Conversion-Optimierung: Mehr als die Steigerung einer Metrik

Viele Websites und Online-Shops weisen unglaublich viel Traffic auf, aber was haben die Betreiber eigentlich von diesem Besucheraufkommen? In Analogie an Ladengeschäfte steigt mit der Zahl der Besucher:innen vor Ort natürlich die Wahrscheinlichkeit für einen Kaufabschluss – so zumindest die Annahme. Voraussetzung dafür ist allerdings zum einen, dass „die richtigen“ Personen im Laden sind und zum anderen, dass diese auch motiviert werden, die angebotenen Produkte zu kaufen. Das gilt genauso für Onlineshops.

Die Conversion Rate (deutsch: Konversionsrate) ist eine Metrik, um genau dieses Verhalten bzw. dieses Verhältnis von Besuchern zu Kunden zu messen.

Was sagt die Conversion Rate aus und wie wird sie berechnet?

Die Conversion Rate ist eine zentrale Metrik für Conversion-Optimierer, um die Effektivität einer Website (analog zum Ladengeschäft) und die Auswirkung von Veränderungsvorhaben auf diesen zu bewerten. Sie definiert sich als Verhältnis der Personen, die bspw. eine Website oder einen Onlineshop besuchen, zu denen, die dort bestimmte (aus Sicht der Organisation gewünschte) Aktionen ausführen. Das kann der Kauf eines Produkts sein (= Macro Conversion), aber auch schon der Klick auf einen Filter, ein Produktbild oder die Formulareingabe (= Micro Conversion).

Im Grunde können wir jede Phase entlang der Customer Journey durch eine Conversion verfolgen, sei es:

• der Besuch verschiedener Seiten oder spezifischer Landingpages,
• die Newsletter-Anmeldung oder eine andere Form der Lead-Generierung,
• der Download eines PDF-Dokuments,
• die Registrierung / Anlegen eines Benutzerkontos,
• die Nutzung eines (Online-)Tools oder interaktiver Elemente,
• das Hinzufügen eines Produkts zum Warenkorb
• das Ausfüllen des Kontaktformulars.

Quasi jede von Nutzern durchgeführte Aktion, die einen betriebswirtschaftlichen Wert für die Organisation darstellt, sollte optimiert werden.

Formel: Conversion Rate (CR %) = Conversions * 100 / Anzahl der Besucher

Daten sind die Grundlage zur Berechnung der Conversion Rate

Die Datengrundlage für die Berechnung der Conversion-Rate sind Nutzerdaten aus Webanalyse-Tools wie Google Analytics, Adobe Analytics & Co. – unter der Prämisse, dass Conversions dort als entsprechende Zielvorhaben (Goals) getrackt werden. Idealerweise sind diese Zielvorhaben auch mit Finanzkennzahlen wie Umsatz verknüpft, um daraus direkt einen monetären Return on Investment (ROI) ableiten zu können.

Spannend ist diese Zahl deshalb, weil sie quasi direkt mit dem Umsatz korreliert. Das macht die Steigerung der Conversion Rate auch so erstrebenswert. Mit Blick auf das Beispiel von oben bedeutet eine Conversion-Steigerung von nur 1 % nämlich schon eine drastische Ertragssteigerung: +60.000 € pro Monat bzw. +720.000 € pro Jahr!

Dabei ist eine Conversion-Optimierung von einem Prozent durchaus realistisch. Viele Organisationen erreichen dank kontinuierlicher Optimierung sogar deutlich höhere Conversion Raten.

Maßnahmen zur Steigerung der Conversion Rate

Die Conversion-Optimierung (oder auch Conversion Rate Optimierung bzw. engl. Conversion Rate Optimization, kurz CRO) zielt als inzwischen in vielen E-Commerce-Organisationen etablierte Disziplin darauf ab, mehr Nutzer:innen auf einer Webseite zu einer bestimmten Aktion zu motivieren. Die Arbeit als „CRO“ umfasst Aspekte wie User Research, Data Analytics und natürlich UX Design & Website-Layouts, Usability-Optimierung auf Basis von A/B-Testing und anderen Formen von Experimenten, etwa paralleles Testing. Dreh- und Angelpunkt ist dabei ein gutes Verständnis über das Nutzerverhalten, die Jobs der Kunden und die allgemeinen Interessen der Zielgruppe (Stichwort: Consumer Insights).

