Conversion-Optimierung für Onlineshops: Das haben wir aus 1.800 A/B-Tests für euch gelernt

Das erwartet euch in diesem Beitrag

  • Warum lassen sich erfolgreiche A/B-Tests meist nicht 1:1 übertragen?
  • Was funktioniert unserer Erfahrung nach beim A/B-Testing  immer?
  • Welches sind unsere beiden lehrreichsten Best Cases?

Zugegeben, die Headline verspricht viel, und ihr könnt diesen Beitrag gerne lesen und unsere besten A/B-Tests später 1:1 übernehmen. Aber Vorsicht: Was für uns bei LEAP/ funktioniert, muss nicht zwingend auch bei euch zum Erfolg führen! Dafür hängt erfolgreiches A/B-Testing von zu vielen verschiedenen Faktoren ab – unter anderem weil Website nicht gleich Website ist. Und Zielgruppe nicht gleich Zielgruppe. Um nur zwei Parameter zu nennen.

Vor allem kommt es jedoch auf das richtige Mindset gegenüber dem gesamten Testprozess an.

Umso wichtiger ist es, A/B-Tests strategisch richtig anzugehen und „fremde“ Testideen nicht einfach nur für euren eigenen Onlineshop zu kopieren. So erfolgreich sie anderswo auch waren.

Klar ist: Der Erfolg einer Idee liegt immer in der Umsetzung, und eben hier steckt der Teufel im Detail. Betrachtet unsere in diesem Beitrag vorgestellten Ideen und Best Cases also in erster Linie als Ansporn und Inspiration und adaptiert das eine oder andere davon für euer Business. Passt sie auf eure eigenen Rahmenbedingungen ab.

Es wird sich lohnen, denn strategisch ausgeklügelte A/B-Tests sind im Online-Marketing – und speziell bei der Conversion-Optimierung im E-Commerce – weiterhin ein mächtiges Tool.

Wenn ihr zuvor mehr über Zieldefinitionen bei A/B-Tests erfahren wollt, hilft euch unser Beitrag “A/B-Testing in der Conversion-Rate-Optimierung: So führen die richtigen Ziele zum Erfolg” weiter.

A/B-Tests erfolgreich gestalten? Es kommt darauf an …

Wenn ein Berater keine Antwort auf eine scheinbar einfache Frage hat, dann sagt er oft: „Es kommt darauf an …“ Beim A/B-Testing ist das in der Regel nicht anders. Fakt ist jedoch: Hier trifft es tatsächlich zu, denn es kommt nun einmal auf viele Dinge an, um A/B-Tests erfolgreich durchführen zu können. Sprich: zu verwertbaren Ergebnissen zu kommen.

So gibt es nicht wenige A/B-Testansätze, die bei einigen unserer Kunden zielführend waren – bei anderen hingegen nicht. Insofern müssen auch vermeintliche Nobrainer getestet werden. Zum einen wird so das Potenzial des einen getesteten Elements klar, und zum anderen besteht das Problem, dass eine scheinbar banale Handlungsempfehlung nach wie vor viele verschiedene Möglichkeiten in der Umsetzung haben kann.

Dazu haben wir die mehr als 1.800 im Laufe der Zeit von uns durchgeführten A/B-Tests anhand verschiedener Test-Case-Merkmale nach Erfolg und Misserfolg kategorisiert. Die zentralen Fragen lauteten dabei: Für welche Zielgruppe, mit welchem Kaufverhalten und bei welcher Markenpositionierung war ein Test erfolgreich – und warum? Dadurch lässt sich die Erfolgswahrscheinlichkeit von A/B-Testing für jeden Kunden erhöhen. Auch weil wir seriöse Studien hinzuziehen und die Tests gemeinsam mit unseren Kunden ausarbeiten.

All dies versetzt uns heute in die Lage, A/B-Testings planvoll, systematisch und höchst differenziert aufzusetzen. Die richtige Strategie ist hier der Schlüssel zum Erfolg. Für uns wie für euch.

Beispiel “Eurozeichen-Test”

Ein Beispiel für den Einfluss der Rahmenbedingungen auf den Testerfolg ist der „Eurozeichen-Test“, bei dem bei der Preisdarstellung das Währungssymbol weggelassen wird. Grund: Dieses bereitet Kunden gewissermaßen Kopfschmerzen und hemmt ihre Kauflust.

