Conversion Optimierung einfach erklärt! Definition, Webinare & Expertentipps

Viele Unternehmen konzentrieren sich nur auf Traffic. Mehr Traffic will jeder! Doch oft ist es einfacher, bereits vorhandene Besucher zu mehr Abschlüssen zu bringen, als immer wieder neue Traffic-Kanäle aufzubohren, um neue User zu erreichen. Bereits kleine Änderungen auf der Webseite können eine große Wirkung auf die Conversion Optimierung haben.

„Ein beliebtes Sprichwort lautet: Beschäftige Dich nicht mit den 2% der Webseitenbesucher, die bereits konvertieren, sondern kümmere Dich darum, warum die anderen 98% nicht konvertieren.”

Sascha Behmüller

Inhaltsverzeichnis:

1. Was ist Conversion Optimierung? Und was ist der Unterschied zur Conversion Rate?
2. Warum ist die Conversion Optimierung so wichtig für den Webseiten-Erfolg?
3. Wie ist der Ablauf eines CRO-Prozesses?
4. Webanalyse als Basis der Recherche
5. Die Formulierung von Hypothesen
6. Die Priorisierung von Hypothesen
7. Statistische Grundlagen
8. Best Practices. Oder: Die Sache mit der Buttonfarbe
9. Einfluss von Conversion Optimierung auf SEO

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Warum ist die Conversion Optimierung so wichtig für den Webseiten-Erfolg?

Nochmal zusammengefasst: du findest mit Hilfe von Daten heraus, wo Besucher Deine Seite verlassen und deshalb keine Conversions erreicht werden. Die gesammelten Daten helfen dir beim besseren Verständnis der Zielgruppe, wodurch du die User Experience verbessern kannst. Das wiederum erhöht im besten Fall die Conversions und führt so zu einem höheren Return on Invest.

Wie berechnet man die Conversion Rate?

Conversion Rate (%) = Anzahl der Conversions*100 / Anzahl der Website-Besucher

Wie ist der Ablauf eines CRO-Prozesses?

1. Analysiere das Nutzerverhalten
Finde mit Hilfe von Daten heraus, wo Besucher Deine Seite verlassen und deshalb keine Conversions erreicht werden.

2. Formuliere Hypothesen
Formuliere eindeutige Hypothesen, die auf den Ergebnissen aus Punkt 1 basieren und dokumentiere, warum keine Conversion mit der Zielgruppe zustande kam.

3. Plane und erstelle Testing-Konzepte
Priorisiere die aufgestellten Hypothesen nach Aufwand und der Aussicht auf Erfolg.

4. Teste deine Hypothesen
Teste eine überarbeitete Variante Deiner Website gegen den Status Quo.

5. Lerne
Rolle die Gewinnervariante aus und ziehe weitere Erkenntnisse aus den Tests.

Webanalyse als Basis der Recherche

Eines sei vorweggesagt: Wenn es um die Gestaltung von Websites – vor allem der eigenen– geht, werden Entscheidungen oft emotional getroffen. Diese Emotionen musst Du im Prozess der Conversion Rate Optimierung gänzlich ausschalten, da hier Daten die Grundlage für Entscheidungen bilden.

Sofern die Tests richtig aufgesetzt sind und die Daten statistisch valide ausgewertet werden, erhältst Du am Ende bessere Ergebnisse. Und dann geht es dabei auch nicht darum, wessen Vorschlag der Gewinner ist. DIE DATEN ENTSCHEIDEN!

Umso wichtiger ist es, dass Du Dich auf die Daten in Deinen Webanalysesystemen verlassen kannst. Es gibt viele Tools zur Webanalyse auf dem Markt. Aufgrund der hohen Marktanteile, konzentrieren wir uns hier auf Google Analytics.

Wer sich ob des obigen Satzes nun fragt, welche Anbieter sich am Webanalyse-Markt noch bewegen, dem sei unser umfangreicher Toolvergleich ans Herz gelegt: 

31 Webanalyse-Tools im Vergleich

Mit Hilfe unterschiedlicher Filter, User-Bewertungen und der Meinung der OMT-Club-Mitglieder versuchen wir Dir die Entscheidung für das richtige Webanalyse-Tool zu vereinfachen.

