Growth Marketing Summit – Data & Psychology

Konferenzveranstalter André Morys (Web Arts) begrüßte 564 Teilnehmer des Growth Marketing Summit, welcher mit einem internationalen Besucheranteil von 20 % die bis dato größte Fortführung des bisheriger Conversion Summit war. Das Line-up der Konferenz berührt insbesondere die Frage, wie digitales Wachstum generiert werden kann und was Unternehmen wirklich unter Buzzwords wie „Digitale Transformation“ verstehen, welche derzeit in aller Munde sind. Die Speaker setzten Impulse, um die Frage beantworten zu können, ob und wie wirklich eine unternehmensindividuelle digitale Strategie, Wissen über das Kundenverhalten und die zugrunde liegenden Daten existiert.

„The Death of the Buy Button!“

Die Besatzung von „Star Trek“ wusste es bereits vor 30 Jahren: Die Zukunft wird durch natürliche Sprache und Gesten dominiert werden, Texteingaben in Devices werden sich in den nächsten 10 Jahren demnach drastisch reduzieren. Bryan Eisenberg sprach in seiner Keynote über die Veränderung dieses Nutzerverhaltens und welche exponierte Position Amazon bereits innehat: Echo hat mit über 70 % den größten Marktanteil bei der Verwendung digitaler Sprachassistenten, welche insbesondere von der jüngeren Generation („Millennials“) genutzt und lt. einer Umfrage von NPR bereits bei 57 % zum Einkaufen verwendet werden. Obwohl die Technik von Sprachassistenten, Chatbots und Co. weiterer Optimierung bedarf, wird lt. Eisenberg Sprache längerfristig ein großer Wachstumshebel sein, dessen sollten Unternehmen sich bewusst sein („entdecken Sie neue Geschäftsmodelle“) und entsprechend proaktiv handeln: „Technology changes exponentially, people & organizations change logarithmically!“ Falsche Annahmen, langwierige Analysen und risikoaverse Mitarbeiter (keine Änderung des Status quo) bremsen unternehmerische Veränderungen. Amazon im Kontrast hierzu erzeugt lt. Eisenberg Wachstum durch stringente Kundenorientierung, in der Unternehmenskultur verankerte Innovation, hohe Agilität und kontinuierliche Optimierung (siehe Abb. 2).

Machine Learning – höchstes Potenzial für personalisierte Werbung

Das Grundprinzip des maschinellen Lernens ist, durch die Bereitstellung von Trainingsdatensätzen ein Modell zu entwickeln, dabei Muster abzuleiten und anschließend auf unbekannte Daten anzuwenden. Die Mustererkennung kann durch statistische Modelle komplexer neuronaler Netze bis hin zu einfachen Entscheidungsbäumen realisiert werden. Markus Schmitt (datarevenue) erläuterte anhand einer Case Study, dass ImmobilienScout24 die Vorteile von Machine Learning nutzt, um die E-Mail-Kampagnen basierend auf einem sehr vereinfachten Entscheidungsbaum zu einem datengetriebenen, personalisierten Werbekanal weiterzuentwickeln. Die Voraussetzungen hierfür sind: Beispieldaten („je mehr, desto besser“), kritische Überprüfung der eingesetzten Datenbasis (gibt es noch ungenutzte Daten?) sowie ein grundsätzliches Verständnis bzw. eine Idee, wie die Aufgabe durch einen Menschen gelöst werden könnte. Sofern dies vorhanden ist, stehen diverse Open-Source-Tools zur Verfügung, um einen Einstieg zu erleichtern (siehe Abb. 3). Sobald der Prototyp bereitsteht, kann die Skalierung beginnen.

