www.testland-blog.de

Vor kurzem tickerte mal wieder ein neuer Datenschutzskandal durch die Nachrichten: Datenschutzskandal um CDs mit 17.000 persönlichen Datensätzen  Meldungen wie diese verstärken die bereits stark vorhandene Unsicherheit in der Datenweitergabe im Internet. Sei es beim Ausfüllen eines Bestellformulares auf einer Landing Page oder der Eingabe der persönlichen Daten für die Registrierung eines Nutzerkontos. Die Dateneingabe ist zentrales Thema der Interaktivität im Netz und überall present.  Vertrauen ist deshalb aus meiner Sicht ein zentrales Thema für alle Anbieter im Web mit Ihren potentiellen oder neuen Kunden in Kontakt treten wollen wie z.B. bei transaktionsbasierten Landingpages.

Warum stellt das Internet besondere Herausforderungen an das Thema Vertrauen?

• Das Internet wirkt anonym. Hier findet eine Kommunikation zwischen Mensch und Maschine statt
• Das Web ist ortsungebunden, Absender und Beteiligte können überall auf der Welt und damit auch an Orten sein, die eine Rechtsdurchsetzung schwierig oder gar unmöglich machen
• Berichte von zerstörten Festplatten durch Viren und Hackerangriffen tauchen immer wieder auf und verstärken die Unsicherheit
• Spam und Phishing untermauern Unsicherheitsgefühle. Hier werden Nachrichten und unseriöse Informationen zugestellt werden, welche nicht angefordert wurden. Dabei stellt sich jedem natürlich die Herkunfstfrage und hiermit verbunden die Vermutung das einmal weitergegebene Daten unberechtigt an Dritte gelangt sind
• Meldungen von geprellten Ebaykäufern erzeugen den Eindruck, dass Transaktionen im Internet mit einem hohen Risiko verbunden sind

Welche Vertrauensbildende Maßnahmen können Sie als Websitebetreiber ergreifen?
Wichtigste Grundvoraussetzung ist es aus meiner Sicht, sich erstmal in die Rolle des potentiellen Käufers / Bestellers / Registranten etc. hineinzudenken.  Fragen Sie sich: Mit welchen Transaktions-Ängsten könnten sich meine potentielle Kunden beschäftigen? Wie könnte ich diesen direkt von vornherein begegnen z.B. auf meiner Landing Page adressieren oder die Unsicherheit anderweitig nehmen?

Ich habe einmal für Sie 10 Tipps zusammengetragen, wie Sie auf Ihrer Landingpage oder anderen Internetseiten mehr Vertrauen aufbauen können:

(mehr…)

Im Gegensatz zu a/b- und Multilevel-Tests werden bei mulitvariaten Tests (auch als multivariante bezeichnet) mehrere Testelemente parallel getestet. Man kann sich das auch so verstellen, wie wenn verschiedene a/b-Tests parallel gefahren werden. Hierdurch entsteht sehr schnell eine komplexe Teststruktur.

Wie ermittelt man nun bei einem multivariaten Test die Anzahl der Varianten und die Teststruktur?

Zuerst werden die Testelemente und deren Ausprägungen erfasst. Nehmen wir einmal an, es wird bei einer Landing Page Optimierung für ein Bausparangebot  die Überschrift und das eingesetzte Bild getestet. Somit ergeben sich zwei Testelemente: Überschrift und Bild. Im nächsten Schritt werden nun zu jedem Testelement die Testlevel, also die verschiedenen Ausprägungen aufgelistet. Hierbei hat sich aus meiner Erfahrung eine tabellarische Auflistung bewährt. Hierbei wird jedem Testelement ein Buchstabe und jedem Testlevel (Ausprägung) eine fortlaufende Nummer zugeordnet. Damit können wir nachher einfacher die Variantenanzahl und die Testmatrix ermitteln.  Die Auflistung für unser Beispiel der Landing Page Optimierung könnte dann wie folgt aussehen:

Im weiteren Verlauf werden nun mittels eines lateinischen Quadrats alle möglichen Testvarianten ermittelt. Es geht darum jede mögliche Kombination der verschiedenen Testelemente und Ihrer Ausprägung zu erfassen.

