Dies ist der letzte Blog in unserer fünfteiligen Serie über einen datengesteuerten Ansatz für kundenorientiertes Marketing. Zum Abschluss haben wir uns mit unserer Partnerin Sophie D’Souza, Vice President of Optimization bei Spiralyze, und Rémi Aubert, Co-CEO & Co-Founder von AB Tasty, getroffen. Sie sprechen darüber, was eine kundenzentrierte Kultur wirklich bedeutet, warum es für Unternehmen so wichtig ist, eine solche zu fördern, mit welchen Daten eine solche Kultur ermöglicht wird und welche Herausforderungen und Vorteile damit einhergehen.
Wie würden Sie eine kundenzentrierte Kultur definieren?
In diesem Teil haben wir über die Möglichkeiten zur Nutzung und Analyse von Daten, Kennzahlen und Experimenten diskutiert, die dabei helfen können Ihre KundInnen besser zu verstehen, ihre Bedürfnisse zu erfüllen und eine emotionale Bindung zu ihnen aufzubauen. All dies trägt zum ultimativen Ziel einer Marke bei, eine kundenorientierte Vision und Kultur aufzubauen.
Aber was macht eine kundenzentrierte Kultur aus? Sophie sagt, „Kundenorientierung bedeuted, dass der Kunde oder die Kundin im Mittelpunkt des Unternehmens steht – die gemeinsame Sammlung von Werten, Erwartungen, Praktiken und Entscheidungen, die die Teammitglieder leiten und informieren, sind auf den Kunden oder die Kundin und dessen Bedürfnisse ausgerichtet. Ein großer Teil davon ist, sicherzustellen, dass die Daten nicht in Silos untergebracht sind – sie sind nicht auf eine bestimmte Abteilung wie das obere Management oder Customer Success beschränkt; sie durchdringen jeden Aspekt des Unternehmens. Formelle und informelle Systeme, Verhaltensweisen, Geschäftsentscheidungen und Werte drehen sich alle um den Kunden oder die Kundin.“
Für Rémi geht es bei der Kundenorientierung auch darum, „bei der täglichen Arbeit die KundInnen gegenüber den Prospects zu priorisieren. Am einfachsten ist das, wenn man ein kleines Unternehmen ist, aber es ist wichtig, diesen Geist beizubehalten, während man wächst. Die Gewinnung neuer KundInnen ist wichtig, aber wir dürfen nicht vergessen, dass unsere bestehenden KundInnen uns bereits ihr Vertrauen geschenkt haben. Es ist unsere Aufgabe, uns dafür mit positiven Erfahrungen oder zumindest mit einem hervorragenden Kundensupport zu revanchieren, damit wir die positiven Erfahrungen beibehalten und negative Erfahrungen in positive umwandeln können, um die KundInnen zu halten.
„Kundenzentriert zu sein bedeutet insbesondere, nicht geldgierig zu sein: Es ist die Grundlage für organisches Wachstum, bei dem sich Mund-zu-Mund-Propaganda von zufriedenen KundInnen ausbreitet und Prospects in neue KundInnen verwandelt.“
Warum ist die Demokratisierung von Daten so wichtig?
„Die Demokratisierung von Daten ist für den Aufbau einer kundenzentrierten Kultur unerlässlich“, erklärt Sophie. „Gemeinsame, zugängliche Daten, die nicht auf eine bestimmte Abteilung beschränkt sind, sind der beste Weg, um Kundenwissen zu gewinnen. Ebenso wichtig ist ein System zum Sammeln, Speichern, Analysieren und Verarbeiten dieser Daten, wann immer dies möglich ist.“
„Ständige Produkt- und Website-Experimente haben den Wert von Feedback – sowohl qualitativ als auch quantitativ – verdeutlicht, und bewiesen wie wertvoll es ist, dem Unternehmen Erkenntnisse zu liefern. Unternehmen verstehen jetzt die Bedeutung einer datengesteuerten Kultur. Die Verbreitung dieser Erkenntnisse in der gesamten Organisation ist das, was die Kundenzentrierung vorantreibt.“
Rémi stellt fest, dass in den letzten zehn Jahren der Schwerpunkt auf dem Sammeln von Daten lag. „Aber heute befinden wir uns in einer Phase der Dateninterpretation, um auch auf die Daten reagieren zu können – und das ist eine ausgereifte Phase. Wir kennen die richtigen KPIs, um einen Mehrwert zu schaffen; zukünftig werden wir in der Lage sein, diese Daten zu automatisieren, aber nur wenige Unternehmen haben diese Fähigkeit bereits erlangt.“
Welche Arten von Daten werden benötigt, um eine kundenzentrierte Kultur aufzubauen?
„Eine kundenzentrierte Kultur ist ein datengestütztes Geschäftsmodell, bei dem sowohl qualitative als auch quantitative Daten von wesentlicher Bedeutung sind. Ebenso spielen Experimente eine wichtige Rolle“, sagt Sophie. „Quantitative Daten geben uns eine hervorragende Richtung vor. Sie entstehen aus der Produktzentrierung – also, wie die KundInnen mit den Produkten interagieren und welche Aktionen sie ausführen. Qualitative Daten hingegen entstehen aus den Kundenbedürfnissen heraus. Die Verknüpfung dieser beiden Daten liefert eine Fülle wertvoller Informationen. Sie können diese aus vielen verschiedenen Quellen, wie Engagement und Community Building sammeln (z. B. KundInnen ermutigen, Bewertungen zu hinterlassen, Fragen auf sozialen Kanälen zu stellen usw.).“
„Aber das Experimentieren ist ein zentraler Bestandteil, der es uns ermöglicht, direkt zu messen, wie Personen, die zu unserem Produkt oder unserer Website kommen, mit uns interagieren und welche Maßnahmen dementsprechend ergriffen werden sollten.“
Rémi stimmt dem zu: „Selbst wenn wir den quantitativen oder qualitativen Aspekt unserer Daten verstehen, können wir die Auswirkungen des Kundenverhaltens nicht messen, wenn wir nicht in der Lage sind, diese Verhaltensweisen zu ändern. An dieser Stelle kommen Tests und Personalisierung ins Spiel.“
„Es ist gut, Probleme zu identifizieren, aber wenn wir keine Lösungen vorschlagen und deren Wirksamkeit messen können, werden wir nicht in der Lage sein, unsere Kultur der Kundenorientierung an neue Bedürfnisse anzupassen. Die Komplementarität zwischen quantitativen und qualitativen Daten ist von entscheidender Bedeutung. Quantitative Daten helfen uns, Probleme zu erkennen, während qualitative Daten in der Regel helfen, Lösungen zu finden.“
Sophie ist mit an Bord: „Durch das Experimentieren können wir den Kunden oder die Kundin in den Mittelpunkt stellen, weil wir verschiedene Lösungen auf der Grundlage der von uns ermittelten Probleme testen können. Anstatt also eine Idee auszuprobieren, die wir intern für die beste halten, können wir uns bei Experimenten von den KundInnen leiten lassen. So wissen wir, dass wir auf echte Bedürfnisse reagieren.“
Gibt es Probleme bei der Beschaffung der erforderlichen Daten?
Rémi sagt, dass das Hauptproblem mit einer fehlerhaften Datenerfassung zusammenhängt: „Wir sehen manchmal verzerrte Daten aufgrund unvollständiger Datenerfassung. Verzerrte Daten sind unbrauchbar. Ein weiteres Problem, das wir häufig beobachten, ist die übermäßige Datenerfassung: Die Leute sammeln viel mehr Daten als sie brauchen und verlieren sich dann in einer Datenflut, die unmöglich zu analysieren ist und aus der keine Erkenntnisse gezogen werden können. Der Feind guter Daten sind zu viele Daten, weil man sie nicht orchestrieren kann.“
„Wir haben gelernt, dass zu viele Daten gleichbedeutend mit Unordnung und Ablenkung sind“, sagt Sophie. „Es fehlt an zentralen Systemen, die effizient genug sind, um so viele Daten zu verarbeiten und sie verwertbar zu machen. Das Ziel für Unternehmen ist es heute, Systeme zu entwickeln, die die benötigten Informationen in großem Umfang erfassen und verbreiten und gleichzeitig die Varianz durch individuelle Interpretation minimieren.“
Was sind die Herausforderungen bei der Verwirklichung einer kundenzentrierten Kultur?
Rémi erzählt eine Geschichte über einen Kunden aus der obersten Liga der Luxusjuweliere. „Für solche Marken, die strenge redaktionelle Richtlinien haben, ist es sehr schwierig kundenorientiert zu sein, da sie wenig Spielraum für Tests haben. Solche Marken sind sehr mächtig: Man kann nicht die kleinste Änderung vornehmen, ohne dass das gesamte Team zustimmt. Selbst wenn Sie also wissen, dass Sie die Customer Journey oder die Customer Experience auf der Website verbessern können, können Sie keine Änderungen vornehmen, weil die Markenpolitik dies verbietet. Das Ergebnis? Selbst wenn Sie über Daten verfügen, die beweisen, dass eine bestimmte Änderung die Kundenzufriedenheit verbessern wird, lässt die ‚Integrität‘ der Marke dies nicht zu.“
Sophie sieht zwar viele Fortschritte, aber es gibt auch noch einige Hindernisse. „Um ein datengesteuertes Unternehmen zu sein, muss man aufgeschlossen und experimentierfreudig sein. Denn eine kundenorientierte Kultur basiert auf Innovation und ständiger Veränderung, um die Bedürfnisse der KundInnen zu erfüllen. Eine große Herausforderung besteht heute darin, dass nicht jeder in einem bestimmten Unternehmen eine datenorientierte Denkweise hat, obwohl Website- und Produktexperimente und Personalisierung den Weg zu dieser Annahme ebnen.“
Rémi und Sophie sind sich einig, dass in einem datengesteuerten Unternehmen alle MitarbeiterInnen auf allen Ebenen befähigt werden, einen Beitrag zu leisten, denn es sind die Daten, nicht die Erfahrung, die zählen. Neue MitarbeiterInnen können eine Testhypothese vorschlagen, die genauso wertvoll ist wie die eines CEOs. Diese Art der Demokratisierung findet bei Hanna Andersson statt, einem Hersteller von Kinderbekleidung, bei dem alle MitarbeiterInnen eine Stimme haben und ermutigt werden, Testideen einzureichen. Die besten Ideen werden umgesetzt. Als Beispiel eines Test bei Hanna Andersson dient diese Fallstudie von AB Tasty, wo eine kleine Änderung des Produktbildes zu großen Auswirkungen führte.
Wie profitieren Unternehmen/Marken von einer kundenorientierten Kultur?
Laut einer Studie von Deloitte und Touche sind kundenorientierte Unternehmen 60 % rentabler als ihre produktorientierten Pendants. Unternehmen, die den Kunden in den Mittelpunkt ihrer Organisation stellen, profitieren von einem höheren Customer Lifetime Value und einer geringeren Kundenabwanderung.
„Es gibt eine Fülle von konkreten Vorteilen, darunter eine höhere Kundenbindung, Kundentreue, Weiterempfehlungen… Die betriebliche Effizienz ist ein großer Vorteil, und sie wird durch Experimente gefördert. Das bedeutet, dass wir nicht nur raten, sondern unsere Zeit dort verbringen, wo sie am wertvollsten ist: bei der Erfüllung echter Kundenbedürfnisse.“
„Und dann ist da noch die Innovation. Wenn wir Kundenfeedback erhalten, ob online oder offline, werden die Produkte entsprechend angepasst. So können wir kreativere Lösungen für die Probleme unserer KundInnen finden, anstatt kleine Iterationen durchzuführen.
Rémi fügt hinzu, dass es auch einen wichtigen internen Vorteil gibt, wenn man kundenorientiert arbeitet. „Wenn Ihre Experimente erfolgreich waren und Sie die Kundenzufriedenheit erhöhen konnten, sind Ihre KundInnen zufrieden – und Ihre Teams sind es auch. Das stärkt ihr Vertrauen in das Produkt, das sie entwickelt haben. Das ist sehr lohnenswert.“
Sophie stimmt dem enthusiastisch zu: „Es schart jeden um den Kunden. Unabhängig davon, welche Rolle man in einem Unternehmen spielt, kann man den Nutzen seiner Arbeit sehen“.
Für den vierten Part unserer fünfteiligen Serie über einen datengesteuerten Ansatz für kundenzentriertes Marketing haben wir uns mit Filip von Reiche, CTO of Integrated Customer Experiences bei Wunderman Thompson, und Gaetan Philippot, Data Scientist bei AB Tasty, getroffen. Wir sprachen über die Vor- und Nachteile von ‚Vanity-Metrics‘, wie sie sich von ‚Actionable-Metrics‘ unterscheiden und die Rolle, die alle Arten von Metriken bei der Messung der digitalen Wirkung einer Marke spielen.
Beginnen wir mit der digitalen Transformation. Was ist das, und warum haben sich Unternehmen in den letzten Jahren so sehr darauf fokussiert?
Nach der Definition von Salesforce ist die digitale Transformation ein Prozess, bei dem digitale Technologien eingesetzt werden, um neue Geschäftsprozesse, eine neue Unternehmenskultur und neue Kundenerfahrungen zu schaffen bzw. bestehende zu verändern, um den sich ändernden Geschäfts- und Marktanforderungen gerecht zu werden. Der Prozess begann im späten 20. Jahrhundert und hat sich in den ersten beiden Jahrzehnten des 21. Jahrhunderts rasant beschleunigt und sich in fast allen Branchen verbreitet.
Sich der digitalen Transformation zu widersetzen, ist riskant. TechTarget erzählt die schicksalhafte Geschichte von Blockbuster LLC, einem einst globalen Unternehmen mit Videotheken in den USA und der ganzen Welt. Doch seine Präsenz und Relevanz nahm seit etwa 2005 rapide ab, als Netflix sich neue Technologien zunutze machte und aus dem Appetit der Verbraucher auf Unterhaltung auf Abruf durch die damals neu verfügbaren Streaming-Dienste Kapital schlug.
Digitale Transformation kann aber auch als Buzzword betrachtet werden, sagt Filip, „in dem Sinne, dass die Leute glauben, es ist etwas was sie tun müssen.“ Der ursprüngliche Anstoß für die digitale Transformation war, dass Marken versuchten, wettbewerbsfähiger zu werden – bezüglich der Art und Weise, wie sie ihren Marktanteil vergrößern, wie sie wahrgenommen werden und so weiter. Und die digitale Transformation war der Motor, der es ihnen ermöglichte, diese Dinge zu erreichen, schneller zu reagieren und die Auswirkungen zu messen.
