1. Mit einer hohen Conversion Rate kann man trotzdem Verlust machen – die Kennzahl korreliert zwar mit dem Deckungsbeitrag – sagt aber nichts über diesen aus.
2. Schlechter Traffic aus Suchmaschinen oder von Affiliates kann die Conversion Rate extrem senken – ohne dass es betriebswirtschaftliche Auswirkungen hat
3. Ein Test kann einen sagenhaften Uplift von 30% bringen – trotzdem ist die Conversion Rate noch schlecht

Was nutzt uns diese Kennzahl also?

Avinash Kaushik vergleicht die Situation mit einem Rennwagen: Stellen Sie sich vor, Sie müssten mit abgeklebten Scheiben nur nach Instrumenten (Kennzahlen) fahren – hoffnungslos. Erst der Blick aus dem Fenster macht es möglich, die Situation im Kontext zu erfassen. Die beste Kennzahl wird irrelevant (z.B. eine Conversion Rate von – sagen wir 8%) sobald der Wettbewerber mit seinem Rennwagen in einem erbarmungslosen Tempo an einem vorbei zieht (sagen wir mit 12% Conversion Rate). Erst im Benchmark mit dem Wettbewerber entsteht eine hilfreiche Information. (“Ich muss Gas geben!)

50% mehr Conversion Rate heißt…

…dass man mehr Geld für Traffic ausgeben kann bei gleichen Cost per Order, dass man effizienter Kunden gewinnen und binden kann, dass man seine Budgets sinnvoller ausgeben kann, etc…. aber: Das Glück liegt im Vergleich. Erst mit dem Benchmark wird die Conversion Rate eine sinnvolle Kennzahl.

Ein paar Alternativen:

Wie kann eine Kennzahl aussehen, die wirklich einen vergleichbaren Indikator für die echte Wirtschaftlichkeit eines digitalen Wertschöpfungsprozesses liefert? Ich habe mal wild phantasiert – dabei sind mit folgende KPIs eingefallen:

1. Umsatz/Deckungsbeitrag pro Unique Visit: Wie viel Umsatz bzw. Deckungsbeitrag erwirtschaftet die Website pro eindeutigem Besucher? Auf unterschiedliche Traffic Segmente angewandt sagt diese Zahl viel mehr über die Effizienz der Kanäle aus als die CR. Avinash Kaushik empfiehlt diese Kennzahl zur Überprüfung der Effizienz von Projekten und Kampagnen à la: “Hat diese Maßnahme den Revenue pro Visitor erhöht?”
2. BounceValue pro Page: Einstiegsseiten (Entrance Pages) sind vergleichbar mit den Schaufenstern eines Kaufhauses. Mit dem kleinen Unterschied, dass jede Seite eine Entrance Page sein kann. Ein Shop mit 30.000 Artikeln hat also > 30.000 Schaufenster. Die Bouncerate der wichtigsten Entrance Pages verrät uns, welche dieser Schaufenster schlecht sind (weil sie die Besucher nicht in die Seite ziehen). Multipliziert mit dem Wert eines Visits (siehe KPI from Hell Nr. 1) ergibt sich so ein Verlust als Wert in Euro pro Einstiegsseite. Die Zahl ist für die Top 10 Entrance-Pages bei den meisten Seiten eine beeindruckende Zahl…
3. Kundenwertverlust pro Seite: Manche Shops verlieren zwischen Warenkorb und Checkout nur 20-30%. Andere hingegen verlieren über 40%, manche gar bis zu 60%. Eine abstrakte Zahl hinter der ein real verlorener Kundenwert steckt. Die Übersetzung dieser Zahl in einen echten Euro-Betrag hilft besser die Prioritäten zu setzen – zumal sich dieser Betrag mit dem Betrag aus KPI-from-Hell Nr. 2 vergleichen lässt. Ein Shop, der 5.000 Warenkörbe à 120 Euro verliert macht einen Verlust von 600.000 Euro pro Tag/Woche/Monat. Übersetzt in Kundenwert (jeder gewonnene Kunde hat einen CLV von 500 EUR) wären es sogar 2.5 Mio Euro pro Tag/Woche/Monat.
4. DB pro Trafficsegment: Wie oft wird die Conversion Rate pro Segment errechnet – aber was sagt diese Zahl wirklich aus? Maximal geht es um einen Indikator für die Qualität des Traffics, der daraus abzuleiten ist. Doch die betriebswirtschaftlich härtere Währung ist der Deckungsbeitrag. So kann die Conversion Rate für einen bestimmten Kanal zwar sehr hoch sein – wenn der Traffic auch entsprechend teuer ist könnte der Deckungsbeitrag niedrig oder gar negativ sein. Mit der Conversion Rate “lügen” sich die Shopbetreiber den Erfolg in die Tasche.
5. Testeffizienz in Euro: Wie viele Tests werden pro Jahr gemacht? Was kosten sie? Wie viel Uplift bringen Sie? Erst nach dem X-ten Test zeigt sich, wie gut die CRO Prozesse wirklich laufen. Binsenweisheiten und oberflächlicher Conversion-Voodoo stößt dann schnell an seine Grenzen. Auf lange Sicht verfolgen CRO Prozesse das Ziel kontinuierlicher Uplifts. Die Uplifts sind in Euro messbar. Ebenso bekannt sind die Kosten für die Tests – daraus lässt sich die Effizienz der Testingprozesse in Euro (EUR pro % Uplift) oder als Kosten-Umsatz-Relation (KUR) messen. Vertrauen Sie also in Zukunft nicht mehr irgend welchen banalen “X% Uplift” Geschichten sondern hinterfragen Sie den wahren ROI der Prozesse

