Jeden Tag verlieren Unternehmen substanziell Umsätze aus einem einzigen Grund: Die Online-Einkaufserlebnisse ihrer Kunden entsprechen weder den Erwartungen noch den Standards. Es könnte sich also lohnen, diese Prozesse zu optimieren. Experimentation gibt auf einfachem Weg Hinweise, welche Veränderungen sich rechnen – und welche nicht.

Die Zahl ist erschreckend: Durchschnittlich brechen fast 70 Prozent aller Online-Shopper ihren Kaufprozess ab, mitunter sogar erst, nachdem der Warenkorb gefüllt wurde. Die Zahl des Baymard Institute ist belastbar, hierfür wurden 40 verschiedene Studien untersucht - die höchste Abbruchquote lag bei 81,4 Prozent!

Die Ursachen sind vielfältiger Natur, aber eine ganz entscheidende liegt offenbar bei den Unternehmen selbst, wie eine Erhebung des US-Softwareunternehmens Acquia nahelegt. Der Customer Experience Trend Report 2019 zeigt eine große Diskrepanz zwischen Eigen- und Kundenwahrnehmung: 87 Prozent der 500 befragten Marketer waren davon überzeugt, dass ihr Unternehmen Kundenerwartungen erfülle.

Diese Sicht der Dinge wurde aber von lediglich 49 Prozent der 5.000 befragten Konsumenten bestätigt.

Wenn die Technik aufs Einkaufserlebnis drückt

Auch Unternehmen, die von ihrer Nutzerführung und der Gestaltung der Shopping-Prozesse überzeugt sind, machen gravierende Fehler. Einer Studie von eConsultancy nach resultieren 55 Prozent der zurückgelassenen Warenkörbe aus technischen Schwierigkeiten auf Nutzerseite, welche eine schlechte Online-Erfahrung zur Folge hatte.

Dadurch dürften sich jene Marketer bestätigt sehen, die angeben, Technologie mache es heute schwerer, nicht leichter, Kunden personalisierte Einkaufserlebnisse anzubieten – laut Acquia sind das 74 Prozent.

Es geht um den effektiven Kaufprozess

Die Herausforderung ist komplex: Der Kunde soll finden, was er sucht, schnell und unkompliziert bezahlen können und darüber hinaus persönliche Empfehlungen und maßgeschneiderte Angebote sowie bei Bedarf zuverlässige Unterstützung erhalten.

Um das zu gewährleisten, bedarf es mehr als das einfache Optimieren einer Website für Desktop und mobile Geräte. Es geht darum, Kunden über alle Kanäle und Geräte hinweg die besten, intuitivsten und überzeugendsten digitalen Erfahrungen (Digital Experiences, DX) zu bieten. Anders ausgedrückt soll der Kaufprozess für den Kunden effektiv sowie einfach sein und ein gutes Gefühl vermitteln.

Shopping-Journey optimieren

Eine Shopping-Journey muss abhängig von wandelnden Kundenerwartungen immer wieder optimiert, das Layout einer Website immer wieder überarbeitet werden. Hierfür ist profunde Erfahrung bei der nutzerzentrierten Entwicklung digitaler Angebote erforderlich, die offenbar vielen Unternehmen in Deutschland fehlt.

Die digitale Welt erfordert, kontinuierlich Verbesserungen umzusetzen, fortlaufend neue Instrumente, Designs und Wege auszuprobieren und – nicht zuletzt – deren Wirkung zu messen. Erschwert wird diese Aufgabe dadurch, dass sich Anforderungen viel schneller ändern als früher und das, “was man vor einem Jahr geplant hat, heute nicht mehr unbedingt das Richtige ist”, wie Abdul Mullick, Head of Digital Transformation bei Sky erklärt.

Risiken minimieren, Innovationen fördern

Daher ist es umso wichtiger, schnell und zielgerichtet auf Kundenbedürfnisse eingehen zu können. Die Fragen, wie man hier zu validen Erkenntnissen kommt und wie man weiß, ob sich Investitionen rechnen, beantwortet das auf DX Optimierung spezialisierte Unternehmen Optimizely mit den Worten "Digital Experimentation". Optimizely ist eine SaaS-Plattform ("Software as a Service"), die eine umfassende Optimierung sowohl für digitale Produkte als auch im Marketing bietet.