„Die Schweiz ist im Durchschnitt flach“

Die Unsinnigkeit von Durchschnitten von Konversionsraten zeigt sich sinnbildlich dadurch, dass auch die Schweiz durch Egalisierung von Tälern und Bergen im Durchschnitt flach ist. Mittels Segmenten kann diese eingeschränkte Sicht behoben werden, wobei eine 1:1-Kommunikation (Personalisierung) die kleinste Gruppe wäre. Personalisierung hilft, die Relevanz für den Besucher zu steigern, dennoch scheitern die Maßnahmen lt. Chris Goward (WiderFunnel) oftmals, da zu wenig Kunden-Insights vorhanden sind, Tools ad hoc implementiert werden („Personalisierung ist umgesetzt!“), Ressourcen/Prozesse fehlen bzw. unkoordinierte/unerfahrene Teams in den Unternehmen agieren. Dabei gilt grundsätzlich, dass Personalisierungsmaßnahmen von Websites im ersten Schritt Hypothesen sind, welche es zu testen gilt. Neben einem erfahrenen CO-Team und einem bewährten Optimierungsprozess bedarf es deshalb tiefgründiger Kenntnisse über die Kundenbedürfnisse.

Nutzerforschung, Webanalyse und heuristische Evaluationen helfen, die Bedürfnisse der Besucher zu erfahren und anschließend mittels Hypothesen, Testing und Analysen zu verifizieren. Neben der Nutzerbefragung besteht in der Nutzerforschung der deduktive und induktive Ansatz. Beim deduktiven Ansatz wird die Erkenntnis einer Theorie auf eine konkrete Situation angewendet: Wissen über kognitive Verzerrungen; hat bspw. die Verminderung der kognitiven Dissonanz einen positiven Einfluss? Im Gegensatz hierzu wird im induktiven Ansatz mittels Analysen ausgewählter Segmente erforscht und anschließend ebenfalls in optimierten A/B-Test verprobt. In Summe heißt dies: Kenne deinen Kunden!

Des Themas Personalisierung nahm sich ebenfalls Mirko Melcher (Web Arts) an und stellte zum Abschluss wieder die Frage: „Wie gut kennen Sie wirklich Ihre Nutzer und wie können Sie herausfinden, welcher Käufertyp auf der Website ist?“ Die Antwort liefert das Potenzial, welches sich wirklich hinter der Personalisierung verbirgt. Der ROI kann lt. Melcher gesteigert werden, sofern Cluster/Käufertypen identifiziert und daraus maßgeschneiderte Erlebnisse abgeleitet werden können. Als Beispiel zeigte er Landingpages, welche jeweils auf ein Emotionssystem (Stimulanz, Dominanz, Balance) abzielen und die Bild- und Textsprache entsprechend durchgehend aufnehmen. Im Zuge von A/B-Test kann die Resonanz gemessen werden. Als weitere Möglichkeit zeigt er ein kreatives Beispiel, wie Besuchern die Gelegenheit geboten wird, selbst ein Profil von sich zu erstellen, um passende Angebote zu erhalten (siehe Abb. 5). Über 20 % der Besucher nutzten die Möglichkeit und erstellten ein Profil. Dadurch konnten Sie im weiteren Verlauf mit personalisierten Angeboten angesprochen werden.

Selbstkritisch zum eigenen Status der Optimierungsmaßnahmen gefragt: Baby-Level oder schon Erwachsener?

Unternehmen befinden sich üblicherweise in unterschiedlichen Reifephasen, was das Thema Optimierung anbelangt. Elam Agam (Atfornt) gliederte dies in drei Lebensphasen – vom Baby über den Teenager hin zum Erwachsenen (siehe Abb. 6). Je nachdem, in welcher Phase sich die Organisation befindet, könnten folgende Tipps sehr hilfreich sein.