Zum Toolvergleich

Optimierungspotentiale mit Google Analytics finden

Zugegeben: Google Analytics kann sehr komplex sein und “undurchdringbar” erscheinen, wenn man nicht regelmäßig damit arbeitet. Doch kein Problem. An den folgenden Stellen zeige ich Dir, wo Du nach Optimierungspotentialen für Deine Konversionsrate suchen kannst.

1. Technologie-Berichte

• Ziel: User Experience verbessern
• Fragestellung: Gibt es Anzeichen dafür, dass die User Experience bei Gerätekategorie oder Browser differiert?
• Handlung: Technische Fehler beheben lassen

Warum ist die Konversionsrate in Firefox fast doppelt so hoch, wie in den beiden anderen Browsern?

Jetzt mal ehrlich: In wie vielen Browsern testest Du (oder sonst jemand aus Deinem Unternehmen) Deine Website regelmäßig? Wenn Du nicht zu dem geringen Prozentsatz derer gehörst, die das tatsächlich machen, solltest Du in diesen Bericht einen Blick werfen. Oftmals finden sich hier die ersten „Low-Hanging-Fruits“ für die Optimierung.

2. Seitenladezeiten

In Verbindung mit der richtigen Visualisierung, erkennst Du schnell Problemkinder. In diesem Fall würde ich Opera und den IE näher unter die Lupe nehmen.

• Ziel: User Experience verbessern
• Fragestellung: Welche Seiten laden langsam und bedürfen einer Steigerung der Ladegeschwindigkeit?
• Handlung: Den Programmierer dazu animieren, die Seite schneller zu machen, um die Verweildauer der Webseitenbesucher zu erhöhen.

Dass die Seitenladezeit Auswirkungen auf die Usability und damit auf die User Experience hat, dürfte uns allen klar sein. Die SEOs unter uns betrachten das sogar als Rankingfaktor und somit als Variable, die Einfluss auf die Menge des Traffics haben kann.

In den Berichten zur Seitenladezeit lassen sich also die Seiten mit langen Ladezeiten herausfinden, um sie direkt in den Optimierungsprozess einkippen zu können.

In einem weiteren Schritt können wir über die Segmentierungsfunktion von Google Analytics auf einen Blick sehen, dass in unserem Beispiel Sitzungen mit Absprung eine fast doppelt so hohe Seitenladezeit haben wie Sitzungen ohne Absprungraten. Wenn das kein überzeugendes Argument für den Chef ist, Budgets für die Optimierung der Seitenladezeit freizumachen, dann weiß ich es auch nicht…

Erheblicher Unterschied in der Seitenladezeit bei Sitzungen mit und ohne Absprung.

3. Das erweiterte E-Commerce Tracking

• Ziel: Steigerung der Transaktionen
• Fragestellung: An welcher Stelle im Kaufprozess springen die Besucher ab?
• Handlung: Optimierung der Bestellstrecke und Remarketing an Nutzer, die den Kaufprozess abgebrochen haben

Der Conversionfunnel ist ein Bericht, den sich jeder im E-Commerce mehr als regelmäßig anschauen sollte. Hier findest Du genaue Statistiken darüber, wie Deine User mit den Produkten interagieren.

Optimierung der Bestellstrecke und Remarketing von Besuchern, die sich gegen Dein Produkt entschieden- und den Bestellvorgang abgebrochen haben.

Quantitative- vs. Qualitative Analyse

Google Analytics eignet sich hervorragend zur zahlenbasierten Analyse von Websites. Doch manche Fehler lassen sich nicht nur mittels datenbasierter Modelle herausfinden. An dieser Stelle kommen Tools wie “Hotjar” zum Einsatz, mit deren Hilfe Du qualitative Analysen rund um Deine Website durchführen kannst. Mit Hilfe von Google Analytics lässt sich feststellen, wie viele Besucher eine bestimme Seite verlassen. Mit den Screen Recordings lassen sich Muster herausfinden, warum die User Deine Seite verlassen.

Screen Recordings

• Ziel: User Experience verbessern
• Fragestellung: Wie nutzen User Deine Seite? Wo verlassen sie die Seite?
• Handlung: Das Verhalten der Zielgruppe verstehen und die Seite dahingehend optimieren

So kannst du sehen, wie User Deine Seite nutzen. Für den Fall, dass Du keine fünf bis sechsstelligen Budgets für ausführliche Marktforschungen zur Verfügung hast, bei denen Du Deinen Usern über die Schulter schauen kannst, eignen sich Onlinetools sehr gut, um Screen Recordings anzufertigen. In der Basisversion von Hotjar sind sogar bis zu 100 Aufnahmen kostenlos.