Die Kombination aller Elemente und Ausprägungen ergeben eine Testmatrix mit neun Varianten. Dieser Ansatz bei dem allen Faktoren (Elemente und Level/Ausprägungen) miteinbezogen und kombiniert werden wird auch in der Testfachsprache als “full factiorial Testing” bezeichnet. Die Varianten-Menge kann hierbei auch durch Multiplikation der Anzahl der Testlevel ermittelt werden. In unserem Beispiel haben wir je 3 Testlevel pro Testelement (siehe hierzu auch die erste Tabelle) also 3 x 3 = 9 Varianten.

Testland-Blog.de
Einfach besser optimiert

Hat Ihnen dieser Artikel zum multivariatem Testing mit Beispiel Landing Page Optimierung gefallen? Dann abonnieren Sie doch unseren RSS-Feed.

Gerade beim Testing, sei es nun on-site (wie auf beispielsweise der Website) oder off-site (wie eine nach Google Adwords nachgelagerte Landing Page) stellt  sich häufig die Frage welches mögliche Testobjekt zu erst angegangen wird.

Grundsätzlich ist es sinnvoll zuerst zu identifizieren, wo ein höheres Optimierungspotential zu finden ist:

1. On-Site - auf der Website selbst wie beispielsweise die Erhöhung der Verkaufsraten über einen Verkaufsprozess oder die Generierung von Leads auf Newsletter-Anmeldeseiten.

2. Off-Site: Mittels Landingpages die Erhöhung von Click-Trough und Click-Conversion-Rates. Hierfür ist ein gutes Beispiel eine Landingpage, welche Adwords Anzeigen nachgelagert ist.

In der Kategorie "Planungs-Kennzahlen" werden wir systematisch auf diese Planungs-Kennzahlen eingehen, die dem Leser helfen sollen Optimierungspotentiale für Testingprojekte zu identifizieren. Diese Kategorie soll zusätzlich als kleine Formelsammlung dienen. Im Laufe der Zeit werden sich Kennzahlen wie:

- Bounce Rate

- Click Conversions (wie Ads, Kampagenen, Banner, etc.)

- Entry- / Exit-Rates

- Keyword Conversions

- Durations

und viele weitere  hier wiederfinden. Die meisten Zahlen, die zur Planung der Teststellung bzw. zur Identifizierung des Testobjekts und der Testinhalte dienen finden sich im genutzten Web Analyse System.

Testland-Blog.de
Einfach besser optimiert

Durch die Buchpause hat es etwas gedauert bis der dritte Schritt unserer dreiteiligen Serie für die Arbeit mit dem Google Website Optimizer (=Tutorial Googel Website Optimizer) fertig ist. In diesem Artikel behandeln wir den dritten Schritt Testerstellung und Teststart.

Veranschaulichung anhand Beispiel
1) Ausgangssituation:
Auf einer Demo-Seite für den Testland-Blog wird das Thema Testing angepriesen. Ziel der Seite ist es, dass die Besucher den Button am Ende der Seite anklicken. Sie gelangen dann auf eine Folgeseite mit verschiedenen Links.

2) Zielsetzung Test:
Getestet werden sollen nun 2 neue und die bisherige Überschrift und 2 neue Klick-Button und der bisherige Button. Somit haben wir zwei Testelemente: Überschrift und Klick-Button mit jeweils 3 Testlevel (inkl. Original). Damit ergeben sich dann 9 Test-Varianten: drei verschiedene Überschriften und drei verschiedene Klick-Buttons. Als zugehöriger Erfolg gegen den wir testen wird der Klick auf den Button und damit der Aufruf der Folgeseite definiert.

Die Schritte zur Umsetzung des Beispiels Google Website Optimizer
Zuerst erfolgt eine Anlage eines neuen Experimentes im Google Website Optimizer. Danach gibt es einen von Google Website Optimizer vorgegebenen Prozessablauf von 5 Schritten. Schauen wir uns das ganze nochmal im Überblick an: (mehr…)

Auch wenn dieser Begriff mittlerweile als Standard-Begriff in der Online Welt gar nicht mehr weg zudenken ist, wollen wir der Vollständigkeit halber eine kurze Definition wagen.

Der Versuch einer Definition
Conversion Rate ist im Grunde genommen ein definierter nicht definierter Begriff – denn hier hinter verbirgt sich eigentlich alles was irgendwie in Relation zu setzen ist. Wer auch immer den Begriff Conversion Rate (oder auch kurz Conversion) benutzt, hat meist seine ganz eigene Vorstellung davon.