Baby-Level: Betrachte das Unternehmen aus der Kundensicht, verstehe die Erwartungen und suche nach unternehmensinterner Unterstützung. Erstelle hierzu Personas für die Stakeholder (bspw. welche Bedürfnisse und Ängste werden die jeweiligen internen Interessengruppen in Bezug auf Optimierungen haben?) und eine Social-Map (wer kann mit wem, wer beeinflusst mit seiner Meinung andere?). Das Management möchte die Auswirkung auf ROI bzw. monetäre Kennzahlen wissen und nicht die Wissenschaft dahinter.
Teenager-Level: Teile die Erkenntnisse über den Kunden, hinterlege dies mit Zahlen und Fakten. Vor dem Testing stehen wieder Nutzerforschung und Expertenbeurteilung, damit auch die richtigen Dinge getestet werden. Als probates Mittel der Wissensvermittlung im Team/Unternehmen über den Kunden könnte ein interner Blog dienen.
Erwachsenen-Level: Optimierung ist kein Projekt, sondern ein System aus Prinzipien bzw. einem übergeordneten Framework mit funktionsübergreifenden Teams. Dieser Prozess wird Zeit und Geduld in Anspruch nehmen.

Drei Learnings aus einem stark wachsenden Start-up

In einem Start-up, welches im Idealfall sehr stark wächst, waren für Tom Waterfall (lostmy.name) drei Learnings extrem wichtig. 1. Um die Agilität durch sich ändernde Ziele und Strategien aufrechtzuerhalten, bedarf es einer kontinuierlichen Anpassung der internen Struktur. Hier können bis zu einem gewissen Grad kleine Teams (Mini-Start-up im Start-up) sehr hilfreich sein. 2. Produkte sind die Grundlage für Testing, insbesondere bei knappen Ressourcen. So kann bspw. ein Verpackungsdesign auf Marktreife getestet werden, ehe es überhaupt produziert ist (Smoke-Test; Design wurde nach Auswahl als ausverkauft gekennzeichnet), oder die Präsentation der Buchformate ausführlich auf einen „Paradox-of-Choice-Effekt“ getestet werden. Mit Produkten ist die Optimierung mehr eine Businessentscheidung als die reine Betrachtung des Uplift. 3. Optimierung als Teil der Unternehmenskultur („failing fast and learning together“). Beziehe alle mit ein (bspw. in Form von Abstimmungen zur vermeintlichen Gewinnervariante) und teile kontinuierlich das Wissen (bspw. in Form einer internen CROmunity).

Redesign oder der Glaube an die Big Bang Theory.

John Ekman (Conversionista) warnte eindringlich vor den Risiken eines Redesign. Obwohl der Anlass hierfür vielfältiger Natur sein kann, wie bspw. das responsive Design oder der Wechsel des CMS, ist die Gefahr eines Einbruchs der Konversionsrate eminent. Ekman verglich eine Website mit einem Mischpult, bei dem es sehr viele Regler zur Einstellung gibt. Ein kompletter Austausch, ohne die einzelnen Einstellungen zu kennen bzw. überzuleiten, kann fatale Folgen haben. Die Alternative heißt kontinuierliche Evolution des Designs, welche zielgerichtet und datengetrieben vonstattengehen soll. Dabei sind die Erkenntnisse aus dem alten Design von besonderer Bedeutung, um sicherzustellen, dass nicht vermeintlich Unnützes verändert wird („Do not fix what is not broken!“). Als Beispiel führte er die Optimierung der Website „Berghs.se“ an, deren Ziel es war, mehr Kurse zu verkaufen. Das erste Learning hier war, dass die vermeintlich wichtigste Seite nicht die Homepage ist, sondern die Kursübersichtsseite und der Übergang zur Kursdetailseite und zurück. Weiterhin ist zu prüfen, wie das typische Navigationsverhalten aussieht, damit die Besucher nicht in den Tiefen der Website stecken bleiben, sondern auf vor- bzw. nachgelagerte Seiten finden. Mittels Datenanalysen in Google Analytics (Segmentierung auf Basis von Seitensequenzen auf Nutzerebene), Card Sorting, Heatmaps, Session Recording und Formularanalysen wurde letztlich an vielen Details die Website sukzessive optimiert.

