Einblick in ihre Köpfe: Die Rolle der Kundenverhaltensmodellierung bei der Conversion-Rate-Optimierung

Der Zweck der Conversion-Rate-Optimierung (CRO) besteht darin, Webbenutzer davon zu überzeugen, sich beim Besuch einer Website, beim Öffnen einer E-Mail oder beim Lesen eines Blog-Beitrags auf eine bestimmte Weise zu verhalten. Das gewünschte Verhalten ist eines, das den Benutzer in einen zahlenden Kunden, einen Markenbotschafter oder einen qualifizierten Lead verwandeln würde, der in Zukunft einer von diesen werden könnte.

CRO umfasst eine Reihe von Techniken, um dieses Ziel zu erreichen. Diese beinhalten:

• Optimierte CTAs erstellen
• Ausführen von A/B-Tests für verschiedene Webseitenelemente
• Überzeugende Inhalte schreiben
• Verwendung hochwertiger Medienmaterialien
• Und viele andere

Auf den ersten Blick haben diese Techniken nicht viel gemeinsam. Sie alle beschreiben Möglichkeiten, jemanden zu einer Konvertierung zu bewegen, aber die Art und Weise, wie sie dieses Ziel erreichen, ist völlig unterschiedlich.

Dies führt zu einer Situation, in der jedes Unternehmen, das versucht, CRO zu betreiben, eine vielseitige Mischung von Techniken einsetzt, in der Hoffnung, dass eine davon funktioniert. Ein solcher Ansatz kann zu Ergebnissen führen, aber der Grund für seinen Erfolg bleibt oft ein Rätsel, was es schwierig macht, ihn zu kopieren.

Aber es gibt eine Möglichkeit, dieses Problem anzugehen. Hatte man nämlich ein ausreichendes Verständnis dafür, wie Kunden denken und handeln, könnte man deren zukünftiges Verhalten sehr genau vorhersagen. Mit diesem Wissen ausgestattet, könnten Sie dann eine Website entwerfen, einen Social-Media-Beitrag erstellen oder eine E-Mail-Marketingkampagne durchführen, die speziell darauf ausgelegt ist, das Conversion-Verhalten auszulösen.

Customer Behavior Modeling (CBM) stellt eine Methode dar, um genau dieses Ziel zu erreichen. Durch eine Kombination aus CRO und CBM können Unternehmen ihre Conversion-Bemühungen systematisch steigern.

Um mehr darüber zu erfahren, wie sich CBM auf CRO auswirkt und wie Sie es für Ihre eigenen Geschäftsanforderungen nutzen können, lesen Sie unsere Einführung zu diesem Thema in den folgenden Absätzen.

Die Modellierung des Kundenverhaltens existiert an der Schnittstelle von Psychologie, Technologie und Wirtschaft. Es ist die Praxis, auf der Grundlage von Daten Vorhersagemodelle für das Kundenverhalten zu erstellen.

Die Kundenverhaltensmodellierung verwendet eine Vielzahl von Techniken, um das Kundenverhalten vorherzusagen. Diese Techniken unterscheiden sich je nachdem, welche psychologischen Prinzipien und Theorien sie als Grundlage verwenden, welche mathematischen und statistischen Methoden sie verwenden, um Erkenntnisse aus Daten abzuleiten, und welche Qualität und Quantität der verwendeten Daten verwendet werden.

Einige Modelle betrachten Daten wie Transaktionshäufigkeit, durchschnittlich pro Kauf ausgegebenes Geld usw. durch die Linse der Bayes'schen Wahrscheinlichkeit, um vorherzusagen, wann der nächste Kauf wahrscheinlich stattfinden wird. Andere Modelle verwenden die Spieltheorie, um über die Motive zu spekulieren, die Kunden zum Kauf bewegen. Und einige Modelle nutzen sogar Big Data in Verbindung mit maschinellem Lernen, um breitere Trends im Kundenverhalten vorherzusagen.

Das RFM-Modell, das für Recency, Frequency, Monetary Value steht, ist eines der heute am häufigsten verwendeten Kundenverhaltensmodelle. RFM teilt Kunden anhand ihres Verhaltens in verschiedene Segmente ein. Beispiele beinhalten:

• Champions – Kunden, die kürzlich etwas gekauft haben, die oft kaufen und die viel ausgeben.
• Vielversprechend – Kunden, die kürzlich etwas gekauft, aber nicht viel ausgegeben haben.
• Winterschlaf – Kunden, die früher selten und von geringem Wert gekauft haben und die lange Zeit inaktiv waren.
• At Risk – Kunden, die früher viel ausgegeben haben, aber schon lange nichts mehr gekauft haben.

