Viele Online Marketer analysieren ihre Webseiten um Einblick in das Verhalten der Besucher zu erhalten. Die aus der Webanalyse gewonnenen Erkenntnisse sind Vorraussetzung für jede Optimierung beim Webdesign, die dem Designer und Marketer ermöglicht, aus einer bereits existierenden Anzahl an Besuchern größeren Gewinn oder – je nach Ziel der Webseite – höhere Erfolgsquoten zu generieren.
Teil der Webanalyse sind die Auswertungen verschiedener A/B-Tests, auch als Split-Run-Test bezeichnet. Durch A/B-Tests ist der Erfolg einer Webseite nicht mehr vom persönlichen Stilempfinden und Vermutungen über Kundenverhalten einzelner Entscheidungsträger abhängig, sondern wird vom Nutzer bestimmt. Bei einem A/B-Test geht es also um die gezielte Steigerung der Conversion Rate. Datenerkenntnis statt Bauchgefühl.
Sprungmarken:
Deine Webseite ist nach wochenlanger Mühe endlich fertig, auch Freunde attestieren Dir ein gelungenes Seiten-Design. Erwartungsvoll blickst Du immer wieder auf den Seitenzähler, aber es tut sich nichts. Irgendwann stellen sich langsam ein paar Besucher ein, aber die scheinen sich nicht für Dich, Deine Seite und Deine womöglich angebotenen Dienstleistungen und Produkte zu interessieren.
Andere Webmaster mit ähnlichen Seiten erzählen dabei immer wieder, wie erfolgreich sie doch sind. Du verstehst es einfach nicht. Daher ist etwas notwendig. Eigentlich beginnt das sogar zum Teil schon vor dem eigentlichen Seitenaufbau. Es geht um die Webanalyse. Dabei solltest Du einige Deiner Seitenelemente einem A/B-Test unterziehen. Das Spannende daran sind die Erkenntnisse von Webanalysen, mit denen Du optimale Webseiten erstellen kannst.
Customer Journey
Customer Journey bezeichnet die einzelnen Zyklen, die ein Kunde durchläuft, bevor er sich für den Kauf eines Produktes entscheidet. Gerade wenn Du eine Dienstleistung oder ein Produkt anbieten möchtest, ist es sehr hilfreich zu wissen, welche Berührungspunkte beim Konsumenten mit Deiner Dienstleistung bestehen. Bei der Customer Analyse geht es gezielt darum, dass festgestellt wird, warum ein Konsument ein Produkt auf welcher Seite kauft. Außerdem soll sie die Frage beantworten, wie lange ein Internet-User dieses Produkt oder die Dienstleistung schon kannte, bevor er es konsumierte. Google Analytics bietet hier gute Ansätze, um die Customer Journey analysieren zu können.
Es gibt ja eine Vielzahl von Produkten und Dienstleistungen, die die Internet-Nutzer längst schon kennen. Daher ist die Frage umso wichtiger, weshalb ein Seitenbesucher nun explizit auf einer bestimmten Seite den Verkaufsbutton klickt und nicht schon vorher. Das Schwierige an der Customer Journey ist dabei, wirklich den Weg des Kunden zurückzuverfolgen. Aber wie bereits erwähnt, stellt Google inzwischen unter Google Analytics entsprechende Ansätze zur Verfügung.
Die Webanalyse
Die Webanalyse beinhaltet auch Teile der Customer Journey, verfolgt aber auch noch weitere definierte Ziele. Dabei ergibt sich bei der Webseiten Analyse immer ein Problem: es gibt keine einzige Möglichkeit, die wirklich zu Hundert Prozent klare Ergebnisse liefert.
Server und clientseitige Webanalyse
Prinzipiell kannst Du bei der Webanalyse zwei Vorgehensweisen voneinander unterscheiden: die server- und die client-basierte Analyse. Die serverseitige Webanalyse ist dabei die klassische Webanalyse. Eigentlich zur einfachen Fehlerfindung legt der Server über jede Aktivität, die von einer Seite ausgeht, Logfiles an. Bald war den Nutzern klar, dass diese auch für Auswertungen bezüglich der Seitenbesucher genutzt werden kann und schon bald gab es die ersten Anwendungen, die die in langen Textzeilen generierten Ergebnisse in auswertbare Statistiken umwandelte.
Nachteile
Allerdings hat die Webanalyse, ausgehend von Server, erhebliche Nachteile:
- Es kann nicht gemessen werden, wie viele tatsächlichen Besucher eine Seite hat, die wieder kommen. Bei vielen Seitenbesuchern ist die Webseite noch im Cache und wird so direkt geladen, ohne dass groß auf die Seite selbst zugegriffen werden müsste. Das kann der Server natürlich nicht erkennen.
- Außerdem ist die Differenzierung zwischen echten, menschlichen Besuchern sowie Spiders, Bots und Crawlern nicht immer klar. Die Ergebnisse können also enorm eingefälscht sein.
