Viele Playbooks versprechen Taktiken, die in jedem Shop funktionieren. Ein Countdown hier, eine Siegelleiste dort, und schon soll die Conversion steigen. Wir wollten wissen, ob das stimmt.
Deshalb haben wir alle Experimente aus unserem Testarchiv seit 2010 ausgewertet und gefragt, welche Behavior Patterns am häufigsten gewinnen. Die Grundlage dafür hat Ilja Gurevich 2020 in seiner Metaanalyse unserer Experimente gelegt. Jetzt haben wir die Auswertung um alle Tests der letzten Jahre ergänzt.
Die Antwort hängt davon ab, wo du hinschaust.
Taktiken und Best Practices, die in jedem Shop funktionieren, gibt es nicht. Selbst in unserem eigenen Archiv verschiebt sich die Reihenfolge, sobald du auf eine Branche oder einen Seitentyp schaust.
So funktioniert die interaktive Grafik
In der Grafik wählst du einen Seitentyp oder eine Branche. Die Liste der Behavior Patterns sortiert sich dann danach, wie häufig Tests mit dem jeweiligen Pattern in diesem Kontext gewonnen haben. Farbige Balken liegen über dem Mittelfeld des Kontexts. Der senkrechte Strich zeigt, wo das Pattern über alle Projekte steht. Endet der Balken rechts davon, funktioniert das Pattern im gewählten Kontext besser als im Schnitt.
Ein Klick auf den Namen eines Patterns öffnet unseren Artikel dazu, sofern es einen gibt. Patterns mit einem Kreis neben dem Namen wurden im gewählten Kontext seltener getestet als anderswo. Ist ein Pattern dort zu selten getestet, steht es ausgegraut am Ende der Liste.
Was wir daraus lesen
Über alle Projekte liegen die Patterns eng beieinander. Anchoring, Contrast Effect, Implicit Signals und Framing führen die Gesamtliste knapp an. Wer nur diese Liste sieht, könnte daraus ein Playbook bauen. Sobald du einen Kontext wählst, ändert sich die Reihenfolge aber deutlich.
Die folgenden Deutungen sind Hypothesen. Sie erklären die Muster plausibel, beweisen aber keine Ursache. Wo die Grafik eine kleinere Stichprobe markiert, solltest du sie vorsichtiger lesen.
Was auf welchem Seitentyp gewinnt
Startseite
Auf der Startseite gewinnt Kognitive Leichtigkeit mit großem Abstand. Danach folgen Implicit Signals, Scarcity und Zero-Risk Bias. Besucher kommen hier mit sehr unterschiedlichen Absichten an und entscheiden in Sekunden, wo sie weiterklicken. Alles, was diese Orientierung erleichtert, hilft.
Klare Einstiege in die wichtigsten Sortimente und weniger konkurrierende Teaser sind deshalb gute Testideen. Reason Why und Flow fallen dagegen ab, und Trust landet am Ende der Liste. Begründungen und Vertrauenssignale beantworten Fragen, die sich auf der Startseite noch niemand stellt. Räum hier zuerst auf, bevor du argumentierst. Für mehrere Patterns ist die Datenbasis auf der Startseite kleiner.
Landingpage
Auf Landingpages liegen Framing, Implicit Signals, Zero-Risk Bias und Value weit vor dem Rest. Reason Why folgt mit etwas Abstand. Besucher kommen meist über eine Anzeige oder einen Link und haben eine konkrete Erwartung. Die Seite muss in wenigen Sekunden zeigen, dass das Angebot diese Erwartung erfüllt und kein Risiko birgt.
Für Tests bieten sich deshalb der Rahmen des Angebots und seine Absicherung an. Beispiele sind eine Headline, die das Angebot aus Sicht des Kunden einordnet, ein sichtbarer Nutzen über dem ersten Button oder eine Garantie direkt am Call-to-Action. Social Proof, Order and Harmony und Flow fallen auf Landingpages zurück. Bewertungen helfen erst, wenn das Angebot selbst verstanden ist.
Kategorieseite
Auf der Kategorieseite vergleichen Kunden viele Produkte gleichzeitig und sortieren aus. Vorne liegen Implicit Signals, Contrast Effect, Zero-Risk Bias, Framing, Scarcity und Social Proof. Alle diese Patterns lassen sich im Vorbeiscrollen erfassen. Ein Bestseller-Badge, ein hervorgehobenes Merkmal auf der Produktkachel oder ein Hinweis auf kostenlose Rücksendung wirken, ohne dass jemand lesen muss.
