Autor: Rowan Haddad

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27. Nov 2024
7min. Lesezeit

Ein ergebnisorientierter Ansatz | Ruben de Boer

Rowan Haddad

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Ruben de Boer erklärt, wie man eine stabile Testumgebung schafft, die den Weg für bessere Experimente im gesamten Unternehmen ebnet

Ruben de Boer ist ein leitender CRO-Manager und Consultant mit über 14 Jahren Erfahrung im Bereich Daten und Optimierung. Bei Online Dialogue leitet Ruben das Team der Conversion Manager, entwickelt die Fähigkeiten und die Qualität des Teams und legt die Strategie und die Ziele des Teams fest. Er gibt sein Wissen sowohl als Lehrer bei Udemy mit über 12.000 Studenten als auch als öffentlicher Redner zu Themen wie Experimentation, Change Management, CRO und persönliches Wachstum weiter.

Im Jahr 2019 gründete Ruben sein Unternehmen Conversion Ideas. Mit diesem hilft er Menschen dabei, ihre Karriere in den Bereichen Conversion Rate Optimization und Experimentation zu starten. In diesem Kontext bietet er erschwingliche, hochwertige Online-Kurse und eine Reihe von Ressourcen an.

Marylin Montoya, VP Marketing von AB Tasty, sprach mit Ruben über spannende Trends und Entwicklungen in der Welt des Experimentierens. Darunter auch über die verschiedenen Möglichkeiten, wie KI die Optimierung des Experimentierprozesses beeinflussen kann. Ruben erzählt auch, wie man funktionsübergreifende Teams einbeziehen kann, um eine erfolgreiche Experimentierkultur im Unternehmen zu implementieren. Er geht außerdem darauf ein warum es wichtig ist, ein ergebnis- statt output-orientiertes Mindset zu entwickeln.

Hier sind einige der wichtigsten Erkenntnisse aus ihrem Gespräch.

Das Ziel sollte immer ergebnisorientiert sein

Basierend auf seiner Erfahrung, ist Ruben der Meinung, dass einer der größten Fehler, mit dem Unternehmen beim Start der Experimentierphase konfrontiert sind, darin besteht, dass sie sich mehr auf den Output als auf die Ergebnisse fokussieren.

„Wenn ein Unternehmen immer noch sehr output-orientiert ist, im Sinne von, wir müssen eine bestimmte Anzahl von Sprint-Punkten pro Sprint liefern und wir müssen in diesem Jahr so viele neue Funktionen veröffentlichen, dann können Experimente natürlich als etwas angesehen werden, das die Arbeit verlangsamt, nicht wahr? Nehmen wir als Faustregel an, dass 25 % der A/B-Tests oder Experimente zu einem Gewinner führen, dann werden 75 % dessen, was entwickelt wurde, nicht veröffentlicht, was bedeutet, dass der Manager die Output-Ziele nicht erreicht.“

In diesem Szenario wird das Experimentieren zu einem Hindernis, das diese Ergebnisse verlangsamt. Wenn ein Unternehmen hingegen eine Ergebnisorientierung anstrebt, macht es mehr Sinn, Experimente durchzuführen, mit dem Ziel, mehr Wert für den Kunden zu schaffen. Mit einem ergebnisorientierten Mindset lassen sich die Teams auf Experimente ein, bei denen die Kunden im Zentrum des Prozesses stehen.

Wenn Teams stärker ergebnisorientiert arbeiten, basiert das Produkt eher auf Forschung und Experimenten als auf einem festen langfristigen Fahrplan. Laut Ruben ist es entscheidend, dass Unternehmen eine solche Arbeitsweise annehmen, da sie dadurch bessere Produkte und Geschäftsergebnisse erzielen können, was ihnen letztlich hilft, ihren Wettbewerbsvorteil zu bewahren.

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Die Bedeutung von funktionsübergreifenden Teams

Ruben vertritt die Ansicht, dass das Experimentieren insofern reift, als dass es immer stärker in die Produktteams integriert wird.

Er stellt fest, dass der Trend zur Zusammenarbeit verschiedener Teams zunimmt. Nach Rubens Ansicht ist das für den Wissensaustausch wichtig, wenn es darum geht, Neues über die Customer Journey und das Produkt selbst zu lernen. Für Ruben schafft dies eine ideale, gesunde Experimentierumgebung, in der Teams besser experimentieren und die gewünschten Ergebnisse erzielen können.

Im Idealfall gibt es Experten für Experimente, die aus verschiedenen Teams kommen und regelmäßig Wissen, Ideen und Erkenntnisse austauschen. Das trägt zu Inspiration und Innovation bezüglich zukünftiger Testideen bei.

Das Erfolgsrezept dieser Experimentierteams ist unterschiedlich und hängt von der Reife des Experimentierprogramms und den Fähigkeiten dieser Teams ab.

Das könnte mit einem Blick auf die Unternehmenskultur beginnen, indem Fragebögen an verschiedene Teams verschickt werden, um deren Arbeitsabläufe und den Grad der Autonomie zu verstehen. Diese Analyse würde helfen zu verstehen, wie es um die Experimentierfreudigkeit bestellt ist, z. B. wie experimentierfreudig die Teams sind. Dies hilft bei der Ausarbeitung einer Strategie und eines Fahrplans für die erfolgreiche Implementierung einer Experimentierkultur in der gesamten Organisation.

Dieser Kultur-Scan hilft auch dabei, den Reifegrad eines Experimentierprogramms zu bestimmen.

„Prozess, Daten, Team, Umfang, Ausrichtung und Unternehmenskultur: Das ist es, was ich im Allgemeinen betrachte, wenn ich den Reifegrad einer Organisation bewerte. Gibt es in den verschiedenen Produktteams einen CRO-Spezialisten? Wie wird die Entscheidungsfindung von den Führungskräften durchgeführt? Basiert sie auf den HIPPO-Entscheidungen oder beruht sie vollständig auf Experimenten? Dann gibt es da noch die Ergebnis- gegenüber der Output-Mentalität, den Umfang und die Ausrichtung der Experimente sowie die Struktur des Teams – ist es nur ein einzelner CRO-Spezialist oder ein multidisziplinäres Team? Wie sieht der Prozess aus? Handelt es sich nur um einen einzelnen CRO-Prozess oder um einen Prozess, der in ein Projektteam eingebettet ist?“ sagt Ruben.

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Eine Welt voller Möglichkeiten mit KI

Ruben glaubt, dass es durch das Aufkommen der KI-Technologie eine Menge Möglichkeiten gibt, besonders im Hinblick auf Experimentierprozesse.

Er räumt ein, dass es noch zu früh ist, um darüber zu spekulieren, und dass es auch viele Bedenken hinsichtlich des Datenschutzes gibt, die mit der Nutzung einer solchen Technologie einhergehen. Aber er glaubt, dass die KI in Zukunft viele spannende Dinge hervorbringen kann.

„Es wäre großartig, eine KI zu haben, die alle Experimente auf der Produktdetailseite, mit allen Ergebnissen und Erkenntnissen, durchgeht und der man einfach die Frage stellen kann: ‚Was habe ich eigentlich daraus gelernt und welche Anschluss-Experimente wären sinnvoll?‘ Es wäre unglaublich spannend, eine KI durch alle Experimente in der Datenbank laufen zu lassen“, sagt Ruben.

Ruben räumt daher ein, dass es eine Reihe von Möglichkeiten gibt, was Teams tun können, wenn es darum geht, Experimente effektiv zu planen und Zeit und Schritte im Experimentierprozess zu sparen.

„Und stell dir vor, dass in drei oder vier Jahren jeder eine KI-App auf seinem Handy hat und sagt: ‚Ich muss das kaufen‘, und die App erledigt den Kauf. Und vielleicht gibt es dann eine Website, die nur für KI-Apps zum Einkaufen gedacht ist – wer weiß? Und dann wird die Optimierung plötzlich ganz anders aussehen.“

Es gibt auch ein erhebliches Potenzial für KI, wenn es darum geht, die Arbeitsweise der Menschen zu verändern, Inspirationen zu liefern und letztendlich den Experimentierprozess zu optimieren und Innovationen zu fördern.

„Vielleicht können wir auf Basis aller Eingaben, die wir aus Chatprotokollen, Social-Media-Kanälen, Bewertungen und Umfragen machen, die KI irgendwann so gestalten, dass sie sich wie ein Nutzer verhält. Dann müssten keine Nutzertests mehr durchgeführt werden, da die KI einfach selbst die Website analysieren könnte.“

Was kannst du noch aus unserem Gespräch mit Ruben de Boer lernen?

  • Welche Trends sich im Hinblick aufs Experimentieren entwickeln
  • Seine Auffassung von Change Management, um Organisationen bei der Einführung von Experimenten zu unterstützen
  • Seine eigenen Erfahrungen mit dem Aufbau funktionsübergreifender Teams
  • Wie man mit Widerständen gegenüber Experimenten umgeht
Über Ruben de Boer

Ruben ist mit über 14 Jahren Erfahrung leitender CRO-Manager und Berater für Daten und Optimierung. Er ist zweifacher Gewinner der Experimentation Elite Awards 2023 und ein Bestseller-Dozent auf Udemy mit über 12.000 Studenten. Er ist auch ein öffentlicher Redner zu Themen wie Experimentierkultur, Change Management, Conversion Rate Optimization und persönliches Wachstum. Heute ist Ruben als Lead Conversion Manager verantwortlich für die Leitung des Conversion Manager Teams, die Entwicklung der Fähigkeiten und der Qualität des Teams, die Festlegung der Teamstrategie und der Ziele sowie die Geschäftsentwicklung.

Über den 1,000 Experiments Club

Der 1,000 Experiments Club ist ein von AB Tasty produzierter Podcast, der von Marylin Montoya, VP of Marketing bei AB Tasty, moderiert wird. Begleite Marylin und das Marketing-Team, wenn sie sich mit den erfahrensten Experten in der Welt des Experimentierens zusammensetzen, um Erkenntnisse darüber zu sammeln, was nötig ist, um erfolgreiche Experimente zu entwickeln und durchzuführen.

Kennst du diese Folge schon?

Wenn nicht, wirf doch gerne direkt einen Blick in unseren letzten Artikel zur Podcast-Episode mit David Mannheim, mit dem wir über einen neuen Ansatz zur Personalisierung gesprochen haben.

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23. Okt 2024
6min. Lesezeit

Wie man Disruption bei Experimenten ausnutzen kann | Ben Labay

Rowan Haddad

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Ben Labay skizziert wesentliche Rahmenbedingungen für einen strategischeren, taktischeren und disruptiveren Ansatz beim Experimentieren

Mit zwei Abschlüssen in Evolutionary Behavior und Conservation Research Science verbrachte Ben Labay ein Jahrzehnt in der akademischen Welt mit einem breit gefächerten Hintergrund in Forschung und Experimenten, geprägt von der Arbeit mit technischen Daten.

Heute ist er CEO der Experimentier- und Conversion-Optimization-Agentur Speero. Ben beschreibt seine Arbeit im Bereich Experimentieren als seine „Geek-Out“-Area, d. h. Forschung im Bereich Customer Experience und Umgang mit Kundendaten.

Bei Speero arbeitet Ben daran, Forschungs- und Testprogrammstrategien für Unternehmen wie Procter & Gamble, ADP, Codecademy, MongoDB, Toast und viele andere auf der ganzen Welt zu entwickeln und zu implementieren.

Marylin Montoya, VP Marketing von AB Tasty, sprach mit Ben darüber, wie man Mechanismen für Unternehmen schaffen kann, um nicht nur zu optimieren, sondern auch disruptiver zu sein, wenn es um Webexperimente zur Förderung des Wachstums geht.

Hier sind einige der wichtigsten Erkenntnisse aus ihrem Gespräch.

Erwäge ein Portfoliomanagement beim Experimentieren

Inspiriert durch das Buch „Built to Last“ von Jim Collins und Jerry I. Porras erörtert Ben ein Framework, welches das Buch für das Wachstum eines Unternehmens auf der Grundlage der besten Praktiken von 18 erfolgreichen Unternehmen bietet.

Er identifiziert eine große Säule, die viele Unternehmen oft vernachlässigen: das Experimentieren. Um das in Angriff zu nehmen, schlägt Ben ein Portfoliomanagement für Experimente vor, das aus drei Portfolio-Tags besteht, die ein Lösungsspektrum für iterative Änderungen zur Optimierung bieten.

