Ein bekanntes Szenario: Nutzer:innen brechen kurz vor dem Absenden der Bestellung ab. Viele kennen dieses Problem, aber was passiert, wenn es nicht gelöst wird? Ein solcher Bruch im Kaufprozess kann nicht nur zu einem Umsatzverlust führen, sondern auch langfristig das Vertrauen in die Marke schwächen. Wiederkehrende Abbrüche signalisieren, dass es eine tiefer liegende Hürde gibt, die potenzielle Kunden vom Kauf abhält. Im schlimmsten Fall entscheiden sie sich dafür, woanders einzukaufen. 

Wir können dieses Problem recht einfach durch einen Blick auf die Nutzerzahlen und -aktivitäten sowie die Abbruch- bzw. Konversionsraten an den entsprechenden Stellen identifizieren.

Eine Lösung ist ebenso schnell gefunden, denn die Vermutung liegt nahe, dass es hier ein Vertrauensproblem gibt und Nutzer:innen die nötige Sicherheit fehlt, um ihre Bestellung abzuschließen. Den Checkout-Prozess an entsprechenden Stellen nachzubessern, erscheint logisch.

Doch was ist, wenn das Problem nicht erst im Check-out auftritt, sondern schon früher? Etwa weil noch zu viele Fragen rund um eine Marke, ein Produkt oder den Bestellprozess offen sind? Helfen Trust-Elemente im Warenkorb oder im Check-out wirklich? Egal, ob Layouts, Bilder, Texte oder andere Elemente – die Kombination aller Elemente definiert die Customer Experience. Farben und Formen definieren die Marke und sorgen für Wiedererkennung und Orientierung. Produktbilder erzeugen Relevanz und bestenfalls (emotionale) Resonanz. Und Texte haben im Grunde das Potenzial, alle sieben Ebenen des 7-Ebenen-Modells zu adressieren – auch Vertrauen, Stimulanz und Sicherheit. Und das idealerweise konsistent entlang der gesamten Customer Journey, nicht nur auf einzelnen Seiten im Check-out.

Text wirkt überall.

Text wirkt an vielen Stellen, das zeigt ein Blick auf gewissermaßen jede beliebige Seite, wie im Screenshot unten gut zu sehen ist. Je umfangreicher und damit ggf. erklärungsbedürftiger ein Produkt ist, desto mehr Möglichkeiten gibt es, um mit Text Bedürfnisse zu adressieren, Fragen zu beantworten und die Vorteile eines Produktes hervorzuheben.

Dass das auch mit wenig(er) Text möglich ist, demonstriert das folgende Beispiel:

Texte auf Webseiten könnten in ihrer Form und ihrer Länge nicht unterschiedlicher sein. Und doch haben sie alle etwas gemein: Sie bieten eine ideale Möglichkeit für das Unternehmen, mit Kund:innen und Besucher:innen zu kommunizieren. Mehr noch sind sie eine Chance zu überzeugen.

Aus eigener Erfahrung wissen wir, dass diese Texte oftmals eher nebenbei entstehen, z. B. im Rahmen der Gestaltung oder bei der Population des PIM- oder Content-Management-Systems. Besser ist es, Texte mit Blick auf konkrete Nutzerbedürfnisse (etwa „Hilf mir, meine Persönlichkeit auszudrücken“), und ihre gewünschte Wirkung (zum Beispiel „Relevanz signalisieren“ oder „Handlung triggern“) zu formulieren.

Wie Texte (besser) wirken.

Texte wirken besonders dann, wenn sie kundenzentriert formuliert sind. Nutze dafür bewährte Konzepte wie MVP-Ketten, Limbic ® Types, beantworte die Frage “What’s in it for me” aus Kundensicht und adressiere stets konkrete Bedürfnisse, Wünsche und Jobs-to-be-done. Dadurch erhöhst du vorrangig die Relevanz deiner Texte, was eine wichtige Grundlage für all das ist, was folgen soll: Engagement, Conversion, Bindung.