Flow und Price Perception fallen deutlich ab. Auch Paradox of Choice liegt im hinteren Feld. Das überrascht, weil weniger Auswahl auf Kategorieseiten oft als Standardtipp gilt. Unsere Daten sprechen eher dafür, die Auswahl besser unterscheidbar zu machen, als sie zu kürzen.
Produktdetailseite
Auf der Produktdetailseite fällt die Kaufentscheidung. Hier gewinnen Patterns, die Argumente liefern. Value und Reason Why stehen vorne, dicht gefolgt von Framing, Anchoring und Price Perception. Price Perception legt auf keinem anderen Seitentyp so stark zu. Wie ein Preis dargestellt und eingeordnet wird, entscheidet hier mit über den Kauf.
Kognitive Leichtigkeit, Completion und Contrast Effect fallen weit zurück. Wer auf der Produktseite zögert, hat meist kein Bedienproblem. Ihm fehlt ein guter Grund. Teste deshalb zuerst, wie du Nutzen, Preis und Begründung formulierst. Layout und Reibung kommen danach.
Warenkorb
Im Warenkorb hat sich der Kunde im Prinzip entschieden. Jetzt gewinnen Zero-Risk Bias, Kognitive Leichtigkeit und Flow, also alles, was den nächsten Schritt leicht und sicher macht. Klare Angaben zu Versand, Rückgabe und Lieferzeit gehören dazu. Eine aufgeräumte Übersicht ohne Ablenkung gehört ebenfalls dazu.
Framing verliert im Warenkorb stärker als in jedem anderen Kontext, und Price Perception fällt ebenfalls weit zurück. Neue Preisargumente wecken hier offenbar eher Zweifel, als dass sie überzeugen. Auch Nudging und Trust schneiden schwach ab. Wer an dieser Stelle noch einmal verkaufen will, stört den Abschluss.
Checkout
Im Checkout zählt nur noch der Abschluss. Kognitive Leichtigkeit und Flow steigen weit nach oben. Weniger Felder, eine klare Reihenfolge der Schritte und verständliche Fehlermeldungen sind hier die naheliegenden Testideen. Scarcity liegt ebenfalls vorne, allerdings auf kleinerer Datenbasis. Ein Hinweis auf die Lieferfrist kann helfen, den Kauf jetzt abzuschließen.
Zero-Risk Bias, Trust und Cheering fallen im Checkout deutlich ab. Siegel und Garantien kommen hier zu spät. Wer erst im Checkout Vertrauen aufbauen will, hat es auf den Seiten davor versäumt.
Funnel und Formularstrecken
In mehrstufigen Strecken wie Konfiguratoren, Antragsformularen oder Registrierungen gewinnen Completion und Cheering mit großem Abstand. Flow und Consistency & Commitment folgen. Wer eine lange Strecke vor sich hat, braucht das Gefühl, voranzukommen. Fortschrittsanzeigen, kleine Bestätigungen nach jedem Schritt und ein leichter Einstieg mit einer einfachen ersten Frage nutzen genau das.
Zero-Risk Bias, Implicit Signals und Reason Why fallen zurück. In der Strecke selbst ist die Entscheidung meist schon gefallen. Jetzt geht es ums Durchhalten.
Seitenübergreifend
Bei Änderungen, die auf allen Seiten wirken, etwa an Header, Navigation oder Suche, liegen Social Proof, Nudging und Flow vorne. Diese Patterns begleiten den Nutzer durch den ganzen Besuch. Eine Bewertungsübersicht im Header oder eine Suche mit guten Vorschlägen wirkt auf jeder Seite ein bisschen.
Scarcity, Completion und Cheering verlieren dagegen. Sie brauchen einen konkreten Moment im Kaufprozess und verpuffen, wenn sie überall stehen. Für fast alle Patterns ist die Datenbasis hier kleiner.
Was in welcher Branche gewinnt
Fashion & Lifestyle
In Fashion und Lifestyle steigt Trust stärker als in jedem anderen Kontext. Social Proof, Anchoring, Zero-Risk Bias und Scarcity folgen. Mode kauft man online, ohne sie anzuprobieren. Passform, Qualität und Rückgabe sind deshalb die eigentlichen Kaufhürden.