„Ursprünglich ging es darum, Marken eine Online-Präsenz zu verschaffen, und das ist natürlich auch gelungen, aber im Laufe der Zeit haben sich neue Einsatzmöglichkeiten ergeben. Der neueste Zweck ist es, Marken dabei zu helfen, personalisierte Erlebnisse zu schaffen. Und zwar, indem durch den richtigen Inhalt, Marken bessere Konversationen mit ihren KundInnen führen und so mehr Conversions erzielen können.“
Für Gaetan ist „ein Teil davon Nachahmung: Die Leute sagen ‚Amazon macht tausend Experimente im Jahr, also müssen wir das auch tun‘, aber nicht jeder hat die enormen Ressourcen von Amazon oder kann auf die gleichen Ergebnisse hoffen.“
Aber wenn das Ziel darin besteht, personalisierte Markenerfahrungen zu schaffen, ist Amazon keine Website, auf der die Menschen viel Zeit verbringen wollen. „Im Gegenteil, die Leute kaufen bei Amazon, weil sie dort schnell das finden und kaufen können, wonach sie suchen. Es ist völlig unpersönlich“, erklärt Filip. „Der Grund, warum ich mehr Zeit mit einer Marke verbringe, ist, dass ich ein bestimmtes Produkt oder eine bestimmte Dienstleistung haben möchte, und von Marken mit denen ich mich viel beschäftige erwarte ich Personalisierung.“
Damit Personalisierung erfolgreich sein kann, müssen Ihre Wahrnehmungen konstant überprüft werden, bevor eine Website oder eine Kampagne live geschaltet wird. „Mehr als die Hälfte aller Kampagnen, die KundInnen mit AB Tasty durchführen, haben mit Personalisierung zu tun oder experimentieren mit Personalisierung“, bemerkt Gaetan. „Sie sind die Grundlage, auf der alles andere aufgebaut wird.“
Was sind die Unterschiede zwischen ‚Vanity-Metrics‘ und ‚Actionable-Metrics‘?
Die Verwendung von ‚Vanity-Metrics‘ variiert in verschiedenen Branchen, auf verschiedenen Ebenen und von Kunde zu Kunde. Die einzige Konstante ist, dass ‚Vanity-Metrics‘ sehr verlockend sind, weil sie, wie Filip es nennt, „einen Dopaminrausch“ auslösen, der das Gehirn beflügelt. In manchen Fällen, je nachdem, was Sie mit Ihrer Personalisierung erreichen wollen, kann dieser ‚Rausch‘ ausreichend sein. Aber im Idealfall möchte man wissen, was die langfristigen Auswirkungen sein werden.
Das Problem ist, dass diese Auswirkungen nicht immer leicht zu erreichen sind. „Nehmen wir Immobilien als Beispiel. Es ist leider nicht so einfach, dass die Zielperson eine personalisierte Nachricht sieht, darauf klickt und ein Haus kauft. Wäre das nicht großartig? Aber in der Realität können zwischen der ersten Personalisierung und dem Kauf 30, 60, 90 oder sogar noch mehr Tage vergehen. In manchen Fällen benötigen Sie eine Metrik wie „Gefällt mir“, „Favoriten“, „Freigaben“ usw. als Indikator, um zu sehen, wohin sich die Dinge entwickeln, aber es ist immer besser, eine Conversion-Metrik im Hintergrund zu haben, die Ihnen sagt, was das alles wirklich bedeutet“, erklärt Filip.
Hier kommen tiefer gehende Analysen ins Spiel. Wenn Sie einen Kunden oder eine Kundin haben, der oder die sich engagiert, aber nicht konvertiert, müssen Sie herausfinden, was das Hindernis ist, und einen Weg finden, dieses zu umgehen. Wenn Sie mit Hilfe der Personalisierung eine Lösung vorschlagen können, die den Bedürfnissen des Kunden oder der Kundin entspricht und die Barriere zu konvertieren beseitigt, ist das großartig. Allerdings müssen Sie immer das Vertrauen respektieren, das ein Verbraucher ihnen entgegen bringt, indem er Ihnen die Daten gegeben hat, die Sie für die Personalisierung benötigen. Sie können nicht einfach auftauchen und sagen: ‚Hallo! Wir haben gesehen, dass Sie sich unsere Website ansehen!‘ Das ist unheimlich. Aber Sie können zeigen, dass Sie als Marke präsent sind und auf die Bedürfnisse Ihrer KundInnen eingehen. Es ist ein heikles Gleichgewicht.
Können ‚Vanity-Metrics‘ in ‚Actionable-Metrics‘ umgewandelt werden?
Es sollte betont werden, dass die Verwendung einer „oberflächlichen“ oder ‚Vanity-Metric‘ immer dann gerechtfertigt ist, wenn es eine auffällige Reaktion gibt, sei sie nun positiv oder negativ. Denn, sie kann ein Unternehmen dazu veranlassen, tiefer zu graben und weiter zu analysieren; und um dies zu tun, wenden sich Unternehmen den ‚Actionable-Metrics‘ zu.
Gaetan merkt an: „Es ist jedoch wichtig, daran zu denken, dass nicht alles sofort umsetzbar ist: Manchmal zahlt es sich erst später aus. Der Wert der einzelnen Metriken variiert je nach Branche und auch je nach Reifegrad der KundInnen. E-Commerce-Firmen, die beispielsweise gerade erst in den Startlöchern stehen, werden alle möglichen Dinge testen, bevor sie herausfinden, welche Schlüsselkennzahlen am nützlichsten sind und die besten Ergebnisse für ihr Unternehmen liefern.“
„Die gesamte Metrik-Diskussion muss beginnen, sobald Sie Ihre Personalisierungs- oder Teststrategie entwickelt haben“, sagt Filip. „Sie werden ein Ziel vor Augen haben: eine bestimmte Art von Awareness oder Engagement oder eine bestimmte Anzahl von Conversions usw. zu erreichen. Alles, was Sie testen und als Maßstab für den Erfolg verwenden wollen, muss mit diesem Ziel übereinstimmen. Wenn eine unbedeutende Kennzahl dieses Ziel unterstützen kann, dann ist sie ausreichend. Wenn die endgültige Conversion benötigt wird, um meinen Standpunkt zu beweisen, dann müssen wir herausfinden, wie wir sie erreichen können. Manchmal kann das komplizierter sein und Offline-Integrationen erfordern, aber in der Regel funktioniert es so.“
Welche Fragen sollten sich Unternehmen stellen, um die richtigen Metriken zum tracken zu finden?
Für Filip ist eine wichtige Frage der Umfang des Projekts, das Sie durchführen. Wird eine ganze Kampagne gemessen oder wird sie in einzelne Teile zerlegt? Ein großer Umfang ist einfacher zu messen, was bedeutet, dass im Allgemeinen weniger Metriken benötigt werden. Ein detaillierter Umfang ist komplexer, da die Messung auf individueller Basis die Frage aufwirft, wie die Identität bestimmt werden kann, wie die Conversions auf bestimmte Personen zurückgeführt werden können usw., insbesondere bei Verwendung von Daten aus einer Kundendatenplattform (CDP).
Die grundlegendste Frage ist jedoch: ‚Sollte ich meine Erfahrungen testen und personalisieren?‘ Und die Antwort von Filip lautet: „Auf jeden Fall!“ Aber es gibt viele verschiedene Wege, um dies zu tun. Eine Möglichkeit ist, ein Unternehmen wie Wunderman Thompson zu bitten, Ihnen bei der Analyse zu helfen, als Berater zu fungieren und Ihnen zu zeigen, was funktioniert und was nicht, wo es Blockaden gibt, wo Verbesserungen möglich sind usw. (Entschuldigung für das Verkaufsgespräch).
„Wenn Sie die VerbraucherInnen aber lieber selbst ansprechen wollen, müssen Sie aus der Sicht der Verbrauchererfahrung testen, um herauszufinden, wie Sie am besten mit den KundInnen ins Gespräch kommen. Wie kann man ihnen zeigen, dass man ihnen helfen will, ohne aufdringlich zu sein? Es kann für Unternehmen hilfreich sein, sich dies wie in einem Einzelhandelsgeschäft vorzustellen und sich zu fragen: ‚Wie möchte ich als Kunde begrüßt oder unterstützt werden?‘ Dies zu verstehen, ist der beste Weg, um mit der Personalisierung zu beginnen.“
Wie wird der Customer Lifetime Value gemessen?
Der Customer Lifetime Value (CLTV) ist die Gewinnspanne, die ein Unternehmen über die gesamte Dauer seiner Geschäftsbeziehung mit einem durchschnittlichen Kunden oder Kundin zu erzielen erwartet. Ein Artikel von CleverTap erklärt dies weiter: „Da es sich beim CLTV um eine Finanzprognose handelt, muss ein Unternehmen fundierte Annahmen treffen. Um den CLTV zu berechnen, muss ein Unternehmen zum Beispiel den Wert des durchschnittlichen Verkaufs, die durchschnittliche Anzahl der Transaktionen und die Dauer der Geschäftsbeziehung mit einem bestimmten Kunden oder Kundin schätzen. Etablierte Unternehmen mit historischen Kundendaten können ihren Customer Lifetime Value genauer berechnen.“ Das ist zwar etwas unverblümt, aber so funktioniert es.
Ein anschauliches Beispiel für die Berechnung des Customer Lifetime Value anhand von Verkaufs-, Transaktions- und Kundenbindungskennzahlen – die alle durch Experimente beeinflusst werden können.
Wo findet man nun diese wertvollen, historischen Kundendaten?
„CDPs spielen eine wesentliche Rolle bei der Messung des CLTV, da sie Daten aus Dutzenden von Quellen kombinieren können, um die gesamte Interaktionshistorie eines Kunden oder Kundin mit einer Marke nachzuvollziehen, von den Erfahrungen im Web und auf dem Handy bis hin zu den Erfahrungen im Laden und beim Support. Anhand dieser Daten können Sie messen, wie lange Sie mit dem Kunden oder der Kundin in Kontakt waren, welchen Wert dieser Kontakt hatte und welche Angebote für den Kunden oder die Kundin von Interesse sind“, sagt Filip.
„Wenn ein/e VerbraucherIn schon sehr lange mit einer bestimmten Marke zu tun hat, wird natürlich ein gewisses Maß an Personalisierung von Ihnen erwartet. Es wird eine herzliche Umarmung und ein freundliches Gespräch mit jemandem, den er oder sie seit Jahren kennt erwartet, statt ein kurzes Hallo und Smalltalk mit jemandem, den er oder sie gerade erst kennengelernt hat. Und es lohnt sich, dieses Maß an Personalisierung anzubieten, denn je besser Sie Ihre KundInnen kennen, desto länger können Sie die Konversation mit ihnen fortsetzen, was zu Loyalität, Kundenbindung und hoffentlich zu Weiterempfehlungen führt.“
Es gibt verschiedene Techniken zur Maximierung des CLTV. Darunter Segmentierung, Personalisierung, Erweiterung der Marketingkanäle, Cross-Selling und Up-Selling, um nur ein paar zu nennen.
In der heutigen Wirtschaft, in der die Märkte mit Wettbewerbern, die um dieselben KundInnen konkurrieren, überfüllt sind, sind Engagement und Conversions entscheidend für den Erfolg eines jeden Unternehmens.
Der fünfte und letzte Teil unserer Serie über kundenorientierte Daten erscheint demnächst!
Für den dritten Blog unserer fünfteiligen Serie über einen datengesteuerten Ansatz für kundenorientiertes Marketing sprachen wir mit unserem Partner Matt Wright, Director of Behavioral Science bei Widerfunnel, und Alex Anquetil, Manager of North America Customer Success bei AB Tasty. Sie erörtern, was emotionale Bindung im Marketingkontext bedeutet, warum es für Marken entscheidend ist, emotionale Bindungen zu ihren KundInnen aufzubauen, und wie Daten genutzt werden können, um diese Bindungen zu bilden und ihre Wirksamkeit zu messen.
Was meinen wir, wenn wir von der Schaffung einer „emotionalen Bindung“ im Marketingkontext sprechen?
Einfach ausgedrückt: Emotionen sind die treibende Kraft hinter jedem Kauf. Die Menschen kaufen nicht bei einer bestimmten Marke, weil sie ein Produkt brauchen, das sie auch anderswo leicht finden könnten, sondern weil sie eine Affinität, ein Gefühl des Vertrauens, des Wohlbefindens, der Zugehörigkeit oder der Loyalität zu dieser Marke empfinden.
In einem derart überfüllten Markt ist es für Vermarkter heute unerlässlich, eine tiefe emotionale Bindung zu den KundInnen aufzubauen, um sie zu gewinnen und zu binden. Vermarkter können nicht einfach nur ‚an Emotionen appellieren‘, sondern müssen die Verhaltensweisen und Motivationen der KundInnen verstehen und so sicherstellen, dass ihre Marketing Missionen und Botschaften mit den Emotionen und Bedürfnissen der KundInnen übereinstimmen.
Matt bittet darum, die Frage „Welche Rolle spielt die emotionale Entscheidungsfindung im Marketing?“ neu zu formulieren. Menschen bauen mentale Modelle rund um ihre Emotionen, Erfahrungen und kulturellen Assoziationen auf. Sie halten einige von ihnen für ‚gut‘ andere für ’schlecht’… sie verknüpfen sie mit Emotionen. Der Schlüssel für Vermarkter liegt darin, zu verstehen, welche Emotionen bei welcher Gruppe von Menschen auf Resonanz stoßen. Und genau hier können A/B-Tests helfen, Hinweise darauf zu finden, was funktioniert und was nicht. Die Schaffung starker emotionaler Bindungen ist von größter Bedeutung, und durch Experimente können Sie diese während Ihres gesamten Sales Funnels schaffen.
