Optimieren Sie Ihr A/B-Testing mit Online-Kundenfeedback

Optimieren Sie Ihr A/B-Testing mit Online-Kundenfeedback

Go with your gut ist ein altes Sprichwort, mit dem wir in der englischen Sprache ziemlich oft herumspielen. Es bedeutet, Ihrer Intuition oder Ihrem Instinkt zu folgen (basierend auf Ihrem „Bauchgefühl“). Wenn wir diesen Ausdruck jedoch auf die Geschäftswelt anwenden, ist er nicht immer passend, geschweige denn ratsam – insbesondere wenn es um A/B-Tests geht. A/B-Tests werden zum Testen mehrerer Variationen einer Webseite verwendet und sind eine der beliebtesten Methoden zur Verbesserung der Konversionsraten. Laut eConsultancy führen etwa 61 Prozent der Unternehmen weniger als fünf Tests pro Monat durch. Was viele dieser Unternehmen jedoch in ihren Teststrategien vermissen, ist eine konkrete Möglichkeit, Hypothesen für zukünftige A/B-Tests zu konstruieren. Zum Glück gibt es Online-Kundenfeedback…


Dieser Artikel wurde im Juli 2021 aktualisiert.


 

In diesem Artikel gehen wir darauf ein, warum Online-Kundenfeedback für A/B-Tests so wichtig ist und stellen Ihnen die verschiedenen Arten von Feedback vor, die Sie sammeln können, um Ihre Website zu optimieren.

Warum sollten Sie Online-Kundenfeedback sammeln?

Denken Sie darüber nach. Wenn Sie einen A/B-Test auf Ihrer Website oder Ihrer mobilen App durchführen (ohne vorherige Erkenntnisse aus Kundenfeedback), testen Sie eigentlich nur Ihre eigenen Annahmen. Und die Chancen stehen gut, dass Sie eine Hypothese verwenden, die wahrscheinlich darauf basiert, was Ihrer Meinung nach die Probleme Ihrer Kunden lösen wird. Obwohl diese Methode für einige Unternehmen funktionieren mag, ist sie nicht gerade effizient und kann Ihre Optimierungsbemühungen wirklich einschränken.

Wenn Sie jedoch Kundenfeedback in diese Gleichung miteinbeziehen, sind Sie auf einer besseren Basis, um fundierte Entscheidungen. Dies liegt daran, dass Sie qualitative Daten mit quantitativen Daten kombinieren. Es wird Ihnen helfen, Problembereiche zu identifizieren, die Sie zuvor mit Ihrem Webanalyse-Tool nicht erkannt haben.

Mopinion: Optimise your A/B Testing with Online Customer Feedback - Online Customer Feedback

Stellen Sie sich folgendes vor: Nehmen wir an, Sie erfahren aufgrund von Kundenfeedback, dass viele Kunden auf einer Ihrer Produktseiten sagen: „Ich weiß nicht, wie man eine Bestellung aufgibt“. Mit diesen Informationen können Sie eine Hypothese erstellen, die das Feedback effektiv testet. Zum Beispiel – „Wenn Sie die Schaltfläche „Jetzt kaufen“ vergrößern, wird sie auffälliger und erhöht somit die Conversions“. Voila! Sie haben eine nützliche Hypothese, die Sie in Ihrem A/B-Test verwenden können.

Lassen Sie uns nun einen Blick auf die verschiedenen Arten von Feedback werfen, die Sie sammeln können, um A/B-Tests zu optimieren…


 

Identifizieren Sie Usability-/Designfehler mit visuellem Feedback

Wenn wir an A/B-Testing denken, denken wir oft an Seitendesign, z.B. der Vergleich zweier verschiedenfarbiger CTA-Buttons oder verschiedene Bilder. Aber wussten Sie, dass Kundenfeedback Ihnen auch bei dieser Art von Tests helfen kann?

Einige Feedback-Tools bieten visuelle Feedback-Optionen in ihrer Software. Visuelles Feedback ermöglicht es Website-Besuchern, bestimmte Seitenelemente (einschließlich Formulare, Bilder, Schaltflächen oder Absätze) zu lokalisieren und Feedback zu diesen Seitenelementen zu geben (unter Verwendung von Screenshots).

