Conversion Optimierung durch persuasive Designmethoden. Strategien für einen wirkungsvollen Webauftritt

Inhaltsverzeichnis

Danksagung

Ehrenwörtliche Erklärung

Zusammenfassung

1 Einleitung
1.1 Ausgangssituation

2 Grundlagen Conversion
2.1 Begriffsbestimmung
2.2 Berechnung der Conversion-Rate
2.3 Zielsetzung einer Conversion
2.3.1 Key Performance Indicators
2.3.2 Quantitative Conversion
2.3.3 Qualitative Conversion
2.4 Darstellung als Conversion-Trichter
2.5 Prozess der Conversion-Optimierung
2.6 Praktische Methoden zur Analyse
2.6.1 LIFT-Modell von WiderFunnel
2.6.2 Sieben- Ebenen-Modell nach Morys
2.6.3 Conversion-Boosting-Modell nach Krüger
2.6.4 Weitere Modelle zur Websiteanalyse

3 Strategien des persuasiven Webdesigns
3.1 Persuasion und Einstellung
3.1.1 Begriffsbestimmung
3.1.2 Einstellung
3.1.3 Yale-Ansatz zur Einstellungsänderung
3.2 Rhetorische Herkunft
3.2.1 Ethos
3.2.2 Pathos
3.2.3 Logos
3.3 Rhetorik in Bezug zum Elaboration-Likelihood-Model
3.3.1 Konditionierung
3.3.2 Priming
3.3.3 Framing
3.4 Heuristic Systematic Model
3.5 Entscheidungsprozess nach Funkhouser
3.6 Kaufentscheidungsprozess
3.6.1 Involvement
3.6.2 Prozessphasen der extensiven Kaufentscheidung
3.6.3 Einflussfaktoren der Kaufentscheidung
3.7 Verhaltensmodell von Fogg
3.8 Motivationstheorie nach Maslow
3.8.1 Aktivierung
3.8.2 Intrinsische Motivation und Flow-Erleben
3.8.3 Extrinsische Motivation
3.9 Überzeugen durch Trigger
3.9.1 Ähnlichkeit
3.9.2 Auswahl
3.9.3 Autorität
3.9.4 Knappheit
3.9.5 Konsistentes Handeln
3.9.6 Reziprozität
3.9.7 Soziale Bewährtheit
3.10 Bedeutung für E-Commerce
3.11 Grenzen persuasiver Strategien
3.12 Resultate und kritische Betrachtung

Literaturverzeichnis

Abbildungsverzeichnis

Abbildung 1 Conversion-Trichter (vgl. Stahl/ Wittmann/ Krabichler et al. 2012a:136)

Abbildung 2 Conversion-Trichter nach Cutler und Stern (Cutler/ Stern 2000a:45)

Abbildung 3 Typischer Prozess der Conversion-Optimierung (vgl. Morys 2013a)

Abbildung 4 LIFT-Modell von WiderFunnel (WiderFunnel Marketing Inc. o.J.a)

Abbildung 5 Beispiel Darstellung Glaubhaftigkeit/ Siegel (Notebooksbilliger.de AG o.J.a)

Abbildung 6 Beispiel Beweisdarstellung (Otto GmbH & Co.KG o.J.)

Abbildung 7 Elaboration-Likelihood-Model in Bezug zu Rhetorik (vgl. Klimmt 2011:30ff)

Abbildung 8 Beispiel Beschränkte Wahloption (Amazon EU oJ.a)

Abbildung 9 Verhaltensmodell nach Fogg (vgl. Fogg 2011b)

Abbildung 10 Maslow Theorie im Webdesign (vgl. Bradley 2010)

Abbildung 11 Beispiel Selbstverwirklichung (Apple o.J.a)

Abbildung 12 Beispiel Autorität (Amazon EU o.J.b)

Abbildung 13 Beispiel Knappheit (Notebooksbilliger.de AG o.J.b)

Abbildung 14 Beispiel Konsistentes Ansprache (neckermann.de GmbH o.J.)

Abbildung 15 Beispiel Soziale Bewährtheit (Amazon EU o.J.c)

Tabellenverzeichnis

Tabelle 1 LIFT-Modell von WiderFunnel (vgl. WiderFunnel Marketing Inc. o.J.b)

Tabelle 2 Sieben Ebene der Conversion nach Morys (vgl. Morys 2011b:82ff)

Tabelle 3 Conversion-Boosting-Modell nach Krüger (vgl. Krüger 2011c:84ff)

Tabelle 4 Definitionen Persuasion

Tabelle 5 Basisemotionen (vgl. Plutchik 1991:78ff) im Bezug zum E-Commerce

Tabelle 6 Methode-Aussage-Strategie: Entscheidungsprozess

Tabelle 7 Programme zur Produktauswahl (vgl. Krober-Riel/Gröppel-Klein 2013b:473b)

Tabelle 8 Reize zur Aktivierung (vgl. Kroeber-Riel/Gröppel-Klein 2013c:81f)

Tabelle 9 Methode-Aussage-Strategie: Ähnlichkeit

Tabelle 10 Methode-Aussage-Strategie: Auswahl

Tabelle 11 Methode-Aussage-Strategie: Autorität

Tabelle 12 Methode-Aussage-Strategie: Knappheit

Tabelle 13 Methode-Aussage-Strategie: Konsistentes Handeln

Tabelle 14 Methode-Aussage-Strategie: Reziprozität

Tabelle 15 Methode-Aussage-Strategie: Soziale Bewährtheit

Danksagung

An dieser Stelle möchte ich allen Personen danken die mich bei der Erstellung dieser MasterThesis unterstützt haben.