„Unser Gehirn hat eine begrenzte Bandbreite“, bemerkt Alex, „deshalb neigen wir dazu, unsere Ressourcen für die wichtigen Dinge zu sparen. Wenn wir einen einfachen Kauf tätigen, nehmen wir Abkürzungen. Wir greifen auf das zurück, was im Rad unserer Grundemotionen – Glück, Ärger, Überraschung – verfügbar ist, um schnelle Entscheidungen zu treffen. Wenn Marken diese Emotionen, ob positiv oder negativ, nutzen und ihre Verkaufstaktiken darauf abstimmen, können sie reibungslose Erlebnisse schaffen. Die Tatsache, dass jeder Kauf emotional ist, ist der Grund, warum es nicht das eine ‚perfekte User Interface‘ oder ‚den einen idealen Sales Funnel‘ gibt: Jede Marke, jedes Produkt und jeder User ist anders.“
Matt sagt: „Das ist eine großartige Analogie. Die Benutzerfreundlichkeit ist die Grundlage, aber man muss darauf aufbauen. Selbst wenn Ihr UI schlecht ist, wird es unter den richtigen Umständen konvertieren. Wenn Ihre Website zum Beispiel für eine Wohltätigkeitsorganisation bestimmt ist, wollen die Leute nicht, dass Sie Ihr Geld dafür ausgeben, sie schön aussehen zu lassen. Sie wollen, dass das Geld gespendet wird – daher werden User Sie möglicherweise negativ beurteilen, wenn Sie ein digitales Meisterwerk als Website haben. Aber wenn Sie eine Website für eine schicke Marke entwerfen, wollen die Leute, dass sie exklusiv aussieht und sich auch so anfühlt. Das ist es, was uns A/B-Tests lehren: Es geht nicht darum, zu gewinnen oder zu verlieren, sondern darum, Erkenntnisse zu sammeln. Das wird meines Erachtens auf der grundlegenden Ebene des Experimentierens oft übersehen.“
Warum sind emotionale Bindungen zu KundInnen für Marken so wichtig?
Für Matt sind Emotionen besonders wichtig für die Positionierung. „Emotionen sind nicht das, wozu Menschen typischerweise Experimente anlegen – Ich wünschte, es wäre so – denn die Daten, die man aus dem Testen von Dingen, wie Nutzenversprechen oder Copywriting, gewinnen kann, sind für die erfolgreiche Positionierung eines Produkts äußerst wertvoll. Außerdem werden die KundInnen im Laufe der Customer Journey zu verschiedenen Zeitpunkten unterschiedliche Emotionen empfinden, darunter auch Zweifel. Geben Sie ihnen also Signale, die sie darin bestärken, dass sie die richtige Entscheidung getroffen haben. Auf diese Weise stärken Sie ihre Loyalität zu Ihnen.“
Alex ist der Meinung, dass der erste Eindruck zählt. Wenn man am ersten Tag keine Bindung herstellt, bekommt man vielleicht keine weitere Chance. „Die Menschen suchen nach einem Sinn in dem, was sie kaufen, selbst wenn es sich um etwas so Banales wie eine Packung Batterien handelt. Nützliche Produkte können mit den „richtigen“ Signalen versehen werden (man denke an den Energizer-Bunny und die damit verbundene Tradition und Zuverlässigkeit). Niemand möchte Produkte kaufen, die einen negativen Beigeschmack haben. Wenn es um Kleidung oder Luxusartikel geht, sind diese zu 100 % emotional. Für die Vermarkter ist es von entscheidender Bedeutung, das richtige Image und den richtigen Status zu vermitteln, indem sie an die richtigen Gruppen verkaufen (denn normalerweise gibt es „In-Groups“ und „Out-Groups“ bei einer Marke) und indem sie die richtigen Emotionen und Motivatoren für eine spezifische Marke und Produkt ansprechen.
Sollten Marken verschiedene Arten von emotionalen Bindungen für verschiedene Zielgruppen schaffen?
Auch hier hat Matt eine einleitende Frage, um unsere Herangehensweise an dieses Thema neu zu positionieren: „Lohnt es sich, mehrere Erlebnisse zu schaffen? Am besten fängt man klein an, geht dann in die Tiefe und testet so lange, bis die Daten zu einem Wertversprechen führen. Wenn die Daten zeigen, dass es sich lohnt, verschiedene Ansätze zu entwickeln, dann ja“.
Alex, der sowohl mit dem französischen als auch mit dem amerikanischen Markt vertraut ist, sagt jedoch sofort ‚ja‘. „Wenn man die kurz- und langfristigen Ergebnisse betrachtet, denke ich, dass es verschiedene Arten von emotionalen Bindungen für verschiedene kulturelle oder geografische Zielgruppen geben muss. Die Frage ist: Sollen die Emotionen um jeden Preis dem Verkauf oder dem Marketing dienen? Mit anderen Worten: Wollen Sie, dass Ihr Wertversprechen Ihre Marke mit bestimmten Emotionen in Verbindung bringt? Wenn Marken in neue Märkte expandieren, kann dies unterschiedliche Ansätze erfordern. Bestimmte französische Luxusmarken verkaufen beispielsweise manche Produktkollektionen nur in Frankreich und ganz andere in den USA. Bei Parfüms neigen US-Kunden dazu, größere Flakons zu kaufen, während die Franzosen aufgrund unterschiedlicher kultureller Prioritäten und Motivatoren kleinere Flaschen kaufen.
Beispiele für Motivatoren und Hebelwirkung:
Quelle: HBR.org, „THE NEW SCIENCE OF CUSTOMER EMOTIONS“, NOVEMBER 2015, SCOTT MAGIDS, ALAN ZORFAS, AND DANIEL LEEMON
„Sie können Ihre eigenen Marktdaten analysieren, um herauszufinden, welches Ihre wertvollste Gruppe ist und was ihre Motivatoren sind. Bringen Sie diese Motivatoren dann auf den Markt, um alle auf Ihre Journey mitzunehmen. Sie können es aber auch andersherum machen und den Verkauf zu Ihrem obersten Ziel machen.“
Matt ist der Meinung, dass die Marke in der Regel die Führung übernimmt und nennt als Beispiel Netflix. „Es gibt gerade eine Debatte darüber, ob Netflix Anzeigen verkaufen sollte, um weiter zu wachsen. Wahrscheinlich können sie einen A/B-Test durchführen und herausfinden, dass sie mehr Geld verdienen, wenn sie Anzeigen verkaufen, das ist klar. Aber wie wird sich das kurz-, mittel- und langfristig auf das Markenimage auswirken? Vielleicht verlieren sie kein Geld, aber auf emotionaler Ebene könnten sie viel von ihrer historischen Anziehungskraft verlieren.“
„Mit Emotionen zu spielen ist nicht so einfach wie ein A/B-Test. Wenn es um strategische Entscheidungen geht, können Experimente sicherlich dazu beitragen, Dinge schrittweise zu optimieren. Sie können aber auch größere Dinge bewirken, z. B. dabei helfen, wichtige Entscheidungen zu treffen, KundInnen besser zu verstehen, innovativ zu sein, Risiken einzugehen… Nicht genug Leute erkennen die Macht fortschrittlicher Tests. Unternehmen, die sie einsetzen, erleben exponentielle Verbesserungen.“
Im Gespräch über Experimentier-Tools erklärt Matt: „Zu Beginn haben wir in der Branche über A/B-Tests so gut wie nur in einer Win-Lose-Denkweise gesprochen. Dabei ist es so viel mehr als das. Wenn Sie in A/B-Tests investieren, wird Ihnen das helfen, Entscheidungen zu treffen und nicht nur winzige, zusätzliche Einnahmen für Ihr Unternehmen zu erzielen. Die Verbesserung der Conversion Rate ist nicht das Einzige, was Sie tun können. Es gibt noch eine ganze Reihe anderer Möglichkeiten und Teams brauchen mehr als eine/n CRO-ManagerIn, um das volle Potenzial auszuschöpfen. Es stellt ein wichtiges Unterscheidungsmerkmal zum Wettbewerb dar.“
Wie können Daten genutzt werden, um emotionale Bindungen im Marketing zu schaffen?
Aufgrund von Änderungen der Cookie-Richtlinien und neuen Vorschriften ist es heute viel schwieriger, Zielgruppen anzusprechen. Aber wie Matt sagt (und alle anderen stimmen ihm zu): „Daten von Erstanbietern werden zu einer starken Positionierung und wirklich guten Werbeanzeigen führen, die eine Bindung zu den Usern herstellen. Da die Daten dann im Besitz einer Marke sind, sind es die besten Qualitätsdaten, um Hypothesen zu testen und Daten zu segmentieren. So können Marken personalisierte, exklusive Erlebnisse anbieten.“
Alex drückt es folgendermaßen aus: „Am Ende des Tages werden Sie immer noch Conversions und Klicks verfolgen, also müssen Sie die Grundlagen im Marketing schaffen. Es ist fortschrittlicher als Usability-Tests. Um Emotionen zu testen, müssen Sie einige Vorarbeiten leisten und einige Vermutungen anstellen. Sie müssen Ihre Marke kennen und Sie müssen mit Marktforschung arbeiten. Und wenn Sie eine Emotion gefunden haben, die mit dem übereinstimmt, was Ihre Marke repräsentieren soll, müssen Sie ein Segment von KundInnen mit hohem Potenzial identifizieren. Dann finden Sie dank qualitativer Forschung und Feedback die Motivatoren, die Sie mit diesem Segment assoziieren; als nächstes müssen Sie all dies quantifizieren, um zu sehen, ob Sie richtig liegen. Daraufhin forcieren Sie die Motivatoren, messen die Ergebnisse und sehen, was die Effizienz, die Kundenbindung, die Loyalität und den Customer Lifetime Value steigert… und stellen letztendlich fest, ob Sie ein überzeugendes Angebot haben.“
Matt grinst: „Ich würde keinen Teil dieses Ansatzes als ‚Rätselraten‘ bezeichnen. Man kombiniert einfach qualitative mit quantitativen Methoden, um bessere Hypothesen zu entwickeln und zu testen. Das ist das Herzstück eines guten Experiments.“
Der nächste Artikel unserer Serie über kundenzentrierte Daten erscheint demnächst. Verpassen Sie ihn nicht!
Experimentierdaten nutzen, um Kundenbedürfnisse zu verstehen
Mary Kate Cash
Für den zweiten Blog unserer fünfteiligen Serie über einen datengesteuerten Ansatz für kundenorientiertes Marketing haben wir mit unserem Partner Ryan Lucht, Director of Strategy bei Cro Metrics, und AB Tasty’s Data Scientist Hubert Wassner, gesprochen. Sie erforschen die Entwicklung der Kundenbedürfnisse und gehen der Frage nach, warum es für Marken heute so wichtig ist, Kundenbedürfnisse zu verstehen, und welche Rolle Experimente bei der Erfüllung dieser Bedürfnisse spielen. Schauen Sie sich unbedingt die Einleitung und Teil 1 der Serie an, falls Sie diese verpasst haben.
Was meinen wir, wenn wir von „Kundenbedürfnissen“ sprechen?
Die versierten Kunden von heute erwarten viel von Marken: vernetzte Erlebnisse, Personalisierung, Innovation und Datenschutz. Sie sind an nahtlose Online-Interaktionen gewöhnt. Sie wollen Produkte leicht finden. Sie wollen ein reibungsloses Einkaufserlebnis und flexible Zahlungsmöglichkeiten. Und wenn eine Marke dies nicht bietet, wechseln sie zu einer anderen. „Das ist eine gute Sache, denn es zwingt uns dazu, uns stärker an unseren KundInnen zu orientieren und unsere Websites benutzerfreundlicher zu gestalten“, sagt Ryan.
Und es zahlt sich aus, die Kundenbedürfnisse zu erfüllen und großartige Kundenerlebnisse zu bieten. In einer CX-Umfrage aus dem Jahr 2020 gaben 91 % der Befragten an, dass sie nach einem positiven Erlebnis mit größerer Wahrscheinlichkeit einen erneuten Kauf tätigen würden, und 71 % sagten, dass sie eine Kaufentscheidung aufgrund der Qualität des Erlebnisses getroffen hätten.
Warum ist es für Unternehmen und Marken wichtig, die Bedürfnisse der KundInnen zu verstehen?
Ryan glaubt, dass es wichtig ist, den KundInnen die richtigen Informationen zur richtigen Zeit anzubieten. „Die Kundenbedürfnisse sehen in den verschiedenen Phasen der Customer Journey unterschiedlich aus. Bei einem Experimentierprogramm kommt es auf die Reihenfolge an, in der die Informationen präsentiert werden. Wenn Sie sich zu früh in die Details stürzen, riskieren Sie, Ihre BesucherInnen zu überfordern oder zu langweilen, aber wenn Sie zu lange warten, um Kerninformationen wie eine Rückerstattungsrichtlinie oder einen Teil Ihres Wertversprechens vorzustellen, verlieren Sie Aufträge.“
„Einer unserer Kunden, eine führende Fitnessstudiokette in den Vereinigten Staaten, ist ein gutes Beispiel dafür. Ein wichtiger Teil ihrer Strategie ist es, den KundInnen zu versichern, dass sie sich in ihren Fitnessstudios wohlfühlen – dass ihre Fitnessstudios inklusiv und körperbewusst sind und dass jeder hineinpasst. Das ist ein wichtiges Kundenbedürfnis. Aber auf der Homepage wollten die Kunden zuerst wissen, wo sich das nächstgelegene Fitnessstudio befindet. Also wurden die ortsbezogenen Informationen an erste Stelle gestellt und die Marke wurde erst danach etabliert: Die Zahl der Abonnements stieg sofort. Das hat grundlegende Auswirkungen auf den Umsatz: Wenn man nicht die richtigen Bedürfnisse zur richtigen Zeit befriedigt, lässt man Geld auf dem Tisch liegen.“
Hubert fügt hinzu: „Im Online-Geschäft sind Ihre KonkurrentInnen nur einen Mausklick entfernt. Wenn die NutzerInnen sich also auf Ihrer Website langweilen oder zu lange brauchen, um das zu finden, was sie brauchen, gehen sie einfach woanders hin. Das Erlebnis, das Sie bieten, muss frustrationsfrei sein. In jeder Phase des Kaufprozesses lassen sich Wachstumsergebnisse erzielen, also denken Sie immer wettbewerbsorientiert, denn irgendwo macht es sicher jemand anders besser.“
Ryan stimmt dem zu: „Wenn es darum geht, die Bedürfnisse Ihrer KundInne zu verstehen, ist Ihr Wettbewerbsvorteil umso größer, je mehr Experimente und fortschrittliche Formen der Datenwissenschaft Sie nutzen. Der Grund dafür ist, dass die Kundenbedürfnisse von Marke zu Marke unterschiedlich sind. Eine etablierte Marke kann sich anders verkaufen als eine Nischenmarke oder eine Newcomer-Marke.