Fazit

Es gibt härtere und vor allem aussagekräftigere Kennzahlen als die “einfache” CR. Für alle gilt: alle Daten existieren, man muss sie nur zusammen bringen. Die meisten wirklich “härteren” Kennzahlen zeichnen sich dadurch aus, dass sie näher mit dem primären Geschäftsmodell und dessen Zielen verbunden sind: Gewinn. Es ist daher ratsam, jede Kennzahl in Euro auszudrücken – sofern es möglich und wirklich sinnvoll ist. Erst dadurch ensteht ein Bezug, der in Wirklichkeit knallhart existiert: Die Verbindung zwischen Website und Bankkonto bzw. Jahresabschluss.

Wer sich dafür interessiert, findet hier noch einen Artikel über Web Analyse und Kennzahlen:

http://www.konversionskraft.de/konversionsrate/beyond-conversion-funf-fehler-bei-der-webanalyse-die-fast-jeder-macht.html

Wer kennt weitere gute Kennzahlen?

Die hier erwähnten Kennzahlen passen eventuell nicht zu verschiedenen Geschäftsmodellen. Vielleicht habe ich auch noch Aspekte übersehen oder es gibt noch bessere Zahlen, die mit den Unternehmenszielen besser verbunden sind. Wer hat noch mehr Ideen?

Bitte macht mit und hinterlasst Eure Vorschläge in den Kommentaren!

Ähnliche Beiträge:

1. Conversion Optimierung: Der feine Unterschied
2. Teddybären sind keine Kuscheltiere und 3 weitere Weisheiten von der Conversion Conference – Teil 2

Dies ist ein Gastbeitrag von John Ekman, Chief Conversionista bei Conversionista! – einer führenden Adresse für Conversion Optimierung in Schweden. Weitere Beiträge von John Ekman erscheinen in seinem Conversion Blog. John wird eine Keynote zum Thema E-Commerce-Optimierung auf dem ConversionSummit 2011 halten. Dieser Beitrag erschien im Original auf dem “Measuring Success” Blog von Brian Clifton, Autor von “Advanced Web Metrics”. Den Original-Beitrag auf englisch gibt es hier.

Zahlen sind das Ei. User Experience die Henne. Oder?

Ich war auf der ConversionConference und ich war auf der eMetrics. Meistens laufen die beiden Veranstaltungen parallel – also sollten sie einiges gemeinsam haben, oder? Beide Themen verfolgen schließlich das gleiche Ziel – den Output von Online Business zu erhöhen. Was ich von beiden Seiten höre, kommt jedoch aus unterschiedlichen Blickwinkeln.

Was sind also diese Blickwinkel?

Der Hauptunterschied liegt in der Frage “Wo fange ich an?”. Wenn mein Job Web Analyse ist, dann fange ich mit Zahlen an. Die Daten aus der Web Analyse verraten mir, was falsch läuft, was ich verbessern muss und wie ich es verbessern muss. Wenn ich erst einmal ein bestimmtes Problem ins Visier genommen habe, werde ich in der Web Analyse genügend Daten finden um mit Tests verschiedene Versionen von Seiten oder Funktionen beginnen zu können.

Die Leute aus der Conversion-Ecke werden jetzt sagen “Web Analyse ist vielleicht toll für das ‘Was läuft falsch’” – “Aber Erkenntnisse über das ‘Wie muss ich es verbessern’ gehen gegen Null!” Vielleicht hast Du eine hohe Bounce-Rate. Oder Du hast viele Abbrüche im Checkout. Die Daten aus der Web Analyse werden dir aber nie verraten, warum das so ist. Der Ausgangspunkt für Tests sind daher Probandentests, Expertengutachten Best-Practices und die Erfahrungen aus vergangenen Conversion Experimenten. Conversion Optimierer werden auf einen Mix aus quantitativen und qualitativen Methoden schöpfen wenn sie entscheiden, wo sie mit dem Testen beginnen werden.

