Am besten testen: Mit welchen Methoden Onlineshops effektiv optimieren

Längst hat sich im E-Commerce die Wichtigkeit von Usability und User-Experience für die Optimierung von Website-Prozessen herumgesprochen. Doch auch wenn der Zusammenhang zwischen guter Usability, steigenden Conversions und Kundenzufriedenheit inzwischen unbestritten ist, bleibt die Usability-Optimierung doch immer noch eine Herausforderung. Wie können Website-Betreiber bei der Vielzahl an Methoden und Werkzeugen den optimalen Mix finden? Dieser Beitrag soll Shopbetreibern helfen, zur richtigen Zeit die richtige Methode zu wählen und ein optimales Verhältnis von Aufwand und Nutzen zu generieren.

1. Kennzahlen - Basisfaktoren für die Shop-Optimierung

In den letzten Jahren hat sich im E-Commerce die klassische Webanalyse als unverzichtbares Werkzeug zur Conversion-Rate-Optimierung und -kontrolle etabliert. Mit ihr lassen sich schnell und auf einen Blick Informationen im Zeitverlauf über die Seite und ihre Besucherstruktur visualisieren. Dies hilft nicht nur zu verstehen, wofür sich die Shop-Besucher interessieren und welche Wege sie bei der Produktauswahl nehmen, sondern gibt auch die Möglichkeit, die eigenen Marketingaktivitäten auf den Prüfstand zu stellen und zielgerichtet zu optimieren. Es lassen sich komplexe Nutzungs-Funnel visualisieren, die anzeigen, wie viele Nutzer von der Startseite bis zum Kaufabschluss geführt werden, von welcher Quelle sie ursprünglich kommen und wo potenzielle Probleme lauern, die sich in hohen Abbruchquoten zeigen.

Die kennzahlenbasierte Analyse und Interpretation ist ein fast unverzichtbares Controlling- und Marketingoptimierungs-Werkzeug, ohne das auch kleine Shopbetreiber nicht mehr auskommen. Wichtig ist neben der für die eigenen Bedürfnisse passenden Toolauswahl vor allem, dass genug Ressourcen und das nötige Knowhow zur richtigen Implementierung der Software und der Interpretation der Daten vorhanden sind. Ist das der Fall, lassen sich schnell Probleme entdecken und darauf aufbauend Maßnahmen ableiten, die nach der Umsetzung wieder einer Messung zugänglich sind. So ist ein stetiges Qualitätsmonitoring möglich.

2. Quantitatives Testen - die Masse macht's

Bei quantitativen Tests (zum Beispiel A/B- oder multivariaten Tests = MVT) werden hypothesengeleitet mehrere Varianten oder Ideen einer Seite oder eines spezifischen Seitenbereichs gegeneinander ins Rennen geschickt, um datenbasiert eine Siegervariante zu bestimmen.

In A/B-Tests werden häufig zwei Varianten eines Website-Elements miteinander verglichen. Das können verschiedene Layouts eines Buttons sein, verschiedene Wordings in einem Prozess, Varianten eines Formulars und vieles mehr. Die Varianten werden an die Nutzergruppen verteilt ausgespielt. Anschließend wird eruiert, welchen Einfluss die Varianten auf die Conversion oder ein jeweiliges Zwischenziel hatten.

In multivariaten Tests werden mehr als zwei Varianten untersucht. Der Test soll dabei vor allem zeigen, welche Kombination von Elementen den größten Erfolg bringt. Wichtig bei Tests dieser Art ist immer, alle anderen Variablen konstant zu halten, um eventuelle Störfaktoren kontrollieren zu können und die aktuelle Default-Variante in den Test einzubeziehen. Nur so kann der Erfolg auch wirklich auf eine der Varianten zurückgeführt werden.

Die aus dem Testing gewonnenen Kennzahlen helfen fast ausschließlich großen (und mittleren) Shops dabei, zeit- und budgetfreundlich die beste der vorliegenden Ideen zu ermitteln. Für kleine (bis mittlere) Shops ist diese Methode eher ungeeignet, da stabile Messergebnisse im Testing immer eine gewisse Datenmenge voraussetzen, die bei ca. 1.000 Conversions liegt. Erreicht man diesen Traffic nicht in einer überschaubaren Zeit, ist es meist nicht sinnvoll, verschiedene Varianten gegeneinander auszuspielen.

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Dieser Beitrag ist eine Vorveröffentlichung aus dem iBusiness Dossier 2/2015 'Daten-Commerce', das weitere Informationen zum Thema bieten wird. Wer dieses Dossier kostenlos online anfordert, der bekommt es nach Erscheinen automatisch ohne Extrakosten per Post zugeschickt.