Die erste Stufe besteht darin, auf der Grundlage von Kundenfeedback kleine Verbesserungen oder Änderungen an einer Website vorzunehmen, wie z. B. die Verbesserung des Layouts. Die zweite Stufe umfasst umfangreichere Änderungen, wie z. B. neue Inhalte.

Aber es gibt noch eine dritte, größere Ebene, die Ben als „disruptiv“ und „innovativ“ bezeichnet, wie z. B. ein brandneues Produkt oder Preismodell. Dinge, die eine enorme Lernerfahrung darstellen können.

Da es drei verschiedene Stufen der Veränderung gibt, ist es wichtig, dass die Zeit, die für jede Stufe aufgewendet wird, klar aufgeteilt wird und dass sich deine Teams untereinander abstimmen.

Um es mit den Worten von Ben zu sagen: „Lasst uns 20 % unserer Energie in die Iteration stecken, 20 % in das Wesentliche und 20/30 oder 40 % in das Disruptive. Und diese Karte – dieses Framework – hat sich als wirklich gesundes Werkzeug erwiesen, um die Teams auf dieselbe Seite zu bringen.“

Für Ben ist die Anwendung eines solchen Frameworks der Schlüssel, um alle Teams auf die gleiche Seite zu bringen, da es dazu beiträgt, dass Unternehmen nicht zu wenig Ressourcen für disruptive und „Big Need Movers“ bereitstellen. Das Arbeitstempo ist neben der Qualität der Idee wichtig, argumentiert er.

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Lass dich von deinem Baumdiagramm leiten

Jeder A/B-Test oder jede Personalisierungskampagne muss mit guten Zutaten gefüttert werden, die die Qualität der Hypothese bestimmen.

„Jede Agentur, jedes interne Unternehmen recherchiert. Wir betreiben Forschung. Wir sammeln Daten, wir haben Informationen, wir bekommen Einblicke, und dann wird auf Basis dieser Einblicke getestet. Aber da kann man nicht aufhören.“ sagt Ben.

Der Trick besteht darin, nicht bei den Erkenntnissen stehen zu bleiben, sondern auf der Grundlage dieser Erkenntnisse ein Thema zu entwickeln. Auf diese Weise können die Unternehmen die zugrunde liegenden Stärken und Schwächen herausfinden und sie in ihren OKRs abbilden.

Du kannst z. B. eine Reihe von Erkenntnissen haben, wie bspw. dass eine Seite unterdurchschnittlich abschneidet, dass die Nutzer über die Preisgestaltung verwirrt sind oder dass Social Proof übersprungen wird. Der Schlüssel liegt in der Durchführung einer thematischen Analyse und der Suche nach Mustern auf der Grundlage dieser verschiedenen Erkenntnisse.

Folglich ist es für Unternehmen wichtig, ein Baumdiagramm zu erstellen, um zu verstehen, wie die Dinge kaskadenartig abwärts laufen. Das ist wichtig, um taktischer und SMARTer in Bezug auf Ziele zu werden und um OKRs entsprechend festzulegen, um die riesige Menge an Daten zu organisieren und sinnvoll zu nutzen.

Wenn es an der Zeit ist, ein Testprogramm aufzustellen, verfügen die Teams über einen strategischen Testfahrplan für ein bestimmtes Thema, der mit diesen OKRs verknüpft ist. Das hilft dabei, die Metriken in besser umsetzbare Frameworks umzuwandeln.

Am Ende eines jeden Quartals können die Unternehmen ihre Leistung auf der Grundlage dieser Scorecard mit Kennzahlen bewerten und feststellen, wie sich die im Quartal durchgeführten Tests auf diese Kennzahlen ausgewirkt haben.

Integriere Engagement und Effizienz in deine Testprogrammstrategie

Der Hauptnutzen des Testens konzentriert sich auf die Erzielung von Gewinn, aber Ben plädiert für einen zweiten Nutzwert, der sich um die Arbeitsweise des Unternehmens dreht. Dies erfordert eine Verlagerung des Schwerpunkts auf die Effizienz und die Art und Weise, wie verschiedene Teams in einem Unternehmen zusammenarbeiten.

Ben zieht Parallelen zwischen der A/B-Testing-Branche und Devops, da sie versucht, Elemente der DevOps-Kulturbewegung einzubringen, wenn wir uns auf eine Kultur des Experimentierens und der Datenorientierung beziehen. In vielerlei Hinsicht spiegelt dies die DevOps-Methodik wider, die sich darauf konzentriert, Silos zwischen Entwicklungs- und Betriebsteams aufzubrechen, um die Zusammenarbeit und Effizienz zwischen diesen Teams zu verbessern. „Die ganze Idee ist, die Effizienz eines großen Teams, das zusammenarbeitet, zu optimieren“, sagt Ben.

Das bedeutet, dass Unternehmen ihr Testprogramm und die Komponenten, aus denen das Programm besteht, genau unter die Lupe nehmen sollten, wozu auch gehört, dass die richtigen Leute dahinter stehen. Es geht auch darum, kundenorientierter zu werden und Misserfolge in Kauf zu nehmen.

Ben bezeichnet dies als die „programmatische Seite“ des Programms, die als Rahmen oder Blaupause für die Entscheidungsfindung dient. Sie hilft bei der Beantwortung von Fragen wie „Wie organisiere ich meine Teamstruktur?“ oder „Wie sieht mein Besprechungsrhythmus mit dem Team aus?“

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Letztlich geht es darum, deinen aktuellen Prozess zu ändern und in Frage zu stellen und deine Kultur intern zu verändern. Das funktioniert indem du dein Team dazu bringst, dein Programm und die Art und Weise, wie du Daten zur Entscheidungsfindung nutzt, zu testen.

Was kannst du aus unserem Gespräch mit Ben Labay noch lernen?

  • Wie man aus dem Trott des Testens herauskommt
  • Wie man Experimentation Meetings strukturiert, um Hindernisse zu beseitigen
  • Wie das Experimentieren mit der Spieltheorie zusammenhängt
  • Wie wichtig es ist, einen handlungsfähigen Rahmen für die Entscheidungsfindung anzunehmen 
Über Ben Labay

Ben Labay kombiniert eine jahrelange akademische und statistische Ausbildung mit Kundenerfahrung und UX-Wissen. Derzeit ist Ben der CEO von Speero. Mit zwei Abschlüssen in Evolutionary Behavior und Conservation Research Science (Ressourcenmanagement) begann Ben seine akademische Laufbahn als wissenschaftlicher Mitarbeiter an der University of Texas. Dort konzentrierte er sich auf Forschung und Datenmodellierung. Dies bildete die Grundlage für seine derzeitige Leidenschaft und Arbeit bei Speero, die sich darauf konzentriert, Unternehmen bei der Entscheidungsfindung anhand von Kundendaten zu unterstützen.

Über den 1,000 Experiments Club

Der 1,000 Experiments Club ist ein von AB Tasty produzierter Podcast, der von Marylin Montoya, VP of Marketing bei AB Tasty, moderiert wird. Begleite Marylin und das Marketing-Team, wenn sie sich mit den erfahrensten Experten in der Welt des Experimentierens zusammensetzen, um Erkenntnisse darüber zu sammeln, was nötig ist, um erfolgreiche Experimente zu entwickeln und durchzuführen.

Kennst du diese Folge schon?

1000-experiments-club-carlos-Gonzalez-de-Villaumbrosia-ab-tasty

Wenn nicht, wirf doch gerne direkt einen Blick in unseren letzten Artikel zur Podcast-Episode mit Carlos González de Villaumbrosia, mit dem wir über den Zweck, die Zugänglichkeit und die Umsetzung von Experimenten gesprochen haben.

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4. Sep 2024
6min. Lesezeit

Lass Daten ans Steuer | Marianne Stjernvall

Rowan Haddad

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Marianne Stjernvall spricht über die Entwicklung der CRO und die Bedeutung der Zentralisierung eines CRO-Programms, um eine datengesteuerte Organisation zu schaffen

Bevor Marianne Stjernvall zu einer führenden Spezialistin für CRO und A/B-Tests wurde, studierte sie Computer- und Systemwissenschaften. Ein Unternehmen bot ihr über LinkedIn eine Stelle als CRO-Spezialistin an, was sich für sie als die perfekte Mischung aus logischer Programmierung, Daten, Business und Menschen herausstellte.

Seitdem gründete sie die Queen of CRO, wo Marianne als unabhängige CRO-Beraterin tätig ist. Hierdurch hilft sie vielen Unternehmen bei Experimenten, CRO, Personalisierung und der Implementierung einer datengesteuerten Kultur für Wachstum.

Zuvor war Marianne für Unternehmen wie iProspect, TUI und Coop Sverige tätig. Dort trieb sie die CRO-Roadmap voran und entwickelte eine Kultur des Experimentierens. Außerdem wurde sie 2020 als CRO-Practitioner of the Year ausgezeichnet.

Marylin Montoya, VP Marketing von AB Tasty, sprach mit Marianne über die Bedeutung der Kontextualisierung von A/B-Testdaten, um besser datenbasierte Entscheidungen treffen zu können. Marianne teilte auch ihre eigene Meinung zu dem viel diskutierten Thema „Build vs. Buy“ und gab einige wertvolle Ratschläge aus ihrer langjährigen Erfahrung mit CRO und Experimenten.

Hier sind einige der wichtigsten Erkenntnisse aus ihrem Gespräch.

Die Bedeutung der Kontextualisierung von Daten

Für Marianne ist CRO ein wichtiger Bestandteil der Produktentwicklung und -bereitstellung. Sie hebt die Bedeutung dieser Methodik hervor, wenn es darum geht, Daten zu sammeln und darauf basierend Entscheidungen zu treffen.

Marianne betont, wie wichtig es ist, Daten in einen Kontext zu stellen und daraus Erkenntnisse abzuleiten. Das bedeutet, dass Unternehmen in der Lage sein müssen, zu beantworten, warum sie bestimmte Informationen sammeln und was sie mit diesen Informationen oder Daten zu tun gedenken.

CRO ist der Schlüssel, um viele dieser Erkenntnisse aus den riesigen Datenmengen zu gewinnen, die Unternehmen zur Verfügung stehen, und um genau zu bestimmen, was optimiert werden muss.

„Was wirst du mit diesen Informationen tun? Man braucht einen Kontext, um Erkenntnisse zu gewinnen, und ich denke, darum geht es bei CRO“, sagt Marianne.

Genau das macht CRO so leistungsfähig. Es ermöglicht Unternehmen, auf der Grundlage der aus den Daten gewonnenen Erkenntnissen bessere Maßnahmen abzuleiten und zu ergreifen.

Richtig durchgeführt, kann Testing im Rahmen des CRO-Spektrums dazu beitragen, dass Unternehmen einen völlig anderen Weg einschlagen. Andere als bisher. Nämlich einen Weg geprägt von Innovation und Transformation.

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Zentralisierung und Standardisierung deiner Experimentierprozesse

Wenn Unternehmen gerade erst mit der Erstellung ihres Experimentier- oder CRO-Programms beginnen, empfiehlt Marianne, Teile davon zu zentralisieren. Sie empfiehlt die Tests innerhalb eines Rahmens oder Prozesses durchzuführen. Dadurch wird vermieden dass einzelne Teams ihre eigenen Tests durchführen und sich diese gegenseitig überschneiden.

Andernfalls könnten verschiedene Teams, z. B. Marketing-, Produktentwicklungs- und CRO-Teams, Tests ohne festen Prozess durchführen, was zu Chaos führen könnte.

„Du wirst Entscheidungen über A/B-Tests auf der Grundlage von drei verschiedenen Datensätzen treffen, da du verschiedene Arten von Daten überprüfen wirst. Sich dies zu eigen zu machen, um diesen Rahmen und diesen Prozess zu entwickeln, ist die Art und Weise wie Organisationen mit dieser Art von Tests arbeiten sollten“, sagt Marianne.

Mit etablierten Rahmenwerken und Prozessen können Unternehmen Regeln für die Durchführung von Tests aufstellen, um einen besseren Nutzen aus diesen zu ziehen und die Verantwortung für das gesamte Unternehmen zu übernehmen. Der Trick besteht darin, mit einem Team klein anzufangen und diese Prozesse im Laufe der Zeit auf das nächste Team zu übertragen und so weiter.