Bewertungen zur Passform, gut sichtbare Rückgabebedingungen und ein Streichpreis als Anker greifen genau hier an. Completion, Paradox of Choice und Preview fallen zurück, auch Reason Why verliert. In der Mode zählt offenbar das Gefühl, dass andere zufrieden sind und nichts schiefgehen kann. Eine sachliche Begründung bewegt weniger.
Technik & Software
Bei Technik und Software liegen Value, Zero-Risk Bias und Trust vorne. Die Produkte sind oft teuer und erklärungsbedürftig. Kunden wollen verstehen, was sie konkret davon haben, und sicher sein, dass der Kauf kein Fehler ist.
Gute Testideen sind deshalb ein Nutzen in Alltagssprache neben dem Datenblatt, eine Garantie oder ein Testurteil an der richtigen Stelle. Cheering, Price Perception und Kognitive Leichtigkeit schneiden schwach ab. Für mehrere Patterns ist die Datenbasis in dieser Branche kleiner.
Reisen
Bei Reisen liegt Preview weit vor allen anderen Patterns. Eine Reise kann man vorher nicht ausprobieren. Wer bucht, will deshalb so genau wie möglich sehen, was ihn erwartet. Bilder von Kabine oder Zimmer, eine Karte der Route und ein anschaulicher Tagesablauf sind naheliegende Testideen.
Trust, Nudging und Zero-Risk Bias fallen deutlich ab. Eine mögliche Erklärung ist, dass konkrete Vorfreude mehr bewegt als Absicherung. Die Datenbasis ist für mehrere Patterns kleiner.
Automobil
In der Automobilbranche gewinnen Anchoring, Cheering und Completion. Die Strecken sind lang, etwa bei Fahrzeugsuche, Konfiguration, Finanzierung oder Probefahrtanfrage. Bestärkung und sichtbarer Fortschritt halten Nutzer darin. Anchoring hilft, Preise und Monatsraten einzuordnen, zum Beispiel über eine Referenzausstattung oder eine Vergleichsrate.
Reason Why und Inner Dialogue fallen weit zurück. Wer ein Auto konfiguriert, hat sich meist schon lange mit dem Modell beschäftigt. Zusätzliche Begründungen bringen dann wenig.
Telekommunikation
In der Telekommunikation liegen Contrast Effect und Nudging vorne, gefolgt von Reason Why und Value. Tarife sind schwer zu vergleichen und unterscheiden sich oft nur in Details. Wer Unterschiede sichtbar macht und einen Tarif begründet empfiehlt, nimmt dem Kunden Arbeit ab.
Eine hervorgehobene Empfehlung in der Tarifübersicht oder ein Vergleich, der nur die relevanten Unterschiede zeigt, sind typische Testideen. Cheering und Kognitive Leichtigkeit schneiden schwach ab.
Finanzen & Versicherungen
Bei Finanzen und Versicherungen gewinnen Zero-Risk Bias, Framing und Reason Why. Kunden schließen hier Verträge mit langer Laufzeit ab. Sie wollen verstehen, was sie bekommen, und sicher sein, dass sie kein Risiko eingehen. Wie ein Tarif gerahmt wird, etwa als Monatsbeitrag oder als Schutz für eine bestimmte Lebenslage, macht hier einen Unterschied.
Social Proof schneidet in keinem anderen Kontext so schwach ab. Auch Trust und Preview fallen zurück. Bei Geldentscheidungen zählt die Meinung anderer offenbar wenig. Kunden wollen das Produkt selbst verstehen.
Was das für deine Tests heißt
Eine Liste mit bewährten Taktiken ist kein Testplan. Framing gewinnt auf der Produktseite und verliert im Warenkorb. Social Proof hilft im Modehandel und schneidet bei Versicherungen am schwächsten ab. Wer ein Playbook von Shop zu Shop trägt, testet deshalb vor allem sein Glück.
Fang beim Problem an
Finde heraus, wo deine Kunden zögern und warum. Nutzerbefragungen und Gespräche mit dem Kundenservice zeigen das oft schneller als jede Analyse. Erst wenn du das Zögern benennen kannst, wählst du das Prinzip, das genau dieses Zögern auflöst. Dabei hilft das Behavior Pattern Model.
Nutze die Grafik für Hypothesen
Die Grafik zeigt, welche Prinzipien in einem Kontext öfter gewonnen haben. Ob sie in deinem Shop gewinnen, zeigt sie nicht. Fehlt Kunden auf der Produktseite ein Kaufgrund, sind Value und Reason Why gute erste Kandidaten. Brechen sie im Checkout ab, lohnt eher ein Test mit Kognitiver Leichtigkeit.