Mein besonderer Dank geht an meinen Betreuer Prof. Jürgen Muthig, der mich dazu inspiriert hat ein innovatives Thema zu bearbeiten und meine Arbeit immer sehr hilfsbereit unterstützt hat.

Weiterhin möchte ich auch Prof. Martin Schober für seine Betreuung als Zweitkorrektor danken. Mein Dank geht auch an die Firma Steckwerk, die mir die Möglichkeit gegeben hat, kreativ zu arbeiten und die eigenen Vorstellungen zu realisieren. Mit besonderem Dank an Lukas Hechinger für seine Unterstützung, besonders bei der Realisierung des Konzepts.

Ich danke auch meiner Familie, die mich während meines gesamten Studiums unterstützt hat und mir immer zur Seite steht. Danke auch an Dirk Trebeß für die Motivation, das Interesse an meiner Arbeit und die Unterstützung in allen Lebenslagen.

Ehrenwörtliche Erklärung

Hiermit erkläre ich, dass ich die von mir vorgelegte Arbeit selbstständig verfasst habe, dass ich die verwendeten Quellen und Hilfsmittel vollständig angegeben habe und dass ich die Stellen der Arbeit - einschließlich Tabellen und Abbildungen -, die anderen Werken oder dem Internet im Wortlaut oder dem Sinn nach entnommen sind, auf jeden Fall unter Angabe der Quelle als Entlehnung kenntlich gemacht haben.

Karlsruhe, den 25. November 2013

Zusammenfassung

„Schon ein leichter Anstieg der Konversionsrate kann heutzutage für Unternehmen zusätzliche Erlöse im Millionenbereich bedeuten." (Adobe Systems GmbH 2013a:1)

Der zunehmende Anspruch an die Effektivität einer Website und das immer komplexer werdende Verständnis menschlicher Handlungsmotive stellt den E-Commerce vor Herausforderungen. Eine gute Usability alleine bietet heutzutage keine signifikante Entscheidungsgrundlage mehr dafür, in welchen Onlineshops die Nutzer Produkte erwerben oder sich über diese informieren. Die Benutzerfreundlichkeit wird vorausgesetzt. Um erfolgreichen E-Commerce zu betreiben, gilt es Metriken zu konzipieren, die eine Zielsetzung transparent und messbar machen. Weiterhin muss das Wirkungsgeflecht, anhand welcher Faktoren die Nutzer Entscheidungen treffen, ausreichend erforscht werden. Um sich diesen Herausforderungen zu stellen, sind neue innovative Strategien gefragt.

Eine solche Strategie ist die Conversion-Rate durch den Einsatz von persuasiven Designmethoden zu optimieren. Bei dieser Strategie geht es darum, einen Bezugs- und Bewertungsrahmen zu schaffen und durch die Berücksichtigung von Entscheidungsgrundlagen und Motiven des Nutzers ein motivierendes Nutzungserlebnis zu implementieren. So können Wettbewerbsvorteile geschaffen, sowie die Kundengewinnung und -bindung unterstützt werden (vgl. Ash 2013a:32ff).

Innerhalb dieser Thesis wird ein praktisches Lösungskonzept zur Optimierung niedriger Conver- sion-Raten erarbeitet. Weiterhin werden Strategien erläutert, wie Nutzer in ihrem Verhalten motiviert und in ihren Entscheidungen überzeugt werden können. Diese Ausarbeitungen vereinen psychologisch-wissenschaftliche Erkenntnisse mit wirtschaftlich-marketingorientierten Strategien.

Im ersten Teil werden relevante Grundlagen der Conversion-Optimierung erarbeitet. Im nächsten Teil werden die Grundlagen der Persuasionsforschung erarbeitet. Die theoretischen Inhalte werden in den Kontext des E-Commerce übertragen, um Ursache und mögliche Wirkung zu erforschen und Strategien abzuleiten.

1 Einleitung

Ein Supermarkt, ein Stand mit 24 Marmeladensorten zum Probieren. 60 % der Passanten halten an, 3 % kaufen eine Marmelade. Der gleiche Supermarkt, ein Stand mit sechs Marmeladensorten zum Probieren. 40 % der Passanten halten an, 30 % kaufen eine Marmelade.

Diese Studie, durchgeführt von Sheena Iyengar, Professorin für Wirtschaftspsychologie, beschäftigte sich mit der Frage, ob eine zu große Auswahl den Käufer demotivieren kann. Wie die Zahlen bereits schließen lassen, war das Ergebnis der Studie eindeutig: Zu viel Auswahl demotiviert die Kunden und führt zu weniger Verkäufen. Die Reduzierung des Angebots hingegen motiviert die Kaufentscheidung der Kunden (vgl. Iyengar/Lepper 2000a:995ff). Die Ergebnisse dieser Studie machte sich auch der Konsumgüter-Hersteller Procter & Gamble zu Nutzen und reduzierte sein Shampoo-Sortiment der Marke Head & Shoulders von 26 auf 15 Varianten. So wurde eine Steigerung der Verkäufe um 10 % erreicht (vgl. Iyengar/Lepper 2000b:1004).

