Wie erstellt man einen Optimierungsprozess? Ein Leitfaden zum Aufbau einer Kultur des Experimentierens, die beständiges Wachstum unterstützt

Ein Test-für-Test-Optimierungsprogramm wird es nicht schaffen, wenn Sie kontinuierliches Wachstum erzielen möchten. Im Jahr 2019 berichtete CXL, dass 38,3 % der Optimierer einen undokumentierten oder unstrukturierten Prozess haben, während 17,1 % überhaupt keinen Prozess haben. Die richtige Optimierung, die nachhaltiges Wachstum fördert, ist ein Prozess, der eine klar definierte Struktur erfordert, um ausgeführt und aufrechterhalten zu werden .

Der Aufbau eines Conversion-Rate-Optimierungsprogramms, das es Ihrem Team ermöglicht, ständig zu testen und zu verbessern, wird kein Spaziergang im Park sein. Der Aufbau eines Optimierungsprozesses ist eines der Probleme, unter denen viele Optimierer leiden. Es gibt viele Herausforderungen zu meistern.

Erstens gibt es die Denkweise, die Optimierung als eine Marketingaktivität betrachtet, die nur dann ausgeführt wird, wenn die Conversions einen Schub oder Rückgang unter akzeptable Standards benötigen. Obwohl Sie die Vorteile der Optimierung erkennen, gibt es in Ihrem Unternehmen kein konsistentes Experimentier-Framework.

Zweitens ist da das Alter Ihres Optimierungsprogramms. Wenn die CRO-Praxis in Ihrem Unternehmen noch jung ist, kann es entmutigend sein, einen Rahmen zu schaffen, während Sie Tests durchführen und versuchen, Gewinne zu erzielen. Es besteht die Versuchung, jetzt, wo Sie gerade erst anfangen, auf die Erstellung eines Optimierungsprozesses zu verzichten. Aber dies wird Sie zurückholen, wenn Ihr Optimierungsprogramm ausgereift ist.

Optimierung ist eine junge Branche. Die CXL-Studie von 2019 besagt, dass 60 % der Optimierer erst seit 2 Jahren in der Branche arbeiten. Ein Optimierungs-Framework hilft Ihrem Unternehmen, das Beste aus den Optimierern in Ihrem Team herauszuholen, und bringt Sie zu einem Optimierungsprogramm, das kontinuierliches Wachstum fördert.

Es gibt noch viele weitere Herausforderungen zu meistern. Lassen Sie uns Ihnen also zeigen, wie Sie eine Optimierungsstruktur aufbauen, die kontinuierliches Wachstum unterstützt!

Nehmen Sie eine Experimentier- und Optimierungsmentalität an

Steve Maraboli sagte:

Sobald sich Ihre Denkweise ändert, ändert sich alles im Außen mit.

Um eine Conversion-Optimierungsstruktur aufzubauen, die für Ihr Unternehmen funktioniert, müssen Sie die richtige Denkweise fördern. Eine allgemeine Denkweise, die auf Optimierung ausgerichtet ist, schafft eine hervorragende Grundlage, auf der Sie Ihr Framework zur Optimierung der Conversion-Rate aufbauen können.

Hier sind einige Grundsätze, die Ihr Unternehmen stärker auf die Optimierung konzentrieren.

Seien Sie datengesteuert

Da geteilte und multivariate Tests von quantitativen (analytischen) und qualitativen Daten angetrieben werden, wird eine Umstellung auf eine datenorientierte Denkweise Ihrem Unternehmen sehr gut tun.

Eine datengesteuerte Denkweise hilft Ihrem Unternehmen nicht nur bei der konsequenten Optimierung, sondern beeinflusst auch andere Geschäftsentscheidungen wie die Diversifizierung in einen neuen Markt oder die Vorhersage zukünftiger Trends .