Beide quantitativen Ansätze - Webanalyse sowie quantitative Tests - können helfen, den Shop zu optimieren, stoßen aber auch an Grenzen. Sie können Abbrüche zählen oder Probleme aufzeigen, bleiben aber die Antwort darauf schuldig, warum Nutzer an bestimmten Stellen im Prozess abbrechen beziehungsweise ein bestimmtes gewünschtes Verhalten nicht zeigen.

Auch bei A/B- oder MVTs ist ein Erkennen von Usability-Hürden häufig schwierig: existieren beispielsweise technische Probleme im Shop, die zu einem Abbruch führen, werden diese häufig aus den Kennzahlen nicht ersichtlich, da eine Interpretation in diese Richtung nicht naheliegt. Für die Erklärung, warum die potenziellen Käufer im Bestellprozess abbrechen, reicht demnach die rein deskriptive Betrachtung von Häufigkeiten (zum Beispiel Conversions) nicht aus. Ausschlaggebend sind vielmehr die Gründe für ein Verhalten, das zu einem Abbruch oder zu einem gewünschten Ziel führt. Aus diesem Grund kommen auch mittlere bis große Shops, die diese quantitativen Verfahren einsetzen, nicht umhin, diese Daten mit weiteren qualitativen Urteilen anzureichern.

3. Qualitative Verfahren - verstehen warum

Gerade weil in der Analyse des individuellen Nutzerverhaltens ein tiefer gehendes Verständnis der Usability und User-Experience des Shops gewonnen wird, ist der klassische Usability-Test sehr beliebt. Durch die Moderation des Versuchsleiters wird gezielt auf Probleme der Nutzer eingegangen und der Proband selbst kann Ansätze zur Optimierung liefern.

Usability-Tests im Labor sind als Qualitätskontrolle vor einem geplanten Relaunch des Shops hilfreich. Hier kann eine geringe Teilnehmerzahl (siehe unten stehende Tabelle) schon ausreichen, um zu sehen, wie Nutzer mit den neuen Bedienelementen interagieren und ob der Seitenaufbau verstanden wird. Diese Methode ist für jede Shopgröße geeignet und auch für kleine Shops erschwinglich, da sich in den letzten Jahren eine neue Art des Usability-Tests entwickelt hat: der Remote-Usability-Test bzw. Crowd-Usability-Test.

Hier testen die Probanden die entsprechenden Seiten von zuhause aus. So ist auch einfaches Bug-Testing möglich. Die Desktop-Besuche werden aufgezeichnet und können später als Videos abgerufen werden, bei denen die Tester unter Anwendung der Methode des lauten Denkens die Website kommentieren. Da kein Labor notwendig ist, lassen sich über diese Methode deutliche Kosteneinsparungen erzielen. Allerdings gelingt es hier nicht allen Probanden, sich in authentische Nutzersituationen hineinzuversetzen. In der Live-Situation (zum Beispiel beim Surfen auf der Couch) ergeben sich oft andere Probleme, als in Test-Szenarien definiert und abgebildet werden können.

Weitere Stolpersteine beim Einsatz der Methode sind zum einen das Einschätzen des Schweregrades eines Problems. So kann auch für die dann anschließende Optimierung keine gute Priorisierung der Schwachstellen erstellt werden. Zum anderen sind vor allem die aus den Problemen abzuleitenden Handlungsempfehlungen das, was Shopbetreibern am meisten weiterhilft. Was genau muss nun getan werden, damit ein Problem nicht mehr auftritt beziehungsweise ein gewünschtes Verhalten erzeugt wird? Diese Fragen beantworten die Probanden in der Regel nicht. In dieser Situation sind Expertenerkenntnisse gefragt.

4. Methodenmix aus quantitativen und qualitativen Daten

Mouse- und Mobiletracking sind eine für jede Shopgröße geeignete Methode, die beide große Datenmengen miteinander in Verbindung bringt. Zu jeder Auffälligkeit in der statistischen Kennzahl ist hierbei das dazugehörige individuelle Nutzerverhalten analysierbar. Sämtliche Interaktionen der Nutzer mit einer Website, also Mausbewegungen, Klicks, Scrollings und Tastatureingaben, sowie Touch- und Multitouch-Gesten auf mobilen Seiten, werden anonymisiert und in Echtzeit aufgezeichnet.

Anschließend kann jeder einzelne Besuch als Film wiedergegeben oder bestimmte Nutzergruppen übereinander gelegt - als aggregierte Heatmap - visualisiert werden. Es wird konkret nachvollziehbar, was die Nutzer, die ein bestimmtes Ziel nicht erreicht haben, gesehen und getan haben. Probleme wie Abbrüche sind direkt sichtbar. Ohne dass vorher spezifische Szenarien (Usability-Tests) oder Hypothesen (A/B Tests und MVTs) gebildet werden müssen, offenbart die Datengrundlage die Probleme, die die tatsächliche Nutzergruppe live beim Bestellen eines Produkts oder bei der Suche von Informationen hat.