- Darüber hinaus kann der Server auch keine Daten von Besuchern erfassen, die anonym über Proxies im Netz surfen.
Daher hat sich immer mehr die clientseitige Webanalyse etabliert. Doch auch sie birgt einige Nachteile: viele der Webanalyse-Tools sind in Java oder Javascript geschrieben. Prinzipiell ist das gut. Doch einige schwarze Schafe bedienen sich ebenfalls bei Java und Javascript, um lästige kleine Programme zu schreiben. Das reicht bis zur Malware.
Java oder Cookies
Und selbst die Werbebranche setzt verstärkt auf Java und Javascript. Ein klassisches Beispiel ist Google Adsense. Auch wenn Google bei Adsense die Menge der Werbeflächen begrenzt, andere Werbebetreiber nutzen es ebenfalls und so wird aus manchen Webseiten eine wahre Bannerfarm, auf der das Lesen keinen Spaß mehr macht.
Also konnten sich immer mehr Java-Blocker durchsetzen. Nutzen Seitenbesucher nun solche Blocker, können sie auch nicht erfasst werden. Schon ist das Ergebnis wieder eingetrübt. Also hat sich eine andere Vorgehensweise herausgebildet, die Webanalyse über Cookies. Zwar gibt es auch einige User, die Cookies blockieren, doch sind das verhältnismäßig wenig. Denn Cookies werden für nahezu alle Anwendungen benötigt.
Will sich ein Nutzer bei einem Blog, Forum oder in einem Käufer- oder Verkäufer-Account einloggen, aktiviert er zumeist die Funktion, dass er wieder automatisch einloggen kann. Das geschieht über Cookies. So erlauben auch einige Seiten kein Log-in, wenn Cookies deaktiviert sind. Jeder will komfortabel surfen und nicht auf jeder Seite zahlreiche Einblendungen, wo nach Cookie-Freigabe gefragt wird, erhalten. Auch sind Cookies ansonsten sehr praktisch, weil sie sich eben so vieles „merken“.
Von daher ist eine Cookie-Blockierung zwar auch gegeben, allerdings hält diese sich in Grenzen. In der Summe erhältst Du mit Webanalyse-Tools, die auf Cookies setzen, Ergebnisse, die nicht ganz so sehr eingetrübt sind.
Der A/B-Test
Nun kommen wir noch zum A/B-Test. Dieser Test dient dazu, eine Seite möglichst effektiv zu gestalten – es geht also primär darum, mehr Geld zu verdienen. Beim A/B-Test werden zwei unterschiedliche Elemente oder Landingpages gleichzeitig zur Verfügung gestellt und per Zufallsgenerator die Seitenbesucher auf eine der zwei unterschiedlichen Seiten geführt. Nun muss dieser Test eine gewisse Zeit laufen. Die Zeitspanne ist abhängig von dem Besuchervolumen, den Deine Seite generiert.
Je mehr User zu einer der beiden Seiten geleitet werden, desto besser ist ersichtlich, welches Layout und Design für die User das attraktivere ist. Jedoch sollte der Split-Test nicht zu lange laufen, da Umsatzverluste entstehen können. Schließlich werden dabei einige Besucher auf die verkaufsschwache Variante geleitet.
Dabei solltest Du Dich keinesfalls von Deiner subjektiven Meinung beeinflussen lassen! Du magst denken, ein in Deinen Augen viel schöneres Design zu bevorzugen. Allerdings ist es das Deiner Meinung nach nicht so schöne Design, dass die besseren Ergebnisse produziert.
Nie von der eigenen Meinung beeinflussen lassen und testen, testen, testen!
Dazu ein Beispiel:
Es gab eine Internetfirma, die Downloads anbot. Man hatte die Idee, eine Grafik in die Salespage zu implementieren, die die Sicherheit des Downloads unterstrich. In Vorabtests waren alle von dem neuen Design begeistert. Jeder User, der gefragt wurde, welches Design besser wäre, tippte auf das mit der Sicherheitsgrafik. Doch beim A/B-Test dann die Ernüchterung. Die Download-Quote fiel um fasst 500 Prozent.
Grund: die Grafik lenkte zu sehr von dem eigentlichen „Call to Action“-Button ab.
Und so ist beim A/B-Test etwas zu beachten:
selbst, wenn Du einen solchen Test durchgeführt hast, kann es sein, dass Du auch das jetzt gewählte Layout nochmals ändern musst.
Am besten ist es, sich an den besten Sign-up oder Abschluss Conversions eines Produktes zu orientieren. Erst wenn diese gute Conversion erreicht ist, ist Dein Webseitendesign optimal. Der A/B-Test ist also ein Test, der mit unterschiedlichen Elementen über eine bestimmte Zeit vollzogen werden muss, damit Du wirklich das optimale Seitenlayout und -design erhältst, das zu mehr Umsatz führt. Für maximale Wirksamkeit, sollten A/B-Tests in einer permanenten Regelmäßigkeit durchgeführt werden.
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