You can´t optimize what you don´t measure

Um Websites optimieren zu können, bedarf es der Information, welche Webseite das höchste Potenzial bietet und was konkret optimiert werden soll. Angie Schottmuller empfiehlt dazu, die Analytics-Systeme mit weiteren Kennzahlen anzureichern, welche in Google Analytics mittels Events ermittelt werden können (siehe Abb. 7).

Es gilt demnach herauszufinden, ob der Message-Match gewährleistet ist und damit das Versprechen der (AdWords-)Anzeige auf der Zielseite eingehalten wird (Abgleich bspw. des Titels und der H1 mit ScreamingFrog) und der Nutzer nach einer bestimmten Zeit noch auf der Seite ist (Adjusted Bounce Rate). Im nächsten Schritt ist zu prüfen, ob der Nutzer an der Seite „kleben bleibt“, d. h. mit dem Content interagiert (Tipp: Checkliste für Bilder unter http://bit.ly/heroshotscorecard), zu den relevanten Bereichen auch mittels Scrollen geleitet wird, um letztendlich weitere Interaktionen in Richtung der Konversion zu unternehmen (bspw. Videotracking mittels Event). Im Idealfall hat eine Landingpage ein eindeutiges Ziel mit einem einzigen Call-to-Action-Button. Die ganze Aufmerksamkeit der Seite wird dadurch gebündelt (Attention Ratio 1:1) und durch eine klare Benennung des Buttons (spezifische Aktion + Grund, bspw. „Bekomme ein Angebot und spare mindestens 20 %“) forciert.

Tipp: Ideen für ein Google Analytics Event-Tracking-Skript unter http://bit.ly/gaeventtrackingforcro.

Emotion vor Kognition!

Menschen sind in ihren Kaufentscheidungen sehr emotionsgetrieben. Obwohl Mitbewerber günstigere Preise haben können, ist dies nicht das alleinige Kaufkriterium. Vielmehr geht es darum, wie ein Unternehmen es schafft, den Konsumenten emotional von seinem Produkt zu überzeugen. Daher ist es essenzial zu wissen, wer die Kunden sind, was das Unternehmen sagen möchte und wie es mit dem Kunden kommuniziert. Unternehmen sollten Folgendes über den Kunden wissen:

1. Welchen „Schmerz“ verspürt der Konsument, bevor er eine Lösung für sein Bedürfnis findet?
2. Welche emotionalen Trigger beeinflussen seinen Entscheidungsprozess?
3. Was sind seine Bedenken und Sorgen?
4. Wie möchte er sich nach der Lösungsfindung fühlen?

Basierend auf diesen Kenntnissen und dem kundenindividuellen Status des Bedürfnisbewusstseins (Literaturtipp: Theorie der „5 States of Awareness“ von Eugene Schwarz) sollte die Kommunikation auf der Webseite angepasst werden. Dabei sollten Lösungen für den „Schmerz“ präsentiert werden und welchen Vorteil der Kunde durch das Produkt/den Service hat bzw. wozu er befähigt wird („Empowering the customer“). In Summe geht es darum herauszufinden, was das Ziel des Kunden ist und wie es erreicht werden kann – durch dessen Zielerreichung erreicht das Unternehmen mittelbar sein Ziel.

„Alles ist für jeden beim ersten Mal neu!“

Karl Kratz bot einen Einblick in die „Kunst der digitalen Verführung“ und hinterfragte, ob die Aufmerksamkeit der Websitebesucher gelenkt wird, damit in ihrer Wahrnehmung die gewünschte Realität entsteht. Jeder Webseitenbetreiber ist Architekt in der Wahrnehmung der Websitebesucher. Durch die Kombination aus Erwartungshaltung, Fokussierung und Bestätigung kann eine neue Realität für den Besucher geschaffen werden. Die entsprechende Erwartungshaltung entsteht dabei im Kontext. Ein Esstisch aus Eisen und Altholz kann mittels Worten und Bild inszeniert werden: „Erinnerst Du Dich an den feinen Öl-Geruch schwerer Fabrik-Maschinen? Verzaubere Deine Gäste mit der 170 Jahre alten Geschichte dieses einzigartigen Unikats aus schwerem Industrie-Stahl!“ Am Ende sind es doch die Gefühle, an die man sich erinnert, und nicht die Worte, die man sich merkt.