Teste ein Prinzip mehr als einmal
Viele Unternehmen testen ein Pattern genau einmal. Verliert der Test, landet das Prinzip auf der Liste der Dinge, die bei uns nicht funktionieren. Oft lag es aber an der Umsetzung oder an der Stelle im Shop. Erst mehrere Tests mit demselben Prinzip in unterschiedlichen Umsetzungen zeigen, ob es trägt.
Bau dein eigenes Archiv auf
Halte bei jedem Test fest, welches Prinzip du auf welchem Seitentyp getestet hast und wie er ausgegangen ist. So entsteht mit der Zeit ein Archiv, das mehr über deine Kunden verrät als jede fremde Liste. Das gilt auch für unsere. Wie du einen Test sauber aufsetzt, steht in unserem Ratgeber A/B-Testing.
Methodik
Grundlage sind alle Experimente in unserer Testdatenbank seit 2010, die einem oder mehreren Behavior Patterns zugeordnet sind.
Die Reihenfolge ergibt sich aus dem Anteil der Tests, die das Pattern im jeweiligen Kontext gewonnen hat. Die Balken zeigen diesen Anteil im Verhältnis zum Median aller Patterns im Kontext.
Patterns, die in einem Kontext zu selten getestet wurden, erscheinen dort nicht. Ein Kreis neben dem Namen markiert Patterns mit kleinerer Stichprobe als in anderen Kontexten. Kontexte zeigen wir nur, wenn sie aus mehreren Kundenprojekten stammen.
Ein Test kann mehrere Patterns enthalten und zählt dann bei jedem.
Kundennamen, Testergebnisse und Rohdaten sind nicht enthalten.
Häufige Fragen
Welches Behavior Pattern wirkt am besten?
Das hängt vom Kontext ab. Über alle Projekte liegen die Patterns eng beieinander, Anchoring, Contrast Effect, Implicit Signals und Framing führen knapp. Auf einzelnen Seitentypen und in einzelnen Branchen sieht die Reihenfolge ganz anders aus. Auf der Produktdetailseite gewinnen Value und Reason Why, im Checkout Kognitive Leichtigkeit und Flow. Ein Gesamtsieger hilft dir für den nächsten Test deshalb wenig.
Gibt es Best Practices für Behavior Patterns?
Nicht im Sinne einer Liste, die überall funktioniert. Es gibt Muster, die zu bestimmten Situationen passen. Trust gewinnt im Modehandel häufig und landet auf der Startseite am Ende. Kognitive Leichtigkeit führt im Checkout und fällt auf der Produktseite zurück. Ob ein Muster in deinem Shop wirkt, zeigt nur ein Test an der richtigen Stelle.
Warum funktioniert dieselbe Taktik in einem Shop und im anderen nicht?
Kunden zögern je nach Produkt und Situation an anderen Stellen. Ein Countdown kann jemanden zum Kauf bewegen, der schon überzeugt ist und nur noch einen Anstoß braucht. Fehlt dem Kunden dagegen der Kaufgrund, bewirkt derselbe Countdown wenig oder wirkt aufdringlich. Die Taktik ist dieselbe, das Problem des Kunden ist ein anderes.
Wie finde ich das richtige Behavior Pattern?
Starte beim Problem deiner Kunden und nicht beim Pattern. Finde heraus, woran Kunden an einer Stelle zögern. Prüf dann in der Grafik, welche Prinzipien auf deinem Seitentyp und in deiner Branche häufiger gewonnen haben. Daraus entstehen zwei oder drei Kandidaten für eine Hypothese.
Weitere Muster findest du in der Übersicht der Behavior Patterns. Ein Beispiel für ein Pattern, dessen Wirkung oft überschätzt wird, ist das Paradox of Choice.
Wie belastbar sind die Ergebnisse?
Die Auswertung beruht auf allen Experimenten in unserem Testarchiv seit 2010 aus vielen Branchen. Patterns und Kontexte mit zu wenigen Tests haben wir ausgeschlossen. Kleinere Stichproben markiert die Grafik mit einem Kreis. Die Unterschiede zwischen den Kontexten sind deutlich, sie können aber auch Zufall enthalten. Unsere Deutungen sind deshalb Hypothesen, die dir zeigen, wo du anfangen kannst. Einen eigenen Test ersetzen sie nicht.
