenn viele Designelemente bei den Varianten gleichzeitig geändert werden können.

TIPP: Denk daran, dass es beim Testen vor allem darum geht, die Leistung der Varianten zu vergleichen. Es wird empfohlen, nicht zu viele Änderungen zwischen der Kontroll- und der Variationsversion der Seite gleichzeitig vorzunehmen. Du solltest die Anzahl der Änderungen begrenzen, um die Auswirkungen der Ergebnisse besser zu verstehen. Langfristig wird ein kontinuierlicher Verbesserungsprozess zu einer besseren und dauerhaften Leistung führen.

Was ist Multivariate Testing (MVT)?

Multivariate Testing (MVT) oder Multivariantentests sind in ihrem Kernmechanismus und ihrer Philosophie mit A/B-Tests identisch. Der Unterschied besteht darin, dass du mit multivariaten Tests eine größere Anzahl von Variablen und die Wechselwirkungen zwischen ihnen vergleichen kannst. Mit anderen Worten: Du kannst Änderungen an mehreren Abschnitten auf einer einzigen Seite testen und verfolgen.

Für multivariate Tests musst du einige wichtige Seitenabschnitte identifizieren und dann Varianten speziell für diese Abschnitte erstellen. Du erstellst keine Variationen für eine ganze Seite, wie du es bei A/B-Tests tust.

TIPP: Verwende Multivariate Testing (MVT), wenn mehrere Elementkombinationen auf deiner Website oder Landing Page in Frage gestellt werden sollen.

Multivariate Testing (MVT) liefert mehr Informationen darüber, wie diese Änderungen an mehreren Abschnitten miteinander interagieren. Bei multivariaten Tests wird der Website-Traffic auf jede mögliche Kombination einer Seite aufgeteilt, wobei die Wirksamkeit der Änderungen gemessen wird.

Es ist sehr üblich, multivariate Tests zu verwenden, um eine bestehende Website oder Landing Page zu optimieren, ohne eine bedeutende Investition in ein Redesign zu tätigen.

Obwohl diese Art des Testens als eine einfachere Art des Experimentierens wahrgenommen werden kann, sollte man nicht vergessen, dass multivariate Tests komplizierter sind als traditionelle A/B-Tests.

Multivariate Tests sind am besten für fortgeschrittene Tester geeignet, da sie den Besuchern deiner Website viel mehr Kombinationsmöglichkeiten bieten. Zu viele Änderungen auf einer Seite auf einmal können sich schnell summieren. Du möchtest nicht mit einer sehr großen Anzahl von Kombinationen konfrontiert werden, die getestet werden muss.

Beispiel für einen multivariaten Test

Angenommen, du hast beschlossen, einen multivariaten Test auf einer deiner Landing Pages durchzuführen. Du entscheidest dich, zwei Elemente auf deiner Landing Page zu ändern. Bei der ersten Variante tauschst du ein Bild gegen ein Video aus, und bei der zweiten Variante tauschst du das Bild gegen einen Slider aus.

Für jede Seitenvariante fügst du eine weitere Version der Überschrift hinzu. Dies bedeutet, dass du nun drei Versionen des Hauptinhalts und zwei Versionen der Überschrift hast. Dies entspricht sechs verschiedenen Kombinationen der Landing Page.

Wenn du nur zwei Abschnitte änderst, hast du schnell sechs Varianten. An dieser Stelle kann das Multivariate Testing (MVT) knifflig werden.

Wann ist Multivariate Testing (MVT) sinnvoll?

Multivariate Tests werden für Websites mit einem hohen täglichen Besucheraufkommen empfohlen. Du benötigst eine Website mit einem hohen Traffic-Volumen, um mehrere Kombinationen zu testen, und es dauert länger, bis du aussagekräftige Daten aus dem Test erhältst.

Die multivariate Testmethode ermöglicht es dir, ein bestehendes Design schrittweise zu verbessern, während die Testergebnisse für die Neugestaltung einer größeren Website oder Landing Page verwendet werden können.

Was ist Multipage Testing?

Multipage Testing ist eine Testmethode, die dem Standard-A/B-Testing ähnelt. Wie wir bereits besprochen haben, können bei A/B-Tests Änderungen an einer bestimmten Seite oder an einer Gruppe von Seiten vorgenommen werden.

Wenn das geänderte Element auf mehreren Seiten erscheint, kannst du wählen, ob es auf jeder Seite geändert werden soll oder nicht. Wenn das Element jedoch auf mehreren Seiten vorkommt, aber nicht identisch ist, an einer anderen Stelle erscheint oder einen anderen Namen hat, musst du einen Multipage-Test einrichten.

Mehrseitige Tests ermöglichen es dir, Änderungen konsistent über mehrere Seiten hinweg zu implementieren.

Das bedeutet, dass Multipage-Tests es ermöglichen, Varianten verschiedener Seiten miteinander zu verknüpfen, was besonders bei Funnel-Tests nützlich ist.

Bei Multipage-Tests werden die Website-Besucher in die eine oder andere Funnel-Version geleitet. Du musst verfolgen, wie die Besucher mit den verschiedenen Seiten interagieren, die ihnen angezeigt werden, damit du feststellen kannst, welche Funnel-Variante am effektivsten ist.

Du musst sicherstellen, dass die Benutzer eine konsistente Variation von Änderungen auf einer Reihe von Seiten sehen. Dies ist der Schlüssel zur Gewinnung verwertbarer Daten und ermöglicht einen fairen Vergleich zwischen den verschiedenen Varianten.

Beispiel für einen Multipage-Test

Angenommen, du möchtest einen mehrseitigen Test mit einem Gutschein für kostenlosen Versand durchführen, der an verschiedenen Stellen im Funnel angezeigt wird. Du möchtest die Ergebnisse dieses Tests mit dem ursprünglichen Purchase Funnel ohne Coupon vergleichen.

Zum Beispiel könntest du Besuchern auf einer Produktkategorieseite einen Gutschein für den kostenlosen Versand anbieten – wo sie „Kostenloser Versand über 50 €“ als statisches Banner auf der Seite sehen können. Sobald der Besucher ein Produkt in den Einkaufswagen legt, kannst du ihm eine neue dynamische Nachricht je nach dem Stand des Warenkorbs anzeigen – „Füge deinem Warenkorb X € für kostenlosen Versand hinzu“.

In diesem Fall kannst du mit der Position der Nachricht (in der Nähe des Buttons „Zur Kasse gehen“, in der Nähe des Buttons „Einkauf fortsetzen“, in der Nähe der Versandkosten für seine Bestellung oder an anderer Stelle) und mit den Call-to-Action-Varianten der Nachricht experimentieren.

Diese Art von Test hilft dir, das Kaufverhalten der Besucher besser zu verstehen – z. B. wie reduziert die Platzierung eines Gutscheins für kostenlosen Versand den Abbruch des Warenkorbs und erhöht den Umsatz? Nachdem genügend Besucher durch die verschiedenen Designs zum Ende des Purchase Funnels gelangt sind, kannst du die Wirkung der Designstile einfach und effektiv vergleichen.

Wie testet man erfolgreich?

Denk daran, dass die getesteten Seiten einen hohen Traffic aufweisen müssen, damit die Tests relevante Daten zur Analyse liefern.

Unabhängig davon, ob du A/B-Tests, Split-Tests, multivariate Tests oder Multipage-Tests verwendest, um deine Conversion Rate oder Performance zu steigern, solltest du diese mit Bedacht einsetzen.

Jede Art von Test hat ihre eigenen Anforderungen und ist für bestimmte Situationen besonders geeignet, mit Vor- und Nachteilen.

Die Verwendung des richtigen Tests für die richtige Situation hilft dir, das Beste aus deiner Website herauszuholen und den besten Return on Investment für deine Testkampagne zu erzielen. Auch wenn das Testen einer wissenschaftlichen Methode folgt, ist für die Arbeit mit AB Tasty kein Abschluss in Statistik erforderlich.

Verwandtes Thema: Bayes vs. Frequentist: Wie AB Tasty sich für ein statistisches Modell entschieden hat

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Talia Wolf, Gründerin und CEO von Getuplift, verfolgt einen kundenorientierten Marketingansatz. Sie nutzt die Kraft emotionaler Marketingtechniken, um die Besucherzahlen zu steigern.

Ihr Interesse an Conversion-Rate-Optimierung (CRO) und Experimenten wurde durch ihre frühe Arbeit in einer Social-Media-Agentur geweckt. Später entwickelte sie sich zu einer Expertin auf diesem Gebiet, beriet viele Unternehmen zu diesem Thema und hielt Vorträge auf der Bühne bei Google, MozCon und Search Love.

Gastmoderator John Hughes, Head of Growth Marketing UK bei AB Tasty, sprach mit Talia über Emotional Marketing als Optimierungstool und wie Customer Research den Experimentierprozess erleichtern, die Fehlerquote senken und die Zustimmung der beteiligten Unternehmensakteure gewinnen kann.

Hier sind einige der wichtigsten Erkenntnisse aus ihrem Gespräch.

Was ist Emotional Marketing?

Die emotionale Targeting-Methode basiert auf der Idee, dass jede einzelne Entscheidung, die wir im Leben treffen, von Emotionen gesteuert wird. So wird der Schwerpunkt deiner Online-Marketing-Inhalte von deinen Lösungen, Funktionen oder Preisen auf deine Kunden verlagert. Anstatt ein Ratespiel zu spielen und einfach Elemente auf einer Seite umzustellen, erfordert diese Technik ein tieferes Verständnis des menschlichen Verhaltens. Indem du die Absichten und Kaufmotive deiner Kunden ermittelst, kannst du ein optimiertes Erlebnis schaffen, das ihren Bedürfnissen entspricht und die Conversion Rate erhöht.

Die grundlegende Rolle von Emotionen bei unseren täglichen Entscheidungen kann, gestützt durch akademische Forschung, in deine Strategie integriert werden. Dadurch kannst du deine Kunden besser bedienen, indem du a) ihre größten Herausforderungen identifizierst und b) ermittelst, wie sie sich fühlen wollen, nachdem sie eine Lösung gefunden haben. Was ist ihr gewünschtes Ergebnis?