Die Herausforderung bei vielen User-Research-Methoden ist jedoch der Faktor Zeit. Es braucht teils lange, um Ergebnisse zu erhalten und in konkrete Handlungen zu übersetzen. Wenn es darum geht, schnell zu verwertbaren Ergebnissen zu kommen, stellt Message Mining eine effiziente Alternative dar. Damit lässt sich unter anderem ein guter Proof-of-Concept für User Research und auch Testing erstellen – was kritisch für die systematische Weiterentwicklung des Experimentation Reifegrads ist.

Was ist Message Mining?

Message Mining ist eine analytische Methode zur Auswertung von Kundenmeinungen auf Bewertungsplattformen wie Google oder Trusted Shops. Dabei werden durch die Analyse von Texten häufige Themen, Stimmungen und sprachliche Muster identifiziert, um die Bedürfnisse und Emotionen der Kund:innen zu verstehen. Der Einsatz von KI-Technologien kann diesen Prozess erheblich beschleunigen, da sie automatisierte Text- und Sentiment-Analysen sowie Mustererkennung ermöglichen. 

Im Kern ist das Vorgehen ziemlich simpel:

1. Wir sammeln relevante Kundenstimmen aus verschiedensten Quellen in einem Spreadsheet. Das geht manuell, beispielsweise mithilfe eines Google Formulars (mache dir gerne eine Kopie dieser Vorlage) oder durch maschinelles Auslesen.
   
2. Wir analysieren die Kundenstimmen auf bestimmte Fragen hin. Das könnte die Frage nach wiederkehrenden Themen sein (positiv wie negativ), Emotionen, Begriffen und Ausdrücken oder auch Konzepten wie Motivatoren und Demotivatoren. Hier und hier findest du Inspiration für mögliche Prompts, um die Auswertung mit ChatGPT & Co. zu beschleunigen.
   
3. Nutze die Ergebnisse, um Optimierungsideen zu entwickeln, zum Beispiel hinsichtlich der Website Copy.

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Die Sprache der Kund:innen sprechen, um die Relevanz zu steigern.

Diese Methode ermöglicht es uns, die tatsächlichen Worte und Phrasen zu identifizieren, die Kund:innen in ihrem Alltag verwenden. Etwa wenn sie über unsere Dienste und Produkte, ihre Bedürfnisse, Wünsche und Probleme sprechen oder wenn sie nach Lösungen suchen. Übernehmen wir diese Begriffe und Ausdrücke, steigt ebenfalls die Relevanz unserer Texte, denn Kund:innen finden sich schneller darin wieder. Es entsteht eine sprachliche Resonanz. 

Ein simples Beispiel ist das folgende für einen Anbieter von PV-Anlagen. Zahlreiche Kund:innen äußern sich über den Papierkram, auf der Website ist aber (zum Zeitpunkt des Schreibens dieser Zeilen) überwiegend von Bürokratie die Rede. 

• ❌ Was das Unternehmen sagt: “Bürokratie bewältigen“
• ✅ Was Kund:innen sagen: “Papierkram erledigen“ 

Ein Blick auf die Konkurrenz zeigt, dass sie – auch wenn das folgende Beispiel eine spezifische Case Study ist – die Sprache der Kund:innen sprechen. Und zwar direkt groß in der Headline.

Durch die Analyse von Bewertungen verstehen, was Kund:innen wichtig ist.

Über die reine sprachliche Anpassung hinaus ermöglicht es Message Mining, wichtige Themenfelder zu identifizieren, die für Kund:innen wichtig sind. In einem Workshop ergab sich für einen unserer Kunden (ebenfalls Anbieter für PV-Anlagen) beispielsweise, dass der Service, genauer gesagt ein persönlicher Ansprechpartner während des gesamten Ablaufs vom Kauf bis zur Umsetzung, für Kund:innen ein entscheidender Faktor für die Zufriedenheit ist. Den Kundenservice als Unique Value Proposition (UVP) sowohl gegenüber Neukund:innen als auch Bestandskund:innen darzustellen, ist folglich eine vielversprechende Optimierungsmaßnahme. 

Tatsächlich können wir, wenn wir erst einmal eine gesammelte Datenbank an Kundenstimmen haben, vielseitig damit arbeiten. Egal, ob es Bewertungen, Serviceanfragen oder Chat-Protokolle sind. Je mehr Quellen wir zusammenführen, desto genauer wird das Bild, das wir von unseren Kund:innen zeichnen.