Die Identifizierung dieser Probleme ermöglicht es Ihnen, die User Experience aber auch die Benutzerfreundlichkeit Ihrer Website zu verbessern und so die Online-Konversionen zu erhöhen. Diese Erkenntnisse können auch verwendet werden, um genauere Hypothesen zu erstellen, die dann in einem
Split-Test oder A/B-Test getestet werden können.

Mopinion: Mopinion: Optimise your A/B Testing with Online Customer Feedback - Online Customer Feedback - Highlight option on website
Hervorheben von Seitenelementen oder Textblöcken

Exit-Feedback: Verstehen Sie, warum Besucher Ihre Website Verlassen

Mithilfe von Exit-Feedback-Formularen können Unternehmen viel über die Absichten ihrer Besucher sowie über die Probleme, mit denen sie konfrontiert sind, erfahren. Solche Feedback-Formulare erscheinen, wenn Besucher beispielsweise versuchen, die Website oder den Warenkorb zu verlassen, ohne zu konvertieren. Das Anwenden von Exit-Feedback-Formularen an Orten wie Bestelltrichtern oder Ihrem Einkaufswagen (für E-Commerce-Unternehmen) kann Besuchern helfen, ihre Online-Ziele zu erreichen (z. B. Produkte bestellen oder Online-Support erhalten), aber es kann Ihnen auch helfen, Problembereiche auf Ihrer Website schnell zu identifizieren. Mit Erkenntnissen darüber, was sich auf das Besucherverhalten auswirkt, können Sie mit der Durchführung von A/B-Tests beginnen, um Ihre Hypothesen zu bestätigen.

Mopinion: Mopinion: Optimise your A/B Testing with Online Customer Feedback - Online Customer Feedback - Exit form
Beispiel Exit-Feedback-Formular

Vielleicht haben Sie beispielsweise eine hohe Absprungrate auf der Checkout-Seite (z.B. verlassen Kunden ihren Warenkorb ohne etwas zu kaufen). Dies ist ein großartiger Ort, um Exit-Feedback zu sammeln. Basierend auf den Antworten, die Sie von Besuchern in den Exit-Feedback-Formularen erhalten, können Sie dann mit der Durchführung relevanter Tests auf der Seite beginnen.

Hinweis: Wie Sie oben im Feedback-Formular sehen können, gibt es ein offenes Kommentarfeld. Das Tolle an diesen Feldern ist, dass das hier eingereichte Feedback später mithilfe von Textanalysen und Stimmungsanalysen analysiert werden kann, um Ihnen einen besseren Einblick in aufkommende Trends zu geben (z.B. basierend auf Worthäufigkeit oder Wortpaarung).

Sammeln Sie Feedback zu Website-Inhalten

Eine andere Art von Feedback, die für die Optimierung von A/B-Tests von Vorteil ist, ist das Feedback zu Website-Inhalten. Dies kann über ein eingebettetes Feedback-Formular auf einer Seite mit viel Text, z.B. FAQ, Anleitungen oder Ähnliches. Alternativ können Sie einen proaktiven Auslöser aktivieren, wenn der Besucher zum Ende der Seite gescrollt hat. Es ist von entscheidender Bedeutung, zu verstehen, wie diese Inhalte von Ihren Besuchern aufgenommen werden, da schlechte Inhalte Verkäufe bewirken oder brechen oder einen Besucher Ihrer Marke abschrecken können.

Schauen wir uns die Produktinformationen an. Diese Art von Inhalt umfasst häufig Produktbeschreibungen, Videos und Bilder. Also lass mich dich das fragen. Wie oft waren Sie oder jemand, den Sie kennen, auf einer Website, um nach einem Produkt zu recherchieren, und nachdem Sie die Spezifikationen durchgesehen haben, konnten Sie immer noch nicht finden, wonach Sie gesucht haben? Dies ist bei vielen Websites üblich, die kein Kundenfeedback verwenden, einfach weil sie nicht wissen, dass ihnen wichtige Inhalte fehlen. Und was passiert, ist, dass Ihre Besucher die Antworten auf das, wonach sie suchen, nicht finden können, sodass sie gezwungen sind, woanders zu suchen.