Vor diesem Hintergrund kannst du deine digitale Kommunikation mit hochgradig konvertierenden Texten und visuellen Elementen optimieren, die direkt auf die Bedürfnisse deiner Kunden eingehen. Indem du das Gespräch vom Produkt auf den Kunden verlagerst, eröffnen sich unglaubliche Möglichkeiten zur Skalierung und Vervielfachung der Conversions.

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Wie erstellt und misst man ein emotionsbasiertes Experiment?

Erstens sollte Experimentation durch Forschung gestützt werden. Von Kunden- und Besucherbefragungen bis hin zum Review Mining, Social Listening und der emotionalen Konkurrenzanalyse – Talia ermutigt zu umfassender Forschung, um die geeignetste Hypothese zu erstellen, auf der ein A/B-Test basieren kann.

Sobald du mehr über deine Kunden weißt, kannst du beispielsweise die Texte und Bilder auf deiner Produktseite überprüfen. Vielleicht stellst du anhand deiner Recherchen fest, dass deine Inhalte für deine Zielkunden nicht relevant sind. Du kannst dann eine Hypothese aufstellen, die auf den tatsächlichen Bedürfnissen und Interessen der Kunden basiert und durch überzeugenden Social Proof untermauert wird. Auf dieser Grundlage der neuen Informationen kannst du ein Briefing für deine Designer oder Texter verfassen.

Von dort aus kannst du dein Experiment in deine A/B-Testing-Plattform mit einer ausgewählten North Star Metric einbauen, sei es Checkouts, Anmeldungen oder Add-to-Carts, um deine Hypothese zu testen. Und obwohl wir wissen, dass neun von zehn A/B-Tests fehlschlagen, erleichtert Emotional Marketing den Prozess der Hypothesenbildung. Es erhöht die Chance, ein erfolgreiches Experiment zu erstellen, indem Variablen getestet werden, die sich tatsächlich auf die Customer Journey auswirken können.

Wie du die Beteiligten davon überzeugen kannst, deine Experimente zu unterstützen.

Zu viele Köche verderben den Brei. Das gilt auch, wenn es um CRO geht, vor allem in kleineren Organisationen, deren Gründer eine konkrete Vorstellung von ihren Kunden und ihrer Botschaft haben.

Talia erklärt, dass ein forschungsbasierter Ansatz für Experimente als Teil einer langsamen, stetigen und beweisgestützter Strategie, Sicherheit bieten kann. Diese personalisierte Methodik beinhaltet Gespräche mit deinen Kunden und Website-Besuchern sowie die Suche im Internet nach Diskussionen über deine spezifische Branche, anstatt einfach dem Beispiel der Konkurrenz zu folgen.

Es ist viel einfacher, einem Gründer oder CEO einen Test vorzuschlagen, wenn deine Hypothese durch Daten und Forschung gestützt wird. Talia empfiehlt jedoch, dem Drang zu widerstehen, alles auf einmal ändern zu wollen und lieber klein anzufangen. Teste das emotionale Marketing in deinen Anzeigen oder versende eine E-Mail-Sequenz, für die du nur einen Texter benötigst, und teile die Ergebnisse.

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Wenn du versuchst, Zustimmung zu erhalten, brauchst du eine starke Hypothese gepaart mit guter Forschung, um zu beweisen, dass sie sinnvoll ist. Wenn dies der Fall ist, kannst du die Kraft des emotionalen Marketings demonstrieren, indem du einige A/B-Tests durchführst: Einen, bei dem die Kontrollgröße der aktuelle lösungsorientierte Inhalt und die Variante eine kundenorientierte Alternative ist, und einen anderen, bei dem hervorgehoben wird, wie sich die Kunden jetzt fühlen und wie sie sich fühlen möchten. Zwei wichtige Varianten, die dir helfen, eine bessere Beziehung zu deinen Kunden aufzubauen. Der Schlüssel zum Erfolg liegt darin, in kleinen Schritten vorzugehen und deine Forschungsergebnisse kontinuierlich zu teilen und zu kommunizieren.

Was kannst du noch aus unserem Gespräch mit Talia Wolf lernen?

• Warum B2B-Käufe emotionaler sind als B2C. (15:50)
• Wie du in einem überfüllten Markt herausstichst, indem du deine Kunden kennst. (20:00)
• Wie sich emotionales Marketing auf die gesamte Customer Journey auswirkt. (25:50)
• Wie du eine Beziehung zu deinen Kunden aufbauen und die Conversion Rate verbessern kannst. (32:40)

Über Talia Wolf

Talia Wolf, Spezialistin für Conversion-Optimierung, ist Gründerin und CEO von Getuplift. Ein Unternehmen, das Optimierungsstrategien wie emotionales Targeting, überzeugendes Design und Verhaltensdaten einsetzt, um Unternehmen dabei zu helfen, mehr Umsatz, Leads, Engagement und Verkäufe zu erzielen.

Talia begann ihre Karriere in einer Social-Media-Agentur, wo sie das Konzept der Conversion-Optimierung kennenlernte. Anschließend wurde sie Marketing Director bei monday.com, bevor sie 2013 ihre erste Agentur für Conversion-Optimierung, Conversioner, gründete.

Heute unterrichtet Talia mit ihrer bewährten Strategie Unternehmen auf der ganzen Welt darin, ihre Online-Präsenz mit emotionalen Techniken zu optimieren.

Über den 1,000 Experiments Club

Der 1,000 Experiments Club ist ein von AB Tasty produzierter Podcast, der von Marylin Montoya, VP of Marketing bei AB Tasty, moderiert wird. Begleite Marylin und das Marketing-Team, wenn sie sich mit den erfahrensten Experten in der Welt des Experimentierens zusammensetzen, um ihre Erkenntnisse darüber zu enthüllen, was nötig ist, um erfolgreiche Experimente zu entwickeln und durchzuführen.

Kennst du diese Folge schon?

Wenn nicht, wirf doch gerne direkt einen Blick in unseren letzten Artikel zur Podcast-Episode mit Rand Fishkin, mit dem wir über die Culture of Experimentation gesprochen haben.

Der Beitrag Emotional Marketing nutzen | Talia Wolf erschien zuerst auf abtasty.

Mit mehr als 15 Jahren digitaler Wirtschaftserfahrung hat David Mannheim vielen Unternehmen wie ASOS, Sports Direct und Boots geholfen, ihre Digital Experience und Conversion Strategy zu verbessern und zu personalisieren. Darüber hinaus ist er der Gründer eines der größten britischen unabhängigen Beratungsunternehmen für Conversion Optimization – User Conversion.

Basierend auf seiner Erfahrung als Berater für E-Commerce-Unternehmen, denen er bei der schnellen Innovation und Iteration von Personalisierung und Kreativität hilft, hat David kürzlich sein eigenes Buch veröffentlicht. Darin befasst er sich mit der „Person in Personalisierung“ und erklärt, warum er glaubt, dass Personalisierung ihren eigentlichen Zweck verloren hat und was dagegen unternommen werden kann. David arbeitet derzeit an einer Lösung, um diesem Problem entgegenzuwirken: „Made With Intent“ – eine Plattform, die Einzelhändlern hilft, nicht nur das Verhalten ihrer Zielgruppe zu verstehen oder die Seite, auf der sie sich befindet, sondern auch die Absichten und Denkweisen der Nutzer zu erfassen.

Marylin Montoya, VP Marketing bei AB Tasty, sprach mit David über den aktuellen Stand der Personalisierung und betonte die Bedeutung, zu den Grundlagen zurückzukehren und sich darauf zu konzentrieren, die Person in den Mittelpunkt der Personalisierung zu stellen. Er hob auch hervor, dass sich Marken, insbesondere im digitalen Bereich darauf konzentrieren sollten, eine Beziehung zu ihren Kunden aufzubauen, die auf Vertrauen und Loyalität basiert, statt sich auf sofortige Belohnung zu konzentrieren.

Hier sind einige der Key Takeaways des Gesprächs.

Personalisierung bedeutet, persönlich zu sein

David betont, wie wichtig es ist, die ersten drei Silben von Personalisierung nicht zu vergessen. Mit anderen Worten: Es ist wichtig, sich daran zu erinnern, dass es bei der Personalisierung darum geht, persönlich zu sein und den Menschen in den Mittelpunkt zu stellen – es geht um Customer Centricity.

Für David Mannheim ist die Personalisierung heutzutage zu kommerziell geworden und zu sehr auf sofortige Belohnungen ausgerichtet. Stattdessen sollte man sich auf Kennzahlen wie den Customer Lifetime Value und die Loyalität der Kunden konzentrieren. Personalisierung sollte einen strategischen Mehrwert darstellen und kein taktisches Add-on, das nur dazu dient, kurzfristige Umsätze und Wachstum zu erzielen.

„Wenn wir unsere Messgrößen so ändern, dass wir uns stärker auf langfristige Kennzahlen wie Kundenzufriedenheit, auf Qualität statt Quantität, den Customer Lifetime Value und die Kundenloyalität sowie auf die Anerkennung immaterieller und nicht nur materieller Werte, konzentrieren, bin ich überzeugt, dass Marken sich in einer deutlich besseren Position befinden.“

Er argumentiert weiter, dass es eine Art Frustrationspunkt gibt, wenn es um das Thema Personalisierung geht und darum, wer es tatsächlich gut macht. Diese Frustration wurde deutlich, als David für sein Buch 153 Experten befragte, von denen die meisten Schwierigkeiten hatten, die Frage zu beantworten, „wer Personalisierung gut macht“ und Marken außerhalb der typischen „Big Player“ wie Netflix und Amazon zu nennen.

David glaubt, dass diese Frustration von der Schwierigkeit herrührt, das Erlebnis aus dem stationären Handel in einer Beziehung zwischen Mensch und Bildschirm zu reproduzieren. Doch wenn Kunden einer Marke gegenüber loyal sind, sollte diese Loyalität auch von Seiten der Marke erwidert werden, um dem Kunden das Gefühl zu geben, dass er mehr als nur eine Nummer ist. Es geht darum, eine Art von Vertrautheit und Anerkennung mit dem Kunden zu erreichen und eine echte, authentische Beziehung zu ihm aufzubauen. Dies ist der Schlüssel zur Entfaltung der Customer Centricity.