Das lokale Optimum ist Schrott. Best Practices auch.

Conversion Optimierer sagen: Es führt nicht zu optimalen Ergebnissen, wenn man sich zu stark auf Metriken aus der Web Analyse verlässt. Der Grund dafür: Jede zukünftige Lösung wird eine veränderte Version der bestehenden sein.

Computerwissenschaftler nennen das “Beschränkung der Lösungsmöglichkeiten”. Man wagt sich in dieser Landschaft nur in die Nähe dessen, wo man sich ohnehin schon befindet. Das Risiko: Man übersieht die noch besseren Chancen, die außerhalb des Blickfeldes sind. Man endet auf einem lokalen Optimum und übersieht das globale Optimum.

Man könnte auch sagen: Du kannst heraus finden, ob A besser war als B oder C. Du wirst so aber nie wissen, wie D, E oder F gewesen wären.

Später in der Bar wird der Conversion Optimierer so weit gehen und sagen, dieser Ansatz sei in etwa so, wie “ein Schwein mit Lippenstift zu verschönern”.

Was sagen die Web Analyse Fürsprecher über “Best Practices” und “Expertengutachten”? Sie sagen: “Vertraue ihnen niemals.”

Es gibt massenhaft Beispiele, bei denen das, was bei einem Unternehmen funktioniert hat, bei einem anderen gescheitert ist. Es gibt eben so viele Beweise, bei denen Empfehlungen von Experten kläglich im Vergleich mit der Ursprungsversion verloren haben. “Damit hatte niemand gerechnet” heißt es dann. Empfehlungen zu vertrauen ist im Vergleich zu “den Zahlen vertrauen” schlicht dumm und unprofessionell.

Wenn die Web Analyse Leute dann später auf die Conversion Optimierer an der Bar treffen, sagen sie: “Nutze deinen Geschmack lieber um das richtige Bier zu bestellen und statt dessen für Conversion Optimierung deinen Verstand.”

Kommt Leute, seid lieb zu einander.

Der Titel des Klassikers “Männer sind vom Mars und Frauen von der Venus” legt den Fokus auf den Unterschied zwischen den Geschlechtern. Sie kommen von verschiedenen Planeten – daher können sie nicht kooperieren.

Frauen und Männer schaffen aber gemeinsam vieles besser. Ich und meine Frau, wir haben tolle Kinder. Anstatt über unsere Unterschiede frustriert zu sein, konzentrieren wir uns darauf und jeweils zu ergänzen. So können wir tolle Sachen erschaffen. Zusammen.

Das gleiche gilt für Conversion Optimierung und Web Analyse. Ihre jeweiligen Blickwinkel und Kritikpunkte am anderen sind 100% korrekt. Deshalb braucht man in richtig guten Conversion Projekten beides. Ein Projekt, was wegen der jeweils eingeschränkten Ansätze nicht die vollen Möglichkeiten ausspielt wird nie optimale Ergebnisse erreichen.

Deshalb: Conversion Optimierung und Web Analyse vereint euch – zum Wohle exzellenter Konversionsraten. Sucht Rat bei Conversion Optimierern wenn ihr ein Web-Analyse Projekt habt und erweitert den Horizont möglicher Hypothesen. Bringt Web Analyse Experten in Projekte, die schonungsloses Numbercrunching betreiben und unsere selbstverliebten Ideen hinterfragen.

Am Ende profitiert der davon, der am meisten zählt: Der Kunde.

John Ekman hält eine Keynote zum Thema E-Commerce-Optimierung auf dem ConversionSummit 2011. Wer noch ein Ticket haben möchte, sollte sich auf die Warteliste setzen:

Es wurden keine ähnlichen Beiträge gefunden.

Was sagt eine Konversionsrate überhaupt aus?
 Die restlichen Unternehmen, die Ihre Konversionsrate messen können, wissen meist nicht so recht, was sie mit der Zahl machen sollen. Sie schwankt, scheint nicht irgendwelchen Gesetzen zu folgen und ist irgendwie nicht aussagekräftig.

Abb. 1: Ist das normal? Ein typischer Verlauf der Konversionsrate im Jahresverlauf

„Was ist, wenn meine Konversionsrate zwischen 2,1 % und 4,2 % schwankt?“, „Sind 3% Konversionsrate im Durchschnitt gut?“, „Ist diese Schwankung normal?“ Die reine Betrachtung der Konversionsrate liefert zunächst keine wirklich nützlichen Erkenntnisse. 