Im Ergebnis hat der A/B-Test zwar zu signifikant höheren Warenkorb-Werten geführt – allerdings hat sich in vielen Fällen die Sales-Rate verschlechtert.

Das Ganze beruht auf einer Offline-Studie in Restaurants: Forscher der Cornell University in den USA haben 2009 nachgewiesen, dass der Verzicht auf das Währungszeichen in der Speisekarte den Gesamtverzehr ankurbelt. Dadurch werden also in Summe mehr Gerichte verkauft und insgesamt bessere Umsätze erzielt. In Restaurants wird jedoch erst nach dem Verzehr bezahlt, und wenn die Rechnung kommt, gibt es kein Zurück mehr. Dort ist der Währungszeichen-Test ein klarer Erfolg.

Verallgemeinernd lässt sich damit sagen, dass es ganz offensichtlich einen großen Unterschied macht, ob Nutzer zunächst konsumieren und erst dann bezahlen müssen – oder umgekehrt. Es hängt also stark von den entsprechenden branchenspezifischen Gepflogenheiten ab, ob ein solcher A/B-Test zielführend verläuft. Oder besser: Erst auf Basis strategischer A/B-Testings lässt sich entscheiden, welcher Weg für euch jeweils richtige ist.

Die deutsche Elektronikhandelskette Saturn beispielsweise lässt in ihrem Onlineshop das Eurozeichen komplett weg. Sie dürfte gute Gründe dafür haben.

Screenshot Saturn

Saturn verzichtet bei der Preisdarstellung bewusst auf das Eurozeichen (Screenshot Saturn).

Zwei höchst wirksame psychologische Heuristiken

Eine wirkmächtige Heuristik in der Conversion-Optimierung ist die Verlustaversion. Also die Tendenz von Menschen, einen Verlust höher zu gewichten als einen möglichen Gewinn. Heißt: Nutzer von Onlineshops ärgern sich mehr darüber, eine bestimmte Sache nicht zu bekommen, als sich darüber zu freuen, sie zu erwerben. Um zu verhindern, dass sich „unsichere“ Menschen in Entscheidungssituationen irrational verhalten, kann die Verlustaversion zum Beispiel durch die Angabe von „Nur noch wenige Stück von Produkt XY verfügbar“ getriggert werden.

Mittlerweile hat der Gesetzgeber diese Möglichkeit jedoch massiv eingeschränkt. Entsprechend gesunken ist das Umsatz-Potenzial. Heute muss die Angabe „Nur noch wenige Stück von Produkt XY verfügbar“ unbedingt wahrheitsgetreu sein, weshalb sich nur noch wenige Produkte auf diese Weise besser bzw. vermehrt verkaufen lassen. Unser Rat: Ihr solltet es in Zweifelsfall besser nicht darauf ankommen lassen, sonst drohen euch teils empfindliche Strafen.

Aus diesem Grund sind viele Onlineshops dazu übergegangen, den psychologischen Effekt der Verlustaversion anders für sich zu nutzen: Sie informieren den Nutzer im Warenkorb darüber, dass der Artikel nicht für ihn reserviert ist (siehe Beispiel unten). Aus seiner Sicht könnten ihm dieser, wenn er zu lange zögert, also jederzeit vor der Nase weggeschnappt werden. Das „stubst“ viele zögerliche Nutzer dann zum Kauf, und eure Conversion-Rate geht nach oben.

Werden die Produkte hingegen bis auf Weiteres für ihn reserviert, dann performt der Effekt sehr viel schlechter. Das könnt ihr relativ leicht per A/B-Testing überprüfen.

Screenshot Warenkorb

So werden Kunden im Warenkorb informiert, dass die Artikel nicht reserviert sind (Screenshot Onlineshop).

Wenn sich die Verlustaversion aus welchen Gründen auch immer nicht nutzen lässt, können Onlineshops auf den Endowment-Effekt setzen. Auch dieser ist im Online-Marketing bzw. in der Conversion-Rate-Optimierung psychologisch höchst wirksam. Im Kern geht es darum, dass Menschen denjenigen Gegenständen mehr Wert zusprechen, die sie bereits besitzen, als solchen, die sie noch nicht besitzen. Es ist deswegen sinnvoll, die Entscheidung der Nutzer durch ein Cheering zu verstärken – sie also beispielsweise zu ihrer Auswahl zu beglückwünschen, wie im folgenden Beispiel zu sehen ist.