Es geht darum, ein personalisiertes Erlebnis zu bieten, das sich darauf konzentriert, Mehrwert für jeden einzelnen Kunden zu schaffen. Es geht nicht darum, Wert abzuschöpfen, indem den Kunden ein rein kommerzielles Erlebnis geboten wird, welches auf die Förderung des Unternehmenswachstums ausgerichtet ist.

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Diskrepanz zwischen Marken und Kunden bezüglich der Wahrnehmung von Personalisierung

Unter Berufung auf den Personalisierungsindex von Sailthru verweist David auf ein bestimmtes Ergebnis des Jahresberichts, wonach 71 % der Marken der Meinung sind, dass sie bei der Personalisierung hervorragend abschneiden, aber nur 34 % der Kunden dem tatsächlich zustimmen.

In diesem Sinne besteht eine Diskrepanz zwischen den Erwartungen der Kunden und den eigenen Erwartungen der Marken an einen kompetenten Customer Service.

Er verweist auf Produktempfehlungen als ein Beispiel, das Marken in erster Linie in ihre Personalisierungsstrategie mit einbeziehen. Er ist jedoch der Meinung, dass solche Empfehlungen nur den Awareness-Teil des AIDA-Modells (Awareness, Interest, Desire und Action) ansprechen.

„Die Erkundung von Produkten ist für mich nur ein Teil des Puzzles. Wenn man die Personalisierung auf das zurückführt, was sie sein soll, nämlich persönlich zu sein, wo bleibt dann die Vertrautheit? Wo ist die Anerkennung? Wo ist die Verbindung? Wo ist das Gespräch?“ argumentiert David Mannheim.

Was fehlt, ist eine zentrale, nicht greifbare Komponente, die dazu beiträgt, eine Beziehung zwischen zwei Individuen zu schaffen, in diesem Fall zwischen einem Menschen und einer Marke. Da es für Marken schwierig ist, diese Komponente zu bestimmen, entscheiden sie sich dafür, ihre Personalisierungsstrategie auf etwas Greifbareres und Sichtbareres zu stützen – Produktempfehlungen.

Für Marken ist das Thema Produktempfehlungen voll und ganz in die Kundenerwartungen eingebettet und umfasst somit die Idee der Personalisierung. Zumal dies der Ansatz ist, den die „größeren“ Marken bei der Personalisierung des Nutzererlebnisses gewählt haben.

„Es wird zu einer Erwartungshaltung. Ich gehe auf die Website von X, also erwarte ich das absolute Minimum, nämlich Dinge zu sehen, die für meine Suche relevant sind oder für die ich mich interessiere… Das ist es, was die Leute mit Personalisierung verbinden“, sagt David.

Produktempfehlungen sind ein wesentlicher erster Schritt der Personalisierung, aber David argumentiert, dass die Zukunft der Personalisierung von den Marken verlangt, noch weiter zu gehen.

Marken sollten sich auf den Aufbau von Vertrauen konzentrieren

Um dieses Gefühl der Vertrautheit aufzubauen und eine wirklich persönliche Beziehung zu den Kunden herzustellen, müssen Marken die Personalisierung über die bloße Awareness hinaus auf die nächste Stufe heben. Die Kunden sollten zum Beispiel darauf vertrauen können, dass eine Marke ihnen das empfiehlt, was sie tatsächlich brauchen, und nicht das, was den meisten Profit bringt.

David ist der Meinung, dass das Konzept des Vertrauens in einer Beziehung zwischen Mensch und Bildschirm fehlt, was die Marken daran hindert, die nächste Stufe zu erreichen.

Mit anderen Worten: Es geht darum, den gesamten Ansatz der Personalisierung zu transformieren, um mehr Sorgfalt bei den wenigen zu zeigen, statt zu versuchen, „die vielen zu erreichen“, um Vertrauen bei den Kunden aufzubauen. Marken sollten ihren Schwerpunkt auf die Kundenbetreuung verlagern, die nach Davids Ansicht eine Marke erst wirklich kundenorientiert macht.

„Ich denke, es ist eine Initiative, wenn man es so nennen kann, die sich auf die Sorgfalt konzentriert. Es macht die Marke kundenorientierter. Du stellst den Kunden, seine Erfahrungen und Erwartungen in den Mittelpunkt, um ihm ein besseres Erlebnis zu bieten.“

In diesem Sinne spielen laut David Mannheim zwei entscheidende Aspekte in das Konzept des Vertrauens hinein: Kompetenz und Sorgfalt.

Marken müssen in der Lage sein, kompetent zu sein, damit Kunden darauf vertrauen können, dass ihnen die für ihre Bedürfnisse am besten geeigneten Produkte empfohlen werden und nicht die mit der höchsten Gewinnspanne. Mit anderen Worten, du musst Produkte empfehlen, die für den Kunden am besten sind und nicht für das Unternehmen. Gleichzeitig müssen Marken ihre Fürsorge zeigen, indem sie den Kunden gegenüber persönlicher auftreten, um eine Verbindung zwischen Marke und Verbraucher herzustellen.

„Je fürsorglicher du bist, desto mehr Vertrauen kannst du zeigen“, sagt David.

„Denk an das Bankwesen. Banking demonstriert alle Kompetenz der Welt, aber keinerlei Sorgfalt. Und das zerstört das Vertrauen der Kunden. Stell dir den umgekehrten Fall vor. Stell dir vor, deine Großmutter schenkt dir zu Weihnachten einen Pullover. Ich bin sicher, dass du deiner Oma vertraust, aber du wirst ihr nicht vertrauen, dass sie dir zum Beispiel ein Weihnachtsgeschenk kauft.“

Für David ist der Kontext eine Voraussetzung für Vertrauen. Der beste Weg, den Kontext des Nutzers zu verstehen, ist die Absicht, die den Unterschied zwischen Überzeugung und Manipulation ausmacht. Aus diesem Grund hat er in den letzten 8 Monaten an der Entwicklung von Made With Intent gearbeitet und sich dabei auf genau dieses Konzept konzentriert.

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Vor allem bei Produktempfehlungen ist es wichtig, sie in einen Kontext zu stellen und die Absicht des Kunden zu verstehen. Nur dann kann eine Marke bei ihrer Empfehlungsstrategie glänzen und eine Vertrauensbeziehung aufbauen, bei der die Kunden sicher sein können, dass ihnen nur für sie bestimmte Produkte empfohlen werden.

Was kannst du noch aus unserem Gespräch mit David Mannheim lernen?

• Seine Meinung zu KI und ihrer Rolle bei der Personalisierung
• Wie Marken ihre Sorgfalt demonstrieren können, um Vertrauen und Vertrautheit mit ihren Kunden aufzubauen
• Wie Marken ihren Personalisierungsansatz ändern können

Über David Mannheim

David ist seit über 15 Jahren in der digitalen Marketingbranche tätig. Nebenbei gründete er eines der größten unabhängigen Beratungsunternehmen für Conversion-Optimierung in Großbritannien und hat mit einigen der größten britischen Einzelhändler zusammengearbeitet, um deren digitale Experience und Conversion-Strategie zu verbessern und zu personalisieren.

Heute hat David sein eigenes Buch über Personalisierung veröffentlicht. Außerdem baut er eine neue Plattform auf, die Einzelhändlern hilft, die Absichten und Denkweisen ihrer Zielgruppe zu verstehen, nicht nur ihr Verhalten oder die Seite, auf der sie sich befinden.

Über den 1,000 Experiments Club

Der 1,000 Experiments Club ist ein von AB Tasty produzierter Podcast, der von Marylin Montoya, VP of Marketing bei AB Tasty, moderiert wird. Begleite Marylin und das Marketing-Team, wenn sie sich mit den erfahrensten Experten in der Welt des Experimentierens zusammensetzen, um ihre Erkenntnisse darüber zu enthüllen, was nötig ist, um erfolgreiche Experimente zu entwickeln und durchzuführen.

Kennst du diese Folge schon?

Wenn nicht, wirf doch gerne direkt einen Blick in unseren letzten Artikel zur Podcast-Episode mit Marianne Stjernvall, mit der wir über die Bedeutung der Zentralisierung eines CRO-Programms, um eine datengesteuerte Organisation zu schaffen, gesprochen haben.

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Die Markteinführung ist ein wichtiger Meilenstein für die Partnerschaft zwischen AB Tasty und Shopify, die eine nahtlose User Experience ermöglicht und die Experience Optimization mit einfach zu bedienenden Lösungen zugänglich macht.

Was das für Shopify-Händler bedeutet

Marken, die Shopify nutzen, können ihre Commerce Websites mit AB Tasty verbessern, um die Conversion Rate zu erhöhen und das Erlebnis zu optimieren. Die Einrichtung ist ein Kinderspiel: Such im Shopify App Store nach AB Tasty und installiere das Tag in nur drei Schritten.

Sobald eine Website mit AB Tasty ausgestattet ist, kannst du ganz einfach auf deine bevorzugten Features zugreifen, Tests durchführen und den Inhalt im gesamten Shopping Funnel von der Startseite bis zur Warenkorbseite personalisieren.

Bessere Erlebnisse auf deinen Shopify Websites zu schaffen, ist mit der gebrauchsfertigen Widget-Bibliothek von AB Tasty, die interaktive Features wie die Rubbelkarte enthält, ebenfalls einfach. Oder du kannst dein eigenes benutzerdefiniertes Widget erstellen.

Wenn es an der Zeit ist, die Performance deiner Kampagnen zu überprüfen, verfolge deinen Erfolg mit Analysen, die automatisch Shopify Transaktionen (Transaktionsrate, Gesamtzahl der Transaktionen, durchschnittlicher Warenkorb, Artikel pro Transaktion, durchschnittlicher Artikelpreis pro Transaktion usw.) und andere Transaktionsdaten (wie Währung, Gutscheine, Zahlungsmethode usw.) mit deinen AB Tasty Kampagnen verknüpfen. Ermittle schnell, welche Kampagnen für deine Zielgruppe funktionieren und wo du Anpassungen vornehmen kannst.