Das Tolle daran, datengesteuert zu sein, ist, dass Ihr Marketingteam bereits so arbeitet. Wenn Ihr Marketingteam analytische Daten verwendet, um Aktionen wie das Aktualisieren von Inhalten zu informieren, um mehr Verkehr zu erfassen, Käuferpersönlichkeiten zu erstellen, dann verwendet es bereits einen Data-First-Ansatz. Andere Teams in Ihrem Unternehmen verwenden wahrscheinlich Daten, um ihre Arbeitsabläufe und Prozesse zu vereinfachen. Wenn nicht, dann bringen Sie sie auf die gleiche Seite.

Nehmen Sie einen agilen Ansatz

Oft ist die Erwartung in vielen Unternehmen, dass die Ergebnisse eine große Wirkung haben werden. Die Mitarbeiter stehen unter enormem Druck, dieses perfekte Einhorn zu liefern. Dies führt oft zu Verzögerungen, da Perfektion Vorrang vor Erledigtem hat.

Diese Haltung steht im Widerspruch zur Optimierung. Bei der Optimierung ist ein kleiner Gewinn, den Sie innerhalb einer Woche erzielen können, besser, als ein Jahr auf einen größeren Gewinn zu warten. Das A/B-Testen einer Zielseite heute und das Erzielen von Ergebnissen in Wochen ist besser, als 3 Monate zu warten, um den perfekten multivariaten Test zu konzipieren, zu planen und zu erstellen, der fast jedes Problem auf Ihrer Website auf einen Schlag löst (ist das überhaupt möglich?). Nicht, dass komplexe Tests schlecht sind. Die Idee ist, mit kleinen Tests zu beginnen und sich zu komplexeren Tests hochzuarbeiten.

Eine Abkehr von der Arbeitsmentalität „Go big or go home“ ist schwer zu erreichen. Aber es kann getan werden. Beginnen Sie damit, den Fortschritt zu betonen und Aufgaben (die nicht perfekt sein müssen) in Ihrem Team zu erledigen. Dies wird einen Schwenk vom Streben nach Perfektion zum Erledigen von Dingen erzwingen, egal wie klein sie sind. Wie wir bei Convert sagen: Fortschritt statt Perfektion.

Lernen Sie aus Fehlern

Gewinnen ist berauschend und macht süchtig. Sobald Sie Ihren ersten Sieg erzielt haben, möchten Sie in einer Siegesserie bleiben. Scheitern ist keine Option mehr, mit der Sie sich wohlfühlen.

Aber die Optimierung sieht Fehler nicht als etwas Schlechtes an. Wenn Sie Tests durchführen, wird ein Teil Ihrer Kontrolle die Variationen übertreffen. Auch wenn Sie dies als fehlgeschlagenen Test ansehen, ist es das wirklich nicht. Diese „Testfehler“ bieten einzigartige geschäftliche Einblicke in das Verhalten Ihrer Kunden. Es stellt auch Ihre vorgefassten Meinungen in Frage und hilft Ihnen, bessere Hypothesen zu entwickeln.

Normalisieren Sie Fehler als Merkmale des Fortschritts und lernen Sie daraus. Dies wird die Denkweise Ihres Unternehmens zuerst in Richtung Optimierung verlagern.

Eröffnen Sie Experimente für Ihr gesamtes Unternehmen

Ihr Experimentierprogramm sollte nicht nur auf Ihr CRO-Team beschränkt sein. Eine experimentierfreudige Denkweise möchten Sie in Ihrem gesamten Unternehmen kultivieren. Und die Öffnung des Prozesses für andere Teams in Ihrem Unternehmen zur Durchführung von Experimenten wird Ihr Optimierungsprogramm erheblich verbessern.

Nehmen Sie zum Beispiel Booking.com, sie haben ein robustes Experimentierprogramm, das es Einzelpersonen aus verschiedenen Teams im Unternehmen ermöglicht, Tests durchzuführen, indem sie standardisierte Vorlagen ausfüllen. Name des Experiments, Ergebnisse, Erkenntnisse und Iterationen werden in einer Datenbank gespeichert und sind leicht durchsuchbar.

Das Öffnen von Experimenten kann einige Herausforderungen mit sich bringen, z. B. kann der Test einer Person etwas auf der Website beschädigen. Aber wenn Ihr Kernexperimentierteam ein Auge darauf hat, was vor sich geht, wird dies verhindert.

