Einführung in die Experimentierschleife

Werfen Sie einen Blick auf die Geschichte des technischen Fortschritts.

Sie sehen, dass fortschrittliche Technologie nicht aus heiterem Himmel kam. Es entwickelte sich weiter, wobei ein Fortschritt zur Grundlage für einen anderen wurde.

Beispielsweise steht die Smartphone-Industrie auf dem Fundament zahlreicher technologischer Durchbrüche. Aus den ersten Festnetztelefonen entstand das Konzept der schnurlosen Telefone, gefolgt von der Integration mobiler Kommunikation mit Rechenleistung.

Im Laufe der Zeit erlebten wir eine Entwicklung von persönlichen digitalen Assistenten wie BlackBerry-Geräten bis zum Aufkommen des iPhone, das den Weg für die Smartphone-Branche ebnete.

Es ist wie eine Schleife, in der jeder Fortschritt neue Möglichkeiten schafft, die wiederum zu weiteren Fortschritten führen. Die Schleife hat unsere Technologie revolutioniert, weil wir nach einer Weiterentwicklung nie ein offenes Ende gelassen haben.

Was wäre, wenn wir beim Experimentieren mit digitalen Eigenschaften denselben Ansatz verfolgen würden?

Experimente können Ihre Conversion-Rate manchmal über die Erwartungen hinaus steigern und manchmal sogar bei einer vielversprechenden Hypothese sinken. Es ist ein wesentlicher Bestandteil des Prozesses.

Wenn Sie jedoch an einem linearen Ansatz festhalten und den Test nach Erhalt der Ergebnisse abschließen und mit dem Testen von etwas Neuem fortfahren, werden Sie kaum einen Durchbruch erzielen. Sie verpassen Chancen zur Verbesserung der Konversionsraten und übersehen wertvolle Erkenntnisse für den zukünftigen Erfolg. Im besten Fall wird Ihre Wachstumsrate dadurch stagnieren.

Deshalb ist es an der Zeit, vom linearen Ansatz abzuweichen und mit der Experimentierschleife einen strategischen Ansatz zu verfolgen, um das wahre Conversion-Potenzial Ihrer Websites und mobilen Apps auszuschöpfen.

Aber was ist eine Experimentierschleife? Lassen Sie uns in dieses faszinierende Konzept eintauchen.

Was ist eine Experimentierschleife?

Eine Experimentierschleife beginnt mit der Identifizierung eines Problems durch Verhaltensanalyse und der Erstellung einer Lösung in Form einer Hypothese. Anschließend führen Sie Experimente durch, um die Hypothese zu testen. Sie gewinnen oder verlieren, aber mit einem linearen Ansatz stoppen Sie hier den Experimentierzyklus. Aber mit der Experimentierschleife untersuchen Sie die Testergebnisse, um wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen. Aus den aufgedeckten Erkenntnissen können neue Hypothesen abgeleitet werden, die zu weiteren Experimenten führen und so einen kontinuierlichen Lern- und Optimierungszyklus schaffen.

Hier ist eine visuelle Veranschaulichung, wie die Experimentierschleife funktioniert:

Mit Experimentationsschleifen bleiben Sie nicht nur bei den Ergebnissen stehen, sondern tauchen tiefer ein, um die Gründe für die Ergebnisse zu verstehen, Anomalien zu identifizieren und herauszufinden, ob bestimmte Zielgruppen (oder Teilnehmer des Experiments) anders reagieren als andere. Dies wird die Grundlage für Ihre neuen Hypothesen und Experimente.

Dies ist besonders wichtig in der sich ständig verändernden digitalen Landschaft von heute, in der sich das Benutzerverhalten ständig weiterentwickelt. Indem Sie sich das kontinuierliche Lernen und die Optimierung von Experimentation Loops zunutze machen, können Sie immer einen Schritt voraus sein und Ihre Konversionsrate weiter verbessern.

Die Experimentierschleife anhand eines Beispiels verstehen

Hier ist ein hypothetisches Beispiel, das erklärt, wie die Experimentierschleife funktioniert:

Stellen Sie sich eine Zielseite vor, die mit der Absicht erstellt wurde, Leads zu generieren. Die Originalversion der Seite enthält in der ersten Falte eine Beschreibung des Angebots, gefolgt von der Call-to-Action-Schaltfläche (CTA), die zum Kontaktformular führt.

Nehmen wir an, die Verhaltensanalyse der Landingpage zeigt, dass viele Besucher auf der ersten Seite abspringen. Dies führt zu der Hypothese, einen CTA oberhalb der Falte hinzuzufügen, um das Engagement zu verbessern. Auf diese Weise erstellen Sie einen A/B-Test, um die Originalversion und die Variante mit zusätzlichem CTA Above the Fold zu vergleichen.