Die Studie beleuchtet interessante Teilaspekte des menschlichen Handelns und zeigt den möglichen Wirkungsgrad der Motivation und Beeinflussung von Entscheidungen. Der menschliche Entscheidungsprozess wird von zahlreichen Determinanten beeinflusst. Die meisten Entscheidungsmuster verlaufen unbewusst ab, nehmen aber erheblichen Einfluss auf das Verhalten.

„Persuasive design is the science of what gets users to take action. It deals with the rational and emotional processes behind the decision-making that affects online conversion rates — not only sales, but any targeted, business-related action."(Cohen 2008:2)

Um die Wirksamkeit einer Website beeinflussen zu können, müssen die Grundlagen des Entscheidungsprozesses dargestellt und berücksichtigt werden. Durch die Implementierung eines sogenannten persuasiven Webdesign besteht die Möglichkeit, das Verhalten der Nutzer zu motivieren und Entscheidungen zu überzeugen.

Ein persuasives Design findet bereits oft im Alltag statt. So wird beispielsweise an einigen Bahnhöfen klassische Musik gespielt, um „unerwünschte" Jugendliche, die diese Musik nicht gerne hören, zu vertreiben. Parkbänke werden mit Armlehnen versehen um so zu verhindern, dass Obdachlose darauf schlafen. Designänderungen, die einen großen Einfluss auf das Verhalten des Nutzers haben. Zur näheren Erklärung von Persuasion zieht Deterding einen aussagekräftigen Vergleich, der persuasives Webdesign mit Usability am bildlichen Beispiel einer Rutschbahn abgrenzt. Usability steht dabei für die Beschaffenheit der Rutschbahn, sie ist einfach und schnell zu benutzen. Persuasives Design stellt die Frage, warum ein Mensch die Rutschbahn überhaupt rutschen will (vgl. Deterding 2009:22f). Ein persuasives Design gibt sozusagen den Impuls, die Rutschbahn zu rutschen.

Die Master-Thesis greift den Gedanken auf, dass Menschen in ihren Entscheidungen motiviert und beeinflusst werden können und stellt einen Bezug zum Bereich des elektronischen Handels (E-Commerce) her. Durch die Evaluation und praktische Integration persuasiver Designmethoden sollen Strategien für einen wirkungsvollen Verkauf im Web entwickelt werden.

Die Strategieentwicklung stellt dabei nur einen Teilaspekt zur potentiellen Erfolgssteigerung einer Website dar. Um einen Bezugs- und Bewertungsrahmen zu schaffen, wird der Prozess der Conversion-Optimierung dargestellt.

1.1 Ausgangssituation

„You still need good usability - if people can't find something they can't be persuaded by it - but soon usability will no longer be the key differentiator it has been." (Schaffer 2008a)

Eine Website verfolgt immer komplexere, vielschichtigere Ziele. Die Usability wird dabei vom Nutzer vorausgesetzt und bietet kein umfassendes Lösungskonzept zur Erreichung dieser Ziele. Usability stellt dabei die Grundlage dar, in wie weit die Ziele aus Nutzersicht effektiv, effizient und zufriedenstellend erreicht werden können. Zur Erreichung der Website-Ziele gilt es, klassische Modelle weiterzuentwickeln.

Auch das Verständnis menschlicher Handlungsmotive wird immer komplexer. Das Bild des Menschen als sogenannten homo oeconomicus, der Entscheidungen allein basierend auf Kosten- Nutzen-Optimierung fällt, gilt heutzutage als widerlegt (vgl. Held/Scheier 2006a:53ff). Das menschliche Verhalten wird zu großen Teile von unbewussten Verhaltensmustern bestimmt. So gibt eine Zielgruppenanalyse wichtige Erkenntnisse über Wünsche und Bedürfnisse der Nutzer, jedoch bleiben oft unbewusste Verhaltensmuster und Entscheidungsgrundlagen, die das menschliche Verhalten beeinflussen, unerkannt. Es gilt daher bei der Konzeption einer Website auch diese Verhaltensmuster und Entscheidungsgrundlagen zu berücksichtigen, um so ein nutzerzentriertes, zielgerichtetes Design entwickeln zu können.

Aufgrund der zunehmenden Bedeutung des Online-Handels durch steigende Umsätze gilt es zukünftig, Investitionen in die Optimierung der eigenen Website zu tätigen. Derzeit besteht noch ein erheblicher Nachholbedarf zum Thema Conversion. Nach einer Studie der Messe Frankfurt geben über 87 % aller befragten Online-Marketer an, dass Thema Conversion als wichtig zu erachten. Lediglich 20 % der Befragten messen die tatsächlichen Erfolge ihrer Website. Weitere 29 % geben an, Maßnahmen zur Steigerung der Conversion-Rate zu unternehmen (vgl. Messe Frankfurt 2012). Die Zahlen zeigen deutlich, dass das Thema der Conversion- Optimierung in den nächsten Jahren eine zunehmende Relevanz für den Bereich des E-Commerce beinhaltet. Zur Erzielung langfristiger Erfolge gilt es sich mit dem Thema Conversion- Optimierung auseinander zu setzen.