Laut Marianne ist genau das besonders wichtig. Viele Unternehmen können aufgrund fehlender fester Prozesse bezüglich des Umgangs mit Daten aus A/B-Tests, ihre Testgeschwindigkeit nicht erhöhen. Dazu gehört, wie man die Tests berechnet, wie die Gewinner- oder Verlierervariante bestimmt und welche Art von Zielen oder KPIs aufgestellt werden.

Mit anderen Worten, das Experimentieren muss als Ausgangspunkt demokratisiert werden, damit sich eine Organisation auf natürliche Weise um CRO herum entwickeln kann.

Den Menschen in den Mittelpunkt deines CRO-Programms stellen

In Bezug auf die Debatte „Build vs. Buy“ argumentiert Marianne, dass ein A/B-Testing-Tool nicht automatisch alles lösen wird.

„Ein großartiges A/B-Testing-Tool kann dir die Gewissheit geben, dass damit alle Voraussetzungen erfüllt sind. Jetzt kannst du es tatsächlich umsetzen, aber der Rest sind Menschen und die Organisation. Das ist die große Arbeit.“

Tatsächlich neigen Unternehmen dazu, die Schuld auf die technische Seite zu schieben, wenn ihre A/B-Tests nicht wie geplant verlaufen. Für Marianne hat das nichts mit dem Tool zu tun. Das Problem liegt in erster Linie bei den Menschen und den Prozessen.

Was die Debatte zwischen eigener Entwicklung und Kauf anbelangt, so sollten sich Unternehmen vor der Entscheidung für die Entwicklung eines eigenen Tools zunächst fragen, warum sie ihr eigenes Tool bauen wollen, abgesehen von der Tatsache, dass es kostengünstiger ist. Der Grund dafür ist, dass diese Tools Zeit brauchen, um eingerichtet zu werden und zu laufen. Es ist vielleicht gar nicht so kosteneffizient, wie viele glauben, wenn sich Unternehmen für die Entwicklung eines eigenen Tools entscheiden.

Marianne meint, Unternehmen sollten ihre Energie und Zeit stattdessen auf die Prozessentwicklung und Schulung von Teams in diesen Prozessen konzentrieren. Mit anderen Worten: Es geht in erster Linie um die Menschen; dort liegen die wahren Investitionen.

Dennoch sollten Unternehmen, bevor sie sich darauf einlassen, ein eigenes Tool zu entwickeln, eine interne Bewertung vornehmen. Es ist wichtig zu verstehen, wie die jeweiligen Teams die gewonnenen Daten generell und für ihre Feature Releases nutzen.

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Wenn du gerade erst mit deiner CRO-Reise beginnst, geht es vor allem darum, dein Team zu organisieren und es in die Prozesse, die du aufbaust, mit einzubinden. Die Idee ist, das Engagement aller Teams zu fördern, damit die Entwicklung in der Organisation als Ganzes stattfindet. (Eine Meinung, die von Ben Labay, einem Gast des 1,000 Experiments Club Podcasts, geteilt wurde).

Was kannst du aus unserem Gespräch mit Marianne Stjernvall noch lernen?

  • Was es bei der Auswahl des richtigen A/B-Test-Tools zu beachten gilt
  • Ihre eigenen Erkenntnisse aus durchgeführten Experimenten
  • Wie man HIPPOs bei A/B-Tests stärker einbindet
  • Wie „gescheiterte“ Tests und Experimente eine Lernerfahrung sein können
Über Marianne Stjernvall

Marianne Stjernvall arbeitet seit einem Jahrzehnt mit CRO und Experimenten und hat mehr als 500 A/B-Tests durchgeführt. Sie hat mehr als 30 Unternehmen dabei geholfen, ihre CRO-Programme auszubauen.

Heute hat Marianne ihre Leidenschaft für die Schaffung experimenteller Organisationen mit datengesteuerten Kulturen in eine CRO-Beraterin in ihrem eigenen Unternehmen, der Queen of CRO, verwandelt. Sie unterrichtet auch regelmäßig an Schulen, um ihr CRO-Wissen weiterzugeben. Dadurch kann sie das gesamte Spektrum dessen zeigen, was für die Durchführung von CRO, A/B-Tests und Experimenten erforderlich ist.

Über den 1,000 Experiments Club

Der 1,000 Experiments Club ist ein von AB Tasty produzierter Podcast, der von Marylin Montoya, VP of Marketing bei AB Tasty, moderiert wird. Begleite Marylin und das Marketing-Team, wenn sie sich mit den erfahrensten Experten in der Welt des Experimentierens zusammensetzen, um Erkenntnisse darüber zu sammeln, was nötig ist, um erfolgreiche Experimente zu entwickeln und durchzuführen.

Kennst du diese Folge schon?

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Wenn nicht, wirf doch gerne direkt einen Blick in unseren letzten Artikel zur Podcast-Episode mit Ben Labay, mit dem wir über einen strategischen und disruptiven Ansatz für Experimente gesprochen haben.

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3. Jul 2024
8min. Lesezeit

Personalisierungsansatz Remastered | David Mannheim

Rowan Haddad

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David Mannheim stellt einen neuen Ansatz zur Personalisierung vor, um Kunden langfristig zu binden

Mit mehr als 15 Jahren digitaler Wirtschaftserfahrung hat David Mannheim vielen Unternehmen wie ASOS, Sports Direct und Boots geholfen, ihre Digital Experience und Conversion Strategy zu verbessern und zu personalisieren. Darüber hinaus ist er der Gründer eines der größten britischen unabhängigen Beratungsunternehmen für Conversion Optimization – User Conversion.

Basierend auf seiner Erfahrung als Berater für E-Commerce-Unternehmen, denen er bei der schnellen Innovation und Iteration von Personalisierung und Kreativität hilft, hat David kürzlich sein eigenes Buch veröffentlicht. Darin befasst er sich mit der „Person in Personalisierung“ und erklärt, warum er glaubt, dass Personalisierung ihren eigentlichen Zweck verloren hat und was dagegen unternommen werden kann. David arbeitet derzeit an einer Lösung, um diesem Problem entgegenzuwirken: „Made With Intent“ – eine Plattform, die Einzelhändlern hilft, nicht nur das Verhalten ihrer Zielgruppe zu verstehen oder die Seite, auf der sie sich befindet, sondern auch die Absichten und Denkweisen der Nutzer zu erfassen.

Marylin Montoya, VP Marketing bei AB Tasty, sprach mit David über den aktuellen Stand der Personalisierung und betonte die Bedeutung, zu den Grundlagen zurückzukehren und sich darauf zu konzentrieren, die Person in den Mittelpunkt der Personalisierung zu stellen. Er hob auch hervor, dass sich Marken, insbesondere im digitalen Bereich darauf konzentrieren sollten, eine Beziehung zu ihren Kunden aufzubauen, die auf Vertrauen und Loyalität basiert, statt sich auf sofortige Belohnung zu konzentrieren.

Hier sind einige der Key Takeaways des Gesprächs.

Personalisierung bedeutet, persönlich zu sein

David betont, wie wichtig es ist, die ersten drei Silben von Personalisierung nicht zu vergessen. Mit anderen Worten: Es ist wichtig, sich daran zu erinnern, dass es bei der Personalisierung darum geht, persönlich zu sein und den Menschen in den Mittelpunkt zu stellen – es geht um Customer Centricity.

Für David Mannheim ist die Personalisierung heutzutage zu kommerziell geworden und zu sehr auf sofortige Belohnungen ausgerichtet. Stattdessen sollte man sich auf Kennzahlen wie den Customer Lifetime Value und die Loyalität der Kunden konzentrieren. Personalisierung sollte einen strategischen Mehrwert darstellen und kein taktisches Add-on, das nur dazu dient, kurzfristige Umsätze und Wachstum zu erzielen.

„Wenn wir unsere Messgrößen so ändern, dass wir uns stärker auf langfristige Kennzahlen wie Kundenzufriedenheit, auf Qualität statt Quantität, den Customer Lifetime Value und die Kundenloyalität sowie auf die Anerkennung immaterieller und nicht nur materieller Werte, konzentrieren, bin ich überzeugt, dass Marken sich in einer deutlich besseren Position befinden.“

Er argumentiert weiter, dass es eine Art Frustrationspunkt gibt, wenn es um das Thema Personalisierung geht und darum, wer es tatsächlich gut macht. Diese Frustration wurde deutlich, als David für sein Buch 153 Experten befragte, von denen die meisten Schwierigkeiten hatten, die Frage zu beantworten, „wer Personalisierung gut macht“ und Marken außerhalb der typischen „Big Player“ wie Netflix und Amazon zu nennen.

David glaubt, dass diese Frustration von der Schwierigkeit herrührt, das Erlebnis aus dem stationären Handel in einer Beziehung zwischen Mensch und Bildschirm zu reproduzieren. Doch wenn Kunden einer Marke gegenüber loyal sind, sollte diese Loyalität auch von Seiten der Marke erwidert werden, um dem Kunden das Gefühl zu geben, dass er mehr als nur eine Nummer ist. Es geht darum, eine Art von Vertrautheit und Anerkennung mit dem Kunden zu erreichen und eine echte, authentische Beziehung zu ihm aufzubauen. Dies ist der Schlüssel zur Entfaltung der Customer Centricity.

Es geht darum, ein personalisiertes Erlebnis zu bieten, das sich darauf konzentriert, Mehrwert für jeden einzelnen Kunden zu schaffen. Es geht nicht darum, Wert abzuschöpfen, indem den Kunden ein rein kommerzielles Erlebnis geboten wird, welches auf die Förderung des Unternehmenswachstums ausgerichtet ist.

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Diskrepanz zwischen Marken und Kunden bezüglich der Wahrnehmung von Personalisierung

Unter Berufung auf den Personalisierungsindex von Sailthru verweist David auf ein bestimmtes Ergebnis des Jahresberichts, wonach 71 % der Marken der Meinung sind, dass sie bei der Personalisierung hervorragend abschneiden, aber nur 34 % der Kunden dem tatsächlich zustimmen.

In diesem Sinne besteht eine Diskrepanz zwischen den Erwartungen der Kunden und den eigenen Erwartungen der Marken an einen kompetenten Customer Service.

Er verweist auf Produktempfehlungen als ein Beispiel, das Marken in erster Linie in ihre Personalisierungsstrategie mit einbeziehen. Er ist jedoch der Meinung, dass solche Empfehlungen nur den Awareness-Teil des AIDA-Modells (Awareness, Interest, Desire und Action) ansprechen.

„Die Erkundung von Produkten ist für mich nur ein Teil des Puzzles. Wenn man die Personalisierung auf das zurückführt, was sie sein soll, nämlich persönlich zu sein, wo bleibt dann die Vertrautheit? Wo ist die Anerkennung? Wo ist die Verbindung? Wo ist das Gespräch?“ argumentiert David Mannheim.

Was fehlt, ist eine zentrale, nicht greifbare Komponente, die dazu beiträgt, eine Beziehung zwischen zwei Individuen zu schaffen, in diesem Fall zwischen einem Menschen und einer Marke. Da es für Marken schwierig ist, diese Komponente zu bestimmen, entscheiden sie sich dafür, ihre Personalisierungsstrategie auf etwas Greifbareres und Sichtbareres zu stützen – Produktempfehlungen.

Für Marken ist das Thema Produktempfehlungen voll und ganz in die Kundenerwartungen eingebettet und umfasst somit die Idee der Personalisierung. Zumal dies der Ansatz ist, den die „größeren“ Marken bei der Personalisierung des Nutzererlebnisses gewählt haben.

„Es wird zu einer Erwartungshaltung. Ich gehe auf die Website von X, also erwarte ich das absolute Minimum, nämlich Dinge zu sehen, die für meine Suche relevant sind oder für die ich mich interessiere… Das ist es, was die Leute mit Personalisierung verbinden“, sagt David.

Produktempfehlungen sind ein wesentlicher erster Schritt der Personalisierung, aber David argumentiert, dass die Zukunft der Personalisierung von den Marken verlangt, noch weiter zu gehen.

Marken sollten sich auf den Aufbau von Vertrauen konzentrieren

Um dieses Gefühl der Vertrautheit aufzubauen und eine wirklich persönliche Beziehung zu den Kunden herzustellen, müssen Marken die Personalisierung über die bloße Awareness hinaus auf die nächste Stufe heben. Die Kunden sollten zum Beispiel darauf vertrauen können, dass eine Marke ihnen das empfiehlt, was sie tatsächlich brauchen, und nicht das, was den meisten Profit bringt.