Wie funktioniert das?

Wenn du bereit bist, loszulegen, verbinde AB Tasty in drei Schritten mit deiner Shopify Website.

1. Installiere die AB Tasty App direkt aus dem Shopify App Store.
2. Aktiviere die Extension mit deiner AB Tasty Kennung.
3. Klicke auf Speichern.

Jetzt kannst du dich an die Arbeit machen und für bessere Erlebnisse für deine Besucher sorgen. Das war’s dann auch schon.

Über 100 Marken nutzen bereits AB Tasty & Shopify zur Optimierung ihrer Websites

Erfahre mehr darüber, wie die E-Commerce-Teams von Embark Veterinary die Experimentation-Lösung von AB Tasty nutzen, um Produkttexte zu testen und den Umsatz pro Session sowie die Conversion Rate zu steigern.

Abschließende Bemerkung

Wir bei AB Tasty sind deine Optimierungspartner, die den Wandel von innen heraus vorantreiben. Deshalb verbessern wir kontinuierlich die Erfahrungen unserer Kunden, von neuen Integrationen bis hin zu gestärkten Partnerschaften und darüber hinaus.

Um AB Tasty mit deiner Shopify Website zu verbinden, beginne hier.

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Wir haben schon oft darüber gesprochen, wie komplex es ist, Daten zu verstehen, um dein Testprogramm zu unterstützen. Wenn Unternehmen mit riesigen Datensätzen zu tun haben, müssen sie einen agilen und effektiven Weg finden, um diese Informationen zur Bereicherung ihrer Testing Performance und zur Ermittlung von Mustern, Trends und Erkenntnissen zu nutzen.

Mehr erreichen mit Datenanalyse

Google BigQuery ist eine vollständig verwaltete Cloud-Data-Warehouse-Lösung, die eine schnelle Speicherung und Analyse großer Datenmengen ermöglicht. Diese serverlose Plattform ist hochgradig skalierbar, kosteneffizient und darauf zugeschnitten, Unternehmen bei der Analyse umfangreicher Datensätze zu unterstützen, um fundierte Entscheidungen zu treffen.

Mit Google BigQuery können Nutzer mühelos komplexe analytische SQL-Abfragen ausführen und dabei die integrierten Funktionen für maschinelles Lernen nutzen.

Durch die Integration mit AB Tasty’s Experience Optimization Platform, können Kunden mit großen Datensätzen BigQuery zum Speichern und Analysieren großer Mengen von Testdaten verwenden. Durch die Nutzung der Funktionen von BigQuery kannst du Datenanalyseprozesse rationalisieren, Experimentierzyklen beschleunigen und Innovationen effektiver vorantreiben.

Im Folgenden findest du einige der vielen Vorteile der Integration von Google BigQuery in AB Tasty, die dir dabei helfen, deine Prozesse zu verbessern:

• BigQuery als Datenquelle

Mit der Integration von AB Tasty können bestimmte Daten von AB Tasty regelmäßig an dein BigQuery-Set gesendet werden. Jeder Data Ingestion Task hat einen Namen, eine zeitliche Häufigkeit für den Datenabruf und eine SQL-Abfrage, um die benötigten Daten zu erhalten. Diese Informationen helfen bei der Erstellung von zielgerichteten Anzeigen und Botschaften und erleichtern es, die richtigen Personen zu erreichen.

• Zentrale Speicherung von Daten aus AB Tasty

Die Integration von AB Tasty und BigQuery vereinfacht außerdem die Kampagnenanalyse, da keine SQL- oder BI-Tools mehr benötigt werden. Dein Dashboard zeigt einen klaren Vergleich von Metriken auf einer einzigen Seite an, was die Effizienz steigert. Du kannst BigQuery für die Analyse von Experimenten nutzen, ohne das Reporting in AB Tasty zu duplizieren, und so das Beste aus beiden Plattformen herausholen. Integriere deine komplexen Metriken und Segmente, indem du unseren angereicherten Ereignisdatensatz abfragst und Ereignisdaten mit wichtigen Geschäftsdaten aus anderen Plattformen verknüpfst. Ob durch Web oder Feature Experimentation, es bedeutet genauere Experimente in großem Umfang, um das Unternehmenswachstum und den Erfolg zu fördern.

• Machine Learning

BigQuery kann auch für Machine Learning bei Testprogrammen genutzt werden und hilft dir, Ergebnisse vorherzusagen und deine spezifischen Ziele besser zu verstehen. BigQuery bietet dir KI-gesteuerte prädiktive Analysen für die Skalierung personalisierter Multichannel-Kampagnen, frei von komplexen Attributionen oder Unsicherheiten. Greife auf Segmente zu, die sich dynamisch und in Echtzeit an das Kundenverhalten anpassen, um flexible, personalisierte und datengesteuerte Marketingstrategien zu entwickeln, die in deine Experimente einfließen.

• Verbesserte Segmentierung und umfassender Einblick

Durch die Fähigkeit von BigQuery, Verhalten zu verstehen, kannst du besser segmentieren. Die Datensegmentierung ermöglicht die Kategorisierung von Nutzern auf der Grundlage verschiedener Attribute oder Verhaltensweisen. Mit Daten, die aus Experimenten an BigQuery gesendet werden, kannst du personalisierte Inhalte oder Funktionen erstellen, die auf bestimmte Benutzergruppen zugeschnitten sind und so das Engagement und die Conversion Rate optimieren.

Der größte Vorteil dieser Integration ist letztendlich das gemeinsame Reporting – vollautomatische und umsetzbare Experimentation Reports sowie die Möglichkeit, Daten aus anderen Quellen einzuspeisen, um ein vollständiges Bild zu erhalten.

Eine fortlaufende Partnerschaft

Diese Integration erfolgt, nachdem Google AB Tasty im letzten Jahr zum offiziellen Google Cloud Partner ernannt und uns auf dem Google Cloud Marketplace zugänglich gemacht hat, um die Transaktionen auf dem Marktplatz zu optimieren. Wir sind auch vollständig in Google Analytics 4 integriert. Wir waren außerdem sehr erfreut darüber, nach dem Google Optimize Sunset als einer der bevorzugten Anbieter für Experimentation von Google genannt zu werden.

Wir arbeiten weiterhin eng mit dem Tech-Giganten zusammen, um unseren Kunden zu helfen, weiter zu wachsen. Mehr über diese Integration erfährst du hier.

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Rand Fishkin ist Mitbegründer und CEO von SparkToro, einem Softwareunternehmen, das sich auf Zielgruppenforschung für zielgerichtetes Marketing spezialisiert hat. Zuvor war Rand Fishkin Mitbegründer und CEO von Moz, wo er SEOmoz als Blog startete, der sich in ein Beratungsunternehmen und dann in ein Software-Unternehmen verwandelte. Während seiner siebenjährigen Tätigkeit als CEO baute Rand das Unternehmen auf über 130 Mitarbeiter und einen Umsatz von über 30 Millionen Dollar aus und steigerte die Besucherzahlen der Website auf über 30 Millionen Besucher pro Jahr.

Außerdem hat er sein Berufsleben der Aufgabe gewidmet, Menschen durch seine Beiträge, Videos, Vorträge und sein neuestes Buch „Lost and Founder“ zu einem besseren Marketing zu verhelfen.

Marylin Montoya, VP Marketing von AB Tasty, sprach mit Rand Fishkin über die Kultur des Experimentierens und die Angst vor dem Scheitern, wenn es um Marketingkanäle und Investitionen geht. Rand Fishkin teilt auch einige seiner Empfehlungen, wie du deine Marke an die richtige Zielgruppe bringen kannst. 

Hier sind einige der wichtigsten Erkenntnisse aus dem Gespräch.

Ein stärker risikobasierter Ansatz

Rand ist der Meinung, dass man sich zu sehr auf große Märkte konzentriert und dabei oft das enorme Potenzial kleinerer Märkte übersieht, um den typischen Weg der Unternehmensgründung einzuschlagen. In diesem Sinne sind die Gründer gegenüber riesigen, vollständig adressierbaren Märkten voreingenommen.

„Sie denken nicht daran, dass es diese kleine Gruppe von Menschen gibt. Vielleicht gibt es nur drei oder 4.000 Menschen oder Unternehmen, die dieses Produkt wirklich brauchen, aber wenn ich es für sie herstelle, werden sie es lieben. Ich glaube, dass es hier eine enorme Chance gibt. Wenn die Leute sich von dem Gedanken verabschieden würden, dass man nach einem großen Markt suchen muss“, sagt Rand.

Die Menschen meiden solche Gelegenheiten wegen der damit verbundenen regulatorischen Herausforderungen, Beschränkungen und anderen Markteintrittsbarrieren, aber für Rand sind diese unterversorgten Märkte das Risiko wert, weil es kaum Wettbewerb gibt. Wer bereit ist, die damit verbundenen Herausforderungen zu meistern, hat das Potenzial, etwas wirklich Besonderes zu schaffen, argumentiert Rand.

Es gibt viele unterversorgte Nischen und viele Geschäftsmöglichkeiten in der Tech-Welt, wenn die Unternehmen von der Mentalität „Wachstum um jeden Preis“ abrücken würden. 

„Wenn man einmal profitabel ist, kann einem niemand mehr das Geschäft wegnehmen. Man kann einfach weiter machen und diesen Markt finden, neue Kunden finden, neue Möglichkeiten finden. Wenn man aber ständig versucht, auf unrentable Weise zu wachsen und die für die nächste Finanzierungsrunde erforderlichen Kennzahlen zu erreichen, dann weiß man, dass all das nicht mehr möglich ist“, sagt Rand.

Freiheit zum Scheitern

In ähnlicher Weise stellt Rand fest, dass es einen enormen Wettbewerbsvorteil darstellt, wenn Ressourcen für Marketingkanäle eingesetzt werden, bei denen eine Attribution schwierig oder unmöglich ist, weil niemand sonst in diese Art von Kanälen investiert. Rand ist der Meinung, dass Unternehmen ihre Ressourcen in diesen Bereichen einsetzen sollten.