„Persuasives Design ist ein ganzheitlicher Ansatz, der eine andere Denke erfordert, und das schon in der frühesten Konzeptionsphase. Vor allem wenn etwas Neues entsteht, die Seite beispielsweise relauncht wird [...] lohnt es sich, durch die persuasive Design-Brille zu schauen und zu überlegen: Was wollen meine Nutzer, wie können sie motiviert werden und wie können ihre Prozesse erleichtert werden?" (Anisimov 2012:28)

Diese Fragen sollen im Rahmen dieser Thesis durch die Durchführung einer Zielgruppenanalyse und der Ausarbeitung von persuasiver Designmethoden beantwortet werden. So kann ein persuasives Design in den Prozess der Conversion-Optimierung integriert werden.

2 Grundlagen Conversion

Um die Zielsetzung der Conversion-Optimierung zu erreichen, werden im ersten Schritt theoretische Grundlagen zur Berechnung der Conversion-Rate ausgearbeitet. Die Erarbeitung von geeigneten Zielen zur Conversion-Optimierung wird differenziert betrachtet, um somit Erkenntnisse über die Definition von effektiven Conversion-Zielen zu erhalten. Im zweiten Schritt werden darauf aufbauend Ziele für die Conversion-Optimierung definiert und die einzelnen Raten errechnet. Somit können Kennzahlen und Zielsetzungen für den späteren Optimierungsprozess konzipiert werden.

2.1 Begriffsbestimmung

Der Begriff Conversion entstammt aus dem lateinischen Wort „conversio" und bedeutet Umkehrung, Veränderung, Umwälzung (Pons o.J.a). Eingegliedert in den Online-Kontext, steht eine Conversion für eine aktive Aktion des Nutzers und dient zur Effizienzmessung. Unternehmerischer Fokus dabei ist, dass der Nutzer eine zuvor definierte Aktion unternimmt, die zu einem bestimmten Ziel führt. Dieses Ziel ist meist durch den Kauf eines Produktes definiert. (Vgl. Hass- ler 2012a:354f)

2.2 Berechnung der Conversion-Rate

Die Conversion-Rate ist für den Bereich des elektronischen Handels, kurz E-Commerce, eine wichtige Kennziffer um den Erfolg im Web zu messen. Der E-Commerce umfasst dabei „jede Art von geschäftlichen Transaktionen [...], bei denen die Beteiligten auf elektronischem Wege [...] miteinander verkehren." (Metzger/Kollmann 2011). Durch die Conversion-Rate kann die Effizienz von Webseiten, Onlineshops oder auch Werbemitteln gemessen werden. Mittels der Berechnung der Conversion-Rate wird eine Basis für eine Conversion-Optimierung und generelle Erfolgskontrolle geschaffen. Die Kennziffer stellt den prozentualen Anteil der Nutzer dar, der eine bestimmte Aktion auf der Seite ausführt.

Zur Berechnung der Conversion-Rate nennt unter anderen Krüger (2011a:23ff) folgende Formel:

Das Zielereignis beschreibt eine bestimmte Nutzeraktion, zum Beispiel wenn Informationen über das Unternehmen angefordert werden. Das Ereignis sollte dabei möglichst aktiv zum Umsatz des Unternehmens beitragen. Die Conversion-Rate steht daher immer im Fokus des Online-Marketings oder E-Commerce-Engagements. Sie gibt Aufschluss darüber, wie erfolgreich der Webauftritt oder die Maßnahme für das Unternehmen ist. Die Steigerung der Conversion-Rate ist somit unmittelbar mit einer Steigerung des Umsatzes gleich zu setzen.

Das Basisereignis stellt den Bezug für das definierte Ziel dar. So steht es für die absoluten Besucherzahlen der Website. Diese sollen im Prozess der Conversion-Optimierung bestenfalls zu Kunden „konvertiert" werden.

Eingegrenzt stellt sich die Formel zur Berechnung der Conversion-Rate nun wie folgt dar:

Die Besucherzahl sollte in Form von Unique Visitors berechnet werden. Somit kann sichergestellt werden, dass wiederkehrende Nutzer nicht noch einmal in die Berechnung der Rate mitgezählt werden. Das Ereignis wird dahingehend bereinigt, dass mehrere Besuche eines Besuchers nur als eine einzige Größe in die Rate einfließen. Ein Unique Visitor entspricht einem einzelnen Besucher einer Website. Durch diese Kennzahl kann auch die Reichweite einer Website ausgedrückt werden, da es sich durch diese Messung immer um unterschiedliche Besucher handelt (vgl. TechDevision GmbH 2013).

Global- und Sub-Conversion

Ein zu berücksichtigender Faktor bei der Definition der Conversion ist es, nicht nur die Global- Conversion (z. B. Produktkauf) im Zuge einer Conversion-Optimierung zu berechnen, sondern vielseitige Ziele festzulegen. So kann ein größerer Anteil der Besucher und deren Verhalten analysiert werden und in den Prozess der Optimierung einfließen.