Die Öffnung des Experimentierens für Ihr gesamtes Unternehmen hilft beim Aufbau einer Experimentierkultur und Denkweise, die andere Teams in ihre Fachgebiete einbringen können

Risiken eingehen

Risiken sind ein fester Bestandteil des Lebens und des Geschäfts. Um bei jedem Unterfangen erfolgreich zu sein, gehen Sie einige Risiken ein.

Geht Ihr Unternehmen Risiken ein?

Einige Unternehmen sind sehr risikoscheu. Sie erzielen frühe Erfolge und zögern, Risiken einzugehen. Andere mögen es einfach nicht, Risiken einzugehen, da immer die Möglichkeit besteht, dass das Unternehmen verliert.

Ein richtiges Optimierungsprogramm beinhaltet das Eingehen von Risiken. Beim Experimentieren geht man oft Risiken ein und testet radikale Veränderungen, die erfolgreich sein oder scheitern können . Gewinnt die Variante, wird sie umgesetzt und alle feiern den Sieg. Wenn die Kontrolle die Variationen übertrifft, wird die Hypothese verworfen und die Lehre aus diesem Test wird verwendet, um nachfolgende Tests zu informieren.

Eine risikokonservative Haltung als optimierungsorientiertes Unternehmen entspricht normalerweise dem Testen kleiner sicherer Änderungen, selbst angesichts widersprüchlicher Daten. Diese Zurückhaltung, radikale Änderungen zu testen, bedeutet oft, dass Ihr Unternehmen bei größeren Lifts den Kürzeren zieht. Und es könnte auch bedeuten , Marktanteile an Wettbewerber zu verlieren , die bereit sind, große Änderungen zu testen.

Eine einfache Möglichkeit, Ihre Risikobereitschaft zu verbessern, besteht darin, sich nicht mehr damit abzufinden, wo Ihre Optimierung liegt, und die Angst vor dem Scheitern abzulegen. Beginnen Sie mit kleinen Risiken und arbeiten Sie sich nach oben. Größere Risiken bedeuten oft größere Belohnungen.

Legen Sie die richtigen KPIs für Experimente fest

Der Zweck Ihres Optimierungsprogramms besteht darin, das Wachstum voranzutreiben und andere Geschäftsziele zu erreichen.

Wie genau sieht Wachstum in Ihrem Unternehmen aus?

Wachstum kann mehr Umsatz, Käufe, Formularanmeldungen, Abonnements, Kommentare oder Seitenaufrufe bedeuten. Jedes Unternehmen ist in verschiedenen Nischen tätig und daher wird das Wachstum für jedes anders sein. Der erste Schritt besteht darin, zu definieren, was Wachstum für Ihr Unternehmen bedeutet. Fügen Sie dann eine Metrik hinzu, die am besten misst, was Ihr Unternehmen als Wachstum definiert. Angenommen, Sie betreiben ein E-Commerce-Geschäft und definieren Wachstum als Umsatzsteigerung. Der durchschnittliche Umsatz pro Besucher ist eine gute Kennzahl, die Sie an Ihre Definition von Wachstum anhängen können, die mehr Umsatz bedeutet.
Lassen Sie uns mit einer Möglichkeit, das Unternehmenswachstum zu messen, weiter auf die primären und sekundären KPIs für Ihre Experimente eingehen .

Auswahl von primären und sekundären KPIs

Verschiedene Experimente haben verschiedene Hypothesen, die sie testen. Ein Experiment kann darauf abzielen, Änderungen an einer Seite zu testen, um die Absprungrate zu reduzieren, ein anderes kann Formularfelder testen, um die Formularübermittlung zu erhöhen, ein anderes kann Änderungen testen, die darauf hoffen, den Umsatz pro Benutzer zu steigern usw. Da bei jedem Experiment verschiedene Dinge getestet werden, müssen Sie dies tun Wählen Sie einen primären KPI aus.