Anbieter wie Trusted Shops bieten beispielsweise selbst eine Sentiment-Analyse der eigenen Bewertungen an. Wir leiten aus dem Feedback auch regelmäßig Motivatoren und Demotivatoren ab, die wir dann in eine MotivationMap® überführen.

Letztlich können wir mithilfe von Message Mining schnell valide Insights generieren, auf deren Basis wir Optimierungsmaßnahmen ableiten können.

Texte testen.

Doch alle Änderungen bringen nichts, wenn wir nicht wissen, ob sie tatsächlich auf unsere Ziele einzahlen. Deshalb ist es entscheidend, jede Anpassung zu validieren und dabei muss es nicht immer ein A/B-Test sein. Quantitative Methoden wie A/B-Tests ermöglichen es uns, Schwachstellen zu identifizieren und Nutzerverhalten sowie Muster zu erkennen. Diese Methoden ermöglichen uns also, die Frage nach dem “Was” zu ergründen, beispielsweise “Was haben Nutzer:innen auf der Seite gemacht?”. Sie geben jedoch keinen Aufschluss darüber, warum etwas funktioniert oder nicht funktioniert. 

Qualitative Methoden helfen uns, zu verstehen, warum Nutzer:innen bestimmte Entscheidungen treffen. Um ein ganzheitliches und umfassendes Verständnis zu erreichen und somit fundierte Entscheidungen treffen zu können, sollten die Stärken beider Methoden kombiniert werden. 

Der Ansatz der Mixed Methods ermöglicht es uns sowohl das Was als auch das Warum zu verstehen und präzise Maßnahmen abzuleiten.

A/B-Tests eignen sich gut, um die Auswirkungen von Textanpassungen zu messen. Ein Experiment von Blinkist (siehe unten) hat beispielsweise gezeigt, dass formal und sprachlich “optimierte” Texte nicht zwangsläufig besser performen, sondern dadurch schlimmstenfalls an Relevanz für Leser:innen verlieren.

Derartige Änderungen sollten auf Insights basieren, wie sie durch Message Mining gewonnen werden können. Oder schlichtweg auf die Marke einzahlen, die in diesem Fall ja eher für die Kurzform steht.

Tatsächlich hat sich bei Blinkist durch weitere Tests ergeben, dass umfangreichere Texte – so wie sie auch im Beispiel oben bei unserem Kunden Haufe zu sehen sind – sogar vorteilhaft sein können. Manchmal darf es auch eine gezielte Wiederholung einer Aussage in anderen Worten (den Worten der Kund:innen) sein oder eine zusätzliche Analogie, die für die Zielgruppe leicht verständlich ist und bei ihnen Anklang findet.

Fazit: Nutze Message Mining, um Kundenstimmen in wertvolle Insights zu verwandeln und Texte zu schreiben, die wirklich relevant sind und Vertrauen schaffen.

Um überzeugende Texte zu schreiben und die Bedürfnisse unserer Kund:innen gezielt anzusprechen, reicht es nicht aus, nur auf Intuition oder AI-powered Copywriting-Tools zu setzen. Methoden wie Message Mining ermöglichen uns, einen tiefen Einblick in die Sprache und Denkweise unserer Kund:innen zu gewinnen und nicht nur Bedürfnisse zu identifizieren, sondern diese auch gezielt zu adressieren.

Zudem tun wir gut daran, jede Anpassung durch gezielte Experimente zu validieren, um fundierte, datengestützte Entscheidungen treffen zu können. Selbst kleine Änderungen können eine erhebliche Wirkung haben – positiv wie negativ!

Um wirklich relevante Texte zu verfassen, müssen wir die Sprache unserer Kund:innen sprechen und ihre Bedürfnisse in den Mittelpunkt stellen. Denn sie sind unsere wichtigste Informationsquelle. Nur so gelingt es, Relevanz zu erzeugen, mit der Zeit Vertrauen aufzubauen und unsere eigenen Ziele langfristig zu erreichen.

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Wenn du einen Eindruck davon gewinnen willst, welche Insights Message Mining über deine Kund:innen aufdecken kann, dann melde dich bei uns. Nach einem kurzen Kick-off-Termin mit unserem Copywriting-Experten Heinrich erstellen wir dir kostenlos ein kompaktes Messaging Audit.