Um die Conversion Rate zu beeinflussen, gibt es eine Vielzahl an Möglichkeiten, je nachdem, welche Seiten wir betrachten. Typische Bereiche sind:

• Formular-Optimierung (z.B. Reduktion der abgefragten Daten, Optimierung der Eingabefeldtypen und Buttons oder Anwendung von Behavior Pattern wie Kognitive Leichtigkeit)
• Landingpage-Optimierung (z.B. konkretisierung der Vorteilskommunikation, Personalisierung oder Anwendung von Behavior Pattern wie Social Proof)
• Optimierung von Produktseiten, Warenkorb und Check-out (z.B. Anpassung von Produkttexten, Darstellung von Zahlungsoptionen oder Anwendung von Behavior Pattern wie Cheering)
• Layout-Optimierung (z. B. Informationshierarchie, Element-Struktur, Farben oder auch saisonale Anpassungen)

Dabei können wir uns auf technisch-funktionale Verbesserungen fokussieren (sogenannte Hygienefaktoren, die nur dann negativ auffallen, wenn sie nicht gegeben sind), oder konsumpsychologische Veränderungen, die das Nutzerverhalten gezielt beeinflussen sollen, um die Motivation der Webseitenbesucher zu steigern. Diese Maßnahmen können das Design bzw. Layout und den Content im Sinne der Informationen zu Produkten etc. betreffen, oder sich auf allgemeine Eigenschaften wie Autorität oder die Vertrauenswürdigkeit einer Website beziehen.

Wie sieht der Prozess der Conversion-Optimierung aus?

Das genaue Vorgehen zur Conversion-Optimierung ist immer auch ein Stück weit individuell, beinhaltet aber in der Regel die folgenden Handlungsfelder:

1. Analyse – Mithilfe von quantitativen und qualitativen Methoden und vor allem der Kombination beider, sogenannten Mixed Methods, werden Nutzerprobleme identifiziert, die die Grundlage für Experimente bilden. Denn nur wenn wir wissen, welche Probleme oder Jobs User haben, können wir unsere Seite, Shop oder Landingpage dahingehend konkret analysieren und auf Basis von Testing-Hypthesen optimieren. Siehe dazu auch unsere Artikel über das 7-Ebenen-Modell und unser  Hypothesen-Template für erfolgreichere A/B-Tests.

2. Planung – Je nach Anzahl der Jobs bzw. Hypothesen müssen wir den Backlog priorisieren (hierfür ist es wichtig, zunächst jede Hypothese mit Businesszielen zu verknüpfen) und einzelne Tests hinsichtlich Laufzeit, Traffic, Devices etc. planen.
3. Konzeption – Wir beginnen üblicherweise mit einem Grobkonzept, z.B. in Form von Mockups oder Wireframes und diskutieren den Ansatz dann in unserem „Testing Board“ – einer Expertenrunde, die auf Basis ihrer Erfahrung aus unterschiedlichen Bereichen Feedback geben kann. Dabei diskutieren wir Fragen wie: Warum löst die aktuelle Seite das Problem unserer Besucher nicht und wie adressieren wir dies in der neuen Variante? Wodurch wollen wir die Handlungsmotivation steigern? Welche Behavior Pattern verwenden wir? Welche Alternativen Maßnahmen gibt es, um die Anzahl der Conversions zu steigern?
4. Design – Sind alle Fragen geklärt und das Konzept mit allen Stakeholdern verabschiedet, wird es unter Einhaltung aller Corporate Design Vorgaben ausgestaltet.
5. Umsetzung – Die Test-Variante wird dann technisch umgesetzt, ergo programmiert, und im Testing-Tool – zum Beispiel als A/B-Test –aufgesetzt. Erhält der Test nach einem Code Review und einer Test-QS grünes Licht, wird er gestartet und fortan beobachtet.
6. Auswertung – Mit dem Erreichen der erforderlichen Testlaufzeit wird der Test beendet und ausgewertet. Hier achten wir vor allem auf die Validität und Signifikanz der Ergebnisse und stellen sicher, dass alles akribisch dokumentiert ist. Insbesondere Learnings für zukünftige Experimente und neue Handlungsfelder sind dabei von Interresse. Denn jeder Test, egal ob “Gewinner” oder “Verlierer”, sollte neue Erkenntnisse liefern.
7. Roll-out – Sofern ein Test signifikant positive Resultate erzielt hat, wird er ausgerollt. Die Testvariante wird entsprechend im Live-System implementiert und wird damit zur neuen Control für nachfolgende Tests.