Hassler (2012) teilt daher die Ziele eines Unternehmens in Global- und Sub-Conversion ein. Das Ziel des Unternehmens, den Online-Umsatz zu steigern, stellt eine Global-Conversion dar und kann über die Zahl der abgeschlossenen Bestellungen in die Berechnung der Conversion-Rate einfließen. Das Ziel des Unternehmens, dass der Nutzer Produktinformationen aufruft, stellt eine Sub-Conversion dar und kann durch den Besuch einer Produktdetailseite in die Berechnung einfließen. (Vgl. Hassler 2012b:355ff)

2.3 Zielsetzung einer Conversion

„Ohne Ziele sind Handlungen undenkbar." (Kleinbeck 2006:255)

Die richtige Zielsetzung ist eine entscheidende Komponente für den Prozess der Conversion- Optimierung. Für eine erfolgsversprechende Zielsetzung sind daher Ziele zu definieren, die Schlüsselindikatoren für den Erfolg der Website darstellen.

2.3.1 Key Performance Indicators

Die sogenannten Key Performance Indicators (KPI) stellen die wichtigsten Parameter für den Erfolg einer Website dar.

KPI 's definieren sich nach Gablers Wirtschaftslexikon wie folgt:

„[...]Kennzahlen [...], die sich auf den Erfolg, die Leistungen oder Auslastung des Betriebs, seiner einzelnen organisatorischen Einheiten oder einer Maschine beziehen"

(Springer Gabler Verlag o.J.a)

Jede Zielvorgabe sollte daher sinnvoll definiert werden und zur direkten (Global-Conversion) oder indirekten (Sub-Conversion) Umsatzsteigerung der Website führen.

In diesem Zusammenhang unterscheidet Krüger (2011) zwischen zwei verschiedenen Conversi- on-Arten: quantitative und qualitative Conversions.

2.3.2 Quantitative Conversion

Bei der quantitativen Conversion geht es um die Messung einer Menge, also beispielsweise um die Anzahl an Besuchern, die ein Produkt gekauft haben. Die häufigsten quantitativen Conversi- on-Arten nach Krüger (2011b:63ff) sind:

Sale (Verkauf eines Produkts)

Lead (Kundenanfrage)

Call (Aufruf durch Werbekampagne)

Engagement (Aktivität des Nutzers)

2.3.3 Qualitative Conversion

Die qualitativen Conversion-Arten stehen für den konkreten Wert einer Conversion. Die häufigsten qualitativen Conversion-Arten sind Umsatz (durchschnittliche Summe im Warenkorb) und Leadqualität (durch z. B. Schulnoten-System kategorisieren).

Eine weitere Methode zur Definition von geeigneten Zielen bietet die S.M.A.R.T.-Methode. Ein gut definiertes Ziel sollte den Kriterien standhalten können, aus denen das Akronym hervorgeht, standhalten können. Somit bestehen optimale Erfolgsaussichten für die Zielerreichung.

Die Kriterien für ein Ziel nach Storch (vgl. Storch:183f) sind Specific (Das Ziel muss eindeutig definiert sein.) Measurable (Das Ziel muss messbar sein, beispielsweise die Anzahl der Unique Visitors auf der Website.) Accepted/ Acctionable (Das Ziel muss mit den zur Verfügung stehenden Ressourcen erreichbar sein.) Reasonable (Das Ziel muss einen Mehrwert bieten.) Terminated (Das Ziel muss zeitlich festgelegt werden.)

Neben den Zielsetzungen, basierend auf den definierten KPIs, ist es zudem wichtig, sekundäre Erfolgskriterien mit einzubeziehen. Durch diese sogenannten Micro-Conversions (ähnlich wie Sub-Conversion, jedoch auf Teilschritte bezogen) kann das Verhalten noch genauer erkannt und analysiert werden. Micro-Conversions beschreiben die Teilschritte, die ein Besucher zurücklegen muss, um beispielsweise ein Produkt zu kaufen (vgl. Ash/Page/Ginty 2013b:61f). Bei der Micro-Conversion-Rate wird also stärker ins Detail gegangen, einzelne Seiten und die Reaktion des Besuchers im Bestellprozesses genauer beleuchtet. Als Beispiele für Micro-Conversion- Raten nennt Beck (2006) unter anderen:

Click-Trough-Rate (Besucher klickt auf Werbebanner oder Sponsorenlink)

Add-To-Basket-Rate (Besucher legt Produkt in Warenkorb)

Click-To-Product-Rate (Besucher sieht Produkt an)

Durch die Auswertung einzelner Micro-Conversions kann folglich dargestellt werden, an welcher Stelle der Nutzer den Prozess abbricht.

2.4 Darstellung als Conversion-Trichter

Der typische Prozess aus Micro-Conversions hin zur Macro-Conversion eines Onlineshops kann in der grafischen Form eines Trichters dargestellt werden.