„Wenn du die 10 oder 20 % mit der schlechtesten Performance deines Werbebudgets, deines Performance-Budgets, nimmst und diese in schwer messbare, experimentelle, zufällige, langfristige Markeninvestitionskanäle umschichtest, wirst du außergewöhnliche Ergebnisse sehen.“

Das Problem besteht jedoch darin, dass diese „schwer zu bewertenden“ und „schwer zu messenden“ Kanäle von den wichtigsten Interessengruppen im Unternehmen nicht akzeptiert werden. Mit anderen Worten: Sie weigern sich, in Kanäle zu investieren, für die sie kein Attribut – eine Änderung der Conversion Rate oder des Umsatzes – oder keine Investitionsrendite nachweisen können. Daher werden alle Kanäle, die keine Attribution nachweisen können, unterinvestiert. Rand ist der festen Überzeugung, dass es immer noch möglich ist, Klicks auf einen organischen Eintrag einer Website zu erhalten und Conversions zu erzielen, selbst wenn eine Marke nichts für Anzeigen ausgibt.

„Ich denke, dass Marke, PR, Content, soziale Netzwerke, Suchmaschinen und all die anderen organischen Dinge einen großen Anteil daran haben. Aber mit Anzeigen können diese Unternehmen Geld verdienen, weil CEO, CMO und CFO noch nicht begriffen haben, dass es der richtige Weg ist, an schwer messbare und schwer zuzuordnende Kanäle zu glauben und einen Teil des Budgets in experimentelle Dinge zu stecken“, argumentiert Rand.

Rand zufolge sind dies genau die Kanäle, für die mehr Ressourcen bereitgestellt werden müssen, da sie einen höheren Return on Investment erzielen als jede Art von Werbung, die ein Unternehmen auf den typischeren und bekannteren Plattformen ausgeben könnte.

„Deine Aufgabe ist es, die Orte zu finden, denen deine Zielgruppe Aufmerksamkeit schenkt, und herauszufinden, was deine Marke tun kann, um an diesen Orten präsent zu sein und von den Leuten empfohlen zu werden, die diese Kanäle betreiben.“

Laut Rand muss man lernen, die Botschaft zu finden, die bei dieser Zielgruppe ankommt, und die Inhalte, die ihr Interesse wecken, sowie die Plattformen, auf denen man mit ihnen in Kontakt treten kann.

Experimentieren mit KI

Für Rand ist der KI-Boom realistischer und interessanter als frühere große Technik-Trends. Den größten Vorteil sieht er in der Lösung großer Probleme in Unternehmen, die am besten mit generativer KI mit großen Sprachmodellen gelöst werden können. 

Es ist jedoch wichtig, KI nicht in ein Unternehmen einzuführen oder Probleme zu schaffen, nur um sie zu nutzen, oder sie an den falschen Stellen anzuwenden.

„Wenn du diese Dinge faszinierend findest und damit experimentierst und mehr darüber lernen willst, ist das großartig. Ich finde, das ist eine gute Sache. Versuche nur nicht, Probleme zu schaffen, nur um sie zu lösen, um sie zu nutzen.“

Er glaubt, dass KI am besten für mühsamere Aufgaben eingesetzt werden kann, die sonst zu zeitaufwändig wären, und nicht für taktische oder strategische Marketingberatung. Nichtsdestotrotz glaubt er, dass es eine Menge interessanter und nützlicher Lösungen und Produkte gibt, die mit KI entwickelt werden und viele Probleme lösen werden.

Was kannst du noch aus unserem Gespräch mit Rand Fishkin lernen?

• Die Bedeutung von Marken und langfristigen Markeninvestitionen
• Warum es schwierig ist, Führungskräfte dazu zu bringen, sich von gängigen Werbeplattformen abzuwenden
• Wie soziale Netzwerke zu „geschlossenen Netzwerken“ geworden sind
• Warum sich die Aufmerksamkeit auf deine Zielgruppe richten muss und wie sie zu „Empfehlern“ deines Produkts werden kann

Über Rand Fishkin

Rand Fishkin ist Mitbegründer und CEO von SparkToro, einem Software-Hersteller für Zielgruppenforschung, der Zielgruppenforschung für jedermann zugänglich macht. Er ist auch der Gründer und ehemalige CEO von Moz und hat zusammen mit Dharmesh Shah Inbound.org gegründet, das 2014 an HubSpot verkauft wurde. Rand hat sich im Laufe der Jahre zu einem weltweit gefragten Keynote Speaker zu den Themen Marketing und Unternehmertum entwickelt, mit dem Ziel, Menschen zu helfen, besseres Marketing zu betreiben.

Über den 1,000 Experiments Club

Der 1,000 Experiments Club ist ein von AB Tasty produzierter Podcast, der von Marylin Montoya, VP of Marketing bei AB Tasty, moderiert wird. Begleite Marylin und das Marketing-Team, wenn sie sich mit den erfahrensten Experten in der Welt des Experimentierens zusammensetzen, um ihre Erkenntnisse darüber zu enthüllen, was nötig ist, um erfolgreiche Experimente zu entwickeln und durchzuführen.

Der Beitrag Trial and Error beim Aufbau einer Experimentierkultur im Marketing | Rand Fishkin erschien zuerst auf abtasty.

Der Aufbau einer treuen Stammkundschaft ist eine ganz besondere Herausforderung im E-Commerce. Während der stationäre Handel durch das direkte Produkterlebnis und einer persönlichen Interaktion zwischen Händler und Käufer überzeugen kann, muss der Online-Handel hier auf andere Techniken zurückgreifen.

Umso wichtiger ist es hier, jeden Berührungspunkt zum Kunden wahrzunehmen. Einer dieser wichtigen, aber oft unterschätzten Kontaktpunkte ist eine Track & Trace-Seite, die in deinem eigenen Shop erstrahlt.

„Überflüssig“, denkst du? Weit gefehlt! Eine Track & Trace-Seite ist so viel mehr als ein reines Informationsmittel. Entdecke, wie du die Sendungsverfolgung in eine wirkungsvolle Plattform für Cross Selling und die Steigerung deiner Conversion Rate verwandelst.

Diese Inhalte erwarten dich in diesem Blogartikel:

Was ist eine Track & Trace-Seite und was kann sie?
Erfolgsfaktor Track & Trace
Cross Selling: Deine strategische Waffe

Welchen Einfluss hat eine gut gestaltete Track & Trace-Seite auf deine Customer Experience?

Welche Informationen sollten auf einer Track & Trace-Seite unbedingt zu finden sein?

Wie können individuell passende Produktempfehlungen identifiziert werden?

Wie kannst du sicherstellen, dass die Empfehlungen zu den individuellen Kundenbedürfnissen und -interessen passen?
1:1-Empfehlungen: „Lieblingsprodukte für dich ausgesucht…“
Topseller: „Hier findest du Produkte, die gerade besonders gefragt sind…“
Kategorie-Empfehlungen: „Entdecke weitere spannende Produkte…“ 

Wie kann die Effektivität von Cross Selling auf der Track & Trace-Seite gemessen und optimiert werden?

Fazit: Track & Trace ist für alle Beteiligten ein Gewinn!

Was ist eine Track & Trace-Seite und was kann sie?

Eine Track & Trace-Seite sorgt für die notwendige Transparenz im Versandprozess. Sie ermöglicht es Kunden, den Status ihrer Bestellungen zu verfolgen und sich entsprechend auf die Zustellung vorzubereiten. Sie fungiert also zunächst einmal als ein Portal, das die Sendungsverfolgung ermöglicht.

Nachdem ein Kunde einen Kauf getätigt hat, wird ihm eine individuelle Trackingnummer mitgeteilt. Damit kann er nun auf die Track & Trace-Seite gehen und hier den voraussichtlichen Lieferzeitpunkt seiner Bestellung einsehen. 

Erfolgsfaktor Track & Trace

Die Track & Trace-Seite ist allerdings viel mehr als nur ein Ort, an dem der Versandstatus überprüft werden kann. Sie ist eine Goldmine für gezieltes Marketing und Kundenbindung. 

Warum? Weil das Interesse an der Sendungsverfolgung unter Kunden enorm groß ist. Für 90 % der Kunden ist sie sogar Voraussetzung dafür, sich für einen Online Shop zu entscheiden.¹ Dementsprechend bemerkenswert sind auch die Klick- und Öffnungsraten, die eine Track & Trace-Seite erzielt.

Gibst du die Sendungsverfolgung an externe Versanddienstleister ab, verschenkst du also die Gelegenheit auf eine Reihe wertvoller Touchpoints zu deinen Kunden. Mit einer Shop-eigenen Track & Trace-Seite führst du Kunden jedoch mit jeder Statusabfrage zurück in deinen eigenen Shop.

Cross Selling: Deine strategische Waffe

Kunden, die zur Sendungsverfolgung auf deine Track & Trace-Seite gelangen, sind in der Regel besonders empfänglich für Produktempfehlungen. Sie zeigen ein verhältnismäßig hohes Engagement – denn sie haben bereits bei dir gekauft und warten nun voller Vorfreude auf die Zustellung ihres Pakets. 

Diese Phase zwischen Kaufabschluss und Paketzustellung wird innerhalb der Customer Journey häufig unterschätzt. In ihr liegt ein enormes Potenzial, die Conversion Rate deines Online Shops zu maximieren. 

Eine Track & Trace-Seite bietet dir die Möglichkeit, die Vermittlung von Sendungsinformationen mit strategisch wertvollen Werbemaßnahmen zu kombinieren. Platziere Status-Updates direkt neben Produktempfehlungen und Rabattaktionen, die zu der jeweiligen Bestellung passen und profitiere von gewinnbringendem Cross Selling.

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Welchen Einfluss hat eine gut gestaltete Track & Trace-Seite auf deine Customer Experience?

Eine benutzerfreundliche Track & Trace-Seite ist für Händler und Kunde ein Segen. Sie ist nicht nur eine verkaufsfördernde Maßnahme, sondern trägt auch maßgeblich zur Zufriedenheit deiner Kunden bei.