Ein primärer KPI ist eine primäre Metrik, für die Sie ein Experiment planen und dessen Ergebnis beurteilen. Ein Experiment zur Reduzierung der Absprungraten kann die Absprungrate als primären KPI verwenden, während ein anderes zur Steigerung des Umsatzes einen durchschnittlichen Umsatz pro Benutzer haben kann. Bei einem Absprungrate-Experiment bedeutet eine reduzierte Absprungrate, dass Ihre Hypothese richtig ist und Sie Ihr Experiment als durchschlagenden Erfolg werten können.

Es ist zwar nicht die Hauptmetrik, für die Sie Ihr Experiment entwickelt haben, aber ein sekundärer KPI könnte etwas sein, das Sie messen möchten. In einem Experiment zur Steigerung des durchschnittlichen Umsatzes pro Besucher könnten Sie auch daran interessiert sein, die auf der Seite verbrachte Zeit zu messen. Während der durchschnittliche Umsatz pro Benutzer Ihr primärer KPI ist, kann die Zeit auf der Seite Ihr sekundärer KPI sein. Sekundäre KPIs wirken sich weder darauf aus, wann Sie Experimente stoppen und starten, noch darauf, wie Sie das Ergebnis eines Experiments beurteilen.

Stellen Sie bei der Auswahl von primären und sekundären KPIs sicher, dass beide KPIs den Hauptzielen Ihrer Organisation dienen. Wenn Ihr Ziel mehr Umsatz ist, sollten Ihre KPIs dies widerspiegeln.

Definieren Sie Ihren Optimierungs- und Experimentierprozess

Jetzt, da Ihr gesamtes Team und Ihr Unternehmen eine Optimierungs-First-Denkweise angenommen haben, ist es an der Zeit, einen Optimierungsprozess für ein Experimentierprogramm zu erstellen.

Wenn Sie Ihren Experimentierprozess erstellen, werden Sie mit Bildern überschwemmt wie:

Sie könnten versucht sein, Ihr Framework auf solchen Bildern aufzubauen, aber diese Frameworks wurden nicht mit Blick auf Ihr Unternehmen erstellt. Die meisten Prozessdiagramme für Online-Experimente berücksichtigen keine einzigartigen Faktoren wie Ihren Website-Wartungszeitplan, die Käuferreise, die Art und Weise, wie Ihr Marketing eingerichtet ist, und die Saisonabhängigkeit Ihres Verkehrs/Geschäfts.

Dies sind wichtige Faktoren, die Ihre Optimierungsbemühungen beeinflussen. Ein Online-Optimierungsprozess wird es nicht schaffen.

So erstellen und definieren Sie einen auf Ihr Unternehmen zugeschnittenen Experimentierprozess:

1. Definieren Sie das Problem

Der erste Schritt in Ihrem Experimentierprogramm besteht darin, das Problem zu definieren. Eine „perfekte Website“ kann man absolut nicht optimieren. Damit eine Optimierung stattfinden kann, muss etwas behoben werden. Möglicherweise versuchen Sie, den Umsatz zu steigern, die Abwanderung zu verringern, ein besseres Erlebnis zu bieten, damit Sie bestehende Kunden weiterverkaufen können usw. Es gibt immer Raum für Verbesserungen.

Daten informieren bereits viele Prozesse in Ihrem Marketing-Workflow. Analytische Daten sagen Ihnen wahrscheinlich, dass beispielsweise eine Zielseite im Vergleich zu anderen Seiten Ihrer Website eine niedrige Conversion-Rate aufweist. Diese Daten weisen auf ein Problem hin, das Sie leicht als „geringe Conversions“ definieren können.

Wenn Sie das Problem kennen und definieren, können Sie es besser machen.

Eine „perfekte Website“ kann man absolut nicht optimieren. Damit eine Optimierung stattfinden kann, muss etwas behoben werden. Möglicherweise versuchen Sie, den Umsatz zu steigern, die Abwanderung zu verringern, ein besseres Erlebnis zu bieten, damit Sie bestehende Kunden weiterverkaufen können usw. Es gibt immer Raum für Verbesserungen.