Die Kombination macht's

Bei der Shop-Optimierung ist der Methoden-Mix unabdingbar: Jede Methode hat ihre Vor- und Nachteile, doch aus der Kombination mehrerer Methoden entstehen wertvolle Synergieeffekte. Die Vorgehensweise ist einfach: Die Kennzahlen aus der Webanalyse zeigen auf, wo es Probleme gibt. Diesen wird mit weiteren Tests (quantitativ oder qualitativ) nachgegangen, um ein Verständnis dafür zu schaffen, warum diese Probleme auftreten und wie sie behoben werden können.

	Webanalyse / A/B & multivariate Tests	Labortest	Mouse-Tracking
Notwendige Fallzahl (Studienteilnehmer)	tausende	5 bis 25	tausende
Repräsentative Testgruppe	ja	schwer	ja
Reaktivität	keine	hoch	keine
Aufklären individuellen Nutzerverhaltens	nein	ja	ja
Moderation durch Versuchsleiter	nein	ja	nein
Authentische Nutzungssituation	ja	nein	ja
Tests von mehreren Länder- und Sprachvarianten	ja	schwer	ja
Identifizierung von Schwächen, die weniger als 5 % der Nutzer betreffen.	nein	nein	ja
Quantifizierbare Prüfung von Varianten	ja	nein	ja
Gewinnung neuer Optimierungsansätze	nein	ja	ja
Erlaubt Quantifizierung neu entdeckter Probleme	nur durch Folgetest	nein	ja
Aufdeckung von technischen Problemen	nein	nein	ja
Shopgröße	groß	klein bis mittel	groß

Methodenauswahl je nach Fragestellung

Die Auswahl des richtigen Methoden-Mix hängt auch stark davon ab, in welcher Situation sich der Shop gerade befindet. Was soll erreicht werden mit dem Verfahren? Ein tiefer gehendes Verständnis der Nutzergruppe auf der Seite? Die Identifikation von Stolpersteinen? Das Testen von Ideen? Vor der Auswahl der Methode sollte also geklärt werden, welche Ziele mit dem Test verfolgt werden - nur so kann eine geeignete Methode ausgewählt werden.

Methodenauswahl je nach Größe

Alle Shopbetreiber, auch die von kleinen Shops, sollten sich mit wichtigen KPIs aus der Webanalyse auseinandersetzen. Umso größer ein Onlineshop wird, desto wichtiger und wertvoller sind die Controlling-Kennzahlen, auch für die Bestimmung des Marketing- und Testingbudgets. Es ist empfehlenswert, immer quantitative und qualitative Verfahren zu kombinieren, um zusätzlich zu deskriptiven Statistiken ein tiefer gehendes Verständnis für das "Warum" zu bekommen.

Methodenauswahl je nach Zeitpunkt

Usability- (und damit im engeren Sinne auch Conversion-) Optimierung sollte immer auf der Agenda stehen, doch naturgemäß wird das Thema um einen Launch herum besonders virulent. In allen drei Stadien "vor", "während" und "nach" dem Launch spielen unterschiedliche Methoden eine Rolle: Im Vorfeld schlecht performende Varianten auszuschließen, in die keine weiteren Ressourcen fließen sollen, bringt einen großen Vorteil. Hier können vor allem qualitative Verfahren helfen. Dahingegen wird es "während eines Launches" vor allem wichtig, die eigenen Kennzahlen im Blick zu behalten, um aus Qualitätssicht schnellstmöglich eingreifen zu können, sollten sich Probleme offenbaren. So kann die bestehende Variante weiterentwickelt und stetig optimiert werden. Doch selbst wenn eine Siegervariante feststeht und umgesetzt ist, sollte weiter analysiert werden. Stetiges Testen und Qualitätsmonitoring sind wichtige Bestandteile der Shop-Optimierung.

Die richtige Methode für jedes Ziel

Die richtige Wahl des Test- und Optimierungs-Verfahrens hängt für Onlineshops nicht nur von der Größe ab, sondern vor allem auch von seiner jeweiligen aktuellen Situation und der zugrunde liegenden Fragestellung. Grundlage für alle Shopgrößen, unabhängig von Zeitpunkt und Fragestellung, ist die Webanalyse. Die Kennzahlen zeigen, wo Optimierungspotenzial besteht. Darauf aufbauend kann weiter getestet werden. Für kleine bis mittlere Shops eignen sich qualitative Verfahren wie Remote-Usability-Tests oder Experten Reviews besonders gut, weil sie mit überschaubarem Budget wertvolle Einblicke in das individuelle Nutzerverhalten geben.

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iBusiness-Autorin Juliane Hartmann ist Managing Director und Senior UX Consultant bei m-pathy  .

Ihre Kollegin Sandra Kleine ist UX Consultant bei derselben Firma. Beide haben den Beitrag gemeinsam verfasst.