Wo können die wertvollsten Daten über Kundenbedürfnisse abgerufen werden?
Es gibt Tools, die den Datenzugriff automatisieren. „Bei AB Tasty“, so Hubert, „installieren wir zunächst einen Tag, um Transaktionsdaten zu sammeln. Die EntwicklerInnen können sehen wann die NutzerInnen eine Website besuchen und wann sie sie verlassen und so die Absprungrate messen. Agenturen können auch Informationen über Produkte und Käufe sowie Kennzahlen wie die Conversion Rate, den Zugriff auf die Warenkorbseite, das Verkaufsdatum und die Veränderung der Conversion Rates innerhalb der Engagement-Levels erfassen (siehe Grafik). Sobald Sie über genügend Daten verfügen, können Sie damit beginnen, verschiedene Metriken zu testen, um herauszufinden, welche das Engagement der verschiedenen Zielgruppensegmente erhöhen.“
Passt sich Ihre Website an regelmäßige NutzerInnen an oder behandelt sie sie jedes Mal wie Neue?
Ryan fragt Führungskräfte gerne: „Glauben Sie, dass jemand, der Ihre Website zum ersten Mal besucht, die gleichen Bedürfnisse hat wie jemand, der zum fünften Mal kommt?“ Und natürlich lautet die Antwort ’nein‘. Denken Sie an ’neu‘ vs. ‚wiederkehrend‘ oder an die Traffic-Quellen – die User kommen von verschiedenen Orten auf die Website: E-Mail, Werbung, Facebook, TikTok, Google. All diese Menschen haben sehr unterschiedliche Kontexte, und das gibt uns hundert verschiedene Testideen. Wenn Ryan dieselbe Gruppe fragt, ob sie eine/n neue/n BesucherIn anders behandelt als eine/n wiederkehrende/n BesucherIn, lautet die Antwort leider immer noch meist „Nein“. Dies ist nur eine der unzähligen Möglichkeiten für Marken, selbst die grundlegendsten Datenpunkte zu nutzen, um Erfahrungen zu differenzieren.
„Es kann sehr schnell sehr komplex werden. Wenn man ein KI- oder ML-Modell einsetzt, ist es wichtig zu verstehen, welche der Variablen, die das Modell untersuchen sollen, tatsächlich korrelativ sind und welche nur Störfaktoren darstellen.“
Wie können Daten aus unterschiedlichen Quellen für Tests organisiert/priorisiert werden?
Um Daten so zu kombinieren, dass sie sinnvoll genutzt werden können, erklärt Hubert, dass die gängigsten Tools CRM-Plug-ins sind. „Wenn Ihr User identifiziert ist, können Sie automatisch mehr Informationen von Erstanbietern sammeln, um sie zusammen mit der Customer Journey zu speichern, was Ihnen bei der nachträglichen Segmentierung für Experimente helfen kann.“
Für Ryan geht es bei der Verwendung unterschiedlicher Datenquellen nicht nur um die Priorisierung von Testideen, sondern auch um ein besseres Verständnis der Testergebnisse. „Ich habe noch nie jemanden getroffen, der anhand von Daten vorhersagen kann, welche Testideen erfolgreich sein werden. Wenn sie das könnten, hätte jeder eine atemberaubende Erfolgsquote, aber selbst bei Microsoft, Google und Netflix ist nur eine von zehn Ideen erfolgreich. Denn die Ergebnisse von Experimenten sind nur eine spezifische Erkenntnis. Es kommt darauf an, wie Sie diese Ergebnisse mit anderen Kundendaten oder Analysen verknüpfen, um eine Geschichte zusammenzustellen, von der Sie glauben, dass sie wahr sein könnte, und wie Sie diese Ergebnisse nutzen, um Ihre nächste Testidee zu entwickeln.
Wie können Experimente Ihnen helfen, Einblicke in die Kundenbedürfnisse zu gewinnen?
Für Ryan können Erkenntnisse auf zwei Ebenen gewonnen werden. „Ein einzelnes Experiment kann Ihnen sagen, ob Sie der Erfüllung der Kundenbedürfnisse näher kommen oder weiter davon entfernt sind, je nachdem, ob die KundInnen das tun, was Sie sich erhofft haben. Jedes Mal, wenn wir zum Beispiel die Preisgestaltung hervorheben und deutlicher machen, erzielen wir bessere Ergebnisse. Demnach könnte ein Kundenbedürfnis vielleicht ein besseres Preisverständnis sein. Einzelne Experimente helfen uns, aber erst wenn wir viele Experimente durchgeführt haben, erkennen wir die übergeordneten Themen.“
Hubert fügt hinzu: „Meiner Meinung nach sollte man bei der Entwicklung eines Tests eine Frage beantworten statt sich darauf zu fokussieren, etwas zu verbessern. Denn vielleicht verbessert man nichts, aber man lernt etwas und erweitert sein Wissen, und das ist das eigentliche Ziel.“
Wie können Erkenntnisse über Kundenbedürfnisse zu einem besseren Kundenerlebnis beitragen?
„Je besser und detaillierter Sie Ihre KundInnen und deren Bedürfnisse verstehen, desto mehr werden sie den Eindruck haben, dass Sie in der Lage sind, derer Gedanken zu lesen; Sie werden sie zufrieden stellen, ihre Loyalität gewinnen und sich auf dem Markt durchsetzen. Die Unternehmen, die dies tun – viele Experimente machen und sie gut durchführen -, sind die Gewinner. So einfach ist das“, erklärt Ryan.
Beim Testen sollten wir keine Business Fragen stellen, sondern User Fragen und erst dann geschäftliche KPIs hinzufügen“, sagt Hubert. „Es ist wichtig, zuerst kundenorientierte Fragen zu stellen, nicht geschäftsorientierte Fragen. Auf diese Weise können Sie Ihr Geschäft ankurbeln und gleichzeitig Ihre KundInnen besser zufriedenstellen.“
Ryan stimmt dem zu: „Das ist eine sehr positive Sichtweise. Auf diese Weise gewinnen wir bei unseren KundInnen, denn wenn wir ihre Bedürfnisse besser erfüllen, gewinnen alle.“
Möchten Sie mehr über Datenthemen erfahren? Schauen Sie bald wieder für den dritten Teil unserer Serie über kundenorientierte Daten wieder vorbei!
Im ersten Blog unserer fünfteiligen Serie über die verschiedenen Möglichkeiten, wie Sie Daten nutzen können, um Marken beim Aufbau einer kundenzentrierten Vision zu unterstützen, gehen unsere Partnerin Aimee Bos, VP of Analytics and Data Strategy bei Zion & Zion, und der Chief Data Scientist von AB Tasty, Hubert Wassner, folgender Frage nach: Wie können Sie mit Hilfe von Testdaten Ihre KundInnen besser verstehen? Sie erforschen das Wer, Was und Wann des Testens, erörtern die wichtigsten Metriken zum Kundenverständnis, die Bedeutung von Zielgruppengrößen, wo Ihre besten Ideen für Tests lauern und vieles mehr.
Warum sind Experimente wichtig, um KundInnen zu verstehen?
Einfach ausgedrückt: Experimente ermöglichen es Marken, ihre Produkte zu perfektionieren. Durch die Verbesserung des bereits entwickelten Werts wird die Customer Experience verbessert. Zudem wird jedes Mal, wenn eine neue Funktion oder Option einem Produkt hinzugefügt wird, durch konsequente A/B-Tests für einheitliche Kundenreaktionen gesorgt. Das Experimentieren funktioniert in einer Feedback-Schleife mit den KundInnen und geht über Conversions oder Akquisitionen hinaus. Es verbessert die Akzeptanz und die Kundenbindung und macht Ihr Produkt schließlich für Ihre KundInnen unverzichtbar.
Welche Schlüsselmetriken liefern die besten Erkenntnisse über KundInnen?
Hubert sagt: „Grundsätzlich sind die Kennzahlen, die verlässliche Erkenntnisse über die KundInnen liefern, die Conversion-Rate und der durchschnittliche Warenkorbwert, segmentiert nach aussagekräftigen Kriterien wie Geolocation oder CRM-Daten. Aber es gibt auch andere interessante Kennzahlen, wie z. B. der Umsatz pro Besucher (RPV). Es handelt sich dabei um eine Metrik mit geringem Wert, die aber wichtig zu überwachen ist.“
„Und der durchschnittliche Auftragswert (AOV) ist eine weitere. Diese Kennzahl schwankt im Laufe der Zeit enorm und sollte daher nicht als Tatsache betrachtet werden. Saisonale Schwankungen (z. B. an Weihnachten oder Black Friday) oder sogar ein einzelner großer Käufer können die Statistik verfälschen. Sie muss in mehreren Zusammenhängen betrachtet werden, um ein besseres Verständnis des Fortschritts zu erhalten – nicht nur von Jahr zu Jahr, sondern auch von Monat zu Monat und sogar von Woche zu Woche. Nur so kann sie effektiv berechnet werden.“
„AOV und RPV sind wichtig, weil ihre Auslassung zu Datenverzerrungen führen kann. Oft wird vergessen, die Metriken über nicht konvertierende BesucherInnen zu analysieren. Natürlich liefert der AOV nur Daten über diejenigen, die den Kaufzyklus tatsächlich vollständig durchlaufen haben.“
Aimee stimmt zu: „Nun, natürlich die Gewinnrate. Im E-Commerce geht es um Conversions, Wert, RPV und ob der Wert der durchschnittlichen Bestellung erhöht wird. Wir wollen so viele Daten wie möglich auf einer möglichst granularen Ebene für Lead-Generierung, Gated Content und Micro-Conversions haben… Diese kleineren Tests können mit kundenorientierten Metriken verknüpft werden, im Gegensatz zu größeren Unternehmens-Metriken wie Umsatz, Wachstum, Anzahl der Kunden, ROI usw.“
Wo gibt es die besten Quellen für Experimentierideen?
Aimee hat ihren eigenen Prozess. „Ich beginne damit, mich zu fragen, was meine Geschäftsziele sind (Mikro-/Makroebene). Dann überprüfe ich Google Analytics und frage mich: ‚Wo finden keine Conversions statt?‘ Um Ideen für Experimente zu finden, schaue ich mir Tools wie HotJar, Voice-of-Customer-Data (VoC), Qualtrics-Daten, tatsächliches Kundenfeedback und Benutzerpanelisten an: Lassen Sie ihnen die Wahl, fragen Sie sie, was sie bevorzugen. Stellen Sie immer Hypothesen über Reibungspunkte auf, diese werden Ihnen die besten Ideen für Tests liefern!“
Hubert holt sich seine Ideen gerne aus NPS-Werten. „Der Net Promoter Score (NPS) enthält nützliche Informationen und Kommentare und kann ein guter Ausgangspunkt für faktenbasierte und nicht für zufällige Hypothesen sein, die nur Zeitverschwendung sind. Der NPS kann gut konzipierten Tests eine echte Stärke verleihen. Er basiert auf einer einzigen Frage: Auf einer Skala von 0 bis 10, wie wahrscheinlich ist es, dass Sie das Produkt oder die Dienstleistung dieses Unternehmens einem Freund oder Kollegen empfehlen? Der NPS ist eine gute Möglichkeit, verbesserungsbedürftige Bereiche zu identifizieren, aber als Indikator für den CX-Wert eines Unternehmens muss er mit qualitativen Erkenntnissen gepaart werden, um den Kontext hinter dem Wert zu verstehen.“
Wie füge ich alles zusammen? Was brauche ich, um meine Tests durchzuführen?
Natürlich brauchen Sie ein Tool, um Ihre AB-Tests durchzuführen und die notwendigen Daten zu sammeln, um gute Hypothesen aufstellen zu können. Aber eine gute Möglichkeit, Ihrem Testprogramm einen großen Schub zu geben – und zu einem höheren ROI beizutragen – sind Tools wie Contentsquare oder Fullstory. Diese bieten mehr Daten zum Kundenverhalten und zur Customer Experience, um Ihre Testdaten zu fokussieren. Analyseplattformen wurden entwickelt, um die Lücke zwischen den digitalen Erlebnissen, die Unternehmen ihren KundInnen zu bieten glauben, und dem, was die KundInnen tatsächlich bekommen, zu schließen. Sie bieten gute Möglichkeiten Hypothesen zu testen, indem sie fundiertere Vermutungen über Variablen für Tests zur Verbesserung der CX liefern.
Ich bin bereit zu testen, aber ich habe mehrere Hypothesen. Wie fange ich an?
Aimee sagt: „Wenn es so weit ist, zerlegen wir große Probleme in kleinere. Wir haben einen Kunden oder eine Kundin, welche/r sein/ihr Geschäft verdreifachen und in diesem Jahr unter anderem auch einen CDP durchführen möchte. Das ist eine ganze Menge! Um zu helfen, erstellen wir eine Customer Journey Roadmap, um zu sehen, was die Ziele des Kunden oder der Kundin beeinflusst. Wir wählen fünf oder sechs übergeordnete Ziele aus (z. B. Landing Page oder Navigation gemessen an der Click-Through-Rate) und testen dann verschiedene Aspekte jedes dieser Ziele.“
Hubert merkt an: „Es ist möglich, mehr als eine Hypothese auf einmal zu testen, wenn die Stichprobe groß genug ist. Aber zuerst müssen Sie wissen, wie groß die statistische Aussagekraft Ihres Experiments ist. Kleine Stichproben können nur starke Effekte aufdecken. Es ist wichtig, die Größenordnung zu kennen, um sinnvolle Experimente durchführen zu können. Es ist immer am besten, die Variablen an einem großen Publikum mit unterschiedlichen Verhaltensweisen und Bedürfnissen zu testen, um möglichst zuverlässige und fundierte Ergebnisse zu erhalten.“
Ist es sinnvoll, Experimente zur Datenerfassung durchzuführen (im Gegensatz zur Verbesserung der Conversion-Rate / Steigerung einer bestimmten Kennzahl)?