Daten informieren bereits viele Prozesse in Ihrem Marketing-Workflow. Diese Daten können aus Analysesoftware, Heatmap-Tools, Kundenfeedback usw. stammen. Diese Daten weisen auf ein Problem oder einen Bereich hin, der verbessert werden muss. Beispielsweise hat Ihre Analysesoftware möglicherweise auf niedrige Konversionsraten auf einer Zielseite mit hohem Traffic hingewiesen.

Sobald Sie einen Bereich identifiziert haben, der verbessert werden muss, ist es an der Zeit, das Problem zu untersuchen und eine Lösung zu finden.

Wenn Sie das Problem kennen und definieren, können Sie es besser machen.

2. Untersuchen Sie das Problem

Wenn Ihre Daten sagen, dass es ein Problem gibt oder etwas behoben werden muss, wie erhalten Sie mehr Einblicke in das Problem?

Indem Sie natürlich mehr Daten über das Problem sammeln!

In unserem vorherigen Beispiel zeigten die Daten niedrige Konversionsraten auf einer Zielseite, die viel Verkehr erhält. Sie müssen herausfinden, was genau dazu führt, dass Besucher auf dieser Seite nicht konvertieren.

Diese Daten können aus einer Mischung quantitativer und qualitativer Quellen stammen. Sie können Formularanalysen, Sitzungsaufzeichnungen, Usability-Recherchen, Kundenfeedback, Kundeninterviews usw. verwenden, um das Problem weiter zu untersuchen.

Mit mehr Einblicken können Sie verstehen, warum Ihre Zielseite mit hohem Traffic eine niedrige Conversion-Rate hat.

Nachdem Sie die Sitzungsaufzeichnung und Umfragen auf Ihrer Zielseite mit niedriger Konversionsrate verwendet haben, stellen Sie fest, dass Besucher die visuellen Elemente auf der Seite als zu ablenkend empfinden. Was jetzt?

3. Bilden Sie eine Hypothese

Eine Hypothese ist eine fundierte Vermutung darüber, was das Problem beheben wird, das Sie auf Ihrer Website identifiziert haben. Das Beheben dieses Problems bedeutet, dass mehr Besucher die gewünschte Aktion ausführen und somit die Conversions auf dieser Seite/Website verbessern .

Im vorherigen Beispiel haben Sie das Problem als störende visuelle Elemente identifiziert. Sie stellen die Hypothese auf, dass das Entfernen visueller Elemente die Conversions auf der Zielseite erhöht.

In der realen Welt gibt es nie nur eine Seite, die verbessert werden muss. Häufig sind es mehrere Seiten und Websites, die verbessert werden müssen.

Hier kommt die Priorisierung ins Spiel.

Entscheiden Sie bei Hypothesen auf mehreren Seiten, welche Hypothesen wichtig sind und zuerst getestet werden müssen. Dazu können Sie entweder das PIE- oder das ICE-Priorisierungsmodell verwenden.

Im PIE-Priorisierungsmodell bewerten Sie Ihre Hypothese anhand von 3 verschiedenen Faktoren mit einer Punktzahl von 1-5, wobei 5 die höchste Punktzahl ist. Diese Faktoren sind:

• Verbesserungspotenzial: Wie wahrscheinlich ist, dass die Hypothese zu einer Verbesserung auf der Testseite führt.
• Wichtigkeit: der Wert des Traffics, der auf der Testseite landet
• Leichtigkeit: die Schwierigkeitsrate der Umsetzung der Änderungen gegenüber der Hypothese.

Das ICE-Priorisierungsmodell verwendet ein ähnliches System. Aber seine Faktoren sind:

• Auswirkung: Ein Maß für die positive Auswirkung Ihrer Hypothese auf die Metrik, die Sie verbessern möchten.
• Vertrauen: Wie sicher sind Sie sich bezüglich der Auswirkungen dieser Hypothese?
• Leichtigkeit: Eine Schätzung, wie viele Ressourcen benötigt werden, um die Änderungen umzusetzen, die die Hypothese erfordert.

