Conversion Rate Optimierung

„Vertrauen ist gut, Kontrolle ist besser“: wie Sie den Erfolg Ihres neuen Online-Shops vor Relaunch überprüfen können

Der schnell wachsende und innovationsgetriebene E-Commerce Markt stellt Mode Einzelhändler vor sehr hohe Anforderungen: die Kund*innen erwarten eine umfangreiche Produktauswahl, Services wie einen Größenberater und informative Inhalte wie zum Beispiel Materialbeschreibungen – alles in einem ansprechenden Design präsentiert, welches ein unvergessliches Markenerlebnis schafft.

Nachdem eine führende Premium Casual-Lifestyle-Marke ihren Online-Shop neu gestaltet hatte, sah sich unser Kunde mit folgender Herausforderung und Fragestellung konfrontiert: wie konnte die Leistungsfähigkeit des neuen Shops – sowohl in Bezug auf die technische Funktionalität als auch auf die Benutzererfahrung sowie die Konvertierung der Kund*innen – ermittelt werden?

FELD M erhielt den Auftrag, die Benutzerführung und die Konvertierung der Kund*innen im komplett neu überarbeiteten Online-Shop als auch im bisherigen alten Shop zu messen und zu vergleichen. Um dieses Ziel zu erreichen, entwickelten wir eine Lösung, damit eine definierte Anzahl von zufällig generierten Benutzergruppen für einen bestimmten Zeitraum automatisch in jeweils eine der beiden Shop-Versionen geleitet wurde.

FELD M und der Auftraggeber einigten sich auf drei Hauptziele des Projektes:

  • Minimierung des Risikos von Umsatzverlusten aufgrund möglicher Mängel im neuen Online-Shop
  • Bewertung der Performance des neuen Online-Shop im Vergleich zur alten Version
  • Entwickelung daten-basierter Ideen zur Optimierung der Conversion Rate des neuen Shops

Für diese Aufgabenstellung und Ziele des Projektes war ein gewöhnliches Testkonzept und ein üblicher A/B-Test nicht ausreichend genug – eine maßgeschneiderte Lösung war erforderlich.

Thinking outside the box

Unser Ansatz umfasste eine Cookie-Logik und die serverseitige Verteilung des Website-Traffics auf die beiden Shop-Versionen. Auf diese Weise konnten wir die Besucher automatisch in eine Gruppe aufteilen, die weiterhin die alte Shop-Version sah, und eine andere Gruppe, die auf die neue Version gelenkt wurde. In Google Analytics 360 – dem Webanalyse-System unseres Kunden – richteten wir zwei separate Ansichten ein, die jeweils die Daten einer Benutzergruppe anzeigen. Mit Hilfe einer Programmierschnittstelle (API) wurden diese Daten in einem kundenspezifischen Bericht dargestellt, der einen klaren Überblick über die statistische Signifikanz während des Experiments ermöglichte. In einem ersten Schritt wurden 80% des Website-Traffics über mehrere Tage auf die alte Version und 20% an die neue Version des Online-Shops geleitet.

Durch die Auswertung von 10 vordefinierten KPIs konnten wir feststellen, ob es mit dem neuen Shop größere Schwierigkeiten gab, und gleichzeitig hatten wir die Sicherheit, mögliche negative Veränderungen durch die neue Version auf einen kleine Teil des gesamten Traffics zu begrenzen. Nachdem dieses erste Experiment positive Ergebnisse erzielt und hilfreiche Erkenntnisse geliefert hatte, wurden die Shop-Besucher dann vier Wochen lang im Verhältnis 50:50 auf die beiden Versionen geleitet. Dieser Praxistest lieferte zuverlässige Daten zu allen 10 KPIs einschließlich der Makro Conversion sowie der Mikro Conversions entlang des gesamten Funnels.

Ergebnisse

Nach dem vierwöchigen Experiment konnte unser Kunde mit dem Rollout der neuen Version (100% des Website-Traffics sowie auf andere Länder) fortfahren, mit der Sicherheit, dass kein signifikanter Umsatzrückgang zu erwarten war