Hubert glaubt fest an das Testen, unabhängig davon, was Sie glauben, was passieren könnte. „Testen ist immer nützlich, denn aus einem guten Test lernt man etwas, man lernt etwas, egal ob man gewinnt oder verliert. Solange man eine Hypothese hat. So ist es zum Beispiel nützlich, die Wirkung eines (vermeintlichen) Verkaufsmerkmals (wie einer Anzeige oder eines Verkaufs) zu messen. Man weiß, wie viel eine Anzeige oder ein Verkauf kostet, aber ohne Experimente weiß man nicht, wie sehr es sich lohnt.“
„Oder sagen wir, Sie haben eine 100%ige Gewinnrate. Das bedeutet, dass Sie nicht mehr lernen. Also testet man, um neue Informationen in anderen Bereichen zu gewinnen, man bleibt nicht einfach stehen. Man minimiert die Verluste, um die Gewinne zu maximieren.“
Ein datengesteuerter Ansatz für kundenorientiertes Marketing
Mary Kate Cash
Bei AB Tasty denken, atmen, essen, trinken und schlafen wir Experimente – alles zur Verbesserung digitaler Erfahrungen. In der kommenden Zeit werden wir einen genaueren Blick auf das werfen, was hinter Experimenten steckt: die Daten. Daten treiben den Experimentierzyklus immer weiter voran – all die Ideen, Hypothesen, das statistische Management und die Analyse von Testergebnissen. Es ist kein Geheimnis, dass die Welt von heute auf Daten basiert, und das sollte auch für die Entwicklung Ihrer digitalen Customer Experience gelten.
Die KundInnen von heute – ganz gleich, ob GeschäftskundInnen oder normale VerbraucherInnen – geben dem Erlebnis Vorrang vor anderen Aspekten einer Marke. In der nächsten Zeit werden wir mit einigen unserer Partner und Datenexperten bei AB Tasty darüber sprechen, wie Marken Daten nutzen können, um ein besseres Profil ihrer KundInnen zu erstellen, ihre Bedürfnisse zu verstehen, wertvolle emotionale Beziehungen zu ihnen aufzubauen, aber auch um den gesamten digitalen Einfluss zu messen und eine datenbasierte, kundenorientierte Vision zu entwickeln.
Bevor wir beginnen, sollten wir uns einen Moment Zeit nehmen, um unsere Diskussionen über Daten in einem datenschutzfreundlichen Rahmen zu führen.
Jeder Vermarkter weiß, dass es nichts wertvolleres als Kundendaten gibt, aber die Beschaffung dieser Daten ist zunehmend heikel geworden. Die weitreichende europäische Datenschutzgrundverordnung (DSGVO), die 2018 in Kraft trat, war ein Wendepunkt. Sie verlangt von Unternehmen, vor der Erhebung personenbezogener Daten eine Einwilligung einzuholen. Bald darauf folgte der California Consumer Privacy Act (CCPA), der VerbraucherInnen unter anderem das Recht einräumt, dem Verkauf ihrer Daten zu widersprechen.
Selbst wenn Sie glauben, dass Ihr Unternehmen nicht unter solche Vorschriften fällt, müssen Sie sich möglicherweise trotzdem damit befassen. Der elektronische Handel hat die nationalen Grenzen verschwinden lassen, so dass Waren und Dienstleistungen ohne Rücksicht auf ihre Herkunft gekauft werden können. Die Globalisierung von Marken bedeutet, dass ein Influencer in Pennsylvania, der über Ihre Produkte postet, KundInnen aus Paris auf Ihre Website leiten könnte. Plötzlich sammeln Sie Daten, die den DSGVO-Richtlinien unterliegen – die eine Zustimmung des Kunden oder der Kundin zur Nutzung erfordern.
Nutzung der richtigen Kundendaten
Ihre KundInnen, deren Bedürfnisse und deren sich ändernden Verhaltensweisen zu verstehen ist der Schlüssel zur Übermittlung zeitnaher, relevanter Nachrichten, die die Kundenbindung stärken und den Umsatz steigern. Unabhängig davon, ob Ihr Unternehmen Yogamatten, Süßkartoffeln oder Yachtversicherungen verkauft, benötigen Sie Daten, um die Erfahrungen Ihrer KundInnen mit Ihnen zu verbessern und Ihre Beziehung zu ihnen zu stärken.
Aber wie können Sie die benötigten Daten nutzen und gleichzeitig sicherstellen, dass Ihre KundInnen Ihnen weiterhin vertrauen? In den letzten Jahren sind die VerbraucherInnen skeptischer geworden, was die Herausgabe ihrer persönlichen Daten angeht. Laut einer Umfrage von KMPG aus dem Jahr 2021 gaben 86 % der befragten VerbraucherInnen an, dass sie sich zunehmend Sorgen um den Datenschutz machen. Und das sollten sie auch: In der gleichen Umfrage gaben 62 % der UnternehmensleiterInnen an, dass ihre Unternehmen mehr für den Schutz von Kundendaten tun sollten.
Dank der wohlverdienten Abschaffung der Cookies von Drittanbietern suchen die Vermarkter jetzt nach den benötigten Daten, indem sie zustimmungsbasierte Beziehungen zu ihren Zielgruppen aufbauen. Dies ist zwar ein Schritt in die richtige Richtung, aber der Datenschutz muss noch weiter gehen.
Steigerung des Markenwerts durch einwilligungs- und datenschutzorientierte Prozesse
VerbraucherInnen kaufen eher bei Unternehmen mit transparenten Datenschutzpraktiken, die klar erklären, wie personenbezogene Daten erhoben, verwendet und gespeichert werden. Die Erteilung oder Verweigerung der Zustimmung zur Verwendung ihrer Daten sollte mühelos möglich sein, und KundInnen sollten wissen, dass Marken auf Wunsch nicht nur alle gespeicherten Daten löschen, sondern auch alle Zugriffsrechte, die sie Partnern oder Dritten gewährt haben, aufheben.
Durch die einfache Verwaltung von Einwilligungen und Präferenzen kann an jedem Kunden-Touchpoint eine Vielzahl von Daten ausgetauscht werden, die Aufschluss über das Verhalten, die Präferenzen, Einstellungen und Werte der KundInnen geben. Eine Consent Management Plattform (CMP) kann Sie dabei unterstützen mit diesen Omnichannel-Daten umzugehen und persönliche Daten auf datenschutzfreundliche Weise zu erfassen und zu verarbeiten. Mit einer CMP können Sie Zustimmungsprotokolle über alle kundenorientierten Kanäle hinweg führen und so sicherstellen, dass die Verarbeitung personenbezogener Daten stets mit den Präferenzen der betroffenen Person übereinstimmt, was der Customer Experience eine ethische Dimension verleiht.
Der ethische Umgang mit Kundendaten ist für den Erfolg von Marken heutzutage von entscheidender Bedeutung. Von Big Tech bis hin zum Einzelhandel verfolgen Unternehmen jeglicher Branche einen ethischen und datenschutzfreundlichen Ansatz im Umgang mit Daten. Denn, wie es ein Artikel in der Harvard Business Review treffend formuliert: „Datenschutz ist für das digitale Zeitalter das, was Produktsicherheit für das Industriezeitalter war.“
Kundendaten können Ihnen helfen, relevante, personalisierte und innovative Erfahrungen zu liefern. Kundendaten können Ihre Marke aufbauen, indem sie neue Leads generieren, Vertriebs- und Marketingtrends vorhersagen und Ihnen ermöglichen, die personalisierten Nachrichten zu erstellen, die KundInnen lieben. Aber wenn Ihre Daten nicht geschützt und leicht zugänglich sein sollten, ist Ihr Kundenstamm gefährdet.
Wir bei AB Tasty setzen uns aktiv für die Einhaltung aller einschlägigen Datenschutzbestimmungen ein. Wir sind unseren Nutzern gegenüber vollkommen transparent, was die einvernehmlich erhobenen personenbezogenen und unpersönlichen statistischen Daten angeht, die wir beim Besuch unserer Website erheben. Weiterhin sind wir bestrebt sicherzustellen, dass unsere Partneragenturen die Verantwortung für die Verwendung der personenbezogenen Daten der KundInnen übernehmen und schnell reagieren, wenn ein Kunde oder eine Kundin sich abmelden oder vergessen werden möchte.
In dieser Artikelserie befassen wir uns mit der Nutzung von Daten, um aus anonymen BesucherInnen einen Mehrwert zu ziehen, mit Experimenten, um Kundenbedürfnisse zu ermitteln, mit der Schaffung emotionaler Bindungen zu KundInnen mit Hilfe von Daten und mit der Nutzung von Daten, um Ihren digitalen Einfluss zu messen. All dies mit DatenexpertInnen aus der Branche, die uns auf unserer Reise begleiten. Wir sehen uns bald wieder!
Eine der wichtigsten Kennzahlen für DevOps ist die Geschwindigkeit, in der neue Features ausgeliefert werden. Wenn Entwickler, Ops- und Support-Teams gut aufeinander abgestimmt sind, können sie eine neue Software zügig in die Produktion geben, was schneller einen Mehrwert generiert und oft darüber entscheidet, ob sich Ihr Unternehmen einen Wettbewerbsvorteil verschafft.
Eine schnelle Auslieferung verkürzt auch die Zeit zwischen Softwareentwicklung und Feedback der UserInnen, ein entscheidender Faktor für Teams, die auf Continuous Integration und Continuous Deployment (CI/CD) setzen.
Vor diesem Hintergrund sollten Sie daran denken, Blue-Green Deployment in Ihr CI/CD Toolkit einzuführen. Mit diesem Prozess lassen sich technische und unternehmerische Risiken von Software-Releases reduzieren.
Bei diesem Modell werden zwei identische Produktionsumgebungen mit der Bezeichnung „Blau“ und „Grün“ parallel ausgeführt. Allerdings ist nur eine der beiden Umgebungen aktiv und erhält die Transaktionen der UserInnen. Die andere Umgebung ist produktionsfähig, aber nicht aktiv.
In diesem Artikel beschäftigen wir uns mit der Frage, wie Blue-Green Deployments funktionieren. Wir gehen näher auf die Pros und Kontras dieses Konzepts für Software-Releases ein. Darüber hinaus erklären wir, wie Blue-Green Deployments im Vergleich mit anderen Deployment-Methoden dastehen, und empfehlen Ihnen einige Best Practices für reibungslose Blue-Green-Deployments.
In diesem Artikel greifen wir folgende Punkte auf:
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Wie funktionieren Blue-Green Deployments?
Eine der größten Herausforderungen beim Deployment-Prozess ist das Cutover vom Testen auf die Produktion. Es muss schnell und reibungslos erfolgen, um die Ausfallzeit zu minimieren.
Das Blue-Green Deployment löst diese Aufgabe, indem zwei parallele Produktionsumgebungen verwendet werden. Dabei ist immer nur eine der beiden Umgebungen aktiv und erhält die Transaktionen der UserInnen. Im Bild unten ist es die grüne Umgebung. Das blaue – nicht aktive – System ist eine nahezu identische Kopie.
Routing-Diagramm für Blue-Green Deployment (Quelle)
Ihr Team verwendet das blaue, nicht aktive System als Staging-Umgebung für die finale Testrunde, wenn ein neues Feature veröffentlicht werden soll. Sobald die neue Software in der blauen Umgebung problemlos funktioniert, kann Ihr Ops-Team den Datenverkehr auf die blaue Umgebung umleiten und dieses System dann live schalten. Anschließend können Sie das Feature in der grünen – inzwischen nicht aktiven – Umgebung implementieren, damit beide Systeme wieder synchron sind.
Damit wäre eigentlich das Wichtigste zum Blue-Green Deployment gesagt. Sie sind sehr flexibel, was die Strukturierung der parallelen Systeme und den Wechsel auf das jeweils andere System betrifft. Es könnte zum Beispiel sein, dass Sie keine parallelen Datenbanken pflegen möchten. In diesem Fall ändern Sie einfach das Routing und leiten den Datenverkehr auf Web- und App-Server weiter. Bei einem anderen Projekt könnten Sie ein Blue-Green Deployment verwenden, um ein noch nicht getestetes Feature im aktiven System zu veröffentlichen, wobei aber das Feature für A/B User-Tests hinter ein Feature Flag gesetzt wird.
Beispiel für ein Blue-Green Deployment
Angenommen, Sie sind in einem e-Commerce-Nischenunternehmen für ein DevOps-Team zuständig. Sie bieten Outfits und Accessoires an, die auf einem kleinen, jedoch hochwertigen Markt gefragt sind. Auf Ihrer Website können die KundInnen Produkte On-Demand personalisieren und bestellen.
Das Backend Ihrer Website enthält viele Microservices in einigen verschiedenen Containern. Sie haben Microservices für die Bestandsverwaltung, das Auftragsmanagement, Personalisierungs-Apps und ein integriertes soziales Netzwerk zur Unterstützung der Nischencommunity Ihrer KundInnen.
Ihr Team gibt frühzeitig und häufig Releases heraus, weil die anhaltende Beliebtheit Ihrer Website Ihrer Meinung nach dem CI/CD-Modell zu verdanken ist. Weil diese Nischencommunity auf der ganzen Welt verstreut ist, bleibt der Traffic auf Ihrer Website recht stabil. Deshalb ist es immer schwierig, einen relativ ruhigen Zeitpunkt zu finden, um Ihr Produktionssystem zu aktualisieren.
Sobald eines Ihrer Teams erklärt, dass das aktualisierte Customization Interface für den finalen Test in der Produktionsumgebung bereit steht, entscheiden Sie sich für ein Blue-Green Deployment, damit das Interface sofort veröffentlicht werden kann.
Animation des Load-Balancers, der den Traffic von Blau und Grün steuert (Quelle)
Am nächsten Tag entschließt sich Ihr Team vor der Mittagpause, den neuen Customizer bereitzustellen. Ab dieser Entscheidung wird der gesamte Traffic auf das blaue Produktionssystem geleitet. Sie aktualisieren die Software auf dem inaktiven grünen System und bitten die Tester und TesterInnen, eine QA durchzuführen. Weil alles in bester Ordnung zu sein scheint, verwendet Ihr Ops-Team einen Load-Balancer, um die User Sessions von „Blau“ auf „Grün“ zu leiten.
Nachdem der gesamte Traffic auf „Grün“ geleitet wurde, machen Sie diese Umgebung zur offiziellen Produktionsumgebung und setzen „Blau“ auf inaktiv. Ihr Dev-Team pusht den aktualisierten Customizer Code auf „Blau“, bestellt das Mittagessen und wirft einen Blick auf Ihren Backlog.
Pros von Blue-Green Deployments: Vorteile und Use Cases
Ein wesentlicher Vorteil von Blue-Green Deployments gegenüber anderen Strategien für Software-Releases ist ihre Flexibilität. Sie können in verschiedensten Umgebungen und vielen Use Cases nützlich sein.