Es kann schwierig sein, den Überblick über mehrere Hypothesen und ihre verschiedenen Priorisierungsbewertungen zu behalten. Mit Convert Compass behalten Sie den Überblick. Es ermöglicht Ihnen, Hypothesen zu erstellen und ihnen basierend auf beiden Modellen Priorisierungsbewertungen zuzuweisen.

Geben Sie Ihren Hypothesen den Status basierend auf dem Stadium ihrer Konzeption: Entwurf, abgeschlossen, auf ein Experiment angewendet und archiviert. Sie können alle Ihre Hypothesen in einem Dashboard sehen und verwalten.

4. Entwerfen Sie Variationen und führen Sie ein Experiment durch

Nachdem Sie Ihre Hypothesen erstellt und ihnen Priorisierungsbewertungen gegeben haben, können Sie Experimente zu den Hypothesen mit hohen Bewertungen entwerfen und durchführen. Normalerweise nimmt dieses Experiment die Form eines A/B-Tests an, bei dem Sie Ihre Kontrolle haben, wie die Zielseite im Beispiel, und eine Variante (mit weniger visuellen Elementen), die Sie basierend auf einer Hypothese entworfen haben.

Unter Berücksichtigung der Saisonabhängigkeit Ihrer Website können Sie jetzt Ihren Test starten. In Compass können Sie jede Ihrer abgeschlossenen Hypothesen innerhalb von Sekunden in eine Erfahrung umwandeln.

Dies macht es einfach, Tests zu Ihren Hypothesen im Dashboard von Convert Experiences durchzuführen. Legen Sie die Anzahl der Tage fest, an denen Ihr Test ausgeführt wird, und die statistische Signifikanz, indem Sie in der Testzusammenfassung auf Statistiken und Einstellungen klicken und die Optionen bearbeiten.

5. Analysieren Sie die Ergebnisse und ziehen Sie eine Schlussfolgerung

Am Ende des Experiments steht eine Analyse der Ergebnisse. Sind Ihre Ergebnisse statistisch valide? In einer 2019 durchgeführten Analyse von über 28.000 Experimenten stellten wir fest, dass nur 20 % das statistische Signifikanzniveau von 95 % erreichten. Es gab einen Kompromiss zwischen statistischer Signifikanz und Experimentgeschwindigkeit.

Sie können Ihr Konfidenzniveau wie oben unter Erfahrungen umwandeln beschrieben festlegen. Jetzt können Sie sich mit den Daten befassen, die Ihr Experiment gesammelt hat.

Hat sich Ihre Variante gegen die Kontrolle bewährt? War Ihre Hypothese richtig? Die Ergebnisse werden diese Fragen und mehr beantworten.

Robuste Berichte erleichtern die Analyse der Ergebnisse. Die Fähigkeit, auf einen Blick zu erkennen, welcher Test im Experiment gewonnen hat, seine statistische Gültigkeit, Ziele und Metriken usw.

Nach der Analyse der Ergebnisse sollte klar sein, was die Schlussfolgerungen sind. Wenn Ihre Variation Ihre Kontrolle übertrifft, ist die Schlussfolgerung, dass Ihre Hypothese richtig war, und daher werden die Änderungen implementiert. Wenn die Kontrolle gewonnen hat, lautet die Schlussfolgerung, dass die Hypothese falsch war und möglicherweise geändert werden muss. Die Erkenntnisse aus dem Experiment können nachfolgende Experimente anregen.

6. Sozialisieren Sie Ihre Ergebnisse

Dies ist ein wichtiger Teil Ihres Optimierungsprogramms. Da Sie einen Experimentierprozess aufbauen, der kontinuierliche Verbesserungen unterstützt, ist die Verbreitung Ihrer Ergebnisse von entscheidender Bedeutung. Es wird dazu beitragen, das Stammeswissen der Optimierung in verschiedenen Teams in Ihrem Unternehmen zu erweitern. Die Teams in Ihrem Unternehmen (Produkt, Entwickler, Kunde und Vertrieb usw.) sollten in der Lage sein, zu verstehen, welche Optimierung wichtig ist, wie sie funktioniert und wie sie zu nachhaltigem Wachstum beiträgt. Die Sozialisierung Ihrer Ergebnisse hilft Ihnen dabei.

