Nutzer zu Kunden machen – Modelle der Conversion-Optimierung (3)

Das Conversion-Framework von Invesp, einer nach eigener Aussage kleinen, aber feinen auf Conversion-Optimierung spezialisierten Firma in den USA, dient dazu, Projekte strukturierter und effektiver zu machen. Das Modell soll als Blaupause dienen und ist auf eine optimale User Experience ausgerichtet. Das Invesp-Modell vereint dabei Erfolgsfaktoren im Prozess und Tools aus Anbietersicht sowie wichtige Aspekte aus Sicht der Nutzer.

Das Modell benennt die acht Primärfaktoren für hohe Konversionsraten wie folgt:

  1. Persona-Entwicklung: Die Grundlage der Conversion ist das Verständnis über die Nutzer. Aus Segmentierungen und CRM-Daten lassen sich keine brauchbaren Erkenntnisse darüber gewinnen, wer die Nutzer wirklich sind. Aus diesen Daten müssen im ersten Schritt Personas entwickelt werden, die einen Namen, ein Gesicht und einen Charakter haben. Sie sind die Grundlage, um Texte, Bilder und das Design einer Website so zu verbessern, dass es diese Menschen anspricht.
  2. Vertrauen: Ohne das nötige Vertrauen in einen Anbieter entsteht keine Konversion. Vertrauen entsteht auf einer Website durch den richtigen Einsatz von Design, Navigationselementen, Ladezeiten, Produktpräsentationen einem alleinstellenden Nutzenversprechen (USP), Kontinuität und Kongruenz. Eine vertrauenswürdige Website darf keine Sicherheitsbedenken bei Nutzern auslösen.
  3. Engagement: Die Aufgabe, den Nutzer an die Website zu fesseln, wird in diesem Modell als eine zentrale Aufgabe beschrieben. So führen Kundenbewertungen nach Meinung der Autoren zu einem positiven Erlebnis der Nutzer und Erhöhen die Nutzungsintensität. Detaillierte Angaben darüber, wie sich dieser Faktor darüber hinaus gezielt optimieren lässt, machen die Autoren auf ihrer Website jedoch nicht.
  4. Kaufphasen berücksichtigen: Jeder Kaufprozess findet in einzelnen Phasen statt, die sich über mehrere Websitebesuche erstrecken können. Das Conversion-Framework von Invesp empfiehlt, spezielle Funktionen und Inhalte zu liefern, die diese Tatsache unterstützen und den Nutzer bei einer Fortsetzung des Kaufprozesses nahtlos anknüpfen lassen. Das Verstehen des realen Kaufprozesses der potenziellen Kunden spielt daher eine entscheidende Rolle bei der Gestaltung von Websites und Landing Pages mit hohen Konversionsraten.
  5. FUD – Fears, Uncertainties and Doubts: Die Angst der Onlinenutzer vor dem Missbrauch ihrer Daten, vor möglichen schlechten Erfahrungen und Anbietern sorgt laut dem Invesp-Modell für eine grundsätzlich höhere Angst bei Onlinekäufern als beim Einkauf im Einzelhandel. Ein entscheidender Faktor, um diese Ängste, Zweifel und Unsicherheiten beim Nutzer zu nehmen, ist die direkte und offene Ansprache der Probleme. Daher liegt bereits bei der Entwicklung der Personas (Faktor Nr. 1) ein Schwerpunkt auf der Identifikation der Aspekte, die zum Abbruch führen könnten, weil die entsprechenden Fragen nicht beantwortet sind.
  6. Incentives: Um Zweifel, Ängste oder gar fehlende Nutzenversprechen oder schlechte Inhalte zu kompensieren, empfehlen die Macher dieses Modells den Einsatz von Incentives, also kleinen Anreizen und Belohnungen. Es wird jedoch darauf hingewiesen, dass der Einsatz von Incentives richtig erfolgen muss, um sich positiv auf die Konversionsrate auszuwirken.
  7. Testing: Das Validieren von Hypothesen mithilfe von A/B oder multivariaten Tests bezeichnet das Modell als das Herzstück des Conversion-Optimierungs-Prozesses. Um Tests erfolgreich zu machen und unnötige Testrunden mit geringem Uplift oder gar ohne Resultate zu vermeiden, weist das Modell erneut auf die erste Phase hin, die Entwicklung von Personas. Die Personas sind der Schlüssel für valide Hypothesen, die einen höheren Uplift im Test erzielen und daher unumgänglich. Kontinuierliche
  8. Optimierung: Um nachhaltig die Effektivität einer Website zu optimieren, ist eine kontinuierliche, iterative Veränderung der Seite unumgänglich. Auch wenn sich das Framework nicht strikt gegen einen Relaunch ausspricht, wird klar, dass nach Meinung der Autoren im dauerhaften Optimieren in kleinen Schritten ein sicherer Erfolg liegt als bei einem Big Bang. Dabei liegt ein starker Fokus auf der Webanalyse und den Metriken als Grundlage für die Messung der Verbesserung.

Mein persönliches Fazit

Das Conversion-Framework von Invesp bringt im Detail ein paar weitere nützliche Tipps, wie die direkte Ansprache von Bedenken, um sie bei den Nutzern aus dem Weg zu räumen, oder den Einsatz von Incentives als extrinsischen Motivator. Bei letzterem stimme ich den Autoren zu, dass solche Mittel nur sehr vorsichtig eingesetzt werden und ihre Auswirkungen auf die Conversion sorgfältig getestet werden sollten. Auch in diesem Modell vermischen sich Faktoren aus der Perspektive der Nutzermotivation (Vertrauen, Engagement, FUDs, Incentives) mit methodischen Heuristiken (Personas, Testing, CRO-Prozess). Für meinen persönlichen Geschmack sind einige der Faktoren zu abstrakt beschrieben, um als Schablone brauchbar zu sein und im täglichen Einsatz genügend valide Hypothesen zu liefern, auf der anderen Seite sind einige Tipps bereits sehr konkret (wie der offene Umgang mit Einwänden).

Die Conversion-Serie im Überblick:

Teil 1 – Der “Funnel” und das L.I.F.T-Modell

Teil 2 – Das READY-Modell

Teil 3 – Das Invesp-Modell

Teil 4 – Das Behavior-Modell von B. J. Fogg

Teil 5 – Konsumpsychologie und Verhaltensökonomik

Teil 6 – Das Sieben-Ebenen-Modell

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