David ist der Meinung, dass das Konzept des Vertrauens in einer Beziehung zwischen Mensch und Bildschirm fehlt, was die Marken daran hindert, die nächste Stufe zu erreichen.

Mit anderen Worten: Es geht darum, den gesamten Ansatz der Personalisierung zu transformieren, um mehr Sorgfalt bei den wenigen zu zeigen, statt zu versuchen, „die vielen zu erreichen“, um Vertrauen bei den Kunden aufzubauen. Marken sollten ihren Schwerpunkt auf die Kundenbetreuung verlagern, die nach Davids Ansicht eine Marke erst wirklich kundenorientiert macht.

„Ich denke, es ist eine Initiative, wenn man es so nennen kann, die sich auf die Sorgfalt konzentriert. Es macht die Marke kundenorientierter. Du stellst den Kunden, seine Erfahrungen und Erwartungen in den Mittelpunkt, um ihm ein besseres Erlebnis zu bieten.“

In diesem Sinne spielen laut David Mannheim zwei entscheidende Aspekte in das Konzept des Vertrauens hinein: Kompetenz und Sorgfalt.

Marken müssen in der Lage sein, kompetent zu sein, damit Kunden darauf vertrauen können, dass ihnen die für ihre Bedürfnisse am besten geeigneten Produkte empfohlen werden und nicht die mit der höchsten Gewinnspanne. Mit anderen Worten, du musst Produkte empfehlen, die für den Kunden am besten sind und nicht für das Unternehmen. Gleichzeitig müssen Marken ihre Fürsorge zeigen, indem sie den Kunden gegenüber persönlicher auftreten, um eine Verbindung zwischen Marke und Verbraucher herzustellen.

„Je fürsorglicher du bist, desto mehr Vertrauen kannst du zeigen“, sagt David.

„Denk an das Bankwesen. Banking demonstriert alle Kompetenz der Welt, aber keinerlei Sorgfalt. Und das zerstört das Vertrauen der Kunden. Stell dir den umgekehrten Fall vor. Stell dir vor, deine Großmutter schenkt dir zu Weihnachten einen Pullover. Ich bin sicher, dass du deiner Oma vertraust, aber du wirst ihr nicht vertrauen, dass sie dir zum Beispiel ein Weihnachtsgeschenk kauft.“

Für David ist der Kontext eine Voraussetzung für Vertrauen. Der beste Weg, den Kontext des Nutzers zu verstehen, ist die Absicht, die den Unterschied zwischen Überzeugung und Manipulation ausmacht. Aus diesem Grund hat er in den letzten 8 Monaten an der Entwicklung von Made With Intent gearbeitet und sich dabei auf genau dieses Konzept konzentriert.

Bleibe up to date in Sachen Customer Experience Optimization: Melde dich zu unserem Newsletter an. Jetzt anmelden!

Vor allem bei Produktempfehlungen ist es wichtig, sie in einen Kontext zu stellen und die Absicht des Kunden zu verstehen. Nur dann kann eine Marke bei ihrer Empfehlungsstrategie glänzen und eine Vertrauensbeziehung aufbauen, bei der die Kunden sicher sein können, dass ihnen nur für sie bestimmte Produkte empfohlen werden.

Was kannst du noch aus unserem Gespräch mit David Mannheim lernen?

  • Seine Meinung zu KI und ihrer Rolle bei der Personalisierung
  • Wie Marken ihre Sorgfalt demonstrieren können, um Vertrauen und Vertrautheit mit ihren Kunden aufzubauen
  • Wie Marken ihren Personalisierungsansatz ändern können

Über David Mannheim

David ist seit über 15 Jahren in der digitalen Marketingbranche tätig. Nebenbei gründete er eines der größten unabhängigen Beratungsunternehmen für Conversion-Optimierung in Großbritannien und hat mit einigen der größten britischen Einzelhändler zusammengearbeitet, um deren digitale Experience und Conversion-Strategie zu verbessern und zu personalisieren.

Heute hat David sein eigenes Buch über Personalisierung veröffentlicht. Außerdem baut er eine neue Plattform auf, die Einzelhändlern hilft, die Absichten und Denkweisen ihrer Zielgruppe zu verstehen, nicht nur ihr Verhalten oder die Seite, auf der sie sich befinden.

Über den 1,000 Experiments Club

Der 1,000 Experiments Club ist ein von AB Tasty produzierter Podcast, der von Marylin Montoya, VP of Marketing bei AB Tasty, moderiert wird. Begleite Marylin und das Marketing-Team, wenn sie sich mit den erfahrensten Experten in der Welt des Experimentierens zusammensetzen, um ihre Erkenntnisse darüber zu enthüllen, was nötig ist, um erfolgreiche Experimente zu entwickeln und durchzuführen.

Kennst du diese Folge schon?

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Wenn nicht, wirf doch gerne direkt einen Blick in unseren letzten Artikel zur Podcast-Episode mit Marianne Stjernvall, mit der wir über die Bedeutung der Zentralisierung eines CRO-Programms, um eine datengesteuerte Organisation zu schaffen, gesprochen haben.

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Blogartikel

24. Apr 2024
6min. Lesezeit

Trial and Error beim Aufbau einer Experimentierkultur im Marketing | Rand Fishkin

Rowan Haddad

Rowan Haddad

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Rand Fishkin erörtert die Bedeutung von „nicht zuordenbarem“ Marketing und warum Unternehmen mehr Risiken eingehen und sich die Freiheit erlauben sollten, zu scheitern.

Rand Fishkin ist Mitbegründer und CEO von SparkToro, einem Softwareunternehmen, das sich auf Zielgruppenforschung für zielgerichtetes Marketing spezialisiert hat. Zuvor war Rand Fishkin Mitbegründer und CEO von Moz, wo er SEOmoz als Blog startete, der sich in ein Beratungsunternehmen und dann in ein Software-Unternehmen verwandelte. Während seiner siebenjährigen Tätigkeit als CEO baute Rand das Unternehmen auf über 130 Mitarbeiter und einen Umsatz von über 30 Millionen Dollar aus und steigerte die Besucherzahlen der Website auf über 30 Millionen Besucher pro Jahr.

Außerdem hat er sein Berufsleben der Aufgabe gewidmet, Menschen durch seine Beiträge, Videos, Vorträge und sein neuestes Buch „Lost and Founder“ zu einem besseren Marketing zu verhelfen.

Marylin Montoya, VP Marketing von AB Tasty, sprach mit Rand Fishkin über die Kultur des Experimentierens und die Angst vor dem Scheitern, wenn es um Marketingkanäle und Investitionen geht. Rand Fishkin teilt auch einige seiner Empfehlungen, wie du deine Marke an die richtige Zielgruppe bringen kannst. 

Hier sind einige der wichtigsten Erkenntnisse aus dem Gespräch.

Ein stärker risikobasierter Ansatz

Rand ist der Meinung, dass man sich zu sehr auf große Märkte konzentriert und dabei oft das enorme Potenzial kleinerer Märkte übersieht, um den typischen Weg der Unternehmensgründung einzuschlagen. In diesem Sinne sind die Gründer gegenüber riesigen, vollständig adressierbaren Märkten voreingenommen.

„Sie denken nicht daran, dass es diese kleine Gruppe von Menschen gibt. Vielleicht gibt es nur drei oder 4.000 Menschen oder Unternehmen, die dieses Produkt wirklich brauchen, aber wenn ich es für sie herstelle, werden sie es lieben. Ich glaube, dass es hier eine enorme Chance gibt. Wenn die Leute sich von dem Gedanken verabschieden würden, dass man nach einem großen Markt suchen muss“, sagt Rand.

Die Menschen meiden solche Gelegenheiten wegen der damit verbundenen regulatorischen Herausforderungen, Beschränkungen und anderen Markteintrittsbarrieren, aber für Rand sind diese unterversorgten Märkte das Risiko wert, weil es kaum Wettbewerb gibt. Wer bereit ist, die damit verbundenen Herausforderungen zu meistern, hat das Potenzial, etwas wirklich Besonderes zu schaffen, argumentiert Rand.

Es gibt viele unterversorgte Nischen und viele Geschäftsmöglichkeiten in der Tech-Welt, wenn die Unternehmen von der Mentalität „Wachstum um jeden Preis“ abrücken würden. 

„Wenn man einmal profitabel ist, kann einem niemand mehr das Geschäft wegnehmen. Man kann einfach weiter machen und diesen Markt finden, neue Kunden finden, neue Möglichkeiten finden. Wenn man aber ständig versucht, auf unrentable Weise zu wachsen und die für die nächste Finanzierungsrunde erforderlichen Kennzahlen zu erreichen, dann weiß man, dass all das nicht mehr möglich ist“, sagt Rand.

Freiheit zum Scheitern

In ähnlicher Weise stellt Rand fest, dass es einen enormen Wettbewerbsvorteil darstellt, wenn Ressourcen für Marketingkanäle eingesetzt werden, bei denen eine Attribution schwierig oder unmöglich ist, weil niemand sonst in diese Art von Kanälen investiert. Rand ist der Meinung, dass Unternehmen ihre Ressourcen in diesen Bereichen einsetzen sollten.

„Wenn du die 10 oder 20 % mit der schlechtesten Performance deines Werbebudgets, deines Performance-Budgets, nimmst und diese in schwer messbare, experimentelle, zufällige, langfristige Markeninvestitionskanäle umschichtest, wirst du außergewöhnliche Ergebnisse sehen.“

Das Problem besteht jedoch darin, dass diese „schwer zu bewertenden“ und „schwer zu messenden“ Kanäle von den wichtigsten Interessengruppen im Unternehmen nicht akzeptiert werden. Mit anderen Worten: Sie weigern sich, in Kanäle zu investieren, für die sie kein Attribut – eine Änderung der Conversion Rate oder des Umsatzes – oder keine Investitionsrendite nachweisen können. Daher werden alle Kanäle, die keine Attribution nachweisen können, unterinvestiert. Rand ist der festen Überzeugung, dass es immer noch möglich ist, Klicks auf einen organischen Eintrag einer Website zu erhalten und Conversions zu erzielen, selbst wenn eine Marke nichts für Anzeigen ausgibt.

„Ich denke, dass Marke, PR, Content, soziale Netzwerke, Suchmaschinen und all die anderen organischen Dinge einen großen Anteil daran haben. Aber mit Anzeigen können diese Unternehmen Geld verdienen, weil CEO, CMO und CFO noch nicht begriffen haben, dass es der richtige Weg ist, an schwer messbare und schwer zuzuordnende Kanäle zu glauben und einen Teil des Budgets in experimentelle Dinge zu stecken“, argumentiert Rand.

Rand zufolge sind dies genau die Kanäle, für die mehr Ressourcen bereitgestellt werden müssen, da sie einen höheren Return on Investment erzielen als jede Art von Werbung, die ein Unternehmen auf den typischeren und bekannteren Plattformen ausgeben könnte.

„Deine Aufgabe ist es, die Orte zu finden, denen deine Zielgruppe Aufmerksamkeit schenkt, und herauszufinden, was deine Marke tun kann, um an diesen Orten präsent zu sein und von den Leuten empfohlen zu werden, die diese Kanäle betreiben.“

Laut Rand muss man lernen, die Botschaft zu finden, die bei dieser Zielgruppe ankommt, und die Inhalte, die ihr Interesse wecken, sowie die Plattformen, auf denen man mit ihnen in Kontakt treten kann.

Experimentieren mit KI

Für Rand ist der KI-Boom realistischer und interessanter als frühere große Technik-Trends. Den größten Vorteil sieht er in der Lösung großer Probleme in Unternehmen, die am besten mit generativer KI mit großen Sprachmodellen gelöst werden können. 

Es ist jedoch wichtig, KI nicht in ein Unternehmen einzuführen oder Probleme zu schaffen, nur um sie zu nutzen, oder sie an den falschen Stellen anzuwenden.

„Wenn du diese Dinge faszinierend findest und damit experimentierst und mehr darüber lernen willst, ist das großartig. Ich finde, das ist eine gute Sache. Versuche nur nicht, Probleme zu schaffen, nur um sie zu lösen, um sie zu nutzen.“

Er glaubt, dass KI am besten für mühsamere Aufgaben eingesetzt werden kann, die sonst zu zeitaufwändig wären, und nicht für taktische oder strategische Marketingberatung. Nichtsdestotrotz glaubt er, dass es eine Menge interessanter und nützlicher Lösungen und Produkte gibt, die mit KI entwickelt werden und viele Probleme lösen werden.