Wir stellen Dir drei Recording-Arten vor:

Die Formulierung von Hypothesen

Auf Basis der Erkenntnisse Deiner Recherche müssen nun konkrete Hypothesen aufgestellt werden. Denn ein Test ohne Hypothese wäre ungefähr das gleiche, wie in Dein Auto zu springen und ohne Ziel loszufahren – hauptsache, du fährst ne Runde Auto. Das mag für manche Leute in bestimmten Situationen Sinn ergeben – aber auf die Conversion Optimierung übertragen, sollten wir immer Ziele festlegen, um unsere Maßnahmen messbar zu machen.

Erinnere Dich daran: Die Zahlen entscheiden über unsere Maßnahmen!

Eine Hypothese ist eine Vorhersage, die vor einem Experiment oder Test aufgestellt wird. Das Ziel des Experimentes ist es, die Hypothese zu validieren. Wichtig dabei ist, dass konkrete Aussagen getroffen- und Hypothesen nicht als offene Frage formuliert werden.

Das folgende Schema hat sich bewährt:

Wenn wir _________ verändern, wird _____________ eintreten, weil ______________.

Bezogen auf unser Beispiel mit den Seitenladezeiten könnte eine Hypothese wie folgt lauten:
“Wenn wir die Seitenladezeit aller Seiten auf maximal 3 Sekunden bringen, wird sich der Umsatz um 5% erhöhen, da aufgrund einer gestiegenen User Experience weniger Nutzer abspringen.“

Hypothesen zu schreiben ist, gerade zu Beginn, nicht so trivial, wie es in den vergangenen Minuten den Eindruck erweckt haben könnte. Mit einigen Guidelines sollte die Lernkurve aber sehr steil nach oben gehen.

Benutze Daten in Deiner Hypothese
Teste niemals, nur um des Testens willen. Setze immer genaue Ziele, die datenbasiert sind, um die Emotion aus den Entscheidungen zu nehmen.

Nutze KPIs, die auf Dein höchstes Ziel abgerichtet sind
Solltest Du Produkte auf Deiner Website verkaufen, sollten die Anzahl der Transaktionen oder der Umsatz, welcher mit den Produkten erzielt wird, die maßgeblichen KPIs für Deine Hypothese sein. Es macht insgesamt wenig Sinn, Hypothesen für Tests aufzustellen, die im Erfolgsfall nicht auf die wichtigsten KPIs Deines Unternehmens einzahlen.

Dokumentiere Deine Hypothesen
Alle Hypothesen sollten an einem zentralen Ort gespeichert sein. Ordnung ist schließlich das halbe Leben 😉 Der größte Mehrwert einer ordentlichen Dokumentation liegt aber darin, in zukünftigen Tests Rückschlüsse auf die bereits durchgeführten Hypothesen zu erlangen.

Eine Vorlage zur Dokumentation wird im nächsten Abschnitt vorgestellt.

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Conversion Optimierung:
Learnings aus 1.500 A/B-Tests — Nils Kattau

Aus über 12 Jahren Conversion Optimierung konnte ich eine Vielzahl von Learnings ziehen. In meinem Webinar zeige ich einige der wichtigsten. Es geht um Zielgruppen, Landing Pages, Texte und Designs. Um Testing-Be...

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Die Priorisierung von Hypothesen

Nachdem Du zahlreiche Hypothesen für Deine gesamte Website aufgestellt hast, stellt sich die Frage, in welcher Reihenfolge diese überprüft werden sollen.

Hierbei ergeben sich verschiedene Möglichkeiten der Priorisierung. Auf der einen Seite kann man mit den schnell umzusetzenden „Low Hanging Fruits“ beginnen. Auf der anderen Seite könntest Du strikt nach Umsatzpotential beginnen.

Bewährt haben sich zwei Vorlagen aus dem Testing Toolkit von Optimizely. Mit Hilfe des “PIE Framworks” wird jede Hyothese nach Priorität, Business Impact und Aufwand (Effort) eingeteilt. Durch die Bewertung jeder Hypothese nach diesen drei Kategorien mit Werten zwischen 1 und 3 ergibt sich eine Reihenfolge, in der die Hypothesen durchgetestet werden sollen.

Das PIE Framework hilft bei der Priorisierung Deiner Hypothesen.

