A/B-Testing, Personalisierung und Data Science – die Maßnahmen-Palette, um die User Experience auf Ihrer Website zu verbessern und mehr Käufe zu erzielen, ist groß. Dennoch investieren zahlreiche Unternehmen zwar viel Budget und Ressourcen in Kampagnen, vergessen aber auf den wichtigen Hebel der Landingpage-Optimierung. Gerade in der Post-Cookie-Ära wird Website-Optimierung zum Muss für erfolgreiches Online Marketing.

Was haben Websites von führenden Online-Plattformen wie Amazon, Booking und Zalando gemeinsam? Sie alle setzen auf laufendes A/B-Testing, um die Performance ihrer Website zu steigern, die User Experience zu optimieren und mehr Käufe zu erzielen. Mithilfe von Onsite-Experimenten können datengetriebene Entscheidungen über die optimale Gestaltung von Seiten und Prozessen getroffen werden.

Vereinfacht erklärt wird dabei Ihre Website oder App in unterschiedlichen Varianten ausgespielt, der Traffic auf diese unterschiedlichen Versionen verteilt und die erzielten Conversions – zum Beispiel Käufe, Downloads, Anfragen, Newsletteranmeldungen – pro Variante gemessen. Der Vorteil? Entscheidungen nach Bauchgefühl oder subjektiven Meinungen gehören mit Testing der Vergangenheit an. Stattdessen ermitteln Sie mithilfe von Daten die beste Lösung für Ihre reale Zielgruppe, also die User, die Ihre Website oder App tatsächlich nutzen.

Um das volle Potential von Testing auszuschöpfen, sind zwei Schritte unabdinglich: die Aufstellung einer Testhypothese auf Basis einer vorausgehenden Analyse und die Priorisierung der Testideen. Für die Analyse kann auf unterschiedliche Datenquellen zurückgegriffen werden. Best Practice ist eine Kombination von mehreren Quellen, beispielsweise die Daten aus Ihrem Digital Analytics Tool und Behavior Analytics Insights wie Heatmaps, Scrollmaps und Klickmaps.

Auch qualitative Methoden wie User- beziehungsweise Usability-Tests haben sich als wertvolle Insight-Quelle für Testhypothesen etabliert. Hierbei werden Nutzern Aufgaben auf der Website gestellt und diese während der Erfüllung beobachtet. Im Gegensatz zu Session Recordings erhält man auch die Tonspur der User, auf der sie ihre Gedanken und offenen Fragen formulieren. Damit lassen sich UX-Stolpersteine besonders gut ermitteln.

Die Priorisierung der Testideen erfolgt aufgrund unterschiedlicher Parameter wie dem Uplift-Potential, der Audience-Größe und der Komplexität der Umsetzung. Durch die Gewichtung Ihrer Experimente stellen Sie sicher, dass Sie mit jenen Tests starten, mit denen Sie am schnellsten Erfolge erzielen.

Welche Personalisierungen für welche Audiences sinnvoll sind, lässt sich wiederum durch Testing herausfinden. Denn auch hier gilt: keine Entscheidungen nach Bauchgefühl, sondern Ideen beziehungsweise Hypothesen durch Experimente bestätigen.

Bereits jetzt, aber vor allem zukünftig, werden Optimierungen vor allem mithilfe von Algorithmen und Automatisierung umgesetzt werden. Data Science hilft Ihnen, tieferliegende und gut versteckte Erkenntnisse aus all Ihren Datenquellen zu generieren, die Sie für Website-Optimierung nutzen können. Die Ansätze reichen hier von KI-getriebener Personalisierung durch Erkennung von Usern mit hoher Conversion-Wahrscheinlichkeit bis hin zu Recommendation Engines, mit denen Sie individualisierte Produkt- und Content-Empfehlungen ausspielen können.

Für alle oben präsentierten Maßnahmen, von Analysen über A/B-Testing bis hin zur Personalisierung, ist ein Einverständnis der User notwendig – Stichwort Consent Management. Hier empfiehlt sich jedenfalls der Einsatz einer Consent-Management-Plattform, in der die Zustimmungen sowie die Daten der Nutzer DSGVO-konform eingeholt, verwaltet und dokumentiert werden können.

Nur User mit Zustimmungen dürfen im Digital Analytics Tool und bei Experimenten getrackt werden. Die Consent Opt-in-Rate ist damit mittlerweile auch eine wichtige KPI, die wesentlich am Erfolg Ihres Digital Marketings beteiligt ist. Folgerichtig sollte auch hier mit Maßnahmen zur Conversion-Optimierung angesetzt werden, um mehr Zustimmungen zu erhalten.

Best-Practice-Studien zur Steigerung der Opt-in-Rate für den Consent gibt es bereits einige. Sowohl zur Sichtbarkeit – beispielsweise dass eine “Wall” meist deutlich besser performt als ein unauffälliger Hinweis über dem Fold – als auch zur Gestaltung an sich. Glaubt man den Use Cases, empfiehlt es sich, den Consent-Hinweis an Branding- und Corporate Identity anzupassen. Noch besser ist es jedoch, auch hier nicht blind Ergebnissen von anderen Unternehmen zu vertrauen, sondern diese auf der eigenen Website, für die eigene Zielgruppe zu testen. So lassen sich zudem auch das ideale Wording und der beste Ort für die Anfrage (es ist nicht immer die Einstiegsseite!) datengetrieben herausfinden.