Was kannst du noch aus unserem Gespräch mit Rand Fishkin lernen?

  • Die Bedeutung von Marken und langfristigen Markeninvestitionen
  • Warum es schwierig ist, Führungskräfte dazu zu bringen, sich von gängigen Werbeplattformen abzuwenden
  • Wie soziale Netzwerke zu „geschlossenen Netzwerken“ geworden sind
  • Warum sich die Aufmerksamkeit auf deine Zielgruppe richten muss und wie sie zu „Empfehlern“ deines Produkts werden kann

Über Rand Fishkin

Rand Fishkin ist Mitbegründer und CEO von SparkToro, einem Software-Hersteller für Zielgruppenforschung, der Zielgruppenforschung für jedermann zugänglich macht. Er ist auch der Gründer und ehemalige CEO von Moz und hat zusammen mit Dharmesh Shah Inbound.org gegründet, das 2014 an HubSpot verkauft wurde. Rand hat sich im Laufe der Jahre zu einem weltweit gefragten Keynote Speaker zu den Themen Marketing und Unternehmertum entwickelt, mit dem Ziel, Menschen zu helfen, besseres Marketing zu betreiben.

Über den 1,000 Experiments Club

Der 1,000 Experiments Club ist ein von AB Tasty produzierter Podcast, der von Marylin Montoya, VP of Marketing bei AB Tasty, moderiert wird. Begleite Marylin und das Marketing-Team, wenn sie sich mit den erfahrensten Experten in der Welt des Experimentierens zusammensetzen, um ihre Erkenntnisse darüber zu enthüllen, was nötig ist, um erfolgreiche Experimente zu entwickeln und durchzuführen.

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2. Feb 2024
11min. Lesezeit

Client-Side vs. Server-Side A/B-Testing: Wann solltest du zu serverseitigen Tests übergehen?

Rowan Haddad

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Wenn Unternehmen mit dem Experimentieren beginnen, experimentieren sie zunächst vielleicht mit kleinen Änderungen auf ihrer Website, wie z. B. dem Design eines CTA und anderen kleinen Änderungen, um zu untersuchen, wie sie funktionieren und welche Auswirkungen sie auf wichtige KPIs wie die Conversion Rate und Transaktionen haben.

Mit zunehmender Reife eines Experimentierprogramms ist es jedoch wahrscheinlicher, dass sich Unternehmen mit anspruchsvolleren Arten von Tests befassen wollen, die mehr Fachwissen und ein fortschrittlicheres Tool erfordern.

Das ist der Zeitpunkt, an dem viele Unternehmen bereit sind, den Schritt von client- zu serverseitigen Experimenten zu wagen.

In diesem Artikel beschäftigen wir uns mit dem Thema Client-Side vs. Server-Side A/B-Testing und gehen der Frage nach, wann der richtige Zeitpunkt für den Umstieg auf serverseitige Tests gekommen ist. Darüber hinaus erörtern wir die Bedeutung dieser Art von Tests, indem wir die verschiedenen Szenarien skizzieren, in denen serverseitige Experimente besser geeignet sind.

Diese Inhalte erwarten dich in diesem Blogartikel:

Client-Side vs. Server-Side A/B-Testing

Was sind die Vorteile von serverseitigen Tests?
Omnichannel-Experimente
Verbesserte Leistung
Unendliche Testmöglichkeiten

Wann ist es sinnvoll, zu serverseitigen Tests überzugehen?

Serverseitige Tests und Feature Flags

Fazit: Client-Side vs. Server-Side A/B-Testing – Der Kontext zählt

Client-Side vs. Server-Side A/B-Testing

Bevor wir uns näher mit dem serverseitigen Testen befassen, wollen wir kurz auf die Unterschiede zwischen Client-Side und Server-Side A/B-Testing eingehen, um zu verstehen, warum du beide Arten von Tests benötigst, wenn sich dein Experimentier- und Optimierungsprogramm weiterentwickeln soll.

Bei clientseitigen Tests erfolgt das Experimentieren auf der Client-Seite durch JavaScript, das im Browser ausgeführt wird. Mit clientseitigen Tools kannst du also Variationen deiner Seiten erstellen, indem du den Inhalt änderst, der von deinem Server an die Benutzer im Webbrowser gesendet wird. Der Benutzer erhält dann eine Variante des geänderten Inhalts auf der Grundlage deiner Targeting-Regeln.

Einfach ausgedrückt: Die gesamte Arbeit findet dank JavaScript auf der Ebene des Browsers statt. Aus diesem Grund eignen sich clientseitige Tests in der Regel am besten für „oberflächliche“ Änderungen wie Layout, Design und Farben, um deren Leistung und Auswirkungen auf wichtige KPIs zu messen.

Beim serverseitigen Testen findet die gesamte Arbeit auf der Serverebene und nicht im Browser statt. Mit anderen Worten: Es ist dein Server, der einem Benutzer die geänderte Variante zufällig sendet. Folglich arbeitet das Experimentierwerkzeug auf dem Server und nicht in den Browsern deiner Benutzer. 

Einer der größten Vorteile von clientseitigen Tests besteht vielleicht darin, dass sie einfach zu implementieren sind und keine besonderen Fachkenntnisse erforderlich sind, um diese Tests auf dem Frontend der Website durchzuführen.

Aufgrund ihrer fortschrittlichen Funktionen erfordern serverseitige Tests dagegen technisches Fachwissen und Programmierkenntnisse, so dass in der Regel Entwickler die Tests im Backend durchführen.

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Was sind die Vorteile von serverseitigen Tests?

Bevor wir darauf eingehen, wann du serverseitige Tests einsetzen solltest, werden wir auf einige ihrer Vorteile eingehen, um ihre Use Cases besser zu verstehen.

Omnichannel-Experimente

Clientseitige Lösungen sind in der Regel auf Geräte mit Webbrowsern beschränkt, sei es auf dem Desktop, dem Handy oder dem Tablet. Das bedeutet, dass du keine Experimente auf mobilen Apps oder verbundenen Geräten durchführen kannst.

Serverseitige Lösungen hingegen ermöglichen es dir, über mehrere Kanäle hinweg zu experimentieren, einschließlich mobiler Apps, was deinen Spielraum erheblich erweitert und dir zahlreiche Möglichkeiten für A/B-Tests über Webbrowser hinaus eröffnet, sodass du alle Bereiche abdecken kannst.

Verbesserte Leistung

Einer der vielleicht größten Vorteile von serverseitigen Tests ist das Ausbleiben des Flickering-Effekts, der bei clientseitigen Lösungen oft ein großer Nachteil ist.  

Der Flickering-Effekt tritt auf, wenn die Originalseite geladen und durch die Testvariante ersetzt wird, und wird normalerweise vom Benutzer wahrgenommen.

Im Gegensatz zu clientseitigen Tools, die das Hinzufügen eines JavaScript Tags zu deinen Seiten erfordern, musst du dieses Tag bei serverseitigen Tools nicht hinzufügen. Das liegt daran, dass die Experimente auf dem Server gerendert werden, bevor sie an den Client weitergegeben werden, so dass die gesamte Hauptarbeit auf der Serverebene stattfindet und auf der Client-Seite nicht auffällt. 

Mit anderen Worten: Bei einem serverseitigen Test wird die Variation vom Server abgerufen und an den Browser des Benutzers übermittelt. Folglich finden keine Änderungen am Frontend oder Browser statt, so dass es keinen Flickering-Effekt gibt.

Unendliche Testmöglichkeiten

Deine Teams haben bei serverseitigen Tests viel mehr Möglichkeiten, da sie alle Aspekte deiner Website ändern können.

Da serverseitige Tests vom Backend Server gerendert werden, kannst du komplexere dynamische Inhalte testen, während dies bei clientseitigen Tests nicht so einfach möglich ist und die Benutzerfreundlichkeit beeinträchtigen kann. 

Mit anderen Worten: Du kannst viel komplexere Tests erstellen, die über den Rahmen von UI- oder kosmetischen Änderungen hinausgehen und eine völlig neue Welt des Experimentierens eröffnen. 

Mit solchen tiefgreifenden Experimentiermöglichkeiten können Teams alle Facetten eines Produkts gründlich testen, um seine Funktionalität zu validieren, z. B. die zugrundeliegenden Funktionen, Algorithmen und Backend-Logik.

Im nächsten Abschnitt zeigen wir dir diese verschiedenen Use Cases, bei denen du die Durchführung von serverseitigen Tests in Betracht ziehen solltest.

Wann ist es sinnvoll, zu serverseitigen Tests überzugehen?

Wie wir bereits erwähnt haben, werden serverseitige Tests in der Regel dazu verwendet, fortgeschrittene Tests durchzuführen und tiefgreifende Experimente innerhalb deines Tech Stacks durchzuführen, um die Funktionsweise eines Produkts gründlich zu untersuchen.

Einfach ausgedrückt, ermöglichen serverseitige Testlösungen Teams die Durchführung robusterer und sicherer Experimente, die sich auf die Änderung der Produktfunktionen konzentrieren. 

Hier sind einige Anwendungsfälle, in denen serverseitige Tests gegenüber clientseitigen Tests zu empfehlen sind:

  • Führe Experimente auf deiner mobilen App durch

Wie bereits erwähnt, besteht einer der Hauptvorteile des serverseitigen Testens darin, dass es Omnichannel- und plattformübergreifende Experimente ermöglicht.

Da clientseitige Lösungen auf JavaScript und Cookies angewiesen sind, ist es nicht möglich, sie zum Testen nativer mobiler Apps zu verwenden und du bist auf Geräte beschränkt, die über einen Standard-Webbrowser verfügen.

Das bedeutet, dass du für die Durchführung von Experimenten mit deiner mobilen Anwendung eine fortschrittlichere serverseitige Testlösung benötigst, um mit den Technologien für mobile Apps umzugehen, die komplexer sind und sich erheblich von den Webtechnologien unterscheiden. 

Da das serverseitige Testen sowohl für Webanwendungen als auch für mobile Apps funktioniert, kannst du außerdem denselben Test mit denselben Variationen durchführen, unabhängig davon, welcher Kanal verwendet wird. Auf diese Weise kannst du die Daten der einzelnen Kanäle vergleichen und das Benutzererlebnis an den verschiedenen Customer Journey Touchpoints entsprechend optimieren.

Wenn du schließlich Feature Flags verwendest, um serverseitige Tests für mobile Apps durchzuführen, kannst du die mühsame und zeitaufwändige Genehmigung im App Store umgehen. Vereinfacht gesagt, kannst du mit Feature Flags Funktionen aus der Ferne ein- oder ausschalten, ohne den Code erneut in den App Stores bereitzustellen und auf die Genehmigung zu warten oder darauf warten zu müssen, dass alle Änderungen zur gleichen Zeit fertig sind, um deine eigenen Änderungen zu veröffentlichen.

  • Teste deine Suchalgorithmen

Serverseitige A/B-Tests sind effizient für das Testen von Änderungen auf tieferer Ebene, die mit dem Backend und der Architektur deiner Website zusammenhängen.

Dies ist der Fall bei Suchalgorithmen, die Änderungen an deinem bestehenden Code erfordern. E-Commerce-Websites greifen in der Regel auf serverseitige Tests zurück, um sicherzustellen, dass Kunden ihre Website problemlos durchsuchen und das gewünschte Produkt finden können. 

Suchalgorithmen sind also der Schlüssel dazu, dass Kunden das gesuchte Produkt finden, indem sie ein nahtloses Sucherlebnis bieten, das sie schließlich zum Kauf veranlasst.

Du kannst z. B. testen, was den Kunden in den Suchergebnissen angezeigt wird, ob dies auf der Grundlage des Preises, der Beliebtheit oder der Bewertungen geschehen soll oder ob du Produkte auf der Grundlage dessen priorisieren solltest, was Kunden in der Vergangenheit gekauft/gemerkt/angesehen haben. 

Mit serverseitigen Tests kannst du solche komplexen Szenarien und Regeln erstellen, um deinen Kunden personalisierte Empfehlungen zu geben und ihre Sucherfahrung auf deiner Website zu optimieren. Diese sind mit clientseitigen Lösungen schwieriger zu testen, da die Suchseiten auf der Suchanfrage basieren und daher dynamisch gerendert werden.

Daher bieten serverseitige Tests umfassendere Möglichkeiten und ermöglichen es dir, mit mehreren Algorithmen zu experimentieren, indem du den vorhandenen Code änderst.