Im weiteren Sinne umfasst die Modellierung des Kundenverhaltens alle Versuche, das Kundenverhalten zu verstehen. Viele Unternehmen verwenden Elemente der Verhaltensmodellierung in ihren Arbeitsabläufen, ohne sie als solche zu bezeichnen. Das Problem bei dieser Art von Ansatz zur Kundenverhaltensmodellierung besteht darin, dass sie ein unvollständiges Bild liefert, das Unternehmen beim Versuch, CRO zu betreiben, auf den falschen Weg führt.

Tools zur Aktivierung der Kundenverhaltensmodellierung

Die Modellierung des Kundenverhaltens ist ein Prozess mit vielen beweglichen Teilen. Um die Aufgabe zu erleichtern, verwenden Unternehmen eine Vielzahl von Tools, um bestimmte Modellierungsaufgaben zu lösen. Einige der am häufigsten verwendeten Tools sind:

• Really Simple Systems, eine CRM-Suite, die Ihnen hilft, verschiedene Arten von Kundendaten zu analysieren und zu integrieren, einschließlich ihrer Kaufhistorie, Kommunikationsprotokolle und mehr.
• Hotjar, ein Tool, das mithilfe von Heatmaps darstellt, wie sich ein Benutzer auf einer Website verhält.
• Google Analytics, ein Grundnahrungsmittel des digitalen Marketings, bietet Ihnen dieses Tool eine breite Palette von Daten, die Sie als Ressource zum Erstellen von Verhaltensmodellen verwenden können.
• Convert, ein DSGVO-konformes Conversion-Optimierungstool mit Funktionen wie A/B-Tests, Website-Split-Tests, intelligenter Personalisierung und mehr.

Um Rohdaten in Erkenntnisse umzuwandeln, lässt sich Convert Experiences in die meisten dieser Tools (und mehr als 80 weitere) integrieren. Wenn Sie unter dem obigen Link kein Tool finden, das Sie für CRO verwenden, lassen Sie es uns wissen und wir bauen die Integration für Sie!

Warum CBM für CRO wichtig ist

Die Vorhersage des Kundenverhaltens ist nur insofern wichtig, als es Unternehmen einen greifbaren Vorteil verschafft. Es nützt wenig, zu wissen, wie sich Kunden verhalten werden, wenn Sie nicht auf die Erkenntnisse reagieren können.

Die Verwendung der Kundenverhaltensmodellierung für CRO bietet 4 Hauptvorteile:

• Optimieren des Konvertierungsprozesses – Wenn Sie wissen, wie ein Kunde wahrscheinlich reagieren wird, wenn er eine Website besucht oder eine E-Mail öffnet, können Unternehmen unnötige Schritte im Konvertierungsprozess eliminieren. Wenn das Modell beispielsweise voraussagt, dass ein Kunde kaufbereit ist, hat es wenig Sinn, ihm zusätzliche E-Mails zu senden oder ihn noch einmal über die Vorteile Ihres Produkts zu informieren.


• Profitieren Sie von neuen Möglichkeiten – Kundenverhaltensmodelle können Unternehmen dabei helfen, Verhaltensmuster zu entdecken, um die herum sich neue Conversion-Pipelines bilden können. Was hier zählt, ist, dass der Kunde konsequent irgendeine Form von Verhalten zeigt, die es für die Erkundung geeignet macht. Wenn Kunden beispielsweise dazu neigen, Bilder aus Ihren Blogartikeln herunterzuladen und zu teilen, können Sie damit beginnen, Empfehlungslinks oder Rabattgutscheine in alle Ihre Bilder einzubetten.


• Conversions billiger machen – Wenn Sie ein Verhaltensmodell zur Hand haben, müssen Sie nicht ständig Zeit und Ressourcen aufwenden, um Ihre Website, Ihren Blog oder Ihre E-Mail anzupassen. Sobald Sie ein funktionierendes Modell entwickelt haben, können Sie es in Zukunft als Richtlinie verwenden, anstatt zu versuchen, das Rad jedes Mal neu zu erfinden. Wenn Sie beispielsweise feststellen, dass 50 % Ihrer Kunden durchweg einen alternativen Dark Mode für Ihre Website bevorzugen, können Sie die Funktion einfach implementieren und müssen kein Geld dafür ausgeben, mit verschiedenen Designs zu experimentieren.