Die zweite Vorlage aus dem Toolkit geht wesentlich tiefer ins Detail:

Mit Hilfe des Optimizely Toolkits lassen sich die Hypothesen nach dem erwartenden Umsatz prorisierenHier kann man konkrete Werte für die aktuelle Performance eintragen und schauen, wie sich der Umsatz beim zu erwartenden Uplift entwickeln wird.

Statistische Grundlagen

Bevor Du mit Deinem ersten A/B-Test an den Start gehst, solltest Du Dich noch mit ein paar statistischen Grundlagen vertraut machen. Grundlegend ist hierbei das sogenannte Signifikanzniveau eines Tests.

Kurz gesagt, drückt das Signifikanzniveau aus, zu wie viel Prozent das Ergebnis des Tests auch wirklich aussagekräftig ist. Oftmals wird ab einem Signifikanzniveau von 95% davon ausgegangen, dass die Ergebnisse statistisch belastbar sind und eine Siegervariante aus dem A/B-Test auch wirklich dauerhaft besser performt.

Um dieses Signifikanzniveau erreichen zu können, benötigen wir aber genügend Traffic. Hierfür bieten mehrere Anbieter im Netz passende Rechner zur Verfügung, welche auf dem sogenannten Chi-Quadrat-Test basieren.

Formel für A/B-Tests: Stastistische Signifikanz berechnen

Als Mittel zur Berechnung dient der Chi-Quadrat-Test.

Die Formel lautet:

Um die benötigten Konfidenzniveaus erreiche zu können benötigen wir eine bestimmte Menge an Traffic. Auch hier hat Optimizely eine Lösung für uns parat.

Wichtig hierbei ist, dass man nicht nur rein auf den Traffic achten sollte. Viele Seiten haben mehr als genug Traffic, um Hypothesen innerhalb von einem Tag überprüfen zu lassen. Doch oftmals unterscheidet sich das Nutzungsverhalten allein am Wochenende schon massiv in Relation zu den Werktagen. Best practise ist es daher, die Hypothese einen gesamten Saleszyklus laufen zu lassen.

Befindet sich Dein Business also im Bereich B2B und der typische Saleszyklus dauert einen Monat, so sollte die Hypothese mindestens einen Monat laufen, um zu überprüfen, dass die Änderungen wirklich einen langfristigen Uplift der Konversionen bewirken.

Alles Conversion? Wie sollte mein Sales Funnel aussehen?

Bei der Gewinnung von Kunden, ob online oder über direkten Vertrieb, egal ob B2B oder B2C wird zur Planung und Analyse gerne das Modell eines Sales Funnel verwendet. Ähnliche, meist synonym für den Sales Funnel verwendete Begriffe sind Sales Pipeline, Vertriebspipeline, Verkaufstrichter, Purchase Funnel oder Conversion Funnel.

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Best Practices. Oder: Die Sache mit der Buttonfarbe

Solltest Du Dir nun die Frage stellen, was genau Du an Deiner Seite testen solltest, dann fang bitte nicht mit der „Buttonfarbe“ an. Geübten Conversion Optimierern stellen sich bei dieser Überprüfung die Nackenhaare hoch, ist die Buttonfarbe doch ein Mysterium der Optimierung der Konversionsrate.

1. Bestellvorgang überprüfen

Low Hanging Fruits sind sehr oft im Bestellvorgang zu finden. Wenn Du kurz drüber nachdenkst, ist das auch komplett logisch: Eventuell gibt es eine Seite im Bestellvorgang, bei der Deine Besucher verhältnismäßig oft aussteigen.

Nutze Deine Daten aus dem E-Commerce Tracking oder werte Deinen Funnel via Hotjar aus. So erkennst Du recht schnell, welche Seite dazu führt, dass kein Kauf erfolgt.

Diese Seite solltest Du Dir dann genau anschauen. Solltest Du keine Auffälligkeiten von allein finden, kann der Einsatz von Screen Recordings behilflich sein. Auch das geht mit Hotjar.

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Einführung in Session-Replay Tools — Sascha Behmüller

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2. Landingpages überprüfen

Schau Dir in Google Analytics die Performance Deiner besten Landingpages an und segmentiere diese idealerweise noch nach der Quelle des Traffics.

Im nächsten Schritt solltest Du pro Landingpage hinterfragen, ob die Intention des Traffics mit der Landingpage getroffen wird.