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  • Optimiere deine Produktempfehlungen

In ähnlicher Weise kannst du mit serverseitigen Tools mehrere Produktempfehlungsalgorithmen testen, die in der Regel unten auf den Produktseiten zu finden sind, um zu messen, welche Arten von Layouts die meisten Verkäufe generieren oder den durchschnittlichen Bestellwert erhöhen. Ist es z. B. besser, ähnliche Produkte, die beliebtesten Produkte oder die zuletzt angesehenen Produkte zu empfehlen?

Solche Empfehlungen basieren auf einer Vielzahl von Kriterien, wie z. B. dem Browserverlauf, deinem eigenen PIM-System (Product Information Management) und anderen Datenquellen. Serverseitige Tests ermöglichen es dir, diese verschiedenen Algorithmen zu testen, um die beste Auswahl an empfohlenen Produkten zu ermitteln.

  • Teste datenschutzrelevante Seiten

Serverseitige Tests eignen sich hervorragend zum Testen von Seiten, bei denen die Datensicherheit von entscheidender Bedeutung ist, da sie gewährleisten, dass die Daten innerhalb des Servers sicher bleiben, ohne dass man sich um eine Sicherheitsbedrohung sorgen muss.

Dies ist ideal zum Testen von E-Commerce-Zahlungsseiten oder für Bankanwendungen oder andere Webseiten oder Anwendungen, die sensible Daten enthalten.

Du kannst auch Feature Flags verwenden, um eine neue Zahlungsmethode an einer Untergruppe von Nutzern zu testen und zu sehen, wie sie sich anpassen, bevor du sie für alle anderen einführst.

  • Bestimme die ideale Formularlänge

Dies ist besonders wichtig für SaaS-Unternehmen, die sich auf Formulare für kostenlose Testversionen und Demoanfragen verlassen, um Informationen von ihren Besuchern zu sammeln. Daher müssen sie die beste Länge für solche Formulare ermitteln, ohne dabei Abbrüche zu riskieren, aber dennoch in der Lage zu sein, alle erforderlichen Informationen über einen potenziellen Kunden zu erfassen. 

Serverseitige Tests sind in diesem Szenario der richtige Weg, da deine Formulare direkt mit der Struktur deiner Datenbank verknüpft sind. Wenn ein Feld obligatorisch ist, kannst du es nicht mit JavaScript ausblenden, da die Validierung des Formulars serverseitig fehlschlägt.

Daher sollte die Prüfung der Länge und Komplexität eines Formulars, die sich am positivsten auf die Conversion Rate auswirkt, serverseitig erfolgen.

Dies gilt auch für andere Websites, die solche Formulare von Besuchern verwenden, wie z. B. Hotelreservierungs- oder Versicherungsseiten. Beachte, dass verschiedene Sektoren je nach Art und Zweck der zu erfassenden Informationen unterschiedliche und mehr oder weniger Informationen benötigen.

  • Teste die Grenze für den kostenlosen Versand

E-Commerce-Unternehmen sollten in der Lage sein, den Bestellwert zu ermitteln, ab dem ein kostenloser Versand möglich ist. Dies ist wichtig, da die Versandkosten eine der Hauptursachen für Warenkorbabbrüche sind.

Da die Versandkosten einer der ausschlaggebenden Faktoren für die Kaufentscheidung eines Kunden sind, sollten Unternehmen verschiedene Schwellenwerte für den Warenkorb testen, um die optimale Grenze für den kostenlosen Versand herauszufinden und so die Transaktionsraten zu verbessern.  

Da die Versandkosten in der Regel dynamisch vom Backend Server gerendert werden, musst du sie serverseitig testen. Alle vorgenommenen Änderungen sollten sich auf alle folgenden Schritte auswirken und sollten serverseitig verwaltet werden.

  • Validiere deine Funktionen

Serverseitige Tests ermöglichen dir die Durchführung von Funktionstests, um deine Produktfeatures zu validieren, indem du Variationen deiner Features an verschiedene Benutzergruppen ausrollst, um deren Leistung zu bewerten, bevor du eine allgemeine Freigabe vornimmst. 

Mit Hilfe von Feature Flags kannst du serverseitige A/B-Tests durchführen und deine Benutzer segmentieren, indem du sie zu der einen oder anderen Variante leitest. Wenn mit einer Variante etwas schief geht, kannst du diese leicht wieder rückgängig machen, indem du das Flag deaktivierst, bevor es die Benutzererfahrung weiter beeinträchtigt. 

Anhand des Feedbacks dieser Nutzer kannst du dann deine Features optimieren und sie für alle Nutzer freigeben, in der Gewissheit, dass sie den Kundenanforderungen entsprechen.

Serverseitige Tests und Feature Flags

Die beste Möglichkeit, serverseitige Tests durchzuführen, sind Feature Flags. Durch die Entkopplung von Bereitstellung und Veröffentlichung kannst du serverseitige A/B-Tests durchführen, indem du neue Funktionen an eine kleine Gruppe von Benutzern ausrollst. Anschließend kannst du die Leistung dieser Benutzergruppe messen, bevor du sie für alle anderen Benutzer einführst.

Serverseitige Tests erfordern zwar technisches Fachwissen und Programmierkenntnisse, sind aber nicht nur für technische Teams relevant. Häufig arbeiten nicht-technische Mitarbeiter mit Produktteams zusammen, um Experimente zu definieren, die dann von den Entwicklern durchgeführt werden. Sobald ein Experiment implementiert ist, kann es in der Regel über ein Dashboard gesteuert, überwacht und analysiert werden.

Mit der richtigen Feature-Management-Lösung können alle Teams eines Unternehmens mit Hilfe eines einfach zu bedienenden Dashboards serverseitige Tests durchführen, ohne dass es zu technischen Problemen kommt.

Fazit: Client-Side vs. Server-Side A/B-Testing – Der Kontext zählt

Letztendlich ist es wichtig zu wissen, dass es nicht darum geht, ob serverseitig besser ist als clientseitig. Es handelt sich um zwei sich ergänzende Ansätze und für welchen sich ein Unternehmen entscheidet, hängt davon ab, welcher Ansatz für seine Optimierungs- und allgemeinen Geschäftsziele besser geeignet ist.

Mit anderen Worten: Die eine Art des Testens ersetzt die andere nicht. Es kommt darauf an, welche Art von Experimenten du durchführen möchtest und welche Art in dem jeweiligen Kontext besser geeignet ist und welche Teams die Experimente durchführen möchten – Marketingspezialisten bevorzugen und verwenden häufiger clientseitige Tests, während Produktmanager und Entwickler sich in der Regel für serverseitige Tests entscheiden. Es hängt auch von den Ressourcen ab, die Unternehmen zur Verfügung haben, und vom Reifegrad ihrer Optimierungsprogramme.

Um sicherzustellen, dass deine Website optimiert ist und ein nahtloses Benutzererlebnis bietet, ist es wichtig, beide Testtechniken zur Hand zu haben, um in einer wettbewerbsorientierten digitalen Welt zu bestehen. 

Beide Arten von Tests sind unverzichtbar, wenn es darum geht, großartige Produkte zu entwickeln, die maximale Einnahmen bringen. Der Schlüssel liegt darin, beide zusammen einzusetzen, um die Produktivität zu steigern und eine maximale Wirkung zu erzielen.

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Blogartikel

7. Nov 2023
12min. Lesezeit

Mobile App Deployment: Wie Teams Feature Flags gezielt nutzen können

Rowan Haddad

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Im digitalen Zeitalter können sich Unternehmen nicht mehr nur auf die Optimierung für den Desktop konzentrieren, zumal immer mehr Verbraucher ihre mobilen Geräte nutzen, um Websites zu besuchen und Einkäufe über Apps zu tätigen.

Da es jedoch Millionen von Apps gibt, sind der Wettbewerb und die Ansprüche und Erwartungen der Verbraucher so hoch wie nie zuvor. Das bedeutet, dass deine App in einem überfüllten Markt herausstechen muss.

Es ist wichtig, darauf hinzuweisen, dass die Entwicklung mobiler Apps nicht demselben Prozess folgt wie die einer Website App.

In diesem Artikel gehen wir auf die Herausforderungen beim Mobile App Deployment – also der Bereitstellung und Veröffentlichung von mobilen Apps – ein und erläutern, wie du mithilfe von Feature Flags optimierte Mobile Apps erstellen kannst, die den Bedürfnissen deiner Kunden entsprechen.

 

Diese Inhalte erwarten dich in diesem Blogartikel:

Die Herausforderungen beim Mobile App Deployment

Der Wert von Feature Flags für die Bereitstellung und Freigabe mobiler Apps

Wie kannst du Feature Flags beim Mobile App Deployment verwenden?

Mobile Feature Flags: Use Cases
Use Case 1: Decathlon
Use Case 2: EDF
Use Case 3: Ornikar

Fazit: Feature Flags – Das ultimative Tool für Mobile App Deployment und bessere mobile Erlebnisse

 

Die Herausforderungen beim Mobile App Deployment

Mobile Entwicklungsteams sind besonders anfällig für Bugs und lange, langwierige Veröffentlichungszyklen.

Kurz gesagt gibt es zwei Hauptprobleme, wenn es um die Freigabe oder Aktualisierung von Funktionen für mobile Anwendungen geht:

  1. Du musst warten, bis die App-Stores die Freigabe erteilen (was einige Zeit dauern und die Veröffentlichung erheblich verzögern kann).
  2. Danach musst du warten, bis die Nutzer die Aktualisierung manuell aus dem Store herunterladen (was ebenfalls viel Zeit in Anspruch nehmen kann).

Betrachten wir zum Beispiel folgendes Szenario: Du arbeitest an einem Update für deine mobile App. Du gibst es schließlich frei, um dann festzustellen, dass du einen Fehler übersehen hast, der zum Absturz deiner App führt.

In der Zeit, in der du ein neues Update mit einer Fehlerbehebung veröffentlichst, auf die Veröffentlichung im App Store wartest und darauf wartest, dass die Benutzer das Update herunterladen, riskierst du den Verlust einer beträchtlichen Anzahl von Benutzern.

Entwickler und Techniker von Mobilgeräten sind mit einem solchen Szenario nur allzu vertraut. 

Daher kann es ein mühsamer und langwieriger Prozess sein, bis eine Version genehmigt wird. Nach der Genehmigung muss jede fehlerhafte Version korrigiert werden und den App-Store-Genehmigungsprozess von neuem durchlaufen, was zu weiteren Verzögerungen führt. 

Obwohl sich die Überprüfungszeit in den letzten Jahren verbessert hat, kann es zu weiteren Verzögerungen kommen, wenn deine App nicht den Prüfungsrichtlinien des App Stores entspricht. Dies bedeutet, dass du keine Echtzeit-Updates für die Produktion bereitstellen kannst, wie dies bei Web Apps der Fall ist.

Vereinfacht gesagt, ist der Prozess des Mobile App Deployments nicht so einfach wie die Bereitstellung von Web Apps. 

Im Gegensatz zu Web Apps, die automatisch aktualisiert werden, sobald Besucher auf die Website zugreifen, müssen Benutzer eine Aktualisierung der mobilen App in ihrem Store herunterladen, um die neueste Version zu erhalten.  Da sich die Updates nach dem Überprüfungsprozess stapeln, hast du keine Kontrolle darüber, ob die Nutzer die neuesten Versionen herunterladen. 

Daher kann die Bereitstellung von Updates für mobile Apps im Vergleich zu Web Apps mehr Zeit in Anspruch nehmen. Und in einer Zeit, in der die Kunden immer das Beste verlangen, ist es nicht machbar, sie so lange auf ein Update warten zu lassen, vor allem, wenn es sich um einen Fehler handelt, ganz zu schweigen von der Bereitstellung einer neuen App-Version, sobald der Fehler behoben ist.  

In der modernen Softwareentwicklung, in der eine kontinuierliche Bereitstellung unerlässlich ist, um wettbewerbsfähig zu bleiben und die sich schnell ändernden Anforderungen der Kunden zu erfüllen, müssen die Teams auf eine andere Lösung zurückgreifen, um eine höhere Veröffentlichungsfrequenz zu erreichen.

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Der Wert von Feature Flags für die Bereitstellung und Freigabe mobiler Apps

An dieser Stelle kommen Feature Flags ins Spiel.

Im Gegensatz zu clientseitigen Tests, bei denen sich die Experimente auf Webbrowser konzentrieren, geben Feature Flags den Teams die Möglichkeit, serverseitige Experimente über mehrere Kanäle, einschließlich mobiler Apps, durchzuführen.