Schnelle Releases
Für Product Owner, die innerhalb von CI/CD Frameworks arbeiten, sind Blue-Green Deployments eine ausgezeichnete Methode, Ihre Software in Produktion zu nehmen. Software können Sie praktisch zu jedem Zeitpunkt veröffentlichen. Sie müssen den Release nicht mehr auf ein Wochenende verschieben oder außerhalb der Geschäftszeiten planen: Meistens können Sie die Software einfach durch Umschalten aktiv stellen. Weil mit diesen Deployments keine Ausfallzeiten verbunden sind, haben sie keine negativen Auswirkungen auf die UserInnen.
Sie sind auch für DevOps-Teams weniger disruptiv. Sie müssen Updates nicht mehr überstürzt in einem bestimmten Zeitfenster vornehmen, wodurch sich Deployment-Fehler und unnötiger Stress vermeiden lassen. Auch für Führungsteams hat diese Methode Vorteile. Sie müssen bei einem Ausfall nicht ständig auf die Uhr schauen und sich den Umsatzverlust ausrechnen.
Rollbacks leicht gemacht
Der umgekehrte Prozess kann genauso schnell durchgeführt werden. Weil Blue-Green Deployments zwei parallele Produktionsumgebungen verwenden, können Sie bei einem Problem in Ihrer Liveumgebung schnell auf die stabile Umgebung zurückschalten.
Dadurch lassen sich die Risiken beim Experimentieren während der Produktion reduzieren. Ihr Team kann Probleme durch die Umleitung auf die stabile Produktionsumgebung einfach beheben. Dabei besteht die Gefahr Transaktionen der UserInnen zu verlieren – wir kommen später noch darauf zurück – doch es gibt eine Reihe von Strategien, um mit dieser Situation umzugehen.
Sie können Ihre App während eines Cutover vorübergehend in den Read-Only Modus setzen. Oder Sie können rollierende Cutover mit einem Load-Balancer durchführen, während Sie den Abschluss der Transaktionen in der Liveumgebung abwarten.
Integriertes Disaster Recovery
Weil Blue-Green Deployments zwei Produktionsumgebungen verwenden, bieten sie implizit Disaster Recovery für Ihre Business-Systeme. Eine duale Produktionsumgebung fungiert als eigenes Hot Backup.
Bei parallelen Blue-Green Produktionsumgebungen lässt sich der Load-Balancer leicht bewerkstelligen. Wenn zwei Umgebungen funktionsmäßig identisch sind, können Sie einen Load-Balancer oder ein Feature Toggle in der Software verwenden, um Traffic nach Bedarf auf verschiedene Umgebungen zu leiten.
Einfacheres A/B Testing
Ein weiterer Use Case für parallele Produktionsumgebungen ist A/B Testing. Sie können neue Features in die inaktive Umgebung laden und den Traffic dann mit einem Feature Toggle zwischen Ihrer blauen und Ihrer grünen Umgebung aufteilen.
Sammeln Sie Daten von diesen geteilten User Sessions, überwachen Sie Ihre KPI und wenn die Analysen der neuen Features in Ihrem Management-System in Ordnung zu sein scheinen, können Sie den Traffic auf die aktualisierte Umgebung umleiten
Kontras von Blue-Green Deployments: Probleme, über die Sie sich im Klaren sein sollten
Blue-Green Deployments bieten viele Vorteile, stellen DevOps-Teams jedoch auch vor große Herausforderungen hinsichtlich Infrastruktur und Praktiken. Bevor Sie Blue-Green Deployments in Ihren CI/CD-Prozess integrieren, sollten Sie diese Probleme verstehen.
Blue-Green Deployments sind ressourcenintensiv
Wie inzwischen klar ist, müssen Sie für ein Blue-Green Deployment Ressourcen für zwei Produktionsumgebungen bereitstellen und beide Umgebungen pflegen. Für einige Unternehmen können die entsprechenden finanziellen Kosten und der Zeitaufwand für den Sysadmin zu hoch sein.
Andere Unternehmen können diese Ressourcen möglicherweise nur für ihre besonders hochwertigen Produkte bereitstellen. Soll das DevOps-Team in diesem Fall Software nur für bestimmte Produkte in einem CI/CD-Modell veröffentlichen? Langfristig ist dies möglicherweise nicht tragbar.
Zusätzlicher Aufwand für die Datenbankverwaltung
Die Verwaltung einer bzw. mehrerer Datenbanken in parallelen Produktionsumgebungen kann kompliziert sein. Sie müssen daran denken, was sie nach einem Software Update brauchen, sowohl in der blauen als auch in der grünen Umgebung, wie zum Beispiel alle externen Services, die Sie aufrufen.
Was passiert zum Beispiel, wenn eine Spalte der Datenbank aufgrund einer Änderung des Features umbenannt werden muss? Sobald Sie den Namen der Spalte in der blauen Umgebung ändern, funktioniert die grüne Umgebung (mit dem alten Code) mit dieser Datenbank nicht mehr.
Kann Ihre gesamte Produktionsumgebung überhaupt mit zwei separaten Datenbanken funktionieren? Meistens nicht, nämlich wenn Sie Ihr Blue-Green System für Load-Balancing, Testing oder irgendeine andere Funktion verwenden, außer als Hot Backup.
Grafische Darstellung Blue-Green Deployment mit einer einzigen Datenbank (Quelle)
Produktmanagement
Abgesehen von der Systemadministration, erfordert das Produktmanagement in zwei nahezu identischen Umgebungen auch mehr Ressourcen. Produktmanager brauchen zuverlässige Tools, um nachzuverfolgen, wie ihre Software performt, welche Services die verschiedenen Teams aktualisieren und wie sie die entsprechenden KPI überwachen können. Weil diese Aktivitäten überwacht und kontrolliert werden müssen, ist ein zuverlässiges Produkt- und Feature-Management Dashboard besonders wichtig.
Blue-Green Deployments und Rolling Deployments
Blue-Green Deployments sind selbstverständlich nicht die einzige Option für schnelle Software-Releases. Ein weiteres beliebtes Konzept ist das Rolling Deployment.
Auch Rolling Deployments benötigen eine Produktionsumgebung, bei der eine Applikation auf mehreren Servern gehostet wird. Oft, aber nicht immer, ist ein Load-Balancer vorgeschaltet, um den Traffic zu verteilen. Wenn das DevOps-Team für ein Update seiner Applikation bereit ist, wird ein gestaffelter Release konfiguriert, wobei die aktualisierte Applikation von einem Server zum nächsten gepusht wird.
Beim Ausrollen des Release läuft die aktualisierte Applikation auf einigen Live-Servern, während auf anderen noch die alte Version läuft. Beim Blue-Green Deployment hingegen ist die aktualisierte Software für alle UserInnen live oder inaktiv.
Wenn UserInnen eine Session mit der Applikation starten, leitet sie der Load-Balancer entweder auf die alte oder auf die neue Version der Applikation weiter. Wenn das Rollout abgeschlossen ist, wird jede eingehende neue User Session auf die aktualisierte Version der Software geleitet. Sollte während des Rollouts ein Fehler auftreten, kann das DevOps-Team die Aktualisierung stoppen und den gesamten Traffic auf die verbleibenden einwandfrei funktionierenden Server umleiten, bis der Fehler behoben ist.
Rolling Deployments sind eine praktikable Option für Unternehmen mit Ressourcen, die für das Hosting einer Produktionsumgebung dieser Größenordnung notwendig sind. Für diese Unternehmen sind sie eine effiziente Methode, um kleine, graduelle Updates zu veröffentlichen – genau wie Sie das bei agilen Entwicklungsmethoden machen würden.
In anderen Use Cases sind Blue-Green Deployments möglicherweise die bessere Wahl. Wenn Sie zum Beispiel ein wichtiges Update vornehmen möchten und die UserInnen keinen Zugriff auf die alte Version haben sollen, ist ein „alles oder nichts“ Konzept wie das Blue-Green Deployment genau richtig.
Angenommen, Ihre Applikation erfordert ein hohes Maß an technischem Support oder Kundensupport. In diesem Fall ist der Support während der Rolling Deployment Windows noch mehr gefordert, weil die Support-Mitarbeiter nicht wissen können, welche Version der Applikation bei einem User oder einer Userin läuft.
Blue-Green Deployments und Canary Releases
Rolling Deployments und Blue-Green Deployments sind nicht die einzigen Release Strategien. Canary Releases stellen eine weitere Möglichkeit dar. Bei einer Canary Release erhält zuerst nur ein Teil aller Produktionsumgebungen ein Software-Update. Doch statt das Deployment auf den Rest auszurollen, bleibt dieser partielle Release für Testzwecke auf den Teilbereich beschränkt. Ein Teil der UserInnen wird dann durch einen Load-Balancer oder ein Feature Flag zur neuen Software weitergeleitet.
Canary Releases sind sinnvoll, wenn Sie von identifizierbaren UserInnen Daten und Feedback zu einer aktualisierten Software erhalten möchten. Canary Releases fügen sich perfekt in umfassendere rollierende Deployments ein: Sie können die aktualisierte Software schrittweise an immer größere Segmente Ihrer User Base ausrollen, bis schließlich alle Produktionsserver aktualisiert sind.
Best Practices für Blue-Green Deployment
Sie haben viele Möglichkeiten, Software schnell zu veröffentlichen. Wenn Sie Blue-Green Deployment als neue Software Release-Strategie in Betracht ziehen, empfehlen wir Ihnen die folgenden Best Practices.
Automatisieren Sie, was automatisierbar ist
Beim Release-Prozess so oft wie möglich auf Scripting und Automatisierung zurückzugreifen, bietet viele Vorteile. Sie führen nicht nur schneller zum Cutover, sondern lassen auch weniger Raum für menschliche Fehler. Ein Entwickler kann nicht versehentlich einen Punkt auf einer Checkliste vergessen, wenn die Liste von einem Script oder einer Management-Plattform abgearbeitet wird. Wenn alles in ein Script gepackt wird, kann jeder das Deployment durchführen, ob Entwickler oder nicht. Sie müssen nicht warten, bis Ihr Systemexperte wieder im Büro ist.
Überwachen Sie Ihre Systeme
Überwachen Sie immer sowohl die blaue als auch die grüne Umgebung. Damit ein Blue-Green Deployment reibungslos verläuft, müssen Sie wissen, was im aktiven und im inaktiven System vor sich geht.
Beide Systeme benötigen wahrscheinlich dasselbeWarnsystem, für das jedoch verschiedene Prioritäten gesetzt werden. Sie möchten zum Beispiel sofort erfahren, wenn in Ihrem Live-System ein Fehler auftritt. Im inaktiven System hingegen reicht es, wenn der betreffende Fehler im Laufe des Arbeitstages behoben wird.
Entwickler bei der Überwachung des Deployments (Quelle)
Schreiben Sie rückwärts und vorwärts kompatible Codes
In einigen Fällen können die neue und die alte Version Ihrer Software während eines Cutovers nicht gleichzeitig ausgeführt werden. Angenommen, Sie müssen das Datenbankschema ändern: In diesem Fall wäre es sinnvoll, Ihre Updates so zu strukturieren, dass sowohl das blaue als auch das grüne System über das gesamte Cutover funktionsfähig ist.
Eine Lösung wäre, Ihre Releases in eine Reihe von noch kleineren Release-Paketen aufzuteilen. Nehmen wir an, unser e-Commerce Unternehmen detailliert sein Sortiment und muss seine Datenbank aktualisieren. Um Klarheit zu schaffen, soll das Feld „Hemd“ in „langaermliges_Hemd“ umbenannt werden.
Dieses Update könnte folgendermaßen aufgegliedert werden:
Veröffentlichung einer Zwischenversion des Codes, die mit einem Flag aktiviert wird und sowohl die Ergebnisse von „Hemd“ als auch von „langaermliges_Hemd“ interpretieren kann.
Migration der gesamten Datenbank, um das Feld umzubenennen.
Veröffentlichung der endgültigen Codeversion – oder Umlegen des Feature Flags – damit die Software nur „langaermliges_Hemd“ verwendet.
Führen Sie mehr und kleinere Deployments durch
Kleinere, häufigere Updates haben sich bereits als integraler Bestandteil der agilen Entwicklung und von CI/CD etabliert. Bei Blue-Green Deployments ist diese Vorgehensweise noch wichtiger. Geringere Deployment-Zeiten verkürzen die Feedback-Schleifen, die Informationen für das nächste Release liefern. Dadurch wird jedes inkrementelle Upgrade effektiver und wertvoller für Ihr Unternehmen.
Reorganisieren Sie Ihre Applikationen in Microservices
Diese Methode geht Hand in Hand mit kleineren Deployments. Durch die Restrukturierung des Applikationscodes in Microservices können Sie Updates und Änderungen einfacher verwalten. Verschiedene Features werden so unterteilt, dass sie leichter getrennt aktualisiert werden können.
Verwenden Sie Feature Flags zur weiteren Risikoreduzierung
An sich öffnen Blue-Green Deployments ein einziges, kurzes Risikofenster. Sie aktualisieren alles, alles oder nichts, können aber jederzeit einen Rückzieher machen, falls ein Problem auftritt.
Blue-Green Deployments verursachen mit jedem Cutover aber auch einen ziemlich konstanten Administrationsaufwand. Sie können diesen Mehraufwand zwar durch Automatisierung reduzieren, doch der Prozess bleibt gleich – egal ob Sie nur eine Codezeile oder Ihre gesamte e-Commerce Suite aktualisieren.
AB Tasty Feature Flag Service
Mit Feature Flags lässt sich bis ins Detail kontrollieren, wie und wann UserInnen neu verfügbare Software nutzen können. Feature Flags verhalten sich wie leistungsstarke „If“-Statements, ab denen während der Laufzeit mindestens einem von zwei oder mehreren verschiedenen Codepfaden abhängig von einer gegebenen Bedingung gefolgt wird.
Diese Bedingungen können einfache „Ja/Nein“ Prüfungen oder komplexe Entscheidungsbäume sein. Feature Flags machen Software Releases überschaubarer, denn mit ihnen lässt sich Feature für Feature kontrollieren, was ein- oder ausgeschaltet ist.
Ihr e-Commerce Unternehmen kann beispielsweise ein Blue-Green Deployment seines Microservices Customizer durchführen, aber den neuen Code im Live-System hinter einem Feature Flag inaktiv lassen. Das DevOps-Team kann das betreffende Feature dann je nach gewünschter Bedingung zum gewünschten Zeitpunkt einschalten.