• Vermeiden Sie Fehler und Fallstricke – Unternehmen haben manchmal keinen Bezug zu den tatsächlichen Wünschen ihrer Kunden. Dies führt dazu, dass sie bei der Gestaltung von Websites und der Erstellung von Inhalten, die beide wesentliche Bestandteile von CRO sind, suboptimale Entscheidungen treffen. Die Modellierung des Kundenverhaltens kann helfen, diese Fehler zu vermeiden, indem sie beschreibt, wie sich Kunden tatsächlich verhalten.

Darüber hinaus bietet die Modellierung des Kundenverhaltens auch eine Reihe weniger greifbarer Vorteile. Mehr über Ihre Kunden zu wissen, ist immer ein gutes Wertversprechen. Sie können Vorhersagedaten an Dritte verkaufen, neu entstehende Markttrends entdecken, Ihre Vertriebs- und Kundendienstmitarbeiter schulen usw.

Beispiele für die CBM-Nutzung in CRO

Die Modellierung des Kundenverhaltens hat eine Reihe etablierter Anwendungen in CRO. Tatsächlich ist es sehr wahrscheinlich, dass Sie die Kundenverhaltensmodellierung verwendet haben, ohne sich dessen ausdrücklich bewusst zu sein.

Die drei wichtigsten Anwendungsfälle von CBM in CRO umfassen A/B-Tests, UX-Design und Social Proof . Wir werden sie der Reihe nach abdecken.

1. Hypothesengetriebenes A/B-Testen

A/B-Testing ist eine der Grundlagen von CRO. Es ermöglicht Unternehmen zu bestimmen, welche aus einer Reihe von Alternativen am besten für Conversion-bezogene Ziele geeignet ist. Die Farbe eines CTA-Buttons mit dem größten Konversionspotenzial können Sie beispielsweise durch A/B-Tests bestimmen.

Was die Modellierung des Kundenverhaltens auf den Tisch bringt, ist ein Fokus auf hypothesengesteuertes Testen. Eine Hypothese ist einfach eine Annahme, die zur Steuerung eines Experiments verwendet wird, und die Modellierung des Kundenverhaltens kann sicherstellen, dass Ihre Annahmen zumindest vernünftig sind.

2. User-Experience-Design

User Experience (UX) Design ist ein weiterer Bereich, in dem es sehr wertvoll ist, zu wissen, wie der Kunde wahrscheinlich handeln wird. Im Kontext von CRO geht es beim UX-Design darum, Erlebnisse zu schaffen, die den Kunden zur Konversion motivieren.

Dank der Modellierung des Kundenverhaltens können UX-Designer leichter verstehen, wie der Kunde tickt. Dies macht es viel einfacher, Erlebnisse zu gestalten, die sowohl Ihre bestehenden als auch zukünftigen Kunden ansprechen.

3. Sozialer Beweis

Social Proof ist ein psychologisches Prinzip, das Folgendes besagt: Menschen handeln eher auf eine bestimmte Weise, wenn sie sehen, dass andere es tun. Die Präsentation von Kundenbewertungen auf Ihrer Website ist ein Paradebeispiel für Social Proof in Aktion.

Die Modellierung des Kundenverhaltens hilft Ihnen zu verstehen, warum Social Proof so funktioniert, wie es funktioniert. Es kann zeigen, wie genau sich Kunden beim Lesen eines Testimonials verhalten, und es kann erklären, warum sie sich auf eine bestimmte Weise und nicht auf eine andere Weise verhalten.

Abschließende Bemerkungen

Bei der Conversion-Rate-Optimierung geht es vor allem darum, das Kundenverhalten zu verstehen. Und wenn Sie vorhersagen können, wie sich ein Kunde in Zukunft verhalten wird, können Sie alle notwendigen Schritte unternehmen, um ihn zu gegebener Zeit zu konvertieren. Hier liegt der Wert der Modellierung des Kundenverhaltens.

CBM ermöglicht es CRO-Spezialisten, fundierte Entscheidungen zur Entwicklung von Websites, Blog-Inhalten und E-Mails zu treffen. Dies macht es für alle Unternehmen unverzichtbar, die ihre CRO-Bemühungen auf die nächste Stufe heben möchten.

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