Abgesehen davon, dass Sie Ihre Ergebnisse teilen, können Sie die Sozialisierung sogar noch weiter vorantreiben, indem Sie definierende Probleme und Hypothesen an andere Abteilungen weitergeben. Lassen Sie andere Teams in Ihrem Unternehmen Hypothesen zum Testen aufstellen. Diese Experimente können nach Teamnamen benannt und die Ergebnisse nach Abschluss des Experiments sozialisiert werden, um die Wertschätzung Ihres Unternehmens für Experimente zu vertiefen und eine Optimierungsmentalität zu fördern.

Praktische Grafiken, die exportiert werden können, erleichtern die Sozialisierung, da die Teams die Leistung ihrer Variationen sofort sehen können.

7. Hier kommt ein Vorbehalt

Dieses Framework ist ein flexibler Leitfaden, den Sie an Ihre Organisation anpassen können. Denken Sie daran, dass es Situationen mit so hoher Priorität geben wird, dass Sie möglicherweise keine Variationen entwerfen und testen müssen, weil Sie wertvollen Traffic, Einnahmen usw. verlieren. In diesen Situationen gehen Sie von der Hypothese und Priorisierung direkt zur Implementierung einer Änderung und deren Vorantreiben live.

Sie haben beispielsweise eine stark frequentierte Seite mit einem defekten Link, der für die Konvertierung der Besucher erforderlich ist. Nachdem Sie auf dieser Seite keine Conversions gesehen und die Ursache untersucht haben, bilden Sie eine Hypothese und weisen ihr einen hohen Priorisierungswert zu.

Was tun Sie in diesem Fall?

1. Werden Sie das Optimierungs-Framework strikt befolgen, indem Sie eine Variation entwerfen und testen?
2. Werden Sie den defekten Link auf Ihrer Seite reparieren und live schalten?

Die Antwort ist offensichtlich die zweite Option. Das Entwerfen und Testen einer Variante verschwendet Ressourcen und kostet Conversions.

Nehmen Sie sich die Zeit, jedes Problem oder jede Verbesserung Ihrer Website zu prüfen, die auftaucht. Nicht jede Hypothese wird zum Experiment. Berücksichtigen Sie die Opportunitätskosten und die Bedeutung jeder Hypothese, bevor Sie sie in ein Experiment verwandeln.

Sie können die Ergebnisse einer Änderung, die mehrere Schritte im Optimierungsprozess übersprungen hat, immer noch sozialisieren. Denken Sie nur daran, dass dieses Framework flexibel genug ist, um verschiedenen Pfaden zu folgen.

Fähigkeiten, über die Ihr Optimierungsteam verfügen sollte

Führen Sie mit einem leistungsstarken CRO-Experimentierprozess eine Kompetenzanalyse Ihres Optimierungsteams durch. Ihr Team ist genauso wichtig wie ein festes Experimentier-Framework.

Hier sind Fähigkeiten, die für ein Optimierungsteam unerlässlich sind:

• Marketing-Scharfsinn
• Datenanalyse
• Heuristisches/Usability/UX-Design
• Visuelle Gestaltung
• Optimierungsexperte
• Werbetexten
• Frontend-Entwicklung
• Projektmanagement

Jede Fähigkeit spielt in Ihrem Optimierungsprogramm eine andere Rolle. Visuelles Design beispielsweise schafft Variationen, die unterschiedlich aussehen und Informationen auf unterschiedliche Weise vermitteln. Ein Optimierungsexperte versteht das Testen, kann eine Optimierungsstrategie, die beteiligte Technologie, Methodik, Statistiken und mehr erstellen. Die Front-End-Entwicklung bringt Kenntnisse über Javascript, JQuery, die Funktionsweise von Tags und die Funktionsweise des Browser-Renderings mit.