Die Conversion Rate ist stets das Verhältnis von einer gewünschten oder nicht gewünschten Aktion bzw. Menge im Verhältnis zu einer definierten Gesamtheit.

Abbildung 1: Allgemeine Conversion Rate Formel

Wie Abbildung 1 zeigt geht es darum stets ein Verhältnis zwischen einer Grundgesamtheit und dem betrachteten Ereignis herzustellen. Durch die Multiplikation mit dem Faktor 100 erreichen wir die Darstellung als Prozentzahl (bspw. 35%). Neben der Prozentzahl ist es auch gängige Praxis die Conversion Rate als Komma-Dezimalzahl darzustellen (bspw. 0,35). Der Begriff Conversion ist das Ereignis an sich und drückt sich stets in einer absoluten Zahl aus: z.B. 500 Verkäufe; somit ist die Conversion 500! Conversion Rate ist eine relative Zahl die stets zu etwas anderem auf der Website in Bezug gesetzt wird. Nehmen wir ein Verkaufsbeispiel: 500 Verkäufe in einem Monat mit 10.000 Besuchern in diesem Monat. Somit wären wir bei einer Conversion Rate von 5%.

Eine Formel für alles
Die Formel ermöglicht alle Arten von Kennzahlen zu bilden, indem lediglich die Aktion oder zu untersuchende Menge (AM) oder die definierte Gesamtheit (dG) in Bezug gesetzt wird.

Vorsicht Interpretation!
Allerdings gilt Vorsicht bei der Interpretation der Conversion Rates, da sie von Unternehmen zu Unternehmen verschieden sein können. Ein Beispiel wäre hierbei die Sales Conversion, sprich die Conversion Rate von abgeschlossenen Verkaufsvorgängen. Bei der Definition der Aktion (AM) sind sich alle einig: Anzahl der Abschlüsse eines Kaufs auf der Website (etwas technischer gesehen: Anzahl der Aufrufe der Bestellbestätigungsseite). Bei der zu definierenden Gesamtheit (dG) können starke Unterschiede auftreten: Manche Unternehmen sind stark daran interessiert wie viele Besuche hier zugrunde liegen; manche wie viele Besucher und manch andere wie viele Seitenabrufe.

Verstehen Sie was ich meine? Vorsicht ist geboten! Denn welch verheerende Folgen mag es haben wenn der eine von der Conversion Rate spricht die die Käufe zu den Seitenabrufen und der andere von den Besuchern zu den Käufen ins Verhältnis setzt!

Schluss nun mit den Ausführungen. Wichtig für all die Kennzahlen die sich hier im Laufe der Zeit einfinden sollen ist, dass alle im Grunde genommen Conversion Rates sind, bei denen es wichtig ist, zu wissen wovon man redet – welche Aktionen und welche Gesamtheit genutzt wird. Somit wären wir beim Ziel: unmissverständliche Raten, welche uns in der Testplanung, wie auch in der Testdurchführung helfen!

Viel Spaß bei der Formelbildung.

Testland-Blog.de
Einfach besser optimiert

Marketing Experiments legt am 13. August einen zweiten Internetvortrag zum Thema Optimierung von Pay per Click-Anzeigen wie z.B. Google AdWords im Zusammenspiel mit landingpages nach. Über das letzte Seminar hatte ich ja hier berichtet und und das Webinar kann nun auch hier nochmal als Flashfilm angesehen werden. Ich bin mir sicher, dass auch dieses Webinar wird wieder sehr interessant und voller Praxistips sein wird.

Hier die Veranstaltungsdaten:

Wen es interessiert: Die Zeitumrechnung mache ich immer mit dem Service time and date.

Testland-Blog.de
Einfach besser optimiert

Auch wenn bei einem Multileveltest – auch a/b/n-Test genannt – nur ein Testelement angepasst wird, so kann es aufgrund der vielfachen Testlevel (siehe zu Begrifflichkeiten auch unseren Betrag die Testpyramide) doch recht schnell zu einem großen Testcluster mit den einzelnen Testvarianten kommen.

Um hier den Überblick zu behalten empfehle ich im Vorfeld eine Auflistung zu erstellen. Wie sieht nun eine solche Auflistung aus? Bewährt hat sich eine tabellarische Aufstellung der Testlevel und sich hieraus ergebenden Testvarianten. Im Spaltenbereich werden die Testlevel (Ausprägugen) und im Zeilenbereich die Varianten aufgetragen.