Hier wird auch schon sichtbar, dass Conversion-Optimierung ein Prozess ist und keine einmalige Angelegenheit. Im besten Fall ist Experimentation sogar der Standard im gesamten Unternehmen, wenn es um Produktentwicklung, Shop-Optimierung, Content-Optimierung, Suchmaschinenoptimierung (SEO) und Online-Marketing im Allgemeinen geht. Immer mehr Organisationen erkennen den Wert eines dauerhaften, strategischen Experimentation Programms als Wettbewerbsvorteil und verankern den „Test & Learn“-Ansatz in ihrer Unternehmenskultur.

Lies in diesem Zusammenhang auch:

• Kultur des Experimentierens: 10 praxisnahe Tipps für mehr Mut und Innovation
• Unternehmenskultur: Wie Tesla & Co. der Konkurrenz davon rasen

Warum die taktische Conversion-Optimierung und Experimentation als Standardmethodik so wichtig für den Unternehmenserfolg sind

Conversion-Optimierung auf Basis von Experimenten ist eine sinnvolle Methodik, um jegliche Veränderungsvorhaben vor der Umsetzung zu validieren. Das spart Zeit, Geld und verhindert bzw. stoppt frühzeitig Maßnahmen, die zu einem negativen Ergebnis führen würden. Durch die Kombination einer user-zentrischen Bedarfsanalyse mit Test-Daten entsteht eine objektive, verlässliche Entscheidungsgrundlage – sei es für die Produktentwicklung, im E-Commerce oder fürs Marketing.

Abschließend sei an dieser Stelle aber auch erwähnt, dass die Conversion Rate nicht die einzige Metrik sein sollte, deren Optimierung Unternehmen anstreben sollten. Denn eine Steigerung der Conversion Rate kann im Einzelfall bei einer Betrachtung von Stornierungen, Retouren etc. (Deckungsbeitrag) durchaus die Marge verringern oder sogar zu einem Verlust führen. Zudem sind ja nicht zwangsläufig immer Bestellungen oder ein Kaufabschluss das Ziel. Darüber hinaus könnten Metriken wie der Customer Lifetime Value (CLV), die Kundenzufriedenheit gemessen bspw. mit Hilfe des NPS oder auch Opportunitätskosten und reale Kosten interessant sein. Welche Auswirkungen haben bspw. Optimierungen von Produktseiten im Online-Shop oder in der Marketingkommunikation auf diese Metriken?

Experimentation ist ein übergreifendes Framework (und Mindset), das Wachstum in Organisationen kontrollierbar macht. Innovative Unternehmen wie Uber, Airbnb oder booking.com demonstrieren das eindrucksvoll – und auch unsere Kunden müssen sich mit ihren Erfolgen nicht verstecken. Komm jederzeit auf uns zu, wenn du dir durch Experimentation einen Wettbewerbsvorteil verschaffen willst.

Empfehlenswerte Bücher zum Thema:

• André Morys, Die digitale Wachstumsstrategie: 10 Prinzipien für ein profitables Online-Geschäft
• Chris Goward, You Should Test That: Conversion Optimization for More Leads, Sales and Profit or The Art and Science of Optimized Marketing
• Dan Stroker, A/B Testing: The Most Powerful Way to Turn Clicks Into Customers
• Stefan Thomke, Experimentation Works: The Surprising Power of Business Experiments
• Steve Krug, Don’t Make Me Think!: A Common Sense Approach to Web Usability

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