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Experience & Conversion

Conversion-Optimierung –Den Schritt zur Anfrage prüfen

Wir finden den Schritt, an dem Besucher vor der Anfrage aussteigen, und prüfen Änderungen mit Hypothese, A/B-Test und Rückmeldung von Sales.

Ausgangslage

Irgendwo zwischen Klick und Anfrage steigen Besucher aus

Die Kampagne bringt Klicks, aber kaum Anfragen. Ob Besucher beim Angebot abspringen, beim Button oder im Formular, weiß niemand. Also ändert das Team, was ihm auffällt: neue Headline, kürzeres Formular, ein Video. Alles in derselben Woche. Ein Beispiel aus einem Monat.

900

Klicks bringt die Kampagne,
so viele wie geplant.

6

Anfragen kommen an,
wo der Rest aussteigt, weiß niemand.

3

Änderungen in derselben Woche,
Headline, Formular und Video.

Könnt ihr diese vier Fragen sofort beantworten?

  • An welchem Schritt verliert eure Landingpage die meisten Besucher?
  • Wann gilt bei euch eine Änderung als Erfolg?
  • Wie viele Besucher braucht ein A/B-Test auf eurer Seite?
  • Was tut ihr mit einer Variante, die mehr, aber schlechtere Anfragen bringt?

Unser Ansatz

Ein A/B-Test ohne Hypothese liefert einen Gewinner. Aber nichts, was ihr wiederholen könnt.

Ein Hypothesenblatt, das auch Sales fragt

Es hält fest, was ihr beobachtet, was ihr ändert, woran ihr den Erfolg messt und wann ihr entscheidet. Hier für ein Anfrageformular, das viele öffnen und wenige abschicken.

Hypothesenblatt – Anfrageformular

Beispiel
Beobachtung
Im Funnel in PostHog öffnen viele das Formular, wenige schicken es ab. Session Replays zeigen die Abbrüche vor allem beim Pflichtfeld „Budget“.
Hypothese
Wenn „Budget“ kein Pflichtfeld mehr ist, schicken mehr Besucher das Formular ab, weil sie sich nicht vorab festlegen müssen.
Variante
„Budget“ wird eine freiwillige Auswahl mit der Option „noch offen“. Sonst bleibt die Seite, wie sie ist.
Zielmetrik
Abgeschickte Formulare je Besucher der Seite. Festgelegt vor dem Start, danach nicht mehr verhandelbar.
Gegenprobe Sales
Sales prüft, ob die Anfragen aus der Variante genauso oft passen wie die aus dem Original.
Laufzeit
Bis die vorab berechnete Zahl an Besuchern erreicht ist, mindestens zwei volle Wochen. Vorher schaut niemand aufs Ergebnis.
  1. Ohne das „weil“ lernt ihr aus dem Ergebnis nichts.
  2. Eine Änderung pro Test, sonst weiß niemand, was gewirkt hat.
  3. Mehr Anfragen ohne Budget helfen nur, wenn Sales sie trotzdem annimmt.

Leistungen

Was wir messen, ändern und auswerten

Meist arbeiten wir mit PostHog, dort liegen Funnels, Session Replays und A/B-Tests an einer Stelle. Nutzt ihr Google Analytics, lesen wir den Funnel auch dort.

Der Schritt, an dem es hakt

Wir werten den Funnel von der Landingpage bis zum abgeschickten Formular aus und sehen uns Session Replays an. Ihr bekommt den einen Schritt, an dem die meisten aussteigen, nicht zwanzig Ideen.

Hypothese und Zielmetrik vorab

Für diesen Schritt schreiben wir mit euch die Hypothese: was ihr ändert, was sich ändern soll und warum. Die Zielmetrik steht fest, bevor die Variante entsteht. Welche Anfrage zählt, legt der Tracking-Plan fest.

Tests, die euer Traffic trägt

Vor dem Start rechnen wir aus, wie viele Besucher ein A/B-Test braucht und wie lange er läuft. Dann bauen wir die Variante und testen sie, etwa als Experiment in PostHog.

Auswertung mit Sales

Nach der Laufzeit werten wir die Zielmetrik aus und fragen Sales, wie gut die Anfragen aus beiden Varianten passen. Dann entscheidet ihr: übernehmen, verwerfen oder weiter testen. Jede Entscheidung kommt ins Testlog.

Ablauf

Bis ihr wisst, ob die Variante bleibt

Funnel lesen

Wir legen die Daten der letzten Wochen nebeneinander, vom Klick bis zur Anfrage, und schauen uns Session Replays an. Danach steht fest, welcher Schritt zuerst geprüft wird.

Hypothese festlegen

Wir füllen das Hypothesenblatt mit beiden Teams aus. Mit der Zielmetrik steht in Measure fest, was als Erfolg zählt, bevor es ein Ergebnis gibt.

Variante testen

Wir bauen die Variante und starten den Test dort, wo in Convert die Anfrage entsteht. Bis zum Ende der Laufzeit bleibt die Seite unangetastet. So steht am Ende ein Ergebnis, das niemand zwischendurch verbogen hat.

Entscheiden und festhalten

Mit Ergebnis und Rückmeldung von Sales entscheidet ihr über die Variante. Was ihr gelernt habt, kommt ins Testlog, auch wenn sie verliert. So hält Learn & Scale fest, was sich wiederholen lässt.

FAQ

Häufige Fragen zu Conversion-Optimierung

„Vor jedem Test frage ich, was wir tun, wenn die Variante verliert. Wer darauf keine Antwort hat, will meistens nicht lernen, sondern recht behalten.“

— Florian Narr, Geschäftsführer von KLIXPERT.io & Softwareentwickler

Lass uns den Schritt ansehen, an dem Besucher aussteigen

Nenn uns vorher die Seite und die Anfrage, die sie bringen soll. Im ersten Gespräch rechnen wir mit dir nach, ob euer Traffic einen A/B-Test trägt. Und du erfährst, welcher Schritt zuerst drankommt.

* sind Pflichtfelder. Mit dem Absenden des Formulars stimmst du den Allgemeinen Geschäftsbedingungen und der Datenschutzerklärung zu.

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