Screenshot Warenkorb

Dieser Onlineshop setzt auf Cheering, um Nutzer zu motivieren (Screenshot Onlineshop).

Sprecht eure Nutzer zusätzlich durch Possessivpronomen wie bei „Mein/Ihr Warenkorb“ an und testet beide Ansätze gegeneinander, um die für euch am besten funktionierende Variante zu finden.

Was funktioniert unserer Erfahrung nach immer?

Okay … “Button-Testing” lässt so gut wie jedem Conversion-Optimierer die Haare zu Berge stehen. Trotzdem solltet ihr diese Tests konsequent durchziehen, wenn eure Analyse zeigt, dass für euch hier jede Menge Potenzial schlummert. Selbst dann, wenn eure Buttons bislang kaum oder gar nicht geklickt wurden. Bei euren A/B-Tests solltet ihr allerdings ein paar wichtige Regeln beachten.

Viele unserer Heatmap-Analysen für Kunden haben ergeben, dass Buttons meist nicht eindeutig gestaltet sind und unterdurchschnittlich oft geklickt werden. Das liegt nicht selten daran, dass sich in den vergangenen Jahren die sogenannten Flat-Buttons durchgesetzt haben.

Problem: Diese Buttons fallen auf Websites weniger auf und laden nicht zum Klick ein.

Lösung: Wir konnten durch einen Schatten im oder hinter dem Button die Anzahl der Klicks deutlich erhöhen.

Doch warum haben wir das gezielt getestet? Nun, Steve Jobs hat mal gesagt, dass die Buttons am iPhone so gestaltet wurden, dass man sie am liebsten ablecken möchte. Das war zwar verkaufstechnisch clever, ist aber eher so 1990er Jahre und damit alles andere als zeitgemäß. Hinzu kommt, dass das weitaus modernere Konzept der “Action Affordance” fordert, dass die Gebrauchseigenschaft klickbarer Elemente sofort erkennbar sein muss. Kurzum, sie sollten einen hohen Aufforderungscharakter haben.

Die Frage ist also, wie man diesen Aufforderungscharakter in einem modernen Design umsetzt?

Zunächst einmal kommt es bei Button-Tests auf eine konsistente Gestaltung der Buttons an. Stellt daher beim A/B-Testen keine Hypothesen auf, bei denen nur manche Buttons angepasst werden. Wichtig ist vielmehr, dass alle Buttons in derselben Farbe gestaltet sind – und zwar derjenigen mit dem höchsten Farbkontrast zur Hauptfarbe der Seite. Nutzt also keine unterschiedlichen Buttons, denn Nutzer lernen über den Nutzerpfad hinweg, welche Elemente klickbar sind.

Neben dem Button-Design ist auch das Wording essenziell. Dieses muss an die Nutzer-Intention und den Seiten-Kontext angepasst sein. Bei Affiliates, die über eine CPC vergütet werden, lässt sich der Umsatz zum Beispiel durch das Button-Wording „Mehr erfahren“ (statt „Jetzt kaufen“ oder „Zum Shop“) deutlich steigern.

Die Nutzer suchen auf den Affiliate-Seiten nach Informationen, die dazu beitragen, das Kaufrisiko zu verringern und die richtige Entscheidung zu treffen. Das Button-Wording muss dabei an den jeweiligen Inhalt angepasst werden.

Diesen Test haben wir schon 2016 erfolgreich durchgeführt, und wir konnten den gewünschten Effekt mehrmals bei unseren Kunden wiederholen.

A/B-Testing: Zwei Best Cases für lange Leadstrecken

Lange Leadstrecken stellen für die Conversion-Rate im Kontaktformular nicht selten ein Problem dar. So wird zwar versucht, den Nutzer durch einfache Fragen zu einem Engagement zu bewegen, so dass dieser am Ende des Pfades einen gewissen Aufwand mit der Seite hatte. Dieser Aufwand führt dazu, dass der Nutzer eher abschließt. Zudem startet der Nutzerpfad häufig mit „unklaren“ Informationen, um möglichst viele Nutzer neugierig auf das Ergebnis zu machen. Dabei haben viele jedoch das Gefühl, mit einer Maschine zu interagieren, was dann hinderlich für die Conversion ist, wenn Nutzer kein positives Feedback auf ihre Eingabe erhalten.