Hier ist die visuelle Darstellung des Originals und der Variation der Landingpage:

Nehmen wir an, dass der Test damit endet, dass die Variante das Original hinsichtlich der Conversion-Rate (d. h. Anzahl der Klicks auf den CTA) übertrifft. Hier schließt der traditionelle Ansatz den Test ab. Aber mit der Experimentierschleife werden wir versuchen, die Ergebnisse zu analysieren, um mehr Hypothesen aufzustellen und mehrere Möglichkeiten für Verbesserungen zu eröffnen.

Angenommen, wir gehen von der Hypothese aus, die das Testen der CTA-Schaltfläche erfordert. In der zweiten Runde geht es dann darum, mehrere Variationen des CTA-Textes und der CTA-Farbe zu entwickeln, um die Schaltfläche zu optimieren. Um die beste Variante herauszufinden, können wir hier einen multivariaten Test durchführen, um die Originalversion und mehrere Varianten mit unterschiedlichen Kombinationen zu vergleichen.

Am Ende des Tests kann es zu einem Anstieg der Konvertierung kommen, der mit dem herkömmlichen Ansatz nicht möglich gewesen wäre. Und wenn der Test die Conversion-Rate nicht steigert, führt er zu Erkenntnissen, die dabei helfen können, mehr über die Benutzer zu erfahren.

Ebenso können wir die Ergebnisse überprüfen, um festzustellen, ob ein bestimmtes Zielgruppensegment mehr mit der Schaltfläche interagiert hat als andere (und ob sie gemeinsame Attribute aufweisen) – in diesem Fall könnte dies zu einer Hypothese für eine Personalisierungskampagne führen, die die Personalisierung der Überschriften oder umfasst Unterüberschrift vor dem CTA entsprechend dem Verhalten, demografischen oder geografischen Merkmalen des Segments.

Somit eröffnet eine Experimentierschleife die Möglichkeit zur Verbesserung, die mit einem isolierten und linearen Ansatz nicht möglich ist.

Doch wie kann die Experimentierschleife erfolgreich durchgeführt werden?

Die Experimentierschleife besteht aus drei Schritten, und wir werden uns im nächsten Abschnitt mit jedem dieser Schritte befassen.

Drei Schritte in der Experimentierschleife

Im Folgenden sind die drei wichtigsten Schritte in der Experimentierschleife zur Verbesserung der Conversions aufgeführt.

Schritt 1: Probleme identifizieren

Die Experimentierschleife beginnt mit der Identifizierung des bestehenden Problems in der Benutzererfahrung. Zunächst führen Sie eine quantitative Analyse durch, bei der Sie wichtige Kennzahlen wie Conversion-Rate, Absprungrate und Seitenaufrufe durchgehen, um die Seiten mit der geringsten Leistung auf der User Journey zu identifizieren.

Sobald Sie die Schwachstellen identifiziert haben, können Sie eine qualitative Analyse durchführen, um die Schwachstellen zu verstehen. Sie können Sitzungsaufzeichnungen und Heatmaps überprüfen, um die Leistung jedes Elements zu ermitteln, das sich auf die Conversion-Rate auswirkt.

Sobald Sie das mit den Elementen verbundene Problem identifiziert haben, kann dies bei der Erstellung einer Hypothese hilfreich sein.

Schritt 2: Erstellen Sie eine Hypothese aus Erkenntnissen

Nachdem Sie Elemente identifiziert haben, die sich negativ auf die Conversion auswirken, können Sie damit beginnen, die Insight-Daten zu untersuchen, um sie zu verstehen.

Beispielsweise haben Sie nach allen quantitativen und qualitativen Analysen die Position des Bannerbildes als Grund für die hohe Absprungrate des Blogs identifiziert. Anschließend können Sie eine Hypothese über die Position dieses Bildes aufstellen, die eine Lösung für die hohe Absprungrate bietet.

Während Sie die Hypothese formulieren, sollten Sie den zu messenden Key Performance Indicator (KPI), die erwartete Steigerung und das zu testende Element angeben.

Als Nächstes führen Sie das Experiment durch.

Schritt 3: Führen Sie Experimente durch

Basierend auf der Hypothese wählen Sie aus Tests wie dem A/B-Test, dem multivariaten Test, dem Split-URL und dem Mehrseitentest. Sie führen es aus, bis der Test eine statistische Signifikanz erreicht.