Abbildung 1 Conversion-Trichter (vgl. Stahl/ Wittmann/ Krabichler et al. 2012a:136)

In der dargestellten Abbildung stellt jeder Schritt hin zum Sale eine Micro- Conversion dar, der gesamte Prozess wird als Macro-Conversion bezeichnet. Um also ein detailliertes Bild für mögliche Schwachstellen des Prozesses zu erhalten, können die einzelnen Micro- Conversions analysiert werden. Der Bestellprozess in einem Onlineshop stellt einen eher linearen Prozess dar. Der Besucher durchläuft dabei eine bestimmte Abfolge von Schritten um das Produkt kaufen zu können. Typischerweise durchläuft eine immer kleiner werdende Besucherzahl den Conversion-Trichter, die Anzahl nimmt durch jede Micro-Conversion weiter ab (vgl. Stahl/ Wittmann/ Krabichler 2012b:135f).

Zur Betrachtung, an welcher Stelle des Prozesses der Nutzer die Website verlässt, entwickelten Cutler und Stern (2000) vier verschiedene Trichterformen.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 2 Conversion-Trichter nach Cutler und Stern (Cutler/ Stern 2000a:45)

Die Form der Trichter ergibt sich dabei aus den unterschiedlichen Prozessschritten (Akquise, Überzeugung, Conversion), an denen die Nutzer den Prozess verlassen. Mögliche Ursachen für die jeweilige Trichterform können wie folgt beschrieben werden (vgl. Hassler 2012d:398ff).

Untargeted Promotions/Attract Wrong People

Diese Trichterform zeigt an, dass eine hohe Anzahl an Besuchern vorliegt, das dargestellte Angebot jedoch nicht auf die Motive oder Ziele der meisten Besucher abgestimmt ist. Nur ein sehr geringer Teil von ihnen wird vom Angebot überzeugt und generiert eine Conversion. Gründe für diese sehr hohe Absprungrate können sehr unterschiedlich sein, die Ansprache einer falschen Zielgruppe oder fehlinterpretierte Werbebotschaften können Ursachen sein.

Good Targeting/Persuasion Ineffective

Bei diesem Trichter ist ein großer Besucherstrom vorhanden, dieser wird primär vom Angebot der Website überzeugt, jedoch kommt es bei einem sehr großen Anteil zu keiner Conversion. Der häufigste Grund für eine solche Trichterform ist eine schlechte Usability der Website. Oft fehlt es auch an ausreichenden Informationen über das Produkt oder die Navigation ist für den Besucher mangelhaft gestaltet.

Good Persuasion/Poor Conversion

Diese Trichterform zeigt an, dass viele Besucher auf die Website kommen, vom Angebot überzeugt sind und dieses beanspruchen wollen. Problematisch ist hier der Abschluss der Conversion. So besteht im Abschlussprozess womöglich eine Hürde, die die meisten Nutzer nicht nehmen wollen. Diese Hürde können möglicherweise unklare Allgemeine Geschäftsbedingungen oder ein Kontaktformular mit der Abfrage von zu sensiblen Daten sein.

Good Persuasion/Good Conversion

Hier ist die optimale Trichterform beschrieben. Viele Besucher kommen auf die Website, ein großer Anteil von ihnen wird vom Angebot überzeugt und führt einen Abschluss durch. Die Trichterform stellt den Idealfall dar und sollte während einer Conversion-Optimierung als Zielvorstellung gelten.

Die Darstellung der einzelnen Trichter gibt Aufschluss über mögliche Schwachstellen im Prozess der Website. So können diese Schwachstellen anhand der Trichterform des Conversion- Prozesses leicht abgelesen und so optimiert werden.

2.5 Prozess der Conversion-Optimierung

Um nun die definierten Conversions zu verbessern, erfolgt der Prozess der Conversion- Optimierung. Der Begriff der Conversion-Optimierung umfasst:

„ [...] alle Bemühungen, den Geschäftserfolg zu skalieren, in dem die bestehende Reichweite besser ausgeschöpft wird." (Morys 2011a:18)

Es geht also um eine Effizienz-Steigerung der Website, indem das Verhalten des Nutzers in die vom Unternehmen vorgesehene Richtung gesteuert wird. Die Conversion-Optimierung kann in verschiedenen Anwendungsgebieten erfolgen, z. B. in Onlineshops, in der Optimierung von Sales-Funnel (=Verkaufstrichter), oder der Optimierung der Lead-Generierung.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 3 Typischer Prozess der Conversion-Optimierung (vgl. Morys 2013a)

Der Prozess erfolgt typischerweise in den dargestellten Teilschritten. Bei einer Optimierung müssen folglich erst Analysen über Website und Zielgruppe erfolgen. In diesem Schritt werden Daten gesammelt und analysiert. Im nächsten Schritt werden Schlussfolgerungen aus der Analyse gezogen. Schwachstellen werden aufgedeckt, Probleme in Technik, Informationsdarstellung und —inhalt, Usability oder Design beschrieben. Darauf basierend kann ein konkretes Konzept zur Conversion-Optimierung erfolgen. Dieses Konzept umfasst alle zu optimierenden Bereiche. Im nächsten Schritt werden die Ergebnisse innerhalb eines Tests weitergehend optimiert. Abschließend erfolgt der Rollout.

Der Prozess der Conversion-Optimierung ist ein dauerhafter Prozess. So sollte ein Unternehmen diesen als strategischen Prozess mit hoher Bedeutung ansehen und daher auf lange Sicht immer wieder in ihre Planung mit einbeziehen (vgl. Morys 2013a).