Landing-Page Basics – der geZIELTE Unterschied

Der Unterschied zwischen Deiner Webseite und Deiner Landing Page ist das ZIEL. Deine Webseite hat meistens mehrere Ziele.

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3. Formulare überprüfen

Hast Du Dich schonmal gefragt, warum eine Website so viele Informationen von Dir abfragt und wofür sie diese ganzen Informationen benötigen? Hast Du auch schon überprüft, ob Du mit Deinen Formularen nicht mehr abfragst als nötig und ob Deine Nutzer derselben Meinung sind?

Auch hier kann der Einsatz von Hotjar sehr hilfreich sein. Überprüfe zunächst die Ausstiegs- bzw. Absprungrate aller Seiten, die Formulare enthalten und schaue Dir die Abschlussrate der Formulare auf dieser Seite an.

So identifizierst Du die Formulare, die Du mit Hotjar näher überprüfen solltest.

Auf dem Screenshot ist zu erkennen, dass die User im Schnitt 11,48 Sekunden benötigen, um Ihr Geburtsdatum einzutragen. Das ist eine recht lange Zeit für eine so einprägsame und kurze Information, wie sie das eigene Geburtsdatum ist. Obendrein füllen 12,2% der User das Feld mehrfach aus, da zuvor ein Fehler aufgetreten ist. Hier liegt also ein ganz klarer Hinweis vor, dass Du dir die Seite und das Formular genauer anschauen solltest.

Eventuell ist es auch nötig, die Ergebnisse nach Browser und/oder Gerätekategorie zu überprüfen. Unter Umständen funktioniert das Formular mit einer bestimmten Kombination gar nicht, so dass der Fehler schnellsten von Deinen Programmierern behoben werden sollte.

4. Formulierung von Call-to-Actions / Handlungsaufforderungen

Einfluss von Conversion Optimierung auf SEO

Suchmaschinenoptimierung und Conversion Rate Optimierung sind zwei essenzielle Bestandteile der Suchmaschinenoptimierung und auf Dauer direkt voneinander abhängig.

Warum brauchen wir SEO und CRO?

Ohne SEO bringt uns CRO nichts, andersherum gilt genau das Gleiche. Die Generierung großer Mengen organischen Traffics hat keinerlei Effekt, wenn wir eine miserable Konversionsrate haben. Wenn wir eine überragende Konversionsrate haben, aber unsere Webseite keinen Traffic hat, bringt uns das genau so wenig. Wenn wir nun vom Kunden oder unserem Vorgesetzten gemessen werden, geht es meistens um die Umsatzmaximierung. Nur mit beiden Optimierungsmaßnahmen können wir daher den maximalen Erfolg erreichen.

Die Nutzersignale sind mittlerweile mit die wichtigsten Rankingfaktoren und somit essentiell, um Suchmaschinenoptimierung mit Erfolg zu betreiben. Mit einer erfolgreichen Conversion Optimierung behalten wir die Nutzer länger auf der Seite und führen den potenziellen Kunden möglichst oft zum Kauf. So werden die Nutzerdaten wesentlich besser und unser SEO profitiert davon!

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SEO & UX: Diese Nutzersignale sind wirklich rankingrelevant — Thomas Gruhle

Studien legen immer wieder nahe, dass Google und andere Suchmaschinen das Nutzerverhalten besonders hoch bewerten. Thomas Gruhle bringt Licht ins Dunkel: Welche Nutzersignale gibt es? Wie kann man diese gezielt optimier...

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Wo gibt es Probleme?

Alles schön und gut, doch wann kommen sich CRO und SEO in die Quere? Wir können die beiden Bereiche nicht als direkte Konkurrenten bezeichnen, dennoch gibt es einige Punkte, in denen SEO- und CRO-Maßnahmen in unterschiedliche Richtungen gehen. Im SEO sollten die H-Überschriften immer mit relevanten Keywords bestückt sein, während es bei der CRO eher darum geht, die Überschriften “sprechend” und interessant zu gestalten. Auch bei dem Aufbau der Webseite gibt es leichte Unterschiede. Während bei SEO immer noch viel Text benötigt wird (oder darauf gesetzt wird), geht es bei der CRO nur um die richtigen Worte und Bilder. Der Nutzer muss für das Produkt begeistert werden, während bei SEO die Suchmaschine (in erster Linie) überzeugt werden will.

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