Schauen wir uns folgendes Beispiel an: In einem Multilevel-Experiment soll im Zuge einer  Landing Page Optimierung für einen neuen Sportschuh das Produktbild getestet werden.  Es kommen hierbei zehn verschiedene Produktbilder zum Einsatz. Die Auflistung in einer Tabelle könnte nun wie folgt aussehen:

Ist der Test mit den verschiedenen Produktbilder gelaufen, also sind alle 10 Varianten entsprechend ausgespielt und die Ergebnisse ermittelt worden, gibt es meist eine Auswertung wie z.B. Variante 7 mit 2,5% Conversionrate und Variante 9 mit 1,9% Conversionrate usw. Die Tabelle hilft nun diese Auswertung im Detail nachzuvollziehen, da die Varianten-Nr. bezüglich dem dahinterstehenden Produktbild direkt nachgeschlagen werden kann.

Testland-Blog.de
Einfach besser optimiert

Der Testland-Blog ist jetzt auch im Micro-Blogging-Bereich aktiv. Kurz Meldungen oder aktuelle Ergänzungen gibt es jetzt über Twitter unter http://twitter.com/testlandblog. Ebenfalls wird das Neuerscheinen von Blogpostings getwittert.

Testland-Blog.de
Einfach besser optimiert

Gerade entdeckt: Heute ist von TaguchiNow ein Internetvortrag (Webinar) zum Thema multivariates Testing von PPC-Kampagnen wie z.B. Google AdWords Anzeigen. Bisher habe ich noch nicht an einem Webinar von TaguchiNow teilgenommen, deshalb kann zu der Qualität nicht sagen.  Hier die Eckdaten zum Internetvortrag mit begleitender Telefonkonferenz:

Testland-Blog
Einfach besser optimiert

War dieser Veranstaltungstip hilfreich für Sie dann abonnieren Sie doch unseren RSS-Feed.

Weil ich immer wieder in Gesprächen bemerke, wie unbekannt oft die Idee und Funktion des Webseiten-Testings ist, habe ich ein kleines Erklärungsvideo hierzu produziert:

Wer das ganze lieber als Folienpräsentation durchblättern möchte findet die Präsentation hier:

Was ist die Grund-Idee des Webseiten-Testing?
Die Grund-Idee ist die, dass eine Webseite aus einer Vielzahl von Elementen wie z.B. Überschriften, Bilder, Texten oder auch Grafiken besteht. Der Erfolg einer Webseite ist somit stark abhängig von den Webseiten-Elementen und Ihrer Ausprägung. Daneben wird der Erfolg einer Website aber auch durch die Anordnung und Kombination der Elemente beeinflusst.

Wie funktioniert das Webseiten-Testing?
Beim Webseiten Testing werden die Elemente, wie Überschriften oder Bilder, verändert oder neu kombiniert und hierüber unterschiedliche Seitenvarianten erzeugt. Diese unterschiedlichen Varianten werden dann an den Nutzern getestet. Somit geschieht das Webseiten-Testing in drei wesentlichen Schritten:

1) Unterschiedliche Webseiten-Elemente erzeugen oder die Elemente neu kombinieren

2) Die veränderten Elemente oder Kombinationen einsetzen und hierdurch unterschiedliche Webseiten-Varianten erzeugen

3) Die verschiedenen Varianten an den Nutzern testen und Erkenntnisse gewinnen

Bei der Veränderung werden z.B. zwei unterschiedliche Überschriften geschaffen. Diese unterschiedlichen Überschriften werden nun in die Webseite eingesetzt und führen somit zu zwei Varianten der Webseite. Die unterschiedlichen Varianten der Webseite werden nun an den Nutzern getestet. Hierzu werden z.B. die Nutzer in zwei Gruppen eingeteilt: Gruppe A und Gruppe B. Gruppe A bekommt dann Variante A ausgeliefert und Gruppe B die Variante B. Anhand eines vorher bestimmten Erfolgskriteriums z.B. Aufenthaltsdauer auf der Webseite, wird dann der Nutzungsunterschied beider Varianten gemessen. Danach wird durch Vergleich der Ergebnisse die erfolgreichere Variante ermittelt. Diese kann nun zukünftig eingesetzt und somit die Webseite dauerhaft verbessert werden.

Testland-Blog
Einfach besser optimiert

Hat Ihnen dieser Artikel gefallen dann abonnieren Sie doch unseren RSS-Feed