Der Test kann zu einer Änderung der Konversionsrate führen, und die Erkenntnisse über das Benutzerverhalten gegenüber der neuen Erfahrung können Türen öffnen, um Bereiche für den zweiten Zyklus des Experiments zu identifizieren.

Somit wird die Experimentierschleife ständig einen Weg zur Verbesserung der Konvertierung ebnen.

Experimentierschleife und Verkaufstrichter

Das Durchführen von Experimentierschleifen in jeder Phase des Trichters kann die Conversion-Rate erheblich verbessern und einen strategischen Rahmen zum Testen von Hypothesen anstelle eines willkürlichen Ansatzes bieten.

Um die Konvertierungsrate desselben Elements zu erhöhen, können Sie eine Experimentierschleife ausführen, wie im Beispiel von A/B-Tests zu multivariaten Tests zu sehen ist.

Alternativ können Sie die Erkenntnisse aus einem Test analysieren, der eine Metrik verbessert hat, um zu sehen, wie sich dies auf andere Metriken ausgewirkt hat, was zum zweiten Zyklus des Tests führen könnte.

Nehmen wir zum Beispiel die Bewusstseinsphase. Ziel dieser Phase ist es, Nutzer zu gewinnen und ihnen Produkte oder Dienstleistungen auf einer digitalen Plattform vorzustellen.

Angenommen, Sie führen einen A/B-Test für Suchanzeigen durch, um mehr Nutzer auf die Website zu locken, und überwachen Kennzahlen wie die Anzahl der Besucher.

Nehmen wir an, der Test hat zu einer Verbesserung des Verkehrsaufkommens geführt. Jetzt können Sie mit der Analyse anderer Kennzahlen fortfahren, z. B. der prozentualen Scrolltiefe und der Absprungrate für die Zielseite, und Bereiche mit Verbesserungspotenzial identifizieren. Um die spezifischen Bereiche zu lokalisieren, die Benutzer verlassen, können Sie Tools wie Scrollmaps, Heatmaps und Sitzungsaufzeichnungen verwenden. Die Analyse kann dazu führen, dass Sie Hypothesen für den zweiten Teil des Experiments erstellen. Es könnte darum gehen, die Benutzerinteraktion durch das Testen eines visuellen Elements oder einer einprägsamen Überschrift zu verbessern.

Ebenso kann die Durchführung der Experimentierschleife in anderen Phasen des Trichters die Mikroreise optimieren, die der Kunde in jeder Trichterphase unternimmt. Darüber hinaus kann die Experimentierschleife zur Erstellung von Hypothesen von einer Trichterstufe zur nächsten führen, was zu einem nahtlosen Erlebnis führt, das mit einem isolierten Ansatz schwer zu erreichen ist.

Wie Frictionless Commerce Experimentierschleifen für das Verfassen von Konvertierungstexten nutzt

Frictionless Commerce, eine Digitalagentur, verlässt sich seit über zehn Jahren auf VWO, um A/B-Tests für neue Käuferreisen durchzuführen. Sie haben ein System etabliert, in dem sie auf der Grundlage ihrer bisherigen Erkenntnisse neue Experimente erstellen. Durch iterative Experimente haben sie neun psychologische Faktoren identifiziert, die sich auf die Entscheidungen des Erstkäufers auswirken.

Kürzlich arbeiteten sie mit einem Kunden aus der Shampoobar-Branche zusammen und erstellten dort eine Landingpage-Kopie, die alle neun Treiber enthielt. Nachdem sie den Test fünf Wochen lang durchgeführt hatten, stellten sie einen Anstieg der Conversion-Rate um 5,97 % fest, was zu 2778 neuen Bestellungen führte.

Es zeigt nur, wie Experimentationsschleifen wertvolle Erkenntnisse liefern und Ihr Benutzererlebnis auf die nächste Stufe heben können.

In der Fallstudie können Sie mehr über den Experimentierprozess von Frictionless Commerce erfahren.

Abschluss

Die Nutzung des kontinuierlichen Lernens und der Optimierung durch Experimentation Loops ist für Unternehmen, die immer einen Schritt voraus sein und ihre Konversionsraten verbessern möchten, von entscheidender Bedeutung.

Um den Erfolg Ihres digitalen Eigentums wirklich voranzutreiben, ist es an der Zeit, die lineare Form zu durchbrechen und die Experimentierschleife anzunehmen. Durch die Verwendung eines strategischen Rahmens zum Testen von Hypothesen anstelle eines willkürlichen Ansatzes können Unternehmen ihre digitalen Angebote kontinuierlich optimieren und verbessern.

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