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Beispiel für ein Feedback-Formular auf einer Produktseite

Bei Online-Inhalten gibt es mehrere Möglichkeiten zum Testen. Sie können mit Beitragslänge, Bildern, dem Gesamtlayout, Überschriften auf der Seite und natürlich Textblöcken experimentieren.

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Beispiel für ein eingebettetes Feedback-Formular auf einer Inhaltsseite

Wie nutzen Sie also dieses Feedback in Ihren A/B-Tests?

Angenommen, Sie erhalten Feedback von einem Kunden: „Ich kann in Ihrem FAQ-Bereich keine Informationen zur Rücksendung eines Produkts finden“. Dies kann an einem von zwei Dingen liegen. Entweder sind die Informationen in Ihrem FAQ-Bereich einfach nicht vorhanden – in diesem Fall wissen Sie es jetzt und können bei Bedarf einige Informationen hinzufügen – oder die Informationen sind verfügbar, aber Ihr Besucher hat aufgrund des Layouts Ihrer FAQ-Seite Schwierigkeiten, sie zu finden. Wenn letzteres der Fall ist, können Sie anhand des erhaltenen Feedbacks eine Hypothese aufstellen und Folgendes testen: „Durch klarere Überschriften für die FAQ-Abschnitte wird das Auffinden von Informationen erleichtert“.

Dies ist eine sehr einfache Lösung, um zu verstehen, wo Sie mit Ihrem Website-Inhalt falsch (oder richtig!) liegen.

Kombinieren Sie Kundenfeedback mit Besucher-Personas

Online-Feedback kann weiter zur Optimierung Ihrer Website beitragen, wenn es mit den gesammelten Daten verschiedener Personas/Kundenprofile auf Ihrer Website kombiniert wird. Warum? Es ermöglicht Ihnen zu verstehen, wie ein bestimmtes Kundenprofil die Online-Reise erlebt. Genauer gesagt hilft es Ihnen, die Benutzererfahrung jeder einzelnen Persona zu bestimmen und wie sie sich mit anderen Personas vergleichen lässt.

Mopinion: Mopinion: Optimise your A/B Testing with Online Customer Feedback - Online Customer Feedback - Personas

Die Kopplung dieser Personas mit Ihrem Feedback ist sehr einfach. Viele Online-Feedback-Tools wie Mopinion ermöglichen es Ihnen, zusammen mit Feedback Website-Daten zu sammeln. Diese Daten können Demografie, Interessen, Standort und mehr umfassen. Sie können beispielsweise eine Cookie-ID oder im Google Data Layer gespeicherte Daten (z. B. Kunden- oder Segmentierungsdaten, Produktinformationen usw.) mit Feedback kombinieren und so viele Einblicke erhalten, wie eine bestimmte Persona oder ein bestimmtes Kundensegment Ihre Website erlebt oder die Online-Reise.

Bei A/B-Tests ist dies sehr nützlich, da Sie bestimmte Tests auf bestimmte Personas ausrichten können, basierend auf dem Feedback, das Sie von diesen Personas erhalten haben. Dadurch erhalten Sie einen guten Einblick, wie diese verschiedenen Besuchersegmente eine bestimmte Seite erleben. Mit diesen Informationen stellen Sie sicher, dass Sie für jede Persona den leistungsstärksten CTA oder Inhalt anbieten.

Hören Sie auf, Ihre A/B-Tests blind durchzuführen…

Sehen Sie jetzt, wie mächtig diese beiden Komponenten sind, wenn sie kombiniert werden? Durch das Sammeln von Feedback von Ihren Kunden haben Sie garantiert ein viel besseres (und tieferes) Verständnis dafür, was bei Ihren A/B-Tests Priorität haben sollte. Ganz zu schweigen davon, dass Sie durch die kontinuierliche Optimierung Ihrer Website oder Ihrer mobilen App viel Zeit und Geld sparen und Ihre Kunden binden können. Es ist eine Win-Win-Situation!

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