Eventuell möchte das Team weitere A/B-Tests in Produktion nehmen oder weitere Tauglichkeitstests vornehmen. Oder es könnte für das Team sinnvoller sein, für eine identifizierte Gruppe von Early UserInnen ein Canary Release des Customizer durchzuführen.
Ihre Feature Flags können zusammen mit einem Load Balancer bestimmen, welche UserInnen welche Applikation und Feature-Subsets während eines Blue-Green Deployments zu sehen bekommen. Statt ganze Applikationen auf einmal umzuschalten, können Sie auf die neue Applikation wechseln und dann im aktiven und inaktiven System nach und nach einzelne Feature aktivieren und deaktivieren, bis das Upgrade vollständig durchgeführt ist. Dieser schrittweise durchgeführte Prozess reduziert das Risiko und hilft Ihnen, Bugs aufzuspüren, da die einzelnen Features nach und nach live geschaltet werden.
Sie können Feature Flags manuell in Ihrer Codebase steuern oder für eine effektivere Steuerung Feature Flag Services verwenden. Diese Plattformen bieten ein detailliertes Reporting und KPI-Tracking sowie ein ausführliches Spektrum von DevOps Management-Tools.
Wir empfehlen Ihnen, Feature Flags zu verwenden, wenn Sie ein Blue-Green Deployment für einen größeren Release der Applikation durchführen. Sie sind auch in kleineren Deployments praktisch, bei denen Sie nicht unbedingt zwischen den Umgebungen umschalten. Sie können nach und nach Features in der blauen Umgebung einzeln aktivieren und die grüne Umgebung im Standby als Hot Backup verwenden, falls ein ernsthaftes Problem auftritt. Die Kombination aus Blue-Green Deployments und Feature Flags eignet sich ausgezeichnet für eine Continuous Delivery jeder Größenordnung.
Ziehen Sie in Betracht, Blue-Green Deployments in das Arsenal Ihrer DevOps hinzuzufügen
Blue-Green Deployments eignen sich bestens für Software Releases jeder Größe, egal, ob es sich um eine ganze Applikation, größere Updates, einen einzigen Microservice oder das Update eines kleinen Features handelt.
Bevor Sie sich für Blue-Green Deployments entscheiden, müssen Sie auf jeden Fall prüfen, wie gut sie sich in Ihren aktuellen Delivery Prozess integrieren lassen. In diesem Artikel haben wir erklärt, wie Blue-Green Deployments funktionieren, was für und was gegen ihre Verwendung in Ihrem Delivery Prozess spricht und wie sie sich von anderen möglichen Deployment-Methoden differenzieren. Sie sollten sich jetzt eine Vorstellung davon machen können, ob Blue-Green Deployments für Ihr Unternehmen in Frage kommen.
Vielleicht sind Sie sich dessen nicht bewusst, aber wahrscheinlich sind Sie bereits mehr als einmal auf den seriellen Positionseffekt gestoßen.
Ein Konzept, das von dem renommierten Psychologen Hermann Ebbinghaus geprägt wurde und beschreibt, wie die Position eines Items in einer Reihe das Gedächtnis einer Person oder den Abruf von Erinnerungen beeinflusst.
Das Konzept besagt, dass sich Menschen in der Regel an Elemente am Anfang oder am Ende einer Liste oder Reihe genauer erinnern als an Elemente, die sich in der Mitte befinden.
User Experience (UX)-Designer nutzen den seriellen Positionseffekt, um ihre Designs zu optimieren und den VerbraucherInnen eine umfassendere, nahtlose Experience zu bieten. Dieser Ansatz für digitales Design lässt sich in den Websites, Apps oder Landing Pages bekannter Marken wie Apple, Nike oder Electronic Arts (EA) beobachten.
In diesem Artikel werden wir den seriellen Positionseffekt sowie einige beachtenswerte Designbeispiele beleuchten und überlegen, wie Sie dieses einflussreiche Prinzip nutzen können, um UX-Angebote Ihrer Marke zu verbessern.
In diesem Artikel greifen wir folgende Punkte auf:
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Was ist der serielle Positionseffekt?
Bei der Optimierung der User Experience spielt die Reihenfolge der Dinge eine wichtige Rolle. Als Mensch neigen wir in der Tat dazu, uns an die Elemente zu erinnern, die am Anfang oder Ende einer Liste stehen – ähnlich wie unser Gehirn auf Storytelling reagiert.
Hermann Ebbinghaus prägte den Begriff auf der Grundlage eingehender Studien über das Kurz- und das Langzeitgedächtnis und deren Auswirkungen auf die Art und Weise, wie wir uns an Informationen erinnern oder sie wahrnehmen. Diese Studien wurden von den Psychologen B. Murdock 1962 und Glanzer & Cunitz 1966 weiter entwickelt.
Diese umfangreichen Studien führten zu den beiden wichtigen Konzepten des seriellen Positionseffekts: dem Primacy-Effekt und dem Recency-Effekt.
Primacy-Effekt
Der Primacy-Effekt beruht auf der Erkenntnis, dass eine Person Items, Assets oder Informationen eher in Erinnerung ruft, wenn sie am Anfang einer Liste stehen.
Wenn jemand zum Beispiel versucht, sich an etwas aus einer langen Wortliste zu erinnern, wird er sich wahrscheinlich eher an die Begriffe erinnern, die am Anfang stehen, als an die in der Mitte.
Daher trägt der Primacy-Effekt dazu bei, dass sich UserInnen an die Informationen, die sie zuerst aufnehmen, besser erinnern als an die Informationen, die sie später auf der Customer Journey sehen (z. B. weiter unten auf einer Landing Page).
Recency-Effekt
Im Grunde ist der Recency-Effekt ein Konzept, das dem Primacy-Effekt entgegengesetzt ist. Statt die zuerst aufgenommenen Informationen abzurufen, beruht der Recency-Effekt auf der Auffassung, dass wir uns an die zuletzt gesehenen Informationen besser erinnern als an Informationen, die wir zu einem früheren Zeitpunkt aufgenommen haben. Dieses Modell wird durch das Kurzzeitgedächtnis bestimmt.
Verschiedene Studien deuten darauf hin, dass der Recency-Effekt in Gerichtssälen vorherrscht. In vielen Fällen erinnern sich die Geschworenen eher an das zuletzt gehörte, beispielsweise Beweismittel oder Schlussfolgerung, und stimmen ihnen dann auch zu.
Im Kontext eines UX-Designs wird sich zum Beispiel ein(e) potenzielle(r) KundIn an die beiden letzten Artikel auf einem personalisierten Produktempfehlungskarussell erinnern und daraufhin eines dieser Produkte kaufen.
Der Primacy- und der Recency-Effekt sind zentrale Elemente des seriellen Positionseffekts, was uns zu unserem nächsten Punkt bringt.
Seriellen Positionseffekt auf Design anwenden
Nachdem wir nun die grundlegenden Konzepte des seriellen Positionseffekts erklärt haben, werden wir erläutern, wie Sie ihn auf Design anwenden können – oder genauer gesagt, auf das Design der User Interfaces.
Beide, der Primacy- sowie der Recency-Effekt, können einen erheblichen Einfluss auf das Design der User Interfaces haben. Lange Informationslisten belasten das Gedächtnis des Menschen und beeinträchtigen oft die Wahrnehmung und den Abruf von Informationen. Wenn beide Enden des Spektrums des seriellen Positionseffekts (Primacy und Recency) genutzt werden, können Sie Ihr Design erheblich verbessern.
Wenn Sie verstehen, dass Elemente oder Werte in der Mitte einer Reihe in der Regel am wenigsten aufgenommen werden, kann man den seriellen Positionseffekt nutzen, um den Informationsverlust zu minimieren. So können Interface Designs entwickelt werden, die umfangreicher sowie wertvoller sind und durch die sich einfacher navigieren lässt.
Da 38 % der VerbraucherInnen eine Webseite verlassen, wenn das Layout schlecht oder unattraktiv ist, ist das richtige Design für Ihren langfristigen Erfolg ausschlaggebend.
Den seriellen Positionseffekt auf Ihren Interface Design-Prozess anzuwenden, besteht im Kern darin, sicherzustellen, dass die UserInnen durch die Elemente oder Informationen auf Ihrer Seite intuitiv navigieren können.
Wenn Ihr Design leicht zu verstehen, flüssig und nahtlos ist, werden sich die UserInnen an wichtige Informationen klarer erinnern und die gewünschten Aktionen ausführen, wie z. B. sich für einen Newsletter anmelden oder ein bestimmtes Produkt kaufen.
Hier vier wesentliche Grundsätze für die Anwendung des seriellen Positionseffekts beim Interface Design:
1. Sorgen Sie für praktische, aufgabenrelevante Informationen
Wenn Sie zu Ihrem Interface aufgabenrelevante Informationen hinzufügen und diese beibehalten, wird nicht nur Ihr Design ansprechender, sondern sondern die UserInnen werden auch weniger gefordert, was Konzentration und Abruf betrifft.
Zum Beispiel hat die Veröffentlichungsplattform Medium ihr User Interface so gestaltet, dass die Interaktionen sowohl aus der Sicht der LeserInnen als auch der AutorInnen vereinfacht wird.
Mit einer Fülle an visuellen Tools, die auf die bevorzugten Themen oder Interessen der UserInnen zugeschnitten sind, erhalten Sie eine visuelle Momentaufnahme von Informationen, die Ihnen Zugang zu relevantem Content und zu Ihrer Leseliste bietet und Ihnen ermöglicht, mit schnellen, nahtlosen Aktionen einen neuen Content zu erstellen.
2. Erkennbare Auslösereize (Cues) hinzufügen
Zum Design Ihres User Interface hinzufügte dynamische Cues minimieren den Cognitive Strain und machen es leichter, Informationen in Erinnerung zu rufen.
Akustische Benachrichtigungen (z. B. Pings beim Eingang einer Nachricht) oder Texthinweise (z. B. kleine informative Popup-Boxen) sorgen für ein echtes Gefühl der Wiedererkennung. Videospiele wie „Need For Speed“ oder „Broken Sword“ sind hervorragende Beispiele für die Gestaltung von User Interfaces mit Cues.
Das einst beliebte Spiel „Plants vs Zombies“ von EA Games zum Beispiel nutzt eine Vielzahl wiedererkennbarer visueller und akustischer Cues, um den Spielern durch das Spiel zu helfen und „im Jetzt“ zu bleiben, ohne sie an ihre kognitiven Grenzen zu bringen.
Die Sound-Effekte bei jeder Bewegung des Spielers (Pflanzgeräusche, Grabungsgeräusche usw.), die textbasierten Beschriftungen, die dem Spieler sagen, was ihn als Nächstes erwartet, und die visuellen Symbole am oberen Rand des Bildschirms sorgen für eine möglichst natürliche User Experience. Vergleichbare Cues können Sie in E-Commerce-Websites für Ihre Designs verwenden, um sie intuitiver zu gestalten.
3. Reduzieren Sie das erforderliche Abruf-Level
Die Aufmerksamkeit des Menschen hat ihre Grenzen. In der Regel kann er nur fünf Informationen auf einmal aufnehmen.
Wenn Sie die Priorität darauf legen, dass sich die UserInnen möglichst wenig in Erinnerung rufen müssen, führen Sie sie durch eine Customer Journey, in der sie sich bei Bedarf an relevante Informationen erinnern können.
Informationsauswahl auf der Website von Apple (Quelle)
Der Technologieriese Apple verwendet ein visuelles gitterartiges System mit informativen Titeln und scanbaren Dropdown-Boxen, um seinen KundInnen die Auswahl von Modellen zu erleichtern, damit sie ein Produkt auswählen können, das ihren spezifischen Anforderungen entspricht. An jedem Punkt im Interface werden den UserInnen nur die Informationen angezeigt, die sie brauchen – wie die wichtigsten technischen Daten und Vergleiche sowie die Preise.
Dieses einfache, aber effektive Design legt den Schwerpunkt auf die wertvollsten Informationen und minimiert so die Notwendigkeit, im Prozessverlauf Informationen aus dem Gedächtnis abzurufen.
4. Betonen Sie die wichtigsten Informationen am Anfang und am Ende
Spielen Sie direkt in die Hände des Primacy- und Recency-Effekts, stellen Sie die wichtigsten Items am Anfang und am Ende Ihres Interface (oder oben und unten) in den Vordergrund und die weniger wichtigen Elemente in die Mitte.
Der weltbekannte E-Commerce-Marktführer Amazon zeigt zum Beispiel oben auf seiner Homepage leicht verständliche personalisierte Aufforderungen, Befehle und Informationen an.
In der Mitte der Seite erhalten Sie Zugang zu aktuellen Produkten und Angeboten. Unten auf der Seite oder auf dem Interface werden Ihnen personalisierte Vorschläge präsentiert, die auf Ihrer Einkaufshistorie oder Ihrem Surfverhalten basieren:
Diese Designtechnik maximiert das Potenzial der UserInnen, sich an die Informationen zu erinnern, die den größten Wert bieten oder zu weiterem Engagement anregen. Ein wirkungsvoller Ansatz, der die User Experience fördert und gleichzeitig die Chancen auf regelmäßige Conversions der KundInnen erhöht.
„Früher war Design das Gewürz, das man für den Geschmack hinzugab; heute ist es das Mehl, das man am Anfang des Rezepts braucht.“ – John Maeda, Experte für Design & UX
Serieller Positionseffekt für die UX auf der Landingpage
Aus den von uns untersuchten Designmethoden für User Interfaces wird deutlich, dass die Reihenfolge sowie die Art und Weise, wie Sie Informationen präsentieren, einen erheblichen Einfluss darauf haben, wie Menschen mit Ihrer Marke oder Ihrem Unternehmen interagieren.
Im heutigen, hypervernetzten digitalen Zeitalter zählen Ihre UX-Angebote mehr denn je. 88 % der UserInnen kehren wahrscheinlich nicht zu einer Website zurück, mit der sie schlechte Erfahrungen gemacht haben.
Für eine bessere UX Ihrer Landingpage und ein Erlebnis, das für ein erhöhtes Engagement sorgt und gleichzeitig die Kundentreue fördert, sollten Sie den seriellen Positionseffekt in Betracht ziehen.