"Digital Experimentation" ermögliche Produkt- und Entwicklungsteams über das gesamte Technologie-Stack hinweg Benachrichtigungen, Features und Produkte zu entwickeln, einzusetzen, zu testen und einzuführen. So könnten einerseits die mit Änderungen verbundenen geschäftlichen Risiken minimiert und gleichzeitig Innovationen gefördert werden.

Erfolgreich arbeiten mit "Digital Experimentation"

Die zu testenden Elemente können klein sein, wie beispielsweise verschiedenfarbige Titel in einer App, unterschiedliche Bilder oder unterschiedlich große Buttons auf einer Website; es können aber auch neue Features, neue Kampagnen, bis hin zu komplett neuen Algorithmen getestet werden.

Große Markennamen wie Amazon, Hewlett-Packard, Sky.com und Visa setzten nach eigenen Aussagen erfolgreich auf Digital Experimentation, um kleine, schrittweise Verbesserungen vor der Umsetzung zu testen, aber auch um große, grundlegende Änderungen (neue Produkte, Märkte oder Geschäftsmodelle) vorher mit einer kleinen Nutzergruppe auf den Prüfstand zu stellen.

Kosten können ordentlich gedrückt werden

Sky.com habe durch Experimentation die Customer Experience verbessert und gleichzeitig die jährlichen Callcenter-Kosten um einen siebenstelligen Betrag reduziert, Hewlett-Packard mit Hilfe der Experimentation-Experten nahezu 500 Kampagnen durchgeführt und schrittweise 21 Millionen Dollar Erlöse erzielt. Unter anderem konnte HP durch zuvor experimentell verifizierte Änderungen im Aboservice für Tintenpatronen die Zahl der Anmeldungen um 37 Prozent steigern.

Experimentation sei aber keineswegs den Größen der Digitalisierung vorbehalten, betont Optimizely. Jedes Unternehmen könne durch Digital Experimentation laufend Verbesserungen und Personalisierungen seiner Webseiten, Apps und aller damit verbundener Geräte vornehmen, das mögliche Experimentierfeld umfasst die komplette Konsumentenerfahrung vom User Interface bis zu Algorithmen und Back-End-Daten.

Von Dienstleistern wie Optimizely eingesetzte Stats Engines und Stats Accelerators nutzen die Möglichkeiten des Machine Learnings, erhöhen so die Testgeschwindigkeit und verbessern gleichzeitig die Genauigkeit der Ergebnisse. So können schneller fundierte Entscheidungen gefällt werden.

Phasen der Implementierung

Der Weg zur Implementierung einer Kultur der Experimentation hat Optimizely in drei Phasen aufgeteilt:

Phase 1: Ziele setzen
Als erstes müssen auf Seite des Unternehmens die Ziele für das Programm definiert werden. Es ist hilfreich, zur Orientierung eine Wachstumskurve in Bezug auf den Return on Investment oder andere Leistungskennzahlen und Erlöse festzulegen.
Phase 2: Kompetenz für Experimentation entwickeln
Als nächstes wird gründlich evaluiert, in welchen Bereichen das Programm des Unternehmens sich am ehesten auf Wachstum konzentrieren sollte. In dieser Phase wird damit begonnen, eine Kultur der Experimentation zu formen. Diese zeichnet sich unter anderem dadurch aus, das Silo-Denken zu überwinden, Experimente bereichsübergreifend einzurichten und die Ergebnisse ebenso übergreifend zu diskutieren.
Phase 3: Technische Architektur bewerten
In der dritten Phase wird die Experimentation-Plattform im Unternehmen aufgesetzt, um sich mit dem Rest des Technologie-Stacks zu entwickeln.

Indem Unternehmen die Datenerhebungsmethode des Experiments bei der Entwicklung digitaler Produkte und Kampagnen nutzen, können sie Ideen, die sie aus Analytics und den Untersuchungen der User Experience gewinnen, im Markt überprüfen.

Mit kontrollierten Online-Experimenten schaffen sie statistisch gesicherte Fakten und ermöglichen so eine datengestützte Prognose, ob sich ein Maßnahme positiv auf die Unternehmenskennzahlen auswirken würde. Für Unternehmen, die wachsen und sich weiterentwickeln möchten, ist im digitalen Zeitalter eine effektive Digitalstrategie unumgänglich. Digital Experimentation bietet einen guten Ansatz, um die Auswirkungen von neuen Experiences, Kampagnen und Features zu verstehen.

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