Eine Optimierung kann in verschiedenen Teilbereichen einer Website erfolgen.

Optimierung von Conversion-Pfaden

Innerhalb der Conversion-Optimierung stellt die Optimierung der Conversion-Pfade einen wichtigen Erfolgsfaktor dar. Da der Benutzer auf dem Weg hin zu einer Macro-Conversion einzelne Micro-Conversions durchlaufen muss, sollten diese Pfade genau analysiert und Schwachstellen optimiert werden (vgl. Hassler 2012c:192ff). Optimierungspunkte können unter anderem die Verbesserung der Navigation oder Usability sein.

Optimierung von Conversion-Trichtern

Wie bereits beschrieben, durchläuft der Besucher meist eine Anzahl von verschiedenen Schritten auf den Weg hin zur Macro-Conversion. Ein Optimierungsziel kann daher auch sein, mehr Besucher durch den gesamten Trichter zu führen und somit weniger Absprungraten zu erzielen. Durch die Optimierung einzelner Micro-Conversions kann eine höhere Zielerreichung generiert werden. Der oben vorgestellte Trichter „Good Persuasion/Good Conversion" kann als Zielvorstellung der Optimierung genutzt werden.

Optimierung von Formularen

Für eine Macro-Conversion ist meist der letzte Schritt vor einem Abschluss das Ausfüllen eines Formulars. Das Formular enthält dabei Angaben über Name, Adresse, Mailadresse oder Zahlungsinformationen. Zur Optimierung gilt es, die Absprungrate zu reduzieren (siehe 2.4 Darstellung als Conversion Trichter).

Durchschnittliche Conversion-Raten

Es stellt sich nun die Frage, was überhaupt eine „gute" Conversion-Rate in deutschen Onlineshops ist. Die durchschnittliche Gesamt-Conversion-Rate (gemessen an Bestellungen durch Unique Visitors) liegt laut Angaben einer Studie von iBusiness (2011) bei drei Prozent. Aus der Studie geht zudem hervor, dass die Best-Practice-Benchmark im Bereich Gesundheit angesiedelt ist und dort bei 30 % liegt. Eine „gute" Conversion-Rate liegt also im Durchschnitt bei 3 %.

Die Zahlen lassen deutlich erkennen: im Bereich der Conversion-Optimierung ist eine deutliche Steigerung der Raten durchaus realistisch. Die Umsätze, die durch den E-Commerce erwirtschaftet werden, steigen kontinuierlich. Es gilt daher, durch die Conversion-Optimierung einen Anteil dieses Umsatzes auch auf den eigenen Shop zu leiten, den Besucher vom Angebot zu überzeugen und beim Kaufabschluss zu unterstützen.

2.6 Praktische Methoden zur Analyse

Das Gebiet der Conversion-Optimierung bietet eine Vielzahl von Methoden zur Analyse der Website. Um einen Überblick über geeignete Möglichkeiten zur Analyse zu schaffen, werden relevante und praktische Methoden zur Websiteanalyse vorgestellt. Diese sind: LIFT-ModellTM^[1] von WiderFunnel, Sieben-Ebenen-Modell nach Morys und das Conversion-Boosting-Modell nach Krüger.

Bereits die Darstellung und Interpretation dieser Methoden bietet vielschichtige theoretische Grundlagen über das Gebiet der Conversion-Optimierung. Strategien für den anschließenden Prozess der Optimierung können bereits an dieser Stelle abgeleitet werden.

2.6.1 LIFT-Modell von WiderFunnel

Der amerikanische Anbieter für Conversion- und Landing-Page-Optimierung WiderFunnel hat das sogenannte LIFT-Modell entwickelt. Das Akronym steht für Landing Page Influence Function For Tests und ist ein Framework zur Conversion-Optimierung.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 4 LIFT-Modell von WiderFunnel (WiderFunnel Marketing Inc. o.J.a)

Das Modell zielt auf die Conversion-Optimierung der Landing Page ab. Es beschreibt dabei sechs Faktoren, die die Conversion-Rate einer Landing Page besonders beeinflussen. Das „Fahrzeug", das die potentielle Conversion-Rate transportiert, ist die Value Proposition, der wichtigste Faktor innerhalb dieses Modells. Alle anderen Faktoren treiben das Fahrzeug entweder an oder bringen es zum stoppen. Relevance, Clarity und Urgency sollten um die Conversion-Rate zu steigern vergrößert werden. Anxiety und Distraction sollten verringert werden um so Conversion- Barrieren zu entfernen. Im Folgenden werden die einzelnen Ebenen des LIFT-Modell (WiderFunnel Marketing Inc. o.J.b) dargestellt und interpretiert.