Feature Flags ermöglichen es Teams, Funktionen für Benutzer ihrer Wahl zu aktivieren oder zu deaktivieren, um Risiken und negative Auswirkungen zu minimieren.

Das bedeutet, dass du Funktionen aus der Ferne ein- oder ausschalten kannst, ohne den Code erneut in den App-Stores bereitzustellen und auf die Genehmigung zu warten oder darauf warten zu müssen, dass alle Änderungen zur gleichen Zeit fertig sind, um deine eigenen Änderungen zu veröffentlichen. Auf diese Weise kannst du Code bereitstellen, wann immer du willst.

Lies mehr dazu: Was ist Remote-Konfiguration in der App-Entwicklung?

Auf diese Weise kannst du deine App auf der Grundlage des Feedbacks deiner Nutzer kontinuierlich und in Echtzeit aktualisieren, ohne ein Update an den App Store zu senden oder auf dessen Genehmigung zu warten. Außerdem kannst du nach und nach neue Funktionen freigeben, ohne dass die Nutzer ständig ihre App-Version aktualisieren müssen.

Mit Feature Flags können Mobile-Entwickler in der Produktion sicher mit einer vordefinierten Zielgruppe testen und Funktionen mit einem Kill Switch deaktivieren, falls Probleme auftauchen. Die Entwickler können dann daran arbeiten, das Problem zu lokalisieren und zu beheben, bevor sie die Funktion für alle Benutzer freigeben.

 

Wie kannst du Feature Flags beim Mobile App Deployment verwenden?

Feature Flags können nicht nur von Entwicklern, sondern auch von Produkt- und Release-Managern verwendet werden, um das mobile Erlebnis auf verschiedene Weise zu optimieren.

Hier sind einige Beispiele für den Einsatz von Feature Flags in mobilen Anwendungen:

  • A/B-Testing: Mit Feature Flags kannst du deine Nutzer in Untergruppen aufteilen, wobei jede Gruppe von Nutzern eine andere Variante der Funktion erhält. Auf diese Weise kannst du testen und feststellen, welche Variante am besten abschneidet und an alle Benutzer verteilt werden sollte. Einfach ausgedrückt: A/B-Tests ermöglichen dir, wertvolles Live Feedback von deinen Nutzern zu sammeln, so dass du fundierte Entscheidungen über die Optimierung deiner Funktionen und Produkte treffen kannst.
  • Gezielte Rollouts: Teams können Feature Flags verwenden, um ihre Ideen zu testen, indem sie ihre Funktion schrittweise einführen und nur einer begrenzten Anzahl von Nutzern einen “Early Access” zur App gewähren, z. B. durch Betatests. Auf diese Weise kannst du die Begeisterung für die neue Funktion wecken und die Auswirkungen auf diese ausgewählten Nutzer überwachen. Gezielte Rollouts ermöglichen es den Teams, fundiertere Entscheidungen darüber zu treffen, was zu optimieren ist, und die App auf der Grundlage des Live-Nutzerfeedbacks fein abzustimmen.
  • Personalisierung: Feature Flags sind eine großartige Möglichkeit, das Erlebnis für verschiedene Arten von Nutzern zu personalisieren, anstatt ein einheitliches Erlebnis für alle Nutzer zu bieten. Indem du die Funktionen änderst, die bestimmte Benutzer erhalten, kannst du das Benutzererlebnis in mobilen Apps auf einzelne Benutzer oder Benutzersegmente abstimmen. So kannst du z. B. je nach Land, in dem sich der Nutzer aufhält, ein einzigartiges Erlebnis bieten.
  • Rollback/Kill Switch: Das wirklich Einzigartige an Feature Flags ist, dass sie Teams in die Lage versetzen, fehlerhafte Updates schnell wieder rückgängig zu machen. Durch einfaches Deaktivieren des entsprechenden Feature Flags kannst du einen Fehler beheben, ohne den langwierigen App-Store-Review-Prozess zu durchlaufen.

Mobile Feature Flags: Use Cases

Wir haben bisher vor allem darüber gesprochen, wie Feature Flags beim Mobile App Deployment eingesetzt werden können. Sie sind aber auch eine großartige Möglichkeit, das Risiko bei der Bereitstellung und beim Testen mobiler Websites zu verringern, insbesondere wenn es um tiefgreifende Änderungen geht, die mit der Backend-Architektur verbunden sind, wie z. B. das Testen neuer Zahlungsmethoden.

Dies lässt sich mit einer Feature-Flagging-Plattform leicht bewerkstelligen, auf der Teams mit einer benutzerfreundlichen Plattform, die von allen Teams genutzt werden kann, regelmäßige Releases sicher bereitstellen können. 

Nehmen wir zum Beispiel an, du hast zwei Zahlungsfunktionen entwickelt: eine für den Desktop und eine für das Handy. Bevor du ein vollständiges Release veröffentlichst, möchtest du sie mit einer kleinen Gruppe von Early Adopters testen, um die Auswirkungen zu überwachen und die Nutzungsrate zu bestimmen.

Mit AB Tasty kannst du ganz einfach einen Anwendungsfall für das Umschalten von Funktionen in deinem AB Tasty Konto erstellen und den KPI auswählen, den du beobachten möchtest, in diesem Fall wären das die Klicks auf den Button „Zur Kasse gehen“ und dann „Conversion Rate“ als Unter-KPI.

Anschließend kannst du zwei Szenarien definieren: eines zur Aktivierung der Funktion auf dem Desktop und ein anderes zur Aktivierung auf mobilen Geräten. Du konfigurierst dann das Flag, das die neue Zahlungsmethode für jedes Szenario aktiviert, wie im Bild unten bei „Scenario mobile“ auf dem Dashboard zu sehen ist.

Mit AB Tasty kannst du ein Szenario speziell für mobile Geräte definieren. (Quelle: Screenshot von der AB Tasty Plattform für Feature Experimentation & Rollouts)

Als Nächstes sehen wir uns Beispiele aus der Praxis an, wie AB Tasty Kunden Feature Flags für mobile Tests verwenden:

Use Case 1: Decathlon

Decathlon, ein französischer Sportartikelhändler mit mehr als 2.000 Filialen in 56 Ländern, wollte die Platzierung von CTAs testen, um deren Wirkung auf allen Geräten, einschließlich Mobilgeräten, und Produktübersichtsseiten, auch Product Listing Pages (PLPs), mit Hilfe von Feature Flags zu messen.

In der ursprünglichen Version, die unten zu sehen ist, wollte das Team von Decathlon APAC eine frühere Platzierung des „In den Warenkorb“-Buttons auf Mobilgeräten auf der Hauptseite unterhalb des Produktbildes testen, um einen positiven Rollout zu gewährleisten und den Uplift zu messen. In der ursprünglichen Version mussten die Nutzer erst auf das Produkt klicken, um zur Produktdetailseite zu gelangen, bevor sie diesen Button sehen konnten.

Decathlon testete für die mobile Version das Hinzufügen eines Warenkorb-Buttons direkt auf der Produktübersichtsseite. (Quelle: Screenshots von Decathlon)

Mit der zuverlässigen Lösung von AB Tasty war das Team in der Lage, die Auswirkungen dieser neuen Funktion auf die Conversions zu testen. Die Änderung der CTA-Platzierung erwies sich als Erfolg und führte zu einem Anstieg der Transaktionsrate um 10,37 % und einem Anstieg des durchschnittlichen Bestellwerts um 11,27 $.

Use Case 2: EDF

EDF (Electricité de France) ist seit über 70 Jahren der größte Stromlieferant in Frankreich. Das Team von EDF wollte die Zahl der Online-Abonnements und -Anrufe über seine App erhöhen.

Insbesondere wollten sie die Auswirkungen einer Änderung des CTA-Designs in der App überwachen. Durch die Verwendung von Feature Flags zur Erhöhung der Sichtbarkeit der CTAs konnte das Team die Auswirkungen auf die Klicks für Online-Abonnements bzw. -Anrufe bei EDF-Beratern messen (und steigern).

Das Team führte einen A/B-Test durch, bei dem der CTA für das Abonnement vor einem orangefarbenen Hintergrund und der CTA für den Anruf vor einem grünen Hintergrund angezeigt wurde. Sie fügten auch Text hinzu, um die Öffnungszeiten zu kommunizieren.

EDF testete die Auswirkungen einer Änderung des CTA-Designs in seiner App. (Quelle: Screenshots von EDF)

Der Anruf-CTA war derjenige, der positivere Ergebnisse lieferte und es dem Team ermöglichte, mehr qualifizierte Leads zu generieren und die Zahl der Anrufe mit EDF-Beratern zu erhöhen.

Mit einem Anstieg der Anrufe um 20 % konnte das Team dann zuversichtlich eine angepasste Variante in der App entwickeln und einführen, bei welcher der neue Anruf-CTA besser sichtbar war.             

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Use Case 3: Ornikar

Oft sind A/B-Tests eine todsichere Methode, um potenzielle Verzerrungen zu beseitigen, und können ein Unternehmen davor bewahren, in eine Optimierungskampagne zu investieren, die ansonsten viel wertvolle Zeit und Ressourcen in Anspruch nehmen würde.

Das war der Fall bei Ornikar, einer Fahrschulplattform in Frankreich mit mehr als 2,5 Millionen Kunden. Das Team wollte den Startbildschirm seiner App überarbeiten und musste herausfinden, welche Änderungen beibehalten und welche verworfen werden sollten.

Das Team richtete einen A/B-Test auf AB Tasty ein, um das bestehende Karussell mit vier Slides und zwei CTAs (linkes Bild) durch einen neuen Startbildschirm mit den Vorteilen von Ornikar, einer neuen CTA-Anordnung und einem detaillierteren Karussell (rechtes Bild) zu ersetzen.

Ornikar testete eine neue Variante des Startbildschirms seiner App. (Quelle: Screenshots von Ornikar)

Der Test wurde über einen Zeitraum von drei Wochen durchgeführt. Nach einer Woche stellte das Team fest, dass die neue Variante nicht so gut funktionierte wie erwartet. Daher pausierte das Team den Test, passte den CTA an und führte den Test erneut zwei Wochen lang durch.

Die Ergebnisse waren nach zwei Wochen immer noch negativ und das Team beschloss, den neuen Startbildschirm nicht in Betrieb zu nehmen.

Dank der Flexibilität der AB Tasty Plattform war das Team in der Lage, innerhalb eines kurzen Zeitraums schnelle Iterationen vorzunehmen. Vor allem konnte Ornikar den Verlust von Konversionen und die Verschwendung von Zeit und Ressourcen vermeiden und die negativen Auswirkungen minimieren, indem es den neuen Startbildschirm zunächst testete, bevor es ihn für alle seine Nutzer einführte.

 

Fazit: Feature Flags – Das ultimative Tool für Mobile App Deployment und bessere mobile Erlebnisse

Wie wir gesehen haben, sind Feature Flags ein leistungsfähiges Tool, mit dem Teams in einem Unternehmen mehr Kontrolle über mobile Tests und Veröffentlichungen haben und gleichzeitig Risiken reduzieren können.

Feature Flags unterstützen dich nicht nur beim Mobile App Deployment und geben dir die volle Kontrolle über die Veröffentlichung neuer Funktionen trotz der Genehmigungsprozesse im App und Play Store, sondern ermöglichen es den Teams auch, ihre mobilen Anwendungen zu optimieren und das Benutzererlebnis zu personalisieren. Sie ermöglichen dir auch, Funktionen häufiger zu veröffentlichen und schnelles Feedback von deinen wichtigsten Nutzern zu erhalten.

Angesichts der zunehmenden Nutzung mobiler Geräte und der Millionen von Apps, mit denen du konkurrieren musst, ist es von entscheidender Bedeutung, die bestmögliche Benutzererfahrung auf mobilen Geräten zu bieten. Die Durchführung von Experimenten und die Verwendung progressiver Rollouts mit Feature Flags sind der Schlüssel zur Bereitstellung optimaler und großartiger mobiler Erlebnisse.

Die Verwendung einer Plattform eines Drittanbieters für Feature Flags erleichtert das Ein- und Ausschalten von Funktionen und die Fernkonfiguration deiner Flags direkt von der Benutzeroberfläche aus. Indem du alle deine Feature Flags in einem benutzerfreundlichen Web Dashboard kontrollierst, stellst du sicher, dass du mit den wichtigsten Best Practices Schritt hältst, um erfolgreich zu sein und dich von der Konkurrenz abzuheben.