Sehr viel erfolgversprechender ist das Chatbot-Konzept des „Persönlichen Assistenten“. Hier werden lange Leadstrecken wie eine persönliche Kommunikation zwischen Menschen gestaltet, wobei der Assistent Fragen stellt und dem Nutzer nach der Eingabe der Antwort ein angemessenes Feedback gibt. Dieses Feedback wirkt motivierend, und außerdem können so nach und nach weitere mit dem Abschluss verbundene Vorteile an den Nutzer kommuniziert werden.

In der Praxis hat es sich bewährt, wenn der Assistent einen Charakter bekommt. Viele Nutzer haben dann mehr Spaß beim Ausfüllen der Leadstrecke.

Screenshot lemonade.com

Der Hausrat- und Privathaftpflichtversicherer lemonade.com setzt auf einen Chatbot (Screenshot lemonade.com).

Einstiegsbereiche, in denen Nutzer nicht passend zu ihrer Intention abgeholt werden, erweisen sich häufig als Bottleneck. Folge: Manche Nutzer werden dadurch ausgebremst und machen nicht weiter. Denn unterschiedliche Nutzer können auf ein und derselben Seite nun einmal unterschiedliche Intentionen verfolgen. So benötigen etwa Nutzer, die regelmäßig in eurem Onlineshop einkaufen, andere Informationen über mit dem Kauf und euer Marke verbundene Vorteile als diejenigen, die zum ersten Mal bei euch sind. Bei Letzteren sind zunächst einmal vertrauensbildende Maßnahmen wichtig, wohingegen wiederkehrende Nutzer eure Marke und Produkte ja bereits kennen. Alle Nutzer mit demselben Einstieg zu empfangen, ist also schwer.

Ihr solltet deshalb genau testen, welche Vorteilskommunikation für welches Verhalten auf eurer Seite am besten funktioniert. Darüber hinaus ist es sinnvoll, dem Nutzer zuletzt angesehene Inhalte oder andere wichtige Elemente anzuzeigen. Auch hier kommt es darauf an, welches Geschäftsmodell ihr verfolgt und welche USPs ihr im Markt vertretet.

Fazit

Testet nicht einfach nur, weil ihr A/B-Tests machen müsst! Sondern testet, um gezielt Probleme auf eurer Seite zu beheben, für die es viele mögliche Lösungen gibt. Geht strategisch vor und denkt beim ersten A/B-Test immer schon an die nächsten beiden Tests, welche ebenfalls Lösungen für dasselbe Problem darstellen könnten. Denn die „Magie“ von A/B-Tests entfaltet sich erst, wenn ihr eine gute Roadmap habt, mit der sich gezielt die richtigen Probleme angehen und Folgetest einplanen lassen. Umso effizienter ist eure A/B-Testing-Landschaft.

Und testet auch nur, wenn euch das Problem zu 100 Prozent klar ist. Und nicht schon dann, wenn ihr ein Problem lediglich vermutet. Zuvor müsst ihr das Problem durch Usertests und/oder Heatmap-Analysen klar identifizieren und validieren – nur so könnt ihr eure Hypothese als Lösung für ein eindeutiges Problem definieren. Andernfalls ist es sehr unwahrscheinlich, dass ihr richtige bzw. zielführende Ergebnisse bekommt, mit denen ihr eure Conversion-Rate steigern könnt.

Die Learnings, die ihr für erfolgreiches A/B-Testing benötigt, generiert ihr übrigens entlang der gesamten Roadmap. Zumal ein negativer Test in der Regel genauso wertvoll ist wie ein erfolgreicher Test. Fällt ein Test also negativ aus, dann macht im nächsten Schritt einfach das Gegenteil davon. Auch das haben wir aus unseren mehr als 1.800 A/B-Tests für Kunden und eigene Projekte gelernt und verinnerlicht.

Ihr wollt mehr über Conversion-Optimierung erfahren und einige psychologische Kniffe für die Praxis erlernen …? Dann ladet euch das aktuelle E-Book “Pimp your Conversion Rate!” von LEAP/ Digital Marketing herunter.
Über den Autor

Fabian Hans

Redakteur
Ich sammelte noch während meines Studiums der Business Psychology viele Erfahrungen in verschiedenen Bereichen des Online-Marketing. Als Conversion-Analyst bei der Berliner Agentur LEAP/ berate ich Unternehmen mit meinem psychologischen Wissen, um ihre Websites effizient und zielgerichtet zu optimieren.