Um zu bekräftigen, dass sich der serielle Positionseffekt auf die UX der Landingpage auswirkt, zeigen wir Ihnen hier die serielle Positionskurve.
Aus Sicht des digitalen Marketings zeigt die serielle Positionskurve deutlich, dass Menschen sich an Informationen am Anfang und am Ende einer Informationsreihe erinnern und Items oder Botschaften in der Mitte einer Landingpage am wenigsten aufnehmen. Es handelt sich um eine gleichmäßige, einheitliche Kurve, die ein praktisches Framework für das UX-Design Ihrer Landingpages bieten kann.
Die russische E-Commerce-Marke Marc Cony nutzt die Methodik des seriellen Effekts, um das Engagement neuer UserInnen auf ihrer primären Landingpage zu erhöhen.
Homepage von Marc Cony mit Rabattinformationen im Vordergrund (Quelle)
Hier sehen Sie ein sauberes und minimalistisches Design der Landingpage: Den UserInnen wird die Navigation einfacher gemacht und gleichzeitig wird eine Message in den Vordergrund gestellt, die das Engagement der UserInnen vorantreiben soll.
Beim Navigieren auf der Landing Page gibt es eine klare Hierarchie der Informationen. Wenn Sie nach unten scrollen, können Sie Ihr Shopping-Erlebnis personalisieren, bevor der Content rund um den Blog und die Social Media-Seiten der Marke zu sehen sind.
Zum Schluss kommt ein klarer, prägnanter CTA-Button, der die UserInnen auffordert, sich für den Newsletter der Marke anzumelden und zu „konvertieren“. Ein hervorragendes Beispiel dafür, wie die Prinzipien des seriellen Effekts für eine nahtlose User Experience sorgen und gleichzeitig die VerbraucherInnen zu einer gewünschten Aktion bringen – in diesem Fall Verkaufsartikel anzuzeigen oder dem E-Mail-Abo zuzustimmen.
Der innovative Online-Retailer Thread bietet einen interaktiven und besonders visuellen Ansatz, damit VerbraucherInnen sich weniger anstrengen müssen, Erinnerungen abzurufen, und um seine Landingpage für ein stärkeres Engagement mit der Marke zu optimieren.
Das saubere, gitterbasierte Design von Thread lässt sich leicht durchlaufen und die „Above the fold“-Message fordert die oder den UserIn zum Handeln auf, ohne dass sie oder er sich selbst Fragen stellen muss.
Dieser interaktive Ansatz bietet einen persönlichen Wert und ist gleichzeitig ein Anreiz zur Interaktion. Zum Anklicken der bevorzugten Styles müssen Erinnerungen nur minimal abgerufen werden, sodass die Informationen am oberen Rand der Seite frisch im Gedächtnis des Verbrauchers bleiben.
Website von Thread, Navigation durch Untertitel (Quelle)
Sobald die oder der UserIn den bevorzugten Style ausgewählt hat, wird sie oder er zu einer neuen Landingpage weitergeleitet. Mit klaren Untertiteln können Sie bei minimalem Cognitive Strain durch die Seite navigieren. Und wenn Sie das Ende der Seite erreicht haben, sagt Ihnen der CTA „Weiter“, was zu tun ist.
Dieser Ansatz des seriellen Positionseffekts trägt dazu bei, die User Experience zu optimieren, während die oder der UserIn zu jeder Zeit mit der Marke verbunden bleibt.
Eine gut durchdachte Informationshierarchie und ein interaktiver visueller Ansatz sind ein Beweis dafür, wie wichtig es ist, Informationen effektiv zu präsentieren, ohne UserInnen mit unnötigen Daten zu überfordern. Dies ist definitiv eine treibende Kraft hinter dem anhaltenden Erfolg dieses Startups!
Die Landingpage von Thread ist ein gutes Beispiel für ein UX-unterstützendes Konzept, das unter der Bezeichnung „Priming“ bekannt ist. Lesen Sie unseren praktischen Leitfaden zum Priming von UserInnen-Erwartungen, um die UX zu verbessern und mehr darüber zu erfahren.
Ob Sie Waren oder Services verkaufen, der serielle Positionseffekt hilft Ihnen, die UX Ihrer Landing Pages zu verbessern und Ihre Conversion Rates zu steigern.
Digital Marketing Institute, Primacy- und Recency-Effekt auf der Homepage (Quelle)
Der Anbieter von Digital-Marketing-Kursen, Digital Marketing Institute, nutzt sowohl den Primacy- als auch den Recency-Effekt zur UX-Optimierung vieler seiner Landingpages.
Auf der Homepage des DMI befindet sich zum Beispiel ganz oben auf der Seite eine deutlich gekennzeichnete Schaltfläche „Download Brochure“. Das Hauptbanner erklärt den UserInnen genau, was die Marke macht und wie sie von einer Anmeldung profitieren können (mit einem zweiten „Download-Button“, der zum Handeln auffordert), und nutzt so den Primacy-Effekt, um Conversions hervorzubringen.
Am Seitenende der Landingpage präsentiert das Digital Marketing Institute seine wichtigsten KundInnen, um ein Gefühl der Markenautorität zu vermitteln, das sich bei den VerbraucherInnen einprägt. Gleichzeitig werden klare, präzise FAQs in einem übersichtlichen Dropdown-Format angezeigt.
Dieser mit dem Recency-Effekt vergleichbare Ansatz stellt sicher, dass sich die BesucherInnen an wesentliche Details zu den Kursen des DMI erinnern, während sie sich gleichzeitig an die eindrucksvollen KundInnen erinnern, die diese Marke betreut hat.
Mit dem seriellen Positionseffekt auf Ihren Landingpages wird Ihrem UX-Design und Ihren Content-Konzepten eine eindeutige Richtung vorgegeben, die Navigation verbessert und das Engagement während des Prozesses gesteigert.
Anhand unserer aufgeführten Beispiele hier einige zusätzliche Tipps, die auf dem seriellen Positionseffekt basieren und Ihnen helfen, die UX Ihrer Landingpage zu verbessern:
Platzieren Sie Ihre teuersten Artikel oder Services ganz oben auf Ihrer Landingpage, damit Ihre Artikel oder Services im mittleren Preissegment kostengünstiger erscheinen und Ihr durchschnittlicher Bestellwert (AOV) erhöht wird.
Fügen Sie ein verlockendes Bild, einen Schriftzug und eine CTA-Schaltfläche zu Ihrem Banner oben auf der Seite hinzu, um wichtige Informationen so zu vermitteln, dass der Cognitive Strain minimiert und die Konversionen der KundInnen erhöht wird.
Unterteilen Sie den Text in der Mitte der Seite mit Zwischenüberschriften, Bildern, fett- oder kursivgedruckter Schrift, Aufzählungspunkten und kleinen Textabschnitten, um Ihr UX-Design übersichtlicher zu gestalten. So erhöhen Sie auch die Wahrscheinlichkeit, dass die VerbraucherInnen zu wichtigen Informationen weiter unten auf der Seite geführt werden.
Platzieren Sie wertvolle Informationen und Alleinstellungsmerkmale am Ende der Seite und verwenden Sie informative CTA-Schaltflächen, um den UserInnen mitzuteilen, was sie als Nächstes machen sollen.
Achten Sie stets darauf, dass Ihre Landingpage sauber und logisch ist, so dass Sie leicht durch die Seite navigieren können. Wenn Sie nicht die Funktion in den Vordergrund stellen, sind Ihre Angebote an User Experiences vermutlich schlecht, sodass Ihre BesucherInnen keine Informationen behalten können.
Wie Experimente im Design eingesetzt werden
Mit effektiven Design- und Texterstellungsprinzipien an Ihren verschiedenen digitalen Touchpoints und mit dem seriellen Positionseffekt, der Ihren KundInnen wertvolle Informationen bieten soll, beschleunigen Sie Ihren kommerzieller Erfolg.
Aber wie können Sie in einem zunehmend übersättigten digitalen Zeitalter, mit seiner Fülle von Informationen für die VerbraucherInnen, feststellen, ob Ihr Design und Ihre Bemühungen um den seriellen Positionseffekt so funktionieren wie sie sollten?
Eine Reihe von Faktoren wie Farbe, Layout, Designelemente und sogar die kognitive Verzerrung der VerbraucherInnen können das Browsing-Verhalten auf der Landingpage beeinflussen. Um zu verstehen, ob Ihre Initiativen funktionieren, und um mit dem Design effizient zu experimentieren, sind A/B-Tests die beste Methode. Durch effektive Daten zusammen mit der richtigen A/B-Testing-Plattform können die Stärken oder Schwachpunkte einer bestimmten Landingpage oder eines User Interface genau bestimmt werden.
Indem Sie zwei Versionen derselben Landingpage entwickeln, können Sie bestimmte Seitenelemente genauer untersuchen und herausfinden, welche Version am besten abschneidet.
Sie könnten beispielsweise feststellen, dass Version A einer Landingpage aufgrund des Designs oder der Platzierung der Schaltfläche „Jetzt kaufen“ mehr Engagement „Above the fold“ erzielt. Mit Tests könnten Sie auch herausfinden, dass Version „B“ aufgrund eines bestimmten Textes oder einer bestimmten Message mehr E-Mail-Abonnenten erhält.
Wenn Sie diese Fülle vergleichender Informationen nutzen, können Sie mit jedem Designelement experimentieren und aus den Elementen mit der besten Performance eine vollständig optimierte Version einer bestimmten Seite oder eines bestimmten Touchpoints erstellen.
A/B-Tests verleihen Ihren Design-Experimenten Gestalt und schonen gleichzeitig Ihr Marketing-Budget.
Wenn Sie wissen, auf welche Messaging- oder Designelemente Sie den Fokus legen müssen, können Sie das Problem an der Wurzel packen und Optimierungen mit dem wahrscheinlich bestmöglichen Return on Investment (ROI) vornehmen.
Hinsichtlich des seriellen Positionseffekts können Sie mit A/B-Tests und Experimenten die serielle Positionskurve abflachen, um die Informationen auf Ihren Interfaces oder Landing Pages in Balance zu bringen.
Dadurch kann einfacher durch Ihre UX-Designs navigiert und gleichzeitig eine stärkeres Engagement mit der Marke erzielt werden. Zudem haben Sie die Möglichkeit, mit Designelementen zu experimentieren, um die Informationen oder Assets am oberen oder unteren Rand Ihrer digitalen Touchpoints hervorzuheben.
Wenn sich UserInnen nicht mit den Informationen am oberen oder unteren Rand einer bestimmten Seite befassen, wird im Grunde genommen deutlich, dass Ihre Bemühungen um den seriellen Positionseffekt nicht funktionieren. Dann können Sie mit der Hierarchie Ihrer Informationen sowie mit Designelementen wie Schaltflächen, Farbkombinationen, Bildern, Textformatierungen und Textfeldern experimentieren.
An dieser Stelle sei angemerkt, dass Experimentieren in unserer sich ständig ändernden kommerziellen Landschaft nie aufhört. Was heute funktioniert, kann morgen nicht mehr funktionieren – und um Ihre digitalen Touchpoints für nachhaltiges Wachstum zu optimieren, sind ständige Tests und Weiterentwicklungen unerlässlich.
„Design schafft Kultur. Kultur formt Werte. Werte bestimmen die Zukunft.“ – Robert L. Peters, Graphic Designer
Schlussgedanken
Wir haben die Grundlagen des seriellen Positionseffekts beschrieben und gesehen, wie dieses Konzept auf UX- und Landingpage-Design angewendet werden kann. Gleichzeitig haben wir die Bedeutung von Experimenten und Tests dargelegt.
Beim Gedanken an unsere Customer Journey wird klar, dass Sie den Cognitive Strain möglichst reduzieren müssen, wenn Sie Ihren KundInnen die besten Designs und UX-Angebote bieten möchten.
Der serielle Positionseffekt hilft uns, die menschlichen Grenzen beim Langzeit- und Kurzzeitgedächtnis zu verstehen und zu erkennen, wie wichtig es ist, Informationen effektiv zu ordnen.
Für Designer ist es bei der Anwendung des seriellen Positionseffekts entscheidend, die UserInnen mit aufgabenrelevanten Informationen, kurzen Aufforderungen oder Cues auf dem Bildschirm zu unterstützen, wodurch über die gesamte User Journey hinweg weniger Erinnerungen abgerufen werden müssen und die wertvollsten Informationen am Anfang und Ende einer Reihe herausgestellt werden.
Bei der Interaktion mit Ihren digitalen Touchpoints oder Interfaces sollten Ihre UserInnen nicht mit Informationen überhäuft werden. Die UserInnen sollten durch jeden Aspekt Ihrer Interfaces oder Landingpages intuitiv und mit wenig zusätzlichen Überlegungen browsen können und dabei verstehen, was als Nächstes zu machen ist und warum sie es machen.
Ihre UX- und Designangebote sollten Ihren UserInnen völlig nahtlos relevante, wertvolle Informationen liefern – und mit dem seriellen Positionseffekt als Entscheidungshilfe heben Sie sich von Ihren Mitbewerbern ab.
Use Case User Onboarding: Welchen Einfluss haben Release Teams auf die UX?
AB Tasty
Laut einer Umfrage von PWC würde ein Drittel der KundInnen schon nach einer einzigen schlechten Erfahrung eine Marke links liegen lassen. Deshalb investiert Ihr Unternehmen möglicherweise viel Zeit und Geld in die Optimierung Ihres digitalen Produkts, damit es auf den oft überfüllten Märkten der heutigen Zeit bestehen kann.
Ein kritischer Punkt in der gesamten Product Experience ist User Onboarding: Wenn Sie alles richtig machen, gewinnen Sie loyale KundInnen. Machen Sie aber etwas falsch, verlieren Sie diese UserInnen für immer.
Also ist es sinnvoll, den User Onboarding-Prozess kontinuierlich zu optimieren – der perfekte Job für ein Produktteam. Ein solches Team setzt sich oft aus 5 bis 8 Mitarbeitern und Mitarbeiterinnen zusammen, u. a. aus ProduktmanagerInnen, DesignerInnen und EntwicklerInnen. Verschiedene Unternehmen arbeiten mit Produktteams unterschiedlicher Größe und Konfigurationen, je nachdem, was für ihren Use Case am besten ist. Allerdings sind DevOps Engineers selten Teil dieser Teams, denn für viele gelten DevOps nur als Instrument für erfolgreiche Feature Releases.
Letzten Endes sind es aber diese DevOps Engineers, die mitten in der