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Blogartikel

21. Mrz 2023
7min. Lesezeit

Google Optimize wird eingestellt: Warten Sie nicht mit der Umstellung

Rowan Haddad

Rowan Haddad

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Mit der bevorstehenden Stilllegung von Google Optimize stehen Unternehmen nun vor der gewaltigen Aufgabe, ein alternatives Tool zur Durchführung ihrer Tests und Experimente zu finden, nachdem Google angekündigt hat, sein Tool für Web-Tests und Personalisierung am 30. September einzustellen.

Falls Sie dies noch nicht getan haben, sollten Sie so schnell wie möglich mit der Suche nach einem neuen Tool beginnen, um Ihre Test- und CRO-Strategien weiter zu verfolgen. Der September ist schneller da, als Sie denken. Sie müssen also bald handeln, um eine reibungslose Migration nach der Einstellung sicherzustellen.

Warum es jetzt an der Zeit ist, eine Alternative zu Google Optimize zu finden

Da nur noch etwa 6 Monate verbleiben, sollten die Teams bereits darüber nachdenken, wie sie ihre Experimente am besten fortführen können.

Möglicherweise müssen Sie sich darauf einstellen, dass einige Funktionen von Google Optimize nicht länger zuverlässig funktionieren werden. Ganz zu schweigen davon, dass die Migration von einem Tool zum anderen – und die Übertragung aller Daten – ein komplizierter Prozess sein kann.

Um eine fundierte Entscheidung zu treffen, sind umfangreiche Recherchen erforderlich. Die Suche nach einer Plattform, die Ihren Anforderungen entspricht, ist nur der erste Schritt. Sie müssen auch berücksichtigen, wie lange es dauert, bis die Migration erfolgreich abgeschlossen ist, und wie schnell Sie sich in Ihr neues Tool einarbeiten können. Mit anderen Worten, die Zeit ist von entscheidender Bedeutung, wenn Sie eine reibungslose Migration zu einer neuen Plattform durchführen wollen.

Daher müssen die Teams sicherstellen, dass sie rechtzeitig vor dem Ablauf der Frist am 30. September vollständig auf ihr neues Tool umgestiegen sind.

Was kommt als Nächstes? Der aktuelle und zukünftige Stand Ihrer Optimierungsreise

Als kostenlose oder kostengünstige Lösung ist Google Optimize ein hervorragender Einstieg für alle, die noch am Anfang ihrer Optimierungsreise stehen.

Angesichts der Ankündigung der bevorstehenden Einstellung von Google Optimize sollten Unternehmen ihre Website-Optimierungs- und Experimentierstrategien überdenken und ihre CRO-Anforderungen vorausschauend planen.

Dies sollte mit der Bewertung Ihrer aktuellen und zukünftigen CRO-Ziele beginnen. Mit anderen Worten: Sie sollten die Möglichkeit in Betracht ziehen, mehr Ressourcen in die Optimierung Ihrer Website zu investieren, um aus passiven NutzerInnen aktive NutzerInnen zu machen, indem Sie eine stärker personalisierte Customer Journey anbieten.

Daher sollte sich Ihr Team mit anderen Funktionen befassen, die über A/B-Tests hinausgehen und von fortschrittlicheren Lösungen angeboten werden. So können Sie die Website besser optimieren. Sie können zum Beispiel erwägen, über oberflächliche Änderungen hinauszugehen und anspruchsvollere Tests durchzuführen, die mit der Backend-Architektur verbunden sind.

Auf diese Weise können die Teams das bestmögliche Kundenerlebnis bieten, so dass sich BesucherInnen mit einem Klick in KundInnen verwandeln können.

Einfach ausgedrückt, sollte die Einbeziehung Ihrer BesucherInnen entlang der gesamten Customer Journey bis zum Kauf oder zur Konversion ein zentraler Bestandteil Ihrer CRO-Strategie sein.

Die Berücksichtigung all dieser Faktoren hilft Ihnen dabei, den aktuellen Stand Ihrer CRO zu verstehen und herauszufinden, ob es an der Zeit ist, Ihren Optimierungsfahrplan auf die nächste Stufe zu heben.

Vorbereitung auf eine erfolgreiche Migration nach der Einstellung

Die Auswahl des richtigen Tools erfordert viel Zeit für Recherche und Einrichtung. Daher müssen die Teams frühzeitig einige wichtige Schritte befolgen, um den richtigen Weg für einen nahtlosen Übergang von Google Optimize einzuschlagen und eine erfolgreiche Implementierung des neuen Tools sicherzustellen.

Hier ist eine Checkliste für eine erfolgreiche Migration:

    • Evaluierung Ihres Experimentierprogramms: Die Analyse Ihrer CRO-Strategie und Ihrer Ergebnisse ist wichtig, um die Anforderungen an Ihr nächstes Test-Tool festzulegen.
    • Überlegungen zu Ihrer CRO-Strategie und Ihrem Budget: So können Sie feststellen, welche Funktionen Sie benötigen, wie skalierbar diese sind und welches Budget Sie für die Durchführung benötigen.
    • Auswahl des Tools: Evaluierung alternativer Test-Tools, die Ihrem Budget und Ihren Anforderungen entsprechen (für einen reibungslosen Übergang können Sie sich für von Google bevorzugte Partner entscheiden).
    • Einrichtung und Installation des Tools auf Ihrer Website: Dazu gehört die Migration all Ihrer Daten und Tests von Google Optimize. Sie sollten überlegen, ob Sie Programmierkenntnisse benötigen und ob Sie über ausreichende Entwicklerressourcen verfügen. Andernfalls sollten Sie sich stattdessen für Low-Code/No-Code-Lösungen entscheiden. Außerdem müssen Sie A/A-Tests durchführen, um sich mit der neuen Plattform vertraut zu machen und sicherzustellen, dass sie in Bezug auf Datengenauigkeit und Signifikanzniveau wie erwartet funktioniert.
    • Integration des Tools in Ihren Stack: Berücksichtigen Sie die Tools, die Sie derzeit verwenden und prüfen Sie, inwieweit diese mit dem neuen Tool kompatibel sind.
    • Bieten Sie interne Schulungen für das neue Tool an: Je nach Art der Unterstützung, die Sie von Ihrem neuen Tool erhalten werden, müssen Sie sicherstellen, dass Ihre Teams das Tool einfach und effizient nutzen können.

Die Auswertung Ihres Experimentierprogramms bedeutet eine Bestandsaufnahme aller Tests, die Sie mit Google Optimize durchgeführt haben, um zu verstehen, was mit dem Tool gut gelaufen ist und wo es nicht ganz funktioniert hat. Dies gibt Ihnen einen Hinweis auf Ihre aktuelle Situation und darauf, wie Sie Ihre Teststrategie weiterentwickeln möchten, damit Sie Ihr neues Tool entsprechend auswählen können.

Jeder dieser Schritte kann eine beträchtliche Zeit in Anspruch nehmen, weshalb wir empfehlen, so früh wie möglich damit zu beginnen.

Wie AB Tasty in Ihre Post-Optimize-Welt passt

Als bevorzugter Google-Partner bietet AB Tasty Ihnen erstklassige Tools zur Optimierung Ihrer digitalen Erlebnisse.

Google Optimize bot zwar auch eine 360-Version mit fortschrittlicheren Funktionen an, hatte aber seine Grenzen, insbesondere für Unternehmen, die auf ihrem CRO-Weg weiter fortgeschritten sind und nach tieferen Experimentiermöglichkeiten suchen.

Hier sind einige Gründe, warum AB Tasty nach Google Optimize die richtige Wahl ist, um die gesamte digitale Customer Journey zu gestalten und Ihre Tests auf die nächste Stufe zu heben:

    • AB Tasty bietet eine Vielzahl von Integrationen, die sich nahtlos in Ihr bestehendes technisches System einfügen, einschließlich nahtloser Integrationen mit Google Analytics und anderen AnalyseanbieterInnen, damit Sie den Überblick über Ihre Daten behalten.
    • Entdecken Sie unendliche Möglichkeiten mit einer Widget Library zur Optimierung der Customer Journey. Animieren Sie Ihre Zielgruppe und binden Sie die NutzerInnen mit Bannern und Pop-ups sowie anderen flexiblen, visuell ansprechenden und wirkungsvollen Komponenten ein.
    • Machen Sie sich Sorgen um den Support während Ihrer Umstellung? AB Tasty verfügt über engagierte CSMs und KundenbetreuerInnen, die Ihnen während der gesamten Vertragslaufzeit 1:1-Support bieten, einschließlich der Übertragung Ihres Testverlaufs und Ihrer Daten von Google Optimize.

Machen Sie den nächsten großen Schritt mit AB Tasty

Sind Sie noch immer unschlüssig, ob AB Tasty die richtige Wahl für Sie ist? Nachstehend finden Sie die Antworten auf alle Ihre brennenden Fragen zu unserer Plattform, um Ihnen die Entscheidung zu erleichtern:

Wir sind da, um Ihre Fragen zu beantworten
Wie steht AB Tasty zum Thema Datenschutz und Sicherheit?

AB Tasty ist DSGVO-konform und verpflichtet sich, die Grundsätze dieser Gesetzgebung zu respektieren, die in der Regulierung der Datenerfassung besteht.

Kann ich AB Tasty für Kampagnen verwenden, die in Google Ads eingerichtet wurden?

Ja, Kampagnen aus Google Ads können leicht aktiviert werden. Mit den granularen Targeting-Funktionen von AB Tasty können KundInnen ihre BesucherInnen auf der Grundlage der Kampagnenquelle in Verbindung mit anderen Ereignissen oder Metriken, die sie für geeignet halten, ansprechen, um ein möglichst personalisiertes Endbenutzererlebnis zu bieten.

Welche Art von Unterstützung bieten Sie bei der Einrichtung und Migration zu Ihrem Tool?

Unser internes Customer-Success-Team steht neuen und bestehenden KundInnen zur Seite. Wenn Sie Hilfe bei der Einrichtung neuer Kampagnen oder der Übertragung bestehender Kampagnen benötigen, können wir Ihnen die Arbeit abnehmen, um einen reibungslosen Übergang zu gewährleisten.

Kann man Google Analytics mit AB Tasty verknüpfen?

Ja, Sie können Google Analytics mit AB Tasty verknüpfen, um Ihre Kampagnen zu analysieren, oder Sie können sie an ein internes Tool übermitteln lassen. Mehr Informationen über unsere Google Analytics Integration finden Sie hier.

Wie können wir Segmentierungs- und Personalisierungskampagnen einrichten?

AB Tasty verfügt über eine breite Palette von extrem granularen Targeting-Funktionen. Dies ermöglicht es KundInnen, ihre BesucherInnen auf der Grundlage anderer Kriterien/Ereignisse/Metriken ihrer Wahl anzusprechen, um ein personalisiertes Nutzererlebnis zu bieten. Dies alles lässt sich in Sekundenschnelle einrichten, ohne dass ein Code erforderlich ist.

Wie unterscheidet sich AB Tasty von Google Optimize in Bezug auf Geschwindigkeit und Leistung?

AB Tasty hat das leichteste Tag auf dem Markt, das heute verfügbar ist und trotzdem die volle Funktionalität bietet. Zusammen mit unserem detaillierten Leistungszentrum, das aufzeigt, wo Verbesserungen möglich sind, können KundInnen von AB Tasty eine bessere Leistung erwarten, als sie sie jemals mit Google Optimize hatten. Erfahren Sie hier mehr über unseren Vergleich.

Wie viele Tests kann ich durchführen und können sie gleichzeitig laufen?

Mit unserer benutzerfreundlichen Experimentier-Suite können Sie eine unbegrenzte Anzahl von A/B-Tests erstellen und bei Bedarf auch mehrere Tests gleichzeitig durchführen.

Sind Sie bereit, den Schritt zu gehen?

Die Welt nach Google Optimize muss nicht düster sein.

AB Tasty ist eine der besten A/B-Testing-Plattformen unter Googles Top-Picks und hilft Ihnen dabei, mehr KundInnen zu konvertieren, indem es Experimente nutzt, um ein besseres digitales Erlebnis zu schaffen – und zwar schnell. Diese mit KI und Automatisierung ausgestattete Plattform zur Optimierung des Kundenerlebnisses kann Ihnen helfen, das perfekte digitale Erlebnis mit Leichtigkeit zu erreichen.

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