Das klingt nach viel, um ein Team zu bilden, aber diese Fähigkeiten sind in Ihrem Team bereits vorhanden. Eine Analyse der Fähigkeiten Ihres Marketingteams gibt Ihnen Gewissheit. Ihr Marketingteam hat höchstwahrscheinlich einen Texter, jemanden, der Google Analytics lebt und atmet, einen Designer, einen Entwickler usw.

Auch wenn Sie nicht über alle Fähigkeiten verfügen, die in einem Optimierungsteam benötigt werden, müssen Sie nicht direkt mit der Einstellung eines neuen Teammitglieds beginnen.

Identifizieren Sie zunächst die fehlenden Fähigkeiten und fragen Sie sich:

• Kann ich jemanden intern schulen, um diese Qualifikationslücke zu schließen?
• Werden sie genug Zeit haben, um die zusätzliche Verantwortung zu übernehmen? Wenn nicht, sollte ich ihre Stunden erhöhen?
• Kann ich diese Fähigkeiten auslagern? Wie identifiziere ich vertrauenswürdige Experten für diese Rollen? Bei Convert haben wir ein geprüftes Verzeichnis großartiger Optimierungspartner, an die Sie sorgenfrei auslagern können.
• Muss ich irgendwann jemanden einstellen?

Diese Fragen helfen Ihnen, eine Vorgehensweise einzugrenzen. Bei Convert empfehlen wir, einen Optimierungsexperten, einen Entwickler und einen Personalisierungsexperten zu haben, wenn Sie Personalisierungsexperimente durchführen.

CRO-Tools, die in Ihrer Optimierungsstruktur benötigt werden

Gute Nachrichten, Ihre Optimierungsstruktur ist fast fertig. Kein Framework ist vollständig ohne Tools, um es zu betreiben. Die von Ihnen ausgewählten Tools können entweder Ihre Optimierungsstruktur aktivieren oder die Arbeit Ihres Teams erheblich erschweren.

Sie benötigen ein Werkzeug, um:

• Ressourcen koordinieren
• Designvariationen
• Dokumentanforderungen
• Experimente durchführen
• Analysieren Sie die Ergebnisdaten
• Experimentergebnisse sozialisieren

Diese sehen so aus, als bräuchten Sie viele neue Tools in Ihrem Marketing-Stack. Aber du nicht. Wahrscheinlich verwalten Sie Aufgaben mit Asana, Basecamp oder Trello. Ihr Testtool sollte in der Lage sein, die meisten, wenn nicht sogar alle anderen Aufgaben zu bewältigen.

In Convert Experiences können Sie Ihre Hypothesen dokumentieren, in Experimente umsetzen und die Ergebnisse analysieren. Sie können die Daten in Convert Experiences in jede Analysesoftware Ihrer Wahl exportieren, um einen tiefen Einblick in die Ergebnisdaten zu erhalten. Convert lässt sich in Google Analytics (sowohl Classic als auch Universal), Heap Analytics, Amplitude Analytics, Adobe Analytics, Decibel Insight und vieles mehr integrieren. Tauchen Sie ein in Convert Experiences 80+ Integrationen.

Sie können die Ergebnisse Ihres Experiments auch über das Dashboard mit anderen Mitgliedern Ihres Unternehmens teilen, um Ihre Ergebnisse zu teilen und Stammeswissen zu vertiefen.

Einpacken

Der Aufbau einer Struktur, die eine konsequente Optimierung in Ihrem Unternehmen unterstützt, erfordert bewusstes Handeln, ein hervorragendes Experimentier-Framework, einen großartigen Tool-Stack und beeindruckende Fähigkeiten .

Das Wichtigste ist, die Schritte zum Aufbau Ihres Optimierungsprogramms zu unternehmen, egal wie klein es ist. Denken Sie daran, den von Ihnen angenommenen Mindset-Wechsel zu üben, die Fähigkeiten in Ihrem Team zu fördern und ein großartiges CRO-Tool für Ihre Testlösung zu verwenden .

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