Tabelle 1 LIFT-Modell von WiderFunnel (vgl. WiderFunnel Marketing Inc. o.J.b)

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Die Vorteile des LIFT-Modell stellen sich wie folgt dar:

Framework aus Kundensicht

Einfach und nahezu selbsterklärend

Klare Aufteilung in Einflussfaktoren

Klare Aufteilung in Conversion-fördernde und -bremsende Faktoren

Gute Möglichkeit Schwachstellen in Inhalten oder Texten zu entdecken

Kritisch zu betrachten sind folgende Punkte:

Eigene Beurteilung eventuell nicht objektiv

Nicht alle möglichen Schwachpunkte sind abgedeckt

Für Shop-Systeme nicht ausreichend als Analyse

Nicht genügend ausdifferenziert

Das LIFT-Modell ist eine sehr einfache und klar strukturierte Möglichkeit zur Websiteanalyse. Durch die Aufteilung in sechs Einflussfaktoren für die Conversion-Rate kann eine zielgerichtete Analyse aus Kundensicht durchgeführt und Hypothesen entwickelt werden. Wichtig bei einer Anwendung des Modells ist, eine möglichst objektive Analyse durchzuführen. Das Modell ist zwar hauptsächlich für die Landing Page der Website konzipiert, kann aber auch auf Unterseiten übertragen werden. Für den Einsatz zur Analyse der gesamten Website sollten daher alle Ebenen im Bezug auf die Gesamtheit des Prozesses analysiert werden. Für die Analyse eines Onlineshops stellt das LIFT-Modell eine gute Basis dar, eine umfassende Betrachtung garantiert es durch die ungenügende Ausdifferenzierung der einzelnen Ebenen aber nicht. So wird im Besonderen der Checkout-Prozess des Nutzers nicht näher betrachtet.

2.6.2 Sieben- Ebenen-Modell nach Morys

Ein weiteres Modell zur Analyse der Website sind die sieben Ebenen der Conversion, entwickelt von Morys (2011). Morys geht dabei auf relevante Entscheidungsfaktoren aus Kundensicht ein. Im Modell spielt zudem der zeitliche Ablauf eine entscheidende Rolle. Bei diesem Modell geht Morys von sieben Faktoren aus, die den Entscheidungsprozess des Besuchers beeinflussen. Die Reihenfolge der Faktoren stellt dabei den „natürlichen" Kaufprozess aus dem Offline-Handel dar. Das Modell basiert neben den Erfahrungen des Autors auf den Erkenntnissen des Behavior Modell von BJ Fogg (die drei Elemente Motivation, Fähigkeit und Auslöser müssen zu einem Zeitpunkt konvergieren, siehe 3.7 Verhaltensmodell von Fogg) und dem Landing Page Wonder Wheel (acht Dimension werden in Skala bewertet (vgl. Brinker 2013)).

Das Modell von Morys (vgl. 2011b:82ff) wird im Folgenden dargestellt und interpretiert.

Tabelle 2 Sieben Ebene der Conversion nach Morys (vgl. Morys 2011b:82ff)

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Die Vorteile des „Sieben Ebenen der Conversion-Modells" stellen sich wie folgt dar:

Einfach und nachvollziehbar

Analyse aus Sicht des Nutzers

Ablauforientiert

Klare Aufteilung in Ebenen mit Blick auf Conversion-Optimierung

Gute Möglichkeit Schwachstellen anhand der Ebenen aufzuführen

Kritisch zu betrachten sind die Punkte:

Eigene Beurteilung eventuell nicht objektiv

Ebenen teilweise schlecht einschätzbar, inhaltlich nicht genügend ausdifferenziert

Die sieben Ebenen der Conversion bieten ein gutes Framework für die Analyse der Website mit Blick auf die Verbesserung der Conversion-Rate. Das Modell ist einfach und nachvollziehbar. Durch den Fokus auf die Zielgruppe, beziehungsweise Besucher der Website und deren Bedürfnisse kann ein aussagekräftiges Bild über Schwachstellen im Prozess geschaffen werden. Schwierigkeiten können darin liegen, die einzelnen Ebenen zu beurteilen, beispielsweise welche Abfragen zu Sicherheitsbedenken beim Nutzer führen. Besonders bei der Verwendung dieses Modells gilt es, die eigene Zielgruppe genau zu analysieren. Bedürfnisse und Wünsche müssen dargestellt werden, um somit auch den Prozess zielgruppenorientiert optimieren zu können.

2.6.3 Conversion-Boosting-Modell nach Krüger

Ein weiteres Modell, das konkret auf die Steigerung der Conversion-Rate abzielt, ist das Conver- sion-Boosting-Modell von Krüger (2011). Krüger entwickelte dabei ein Modell mit den Ebenen Information, Usability, Design und Technik. Das Modell stellt sich als eine Art Kugel dar. Im Kern befindet sich die Information. Die erste Schale um diesen Kern ist die Usability, darauf folgt die Schale des Designs und die äußerste Schale der Kugel ist die Technik. Damit der Besucher also zum Kern der Website, der Information, vordringen kann, muss er zuerst Technik, Design und Usability durchdringen können. Das Modell geht von der Sichtweise aus, dass eine Website rund um die dargebotene Information strukturiert ist. Die Information ist dabei der wichtigste Faktor zu Steigerung der Conversion-Rate. Das Conversion-Modell von Krüger (vgl. 2011c:84ff) wird im Folgenden dargestellt und interpretiert.

Tabelle 3 Conversion-Boosting-Modell nach Krüger (vgl. Krüger 2011c:84ff)

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

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^[1] Im Folgenden wird auf die Verwendung der Trademark-Bezeichnung verzichtet.