Erst der Branchenvergleich liefert Antworten und lässt erkennen, dass (wie hier im Falle von Mode) ein großes Potenzial schlummert:

Abb. 2: Da schlummert etwas: Branchenvergleich lässt die Potenziale erkennen (Studie: iBusiness)

Doch in der glücklichen Lage des Branchenvergleichs sind nicht viele, und so bleibt der Vergleich der Micro-Conversions und deren Darstellung als Funnel eine beliebte Methodik, um aus dieser Zahl doch noch Erkenntnisse abzuleiten.

Lesen Sie den Rest des Artikels: Warum die Konversionsrate und der Umsatz nicht wirklich Erfolgsindikatoren sind und was Sie statt dessen messen sollten lesen Sie heute in meinem Gastbeitrag auf http://www.web-analytics-blog.de

Es wurden keine ähnlichen Beiträge gefunden.

Kontrolle ist die Grundlage des Erfolgs. Kontrolle heißt, die Mechanismen zu beherrschen, jeden einzelnen Cent zurückverfolgen können.

Kontrolle heißt, zu steuern anstatt gesteuert zu werden, agieren statt reagieren. Wie ein Pilot in seinem Cockpit.

Werner Schoppelhuber (Phantasiename) ist so ein Pilot. Er genießt das Gefühl der Sicherheit. Täglich studiert er die Reports aus seinem Web-Analyse-System. Er weiß exakt, wie hoch der ROI jedes einzelnen Euros ist, den er in seinen Onlineshop steckt. Er kennt die Konversionsrate jedes einzelnen Segments und jedes Produkts.

Als erfolgreicher E-Commerce-Manager kennt er alle Hebel – er befolgt alle State-of-the-Art Tipps der Experten, er testet jede Optimierung bis ins letzte Detail.

Werner Schoppelhuber liebt die Kontrolle.

Aber ein Detail hat er übersehen.

Seine Kunden.

Die Entscheidungen des Konsumenten findet in dessen Kopf statt. Sie basieren zu 90% auf Gefühlen und Emotionen. Niemand kennt die unterbewussten Aspekte der Kaufprozesse, nicht einmal der Kunde selbst.

Wir können sie nicht messen und wir können sie nicht kontrollieren.

Wirklich nicht?

Drei Tipps für mehr Kontrolle im E-Commerce:

1. Absurd: Akzeptieren Sie, dass das bisherige Gefühl der Kontrolle eine Illusion ist. Alle Formen der quantitativen Analyse verraten Ihnen nicht “warum?” und sind keine Abbildung dessen, was Ihre Kunden als Realität haben. Diese Grundeinstellung ist die Voraussetzung um Zugang zu weit effektiveren Maßnahmen zu erhalten. Blenden Sie die Welt der emotionalen Attribution nicht aus, weil Sie glauben Sie könnten sie weder messen noch beherrschen (siehe Tipp 2 und 3…)

2. Hilfreich: Portale und Onlineshops wirken auf Menschen genauso wie andere Menschen. Die Aktivierungs-Muster im Gehirn sind beim Betrachten einer Website fast identisch zum Kennenlernen einer Person. Das heißt: Ihre Website hat eine Persönlichkeit – finden Sie heraus, wie sie bei Ihren Kunden ankommt. “Wie glaubwürdig ist der Shop?” “Wie sympathisch ist die Website?”, “Wie authentisch ist das Portal?” Ich habe kaum einen E-Commerce-Manager kennen gelernt, der über die Wirkung seines Portals auf Menschen Bescheid gewusst hätte.

3. Für viele unerwartet: Gefühle und subjektive Wahrnehmungsprozesse lassen sich messen. Die moderne Forschung im Bereich Neuro-Marketing übertrifft die bisherigen Ansätze klassischer Marktforschung im Bereich der qualitativen Analyse. Wir können emotionale Erlebnisfelder bei der Wahrnehmung von Marken präzise analysieren ud zielgerichtet optimieren. Klarheit bei der Übertragung emotionaler Werte stellt sich immer mehr als primärer Erfolgsfaktor – vor allem im schwer differenzierbaren Markt der Online-Retailer – dar.

Kontrolle lohnt sich – ich kenne die Zahlen aus der Praxis: Hohe Konversionsraten sind zu 99% das Resultat von Kontrolle der Realitäten und Emotionen der Kunden.

Was ist Ihre Erfahrung?

Es wurden keine ähnlichen Beiträge gefunden.