System 1 vs. System 2 – schnelles und langsames Denken

Der Psychologe Bart Schutz (Online Dialogue) erläuterte die Wirkprinzipien menschlichen Denkens und Handelns anhand der beiden Denksysteme. System 1, das schnelle unbewusste Denken, verleitet uns leider immer wieder zu Fehlern, was das folgende Beispiel verdeutlicht: Angenommen, ein Paar hat zwei Kinder. Das Erste ist ein Junge. Wie hoch ist die Wahrscheinlichkeit, dass auch das zweite Kind ein Junge ist? Spontan kommt Ihnen sicher auch nicht das richtige Ergebnis von 33 % in den Sinn, oder? Das liegt daran, dass das langsame Denken, System 2, hier im ersten Schritt nicht „zu Wort“ kommt, sondern die (falsche) Antwort von System 1 dirigiert wird (siehe hierzu die Serie zu irrationalem Handeln ab der Ausgabe 37 der Website Boosting).

Dieses Wissen um die beiden Denksysteme können sich Optimierer zunutze machen, indem sie a) sehr viel testen, um möglichst viel über die Besucher zu erfahren, und b) herausfinden, bei welchem Device welches Denksystem dominiert, bzw. dieses forcieren. Schutz erläuterte ein Case Study von Hostelworld.com, welche aufzeigte, dass die Nutzer bei dieser Site im mobilen Umfeld tendenziell durch System 2 getrieben sind, während die Desktop-Nutzer von System 1 forciert werden. Dies hat zur Folge, dass das Design bzw. die Komplexität in Formularen, Prozessen entsprechend angepasst werden sollte, da dies im A/B-Test zu besseren Ergebnissen führte.

Warum Optimierer versagen!

Karl Gilis (AG Consult) ging hart mit den Optimierern ins Gericht und zeigte konkrete Missstände in ihrem Handeln auf:

1.  Ihr kennt nicht die Grundprinzipien und verlasst euch auf euer Bauchgefühl!
   Testen Sie und berücksichtigen Sie aktuelle Forschungsergebnisse.
2. Ihr denkt, dass Design visuell eindrucksvoll sein soll!
   Video-Hintergründe und Slider sind suboptimal.
3. Ihr glaubt, was ihr glauben wollt!
   Die Falz ist kein Mythos, der sichtbare Bereich und generell die Position ist von Bedeutung. Testen Sie Textvariationen.
4. Ihr wollt mit eurem Produkt Eindruck schinden!
   Die Nutzerperspektive einnehmen, was den Kunden tatsächlich am Produkt gefallen hat. Ggf. Kunden direkt befragen, warum sie das Produkt gekauft haben und was ihnen fehlen würde, wenn man das Produkt wegnehmen würde.
5. Ihr Call-to-Action Button ist nicht auf den Nutzer fokussiert!
   Klare Aussage, Benennung aus Nutzerperspektive (Fenstervertrieb: „Fachbetriebsuche“ vs. „Fachbetrieb finden“ [bessere Variante]).
6. Ihr gebt niemals Komplimente!
   Positive Rückmeldung bei Nutzerinteraktion („Sie haben eine exzellente Wahl getroffen!“).
7. Ihr seid ichbezogen!
   Mobile Websites von Tankstellen zeigen bspw. die aktuellen Aktienkurse und Kaffeeangebote anstelle des Wegs bis zur nächsten Tankstelle. Deshalb kritische Hinterfragung notwendig: Was ist das Ziel/die Intention der Besucher? „Give them what they want and you’ll get what you want.“