Teil 3: Die Landingpage-Optimierung

Dieser Beitrag gliedert das Thema »Erstellung von Landingpages« in die drei Bereiche »1. Die Landingpage-Kampagne« , »2. Die Landingpage-Erstellung« und »3. Die Landingpage-Optimierung«. In diesem Beitrag wird die Optimierung von Landingpages behandelt.

Die Optimierung

Analyse

Auch bei der Optimierung von Landingpages sollte nicht in wildem Aktionismus alles geändert werden, wovon man meint, dass es nicht zur gewünschten (Re-)Aktion des Users führt. Sicherlich gibt es immer die BestPractices und die Quick-Wins/Low Hanging Fruit aber dennoch bleibt es ohne eine Analyse reine Spekulation.

Vor jeder Optimierung steht die Analyse
Die Landingpage-Analyse umfasst die Darstellung, die Funktion und den Inhalt der Landingpage. Das Ergebnis zeigt, wo Optimierungsbedarf besteht.

Heatmaps, Eye-Tracking oder User-Tests helfen, die wirklichen Conversion-Hemmer zu finden. Also beginnen wir, falls noch nicht geschehen, mit der Implementierung von Analyse- & Tracking-Tools (Google Analytics, Matomo, AB Tasty kameleoon etc.) und starten dann unsere Analysen. Hier unterscheiden wir unter anderem zwischen der quantitativen und der qualitativen Analyse.

Quantitative Analyse – Wie viel muss ich ändern?

Das Ziel der quantitativen Analyse ist es, die Nutzer:innen-intention und das Verhalten auf der Seite möglichst genau zu beschreiben, um eine Argumentationsgrundlage für die Handlungsempfehlungen (Qualitative Analyse) zu erhalten.

In meinem Beispiel sehe ich, dass 57,3% der Besucher:innen mit dem Smartphone auf die Seite kommen. Aber bleiben sie auch? Führen sie die gewünschte Handlung aus? Oder kommen die meisten Conversions über andere Devices?

Qualitative Analyse – warum muss ich es ändern?

Leider ist die Seite in meinem Beispiel nicht für Smartphones optimiert. Das ist sehr ärgerlich, denn darüber kommen die meisten Besucher:innen.

Das Ziel der qualitativen Analyse ist es, die Lücke zwischen dem tatsächlichen Nutzer:innenverhalten und der Gestaltung der Seite aufzudecken und dementsprechend Handlungsempfehlungen zu geben, wie die Intention der Nutzer:innen auf der Seite besser angesprochen werden kann bzw. wie die Nutzer:innen besser zu einer Conversion bewegt werden können.

Beispiel: Die Predictive Eye-Tracking-Analyse. Hierbei wird analysiert, wohin Personen in den ersten Sekunden hinschauen. Es handelt sich um eine Methodik, welche auf Trainingsdaten und künstlicher Intelligenz basiert. Testpersonen sind bei diesem Ansatz keine mehr nötig.
Diese Methode unterstützt bei der Optimierung der Darstellung. Sie verdeutlicht, welche Details als erstes wahrgenommen werden bzw. welche evtl. von der gewünschten (Re-)Aktion der User:innen ablenken.

Hypothese

Testing-Hypothesen dienen bei A/B-Tests (Split-Tests) dazu, eine Vermutung zu bestätigen oder zu widerlegen. Bei der Conversion-Rate-Optimierung (CRO) ist sie die Basis für die verschiedenen Seitenvarianten, die gegeneinander getestet werden.

Die vorangegangenen Analysen haben gezeigt, dass die Benutzer:innen nicht die gewünschte Aktion auf der Landingpage ausführen.

• Das Predictive-Eye-Tracking hat ergeben, dass die Aufmerksamkeit der User:innen erst sehr spät auf den Call-to-Action gelenkt werd.
• Heat- & Klickmaps zeigen, dass die Bereiche, die besonders oft angesehen oder angeklickt werden nicht jene sind, die zur Conversion führen (CTA)
• Das Web-Tracking zeigt, dass die Besuchsdauer extrem niedrig ist, was darauf hindeuten kann, dass die Besucher:innen womöglich sofort wieder abspringen, weil sie mit völlig falschen Erwartungen auf Deine Website gelangt sind.

Eine Hypothese könnte z.B. folgendermaßen aussehen:

Eine Änderung des (des zu prüfende Elements) von _____________________________ auf ________________________ erhöht/verringert (die definierte Messung).

Ein wichtiger Punkt ist jedoch, dass die Auswirkungen der gewünschten Veränderung immer messbar und quantifizierbar sein müssen (Conversion Rate, Bounce Rate, Abbruchrate, Leads etc.).

Folgendes Beispiel wurde nach der oben erläuterten Formel formuliert:

Mögliche Testing-Hypothese: Änderung des CTAs
Die Änderung unseres Call-to-Action-Wordings von „Jetzt Mitglied werden“ zu „Jetzt Vorteile einer Mitgliedschaft sichern!“ wird die Leads über unsere Landingpage verbessern.

Beispiel: Hypothesen erstellen für A/B-Tests auf Landingpages

Test

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Beispiel:
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Test-Signifikanz berechnen

Fazit

Jede Landingpage ist optimierbar :-)