Während ein Käufer auf die Zustellung seiner Bestellung wartet, brennt ihm diese eine Frage besonders unter den Nägeln: „Wo ist mein Paket?“

Eine benutzerfreundliche Track & Trace-Seite liefert ihm die sofortige Antwort. Sie ermöglicht es dem Kunden, sein Paket jederzeit zu verfolgen. Das reduziert nicht nur seine Unsicherheit während der Wartezeit, sondern verhindert auch, dass Fragen zum Sendungsstatus in dem ohnehin vielbeschäftigten Support eines Online Shops landen. Mit Track & Trace bietet ein Händler seinen Kunden auch noch nach Shop-Checkout einen rundum gelungenen Service und lässt ihn an keinem Punkt der Customer Journey allein. Er vermittelt Käufern auf diese Art Transparenz, Sicherheit und ein Gefühl der Wertschätzung. Das fördert ein positives Markenerlebnis und stärkt die Bindung zwischen Kunden und Marke.

Welche Informationen sollten auf einer Track & Trace-Seite unbedingt zu finden sein?

Beim Aufbau einer effektiven Track & Trace-Seite sind bestimmte Informationen von entscheidender Bedeutung. Neben dem aktuellen Lieferstatus sollten auch voraussichtliche Lieferzeiten und mögliche Verzögerungen klar kommuniziert werden. Eine gelungene Ergänzung dazu sind FAQs. Diese tragen dazu bei, häufig gestellte Fragen proaktiv zu beantworten und eine Überlastung des Kundenservices zu verhindern.

Wie können individuell passende Produktempfehlungen identifiziert werden?

Durch die Integration personalisierter Produktempfehlungen auf der Track & Trace-Seite können Online-Händler wertvolle Cross-Selling-Potenziale erschließen. Dazu werden die für den Kunden interessanten Sendungsinformationen mit individuell angepassten Angeboten kombiniert.

Damit ein Kunde auf die Kaufempfehlungen reagiert, ist eine entsprechende Personalisierung der Angebote entscheidend. Der Kunde darf nicht das Gefühl haben, dass ihm etwas „angedreht“ wird. Stattdessen soll er verstehen, warum die angezeigten Produkte eine sinnvolle und nützliche Ergänzung zu seiner vergangenen Bestellung darstellen.

Wie kannst du sicherstellen, dass die Empfehlungen zu den individuellen Kundenbedürfnissen und -interessen passen?

Der Einsatz von fortschrittlichen Algorithmen wie Machine Learning hilft dir, Kundenwünsche und -interessen besser zu verstehen. Sie analysieren das Kaufverhalten deiner Käufer datenbasiert und leiten daraus maßgeschneiderte Produktempfehlungen ab, die du dann entsprechend auf deiner Track & Trace-Seite platzieren kannst. Dies erhöht nicht nur die Relevanz der Angebote, sondern auch die Wahrscheinlichkeit für Zusatzkäufe.

1:1-Empfehlungen: „Lieblingsprodukte für dich ausgesucht…“

Auf der Track & Trace-Seite können personalisierte 1:1-Empfehlungen implementiert werden, die sich auf das individuelle Kaufverhalten des Kunden stützen. Durch sorgfältige Datenanalyse werden dem Kunden Produkte vorgeschlagen, die direkt zu seinen spezifischen Interessen und vergangenen Einkäufen passen.

Topseller: „Hier findest du Produkte, die gerade besonders gefragt sind…“

Eine weitere sinnvolle Integration besteht darin, auf der Track & Trace-Seite die aktuellen Bestseller oder besonders beliebte Produkte zu präsentieren. Dieser Ansatz nutzt die kollektiven Präferenzen anderer Käufer, um dem Kunden die aktuell begehrtesten Produkte im Sortiment vorzustellen.

Kategorie-Empfehlungen: „Entdecke weitere spannende Produkte…“

Um eine breitere Auswahl zu bieten, können Kategorie-Empfehlungen integriert werden. Dies beinhaltet die Vorstellung von Produkten aus der selben Kategorie oder verwandten Kategorien des bereits gekauften Produkts. Kategorie-Empfehlungen ermutigen den Kunden, sein Interesse über die ursprüngliche Bestellung hinaus zu vertiefen.

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Wie kann die Effektivität von Cross Selling auf der Track & Trace-Seite gemessen und optimiert werden?

Um das Cross-Selling-Potenzial einer Track & Trace-Seite maximal auszuschöpfen, solltest du die Effektivität deiner verkaufsfördernden Maßnahmen stets im Auge behalten. Mithilfe von Tools wie Google Analytics gewinnst du einen grundlegenden Einblick in das Verhalten der Käufer. Kontinuierliche Analyse von Kundenfeedback, Klick- und Konversionsraten sind entscheidend, um die Wirksamkeit von Cross Selling zu maximieren.

Eine differenzierte Segmentierung und Analyse verschiedener Zielgruppen ermöglicht es, gezielt auf die Interessen und Bedürfnisse einzelner Kundensegmente einzugehen. Durch die Durchführung von A/B-Tests lassen sich verschiedene Cross-Selling-Strategien vergleichen.

Schließlich ist die langfristige Erfolgsmessung entscheidend. Über die kurzfristigen Metriken hinaus sollte die Analyse auch langfristige Auswirkungen auf die Kundenbindung und den Gesamtumsatz umfassen. Kundenbewertungen und Wiederholungskäufe bieten wichtige Einblicke in den langfristigen Erfolg der Cross-Selling-Strategie.

Fazit: Track & Trace ist für alle Beteiligten ein Gewinn!

Eine durchdachte Track & Trace-Seite ist mehr als nur ein logistisches Tool – sie ist eine Goldmine für die Kundenbindung und Verkaufsförderung. Statt die Sendungsverfolgung an externe Versanddienstleister abzugeben, führst du Käufer mit jeder Statusabfrage zurück in deinen Shop und nutzt somit wertvolle Touchpoints zu deinen Kunden.

Indem du intelligente Softwares wie AB Tasty für die Analyse von individuellen Kaufverhalten einsetzt und daraus maßgeschneiderte Produktempfehlungen auf deiner Shop-eigenen Track & Trace-Seite platzierst, kombinierst du das Informationsbedürfnis deiner Kunden mit wertvollen Werbemaßnahmen. Das kurbelt nicht nur die Wiederkaufrate an, sondern trägt auch entscheidend zur Markenbindung bei. 

Gleichzeitig bietet die Seite eine benutzerfreundliche Oberfläche, um Status-Updates proaktiv mit Kunden zu kommunizieren. So bringst du ihnen mehr Transparenz, Sicherheit und Wertschätzung entgegen, was zu einem rundum zufriedenstellenden Kauferlebnis beiträgt!

Quelle: ¹ PwC

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Über den Autor:

Ann Christine Schmitz | Marketing / Kommunikation bei PAQATO | AB Tasty Gastautor

Der Beitrag Back to Business: Führe Kunden über die Track & Trace-Seite zurück in deinen Shop erschien zuerst auf abtasty.

Wer sich verändert, dem geschieht Gutes. Und genau das haben wir getan.

Durch Veränderung erzielen wir Fortschritt.
Durch Veränderung finden wir das gewünschte „Bessere“.
Durch Veränderung wagen wir mehr.

Heute ist ein wichtiger Tag in unserer Unternehmensgeschichte. Richtig cool, dass wir dir heute unsere aktualisierte Markenidentität vorstellen können. Wir beginnen eine neue Ära, die unser fortwährendes Engagement für „Test and Learn“ besser mit unserer Position in Einklang bringt. Wir positionieren uns als Partner, der gemeinsam mit anderen Marken Ideen noch weiter vorantreibt und sie auf neue Höhenflüge schickt.

In den mehr als 13 Jahren, die wir in der Branche tätig sind, haben wir dynamische Veränderungen auf dem Markt erlebt. Marken verstehen jetzt die Bedeutung und die Auswirkung einer kontinuierlichen Experience Optimization. Der boomende Experimentiersektor hat unsere erfolgreichsten Quartale nach den strategischen Technologie-Akquisitionen befeuert. Neben unserem gestärkten KI- und Personalisierungsportfolio ist uns klar geworden, dass das, was uns einzigartig macht, unsere Mitarbeiter sind. Und unsere Mitarbeiter sind es, die unsere Kunden glücklich machen.

Zeit für Tasty Talk

Vielleicht hast du schon einige Änderungen bei AB Tasty bemerkt – und wir meinen nicht nur unsere neuen Markenfarben.

„Experimentation-Blau“ und „Crashtest-Gelb“

Auch wenn unsere lebendige visuelle Identität vielleicht überraschend wirkt, ist das Rebranding viel mehr als nur ein „kosmetisches Makeover“. Wir haben unsere Entscheidungen bei jedem einzelnen Schritt sehr bewusst getroffen.

In den letzten 14 Monaten haben wir einige aufregende technologische Neuerungen in unsere Plattform integriert: 

• Im Oktober 2022 sahen wir einen großen Bedarf am Markt für mehr Personalisierung und übernahmen ein Unternehmen, das sich auf Recommendation- und Search-Lösungen spezialisiert hat.
• Im Juni 2023 haben wir unser Personalisierungsangebot erweitert, um Teams dabei zu helfen, besser auf ihre verschiedenen Zielgruppen einzugehen und auf einem höheren Niveau zu konkurrieren. Wir haben eine emotionsbasierte Personalisierungstechnologie erworben, die unser Portfolio bereichert und erweitert.
• Anschließend haben wir diese Plattformen mit unserer eigenen API-basierten Experimentier-, Personalisierungs- und Weblösung vereinheitlicht.

Gut Ding will Weile haben. Das beste Beispiel dafür ist unsere einheitliche Plattform, die alles bietet, was Marken für eine umfassende Experience Optimization benötigen. Wir können jetzt – mit unserer neuen Markenidentität – mit Stolz für alles werben, was wir sind, was wir sein können und was wir sein wollen.

Dieser strategische Wandel war der logische, für uns einzige Weg, den wir nach unserer enormen Wachstumsphase einschlagen konnten.

Neuer Look, gleiche Hingabe

Eines hat sich nicht geändert – und das ist unsere Hingabe für unsere Kunden. Sie stehen für uns im Mittelpunkt und werden es auch immer bleiben.

Alles, was wir getan haben, wird noch besser auf die Bedürfnisse unserer Kunden abgestimmt. Die Vereinheitlichung unserer Produkte in einer harmonischen Plattform ermöglicht endlose Optimierungsmöglichkeiten, und unser Messaging spiegelt unseren Human Touch und die führende Expertise wider.

Wir sind die Optimierungspartner, die mutige Ideen in die Welt tragen.

Unsere Markengeschichte

Unsere Kunden müssen anders sein, nicht nur besser. Und dafür brauchen sie einen Partner, der sie bei der Optimierung ihrer Prozesse unterstützt. Unser Engagement für den Kunden-Support wird auf G2 immer wieder gewürdigt und ist etwas, was unsere Kunden sehr schätzen. Unser Team und das Maß an Unterstützung, das wir unseren Kunden bieten, waren schon immer und werden auch in Zukunft das sein, was AB Tasty einzigartig macht. Deshalb verankern wir uns im Herzen der Unternehmenskultur, um mutige Ideen von innen heraus zu fördern.

Wie können wir das erreichen? Indem wir uns auf unsere drei Säulen als Fundament konzentrieren.

1. Unser Human Touch: Unsere Mitarbeiter sind das Wichtigste – sie verleihen unserer Technologie Leib und Seele. Wir bauen Verbindungen zu unseren Kunden auf, indem wir über oberflächliche Beziehungen hinausgehen und tiefgreifende Partnerschaften mit Kundenverständnis eingehen.
2. Unsere außerordentliche Expertise: Wir untermauern mutige Ideen mit Daten und Know-how. Als Branchenführer sind wir immer einen Schritt voraus und lernen durch unsere „Test and Learn“-Kultur ständig dazu. Wir machen jeden Schritt bewusst und nicht zufällig, indem wir mutige Ideen risikofrei machen.
3. Unser verbindendes Produkt: Unser Produkt verbindet Teams, Plattformen, Tools und Partner. Wir transformieren Kulturen und verändern die Art und Weise, wie unsere Kunden arbeiten und denken. Wir arbeiten als ein Team mit einer Vision und gemeinsamen Zielen.

All das tun wir, damit unsere Kunden das nächste Level erreichen können. Wir machen ihren nächsten Schritt zu unserer nächsten Herausforderung. Wir geben ihnen den Mut und den Anstoß, den sie brauchen, um mehr zu wagen. 

Fazit

Jeder nächste Schritt sieht für unsere Kunden, Unternehmen und Menschen anders aus. Deshalb sorgen wir für den Mut und die Überzeugung, ihn zu gehen.

Wir helfen unseren Kunden MEHR ZU WAGEN.

Der Beitrag „Find your Better“: AB Tasty’s neue Brand Identity erschien zuerst auf abtasty.

Mit zunehmender Reife eines Experimentierprogramms ist es jedoch wahrscheinlicher, dass sich Unternehmen mit anspruchsvolleren Arten von Tests befassen wollen, die mehr Fachwissen und ein fortschrittlicheres Tool erfordern.

Das ist der Zeitpunkt, an dem viele Unternehmen bereit sind, den Schritt von client- zu serverseitigen Experimenten zu wagen.

In diesem Artikel beschäftigen wir uns mit dem Thema Client-Side vs. Server-Side A/B-Testing und gehen der Frage nach, wann der richtige Zeitpunkt für den Umstieg auf serverseitige Tests gekommen ist. Darüber hinaus erörtern wir die Bedeutung dieser Art von Tests, indem wir die verschiedenen Szenarien skizzieren, in denen serverseitige Experimente besser geeignet sind.

Diese Inhalte erwarten dich in diesem Blogartikel:

Client-Side vs. Server-Side A/B-Testing

Was sind die Vorteile von serverseitigen Tests?
Omnichannel-Experimente
Verbesserte Leistung
Unendliche Testmöglichkeiten

Wann ist es sinnvoll, zu serverseitigen Tests überzugehen?

Serverseitige Tests und Feature Flags

Fazit: Client-Side vs. Server-Side A/B-Testing – Der Kontext zählt

Client-Side vs. Server-Side A/B-Testing

Bevor wir uns näher mit dem serverseitigen Testen befassen, wollen wir kurz auf die Unterschiede zwischen Client-Side und Server-Side A/B-Testing eingehen, um zu verstehen, warum du beide Arten von Tests benötigst, wenn sich dein Experimentier- und Optimierungsprogramm weiterentwickeln soll.

Bei clientseitigen Tests erfolgt das Experimentieren auf der Client-Seite durch JavaScript, das im Browser ausgeführt wird. Mit clientseitigen Tools kannst du also Variationen deiner Seiten erstellen, indem du den Inhalt änderst, der von deinem Server an die Benutzer im Webbrowser gesendet wird. Der Benutzer erhält dann eine Variante des geänderten Inhalts auf der Grundlage deiner Targeting-Regeln.

Einfach ausgedrückt: Die gesamte Arbeit findet dank JavaScript auf der Ebene des Browsers statt. Aus diesem Grund eignen sich clientseitige Tests in der Regel am besten für „oberflächliche“ Änderungen wie Layout, Design und Farben, um deren Leistung und Auswirkungen auf wichtige KPIs zu messen.

Beim serverseitigen Testen findet die gesamte Arbeit auf der Serverebene und nicht im Browser statt. Mit anderen Worten: Es ist dein Server, der einem Benutzer die geänderte Variante zufällig sendet. Folglich arbeitet das Experimentierwerkzeug auf dem Server und nicht in den Browsern deiner Benutzer. 

Einer der größten Vorteile von clientseitigen Tests besteht vielleicht darin, dass sie einfach zu implementieren sind und keine besonderen Fachkenntnisse erforderlich sind, um diese Tests auf dem Frontend der Website durchzuführen.

Aufgrund ihrer fortschrittlichen Funktionen erfordern serverseitige Tests dagegen technisches Fachwissen und Programmierkenntnisse, so dass in der Regel Entwickler die Tests im Backend durchführen.

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Was sind die Vorteile von serverseitigen Tests?

Bevor wir darauf eingehen, wann du serverseitige Tests einsetzen solltest, werden wir auf einige ihrer Vorteile eingehen, um ihre Use Cases besser zu verstehen.

Omnichannel-Experimente

Clientseitige Lösungen sind in der Regel auf Geräte mit Webbrowsern beschränkt, sei es auf dem Desktop, dem Handy oder dem Tablet. Das bedeutet, dass du keine Experimente auf mobilen Apps oder verbundenen Geräten durchführen kannst.

Serverseitige Lösungen hingegen ermöglichen es dir, über mehrere Kanäle hinweg zu experimentieren, einschließlich mobiler Apps, was deinen Spielraum erheblich erweitert und dir zahlreiche Möglichkeiten für A/B-Tests über Webbrowser hinaus eröffnet, sodass du alle Bereiche abdecken kannst.

Verbesserte Leistung

Einer der vielleicht größten Vorteile von serverseitigen Tests ist das Ausbleiben des Flickering-Effekts, der bei clientseitigen Lösungen oft ein großer Nachteil ist.  

Der Flickering-Effekt tritt auf, wenn die Originalseite geladen und durch die Testvariante ersetzt wird, und wird normalerweise vom Benutzer wahrgenommen.

Im Gegensatz zu clientseitigen Tools, die das Hinzufügen eines JavaScript Tags zu deinen Seiten erfordern, musst du dieses Tag bei serverseitigen Tools nicht hinzufügen. Das liegt daran, dass die Experimente auf dem Server gerendert werden, bevor sie an den Client weitergegeben werden, so dass die gesamte Hauptarbeit auf der Serverebene stattfindet und auf der Client-Seite nicht auffällt. 

Mit anderen Worten: Bei einem serverseitigen Test wird die Variation vom Server abgerufen und an den Browser des Benutzers übermittelt. Folglich finden keine Änderungen am Frontend oder Browser statt, so dass es keinen Flickering-Effekt gibt.

Unendliche Testmöglichkeiten

Deine Teams haben bei serverseitigen Tests viel mehr Möglichkeiten, da sie alle Aspekte deiner Website ändern können.

Da serverseitige Tests vom Backend Server gerendert werden, kannst du komplexere dynamische Inhalte testen, während dies bei clientseitigen Tests nicht so einfach möglich ist und die Benutzerfreundlichkeit beeinträchtigen kann. 

Mit anderen Worten: Du kannst viel komplexere Tests erstellen, die über den Rahmen von UI- oder kosmetischen Änderungen hinausgehen und eine völlig neue Welt des Experimentierens eröffnen. 

Mit solchen tiefgreifenden Experimentiermöglichkeiten können Teams alle Facetten eines Produkts gründlich testen, um seine Funktionalität zu validieren, z. B. die zugrundeliegenden Funktionen, Algorithmen und Backend-Logik.

Im nächsten Abschnitt zeigen wir dir diese verschiedenen Use Cases, bei denen du die Durchführung von serverseitigen Tests in Betracht ziehen solltest.

Wann ist es sinnvoll, zu serverseitigen Tests überzugehen?

Wie wir bereits erwähnt haben, werden serverseitige Tests in der Regel dazu verwendet, fortgeschrittene Tests durchzuführen und tiefgreifende Experimente innerhalb deines Tech Stacks durchzuführen, um die Funktionsweise eines Produkts gründlich zu untersuchen.

Einfach ausgedrückt, ermöglichen serverseitige Testlösungen Teams die Durchführung robusterer und sicherer Experimente, die sich auf die Änderung der Produktfunktionen konzentrieren. 

Hier sind einige Anwendungsfälle, in denen serverseitige Tests gegenüber clientseitigen Tests zu empfehlen sind:

• Führe Experimente auf deiner mobilen App durch

Wie bereits erwähnt, besteht einer der Hauptvorteile des serverseitigen Testens darin, dass es Omnichannel- und plattformübergreifende Experimente ermöglicht.

Da clientseitige Lösungen auf JavaScript und Cookies angewiesen sind, ist es nicht möglich, sie zum Testen nativer mobiler Apps zu verwenden und du bist auf Geräte beschränkt, die über einen Standard-Webbrowser verfügen.

Das bedeutet, dass du für die Durchführung von Experimenten mit deiner mobilen Anwendung eine fortschrittlichere serverseitige Testlösung benötigst, um mit den Technologien für mobile Apps umzugehen, die komplexer sind und sich erheblich von den Webtechnologien unterscheiden. 

Da das serverseitige Testen sowohl für Webanwendungen als auch für mobile Apps funktioniert, kannst du außerdem denselben Test mit denselben Variationen durchführen, unabhängig davon, welcher Kanal verwendet wird. Auf diese Weise kannst du die Daten der einzelnen Kanäle vergleichen und das Benutzererlebnis an den verschiedenen Customer Journey Touchpoints entsprechend optimieren.

Wenn du schließlich Feature Flags verwendest, um serverseitige Tests für mobile Apps durchzuführen, kannst du die mühsame und zeitaufwändige Genehmigung im App Store umgehen. Vereinfacht gesagt, kannst du mit Feature Flags Funktionen aus der Ferne ein- oder ausschalten, ohne den Code erneut in den App Stores bereitzustellen und auf die Genehmigung zu warten oder darauf warten zu müssen, dass alle Änderungen zur gleichen Zeit fertig sind, um deine eigenen Änderungen zu veröffentlichen.

• Teste deine Suchalgorithmen

Serverseitige A/B-Tests sind effizient für das Testen von Änderungen auf tieferer Ebene, die mit dem Backend und der Architektur deiner Website zusammenhängen.

Dies ist der Fall bei Suchalgorithmen, die Änderungen an deinem bestehenden Code erfordern. E-Commerce-Websites greifen in der Regel auf serverseitige Tests zurück, um sicherzustellen, dass Kunden ihre Website problemlos durchsuchen und das gewünschte Produkt finden können. 

Suchalgorithmen sind also der Schlüssel dazu, dass Kunden das gesuchte Produkt finden, indem sie ein nahtloses Sucherlebnis bieten, das sie schließlich zum Kauf veranlasst.

Du kannst z. B. testen, was den Kunden in den Suchergebnissen angezeigt wird, ob dies auf der Grundlage des Preises, der Beliebtheit oder der Bewertungen geschehen soll oder ob du Produkte auf der Grundlage dessen priorisieren solltest, was Kunden in der Vergangenheit gekauft/gemerkt/angesehen haben. 

Mit serverseitigen Tests kannst du solche komplexen Szenarien und Regeln erstellen, um deinen Kunden personalisierte Empfehlungen zu geben und ihre Sucherfahrung auf deiner Website zu optimieren. Diese sind mit clientseitigen Lösungen schwieriger zu testen, da die Suchseiten auf der Suchanfrage basieren und daher dynamisch gerendert werden.

Daher bieten serverseitige Tests umfassendere Möglichkeiten und ermöglichen es dir, mit mehreren Algorithmen zu experimentieren, indem du den vorhandenen Code änderst.

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• Optimiere deine Produktempfehlungen

In ähnlicher Weise kannst du mit serverseitigen Tools mehrere Produktempfehlungsalgorithmen testen, die in der Regel unten auf den Produktseiten zu finden sind, um zu messen, welche Arten von Layouts die meisten Verkäufe generieren oder den durchschnittlichen Bestellwert erhöhen. Ist es z. B. besser, ähnliche Produkte, die beliebtesten Produkte oder die zuletzt angesehenen Produkte zu empfehlen?

Solche Empfehlungen basieren auf einer Vielzahl von Kriterien, wie z. B. dem Browserverlauf, deinem eigenen PIM-System (Product Information Management) und anderen Datenquellen. Serverseitige Tests ermöglichen es dir, diese verschiedenen Algorithmen zu testen, um die beste Auswahl an empfohlenen Produkten zu ermitteln.

• Teste datenschutzrelevante Seiten

Serverseitige Tests eignen sich hervorragend zum Testen von Seiten, bei denen die Datensicherheit von entscheidender Bedeutung ist, da sie gewährleisten, dass die Daten innerhalb des Servers sicher bleiben, ohne dass man sich um eine Sicherheitsbedrohung sorgen muss.

Dies ist ideal zum Testen von E-Commerce-Zahlungsseiten oder für Bankanwendungen oder andere Webseiten oder Anwendungen, die sensible Daten enthalten.

Du kannst auch Feature Flags verwenden, um eine neue Zahlungsmethode an einer Untergruppe von Nutzern zu testen und zu sehen, wie sie sich anpassen, bevor du sie für alle anderen einführst.

• Bestimme die ideale Formularlänge

Dies ist besonders wichtig für SaaS-Unternehmen, die sich auf Formulare für kostenlose Testversionen und Demoanfragen verlassen, um Informationen von ihren Besuchern zu sammeln. Daher müssen sie die beste Länge für solche Formulare ermitteln, ohne dabei Abbrüche zu riskieren, aber dennoch in der Lage zu sein, alle erforderlichen Informationen über einen potenziellen Kunden zu erfassen. 

Serverseitige Tests sind in diesem Szenario der richtige Weg, da deine Formulare direkt mit der Struktur deiner Datenbank verknüpft sind. Wenn ein Feld obligatorisch ist, kannst du es nicht mit JavaScript ausblenden, da die Validierung des Formulars serverseitig fehlschlägt.

Daher sollte die Prüfung der Länge und Komplexität eines Formulars, die sich am positivsten auf die Conversion Rate auswirkt, serverseitig erfolgen.

Dies gilt auch für andere Websites, die solche Formulare von Besuchern verwenden, wie z. B. Hotelreservierungs- oder Versicherungsseiten. Beachte, dass verschiedene Sektoren je nach Art und Zweck der zu erfassenden Informationen unterschiedliche und mehr oder weniger Informationen benötigen.

• Teste die Grenze für den kostenlosen Versand

E-Commerce-Unternehmen sollten in der Lage sein, den Bestellwert zu ermitteln, ab dem ein kostenloser Versand möglich ist. Dies ist wichtig, da die Versandkosten eine der Hauptursachen für Warenkorbabbrüche sind.

Da die Versandkosten einer der ausschlaggebenden Faktoren für die Kaufentscheidung eines Kunden sind, sollten Unternehmen verschiedene Schwellenwerte für den Warenkorb testen, um die optimale Grenze für den kostenlosen Versand herauszufinden und so die Transaktionsraten zu verbessern.  

Da die Versandkosten in der Regel dynamisch vom Backend Server gerendert werden, musst du sie serverseitig testen. Alle vorgenommenen Änderungen sollten sich auf alle folgenden Schritte auswirken und sollten serverseitig verwaltet werden.

• Validiere deine Funktionen

Serverseitige Tests ermöglichen dir die Durchführung von Funktionstests, um deine Produktfeatures zu validieren, indem du Variationen deiner Features an verschiedene Benutzergruppen ausrollst, um deren Leistung zu bewerten, bevor du eine allgemeine Freigabe vornimmst. 

Mit Hilfe von Feature Flags kannst du serverseitige A/B-Tests durchführen und deine Benutzer segmentieren, indem du sie zu der einen oder anderen Variante leitest. Wenn mit einer Variante etwas schief geht, kannst du diese leicht wieder rückgängig machen, indem du das Flag deaktivierst, bevor es die Benutzererfahrung weiter beeinträchtigt. 

Anhand des Feedbacks dieser Nutzer kannst du dann deine Features optimieren und sie für alle Nutzer freigeben, in der Gewissheit, dass sie den Kundenanforderungen entsprechen.

Serverseitige Tests und Feature Flags

Die beste Möglichkeit, serverseitige Tests durchzuführen, sind Feature Flags. Durch die Entkopplung von Bereitstellung und Veröffentlichung kannst du serverseitige A/B-Tests durchführen, indem du neue Funktionen an eine kleine Gruppe von Benutzern ausrollst. Anschließend kannst du die Leistung dieser Benutzergruppe messen, bevor du sie für alle anderen Benutzer einführst.

Serverseitige Tests erfordern zwar technisches Fachwissen und Programmierkenntnisse, sind aber nicht nur für technische Teams relevant. Häufig arbeiten nicht-technische Mitarbeiter mit Produktteams zusammen, um Experimente zu definieren, die dann von den Entwicklern durchgeführt werden. Sobald ein Experiment implementiert ist, kann es in der Regel über ein Dashboard gesteuert, überwacht und analysiert werden.

Mit der richtigen Feature-Management-Lösung können alle Teams eines Unternehmens mit Hilfe eines einfach zu bedienenden Dashboards serverseitige Tests durchführen, ohne dass es zu technischen Problemen kommt.

Fazit: Client-Side vs. Server-Side A/B-Testing – Der Kontext zählt

Letztendlich ist es wichtig zu wissen, dass es nicht darum geht, ob serverseitig besser ist als clientseitig. Es handelt sich um zwei sich ergänzende Ansätze und für welchen sich ein Unternehmen entscheidet, hängt davon ab, welcher Ansatz für seine Optimierungs- und allgemeinen Geschäftsziele besser geeignet ist.

Mit anderen Worten: Die eine Art des Testens ersetzt die andere nicht. Es kommt darauf an, welche Art von Experimenten du durchführen möchtest und welche Art in dem jeweiligen Kontext besser geeignet ist und welche Teams die Experimente durchführen möchten – Marketingspezialisten bevorzugen und verwenden häufiger clientseitige Tests, während Produktmanager und Entwickler sich in der Regel für serverseitige Tests entscheiden. Es hängt auch von den Ressourcen ab, die Unternehmen zur Verfügung haben, und vom Reifegrad ihrer Optimierungsprogramme.

Um sicherzustellen, dass deine Website optimiert ist und ein nahtloses Benutzererlebnis bietet, ist es wichtig, beide Testtechniken zur Hand zu haben, um in einer wettbewerbsorientierten digitalen Welt zu bestehen. 

Beide Arten von Tests sind unverzichtbar, wenn es darum geht, großartige Produkte zu entwickeln, die maximale Einnahmen bringen. Der Schlüssel liegt darin, beide zusammen einzusetzen, um die Produktivität zu steigern und eine maximale Wirkung zu erzielen.

Der Beitrag Client-Side vs. Server-Side A/B-Testing: Wann solltest du zu serverseitigen Tests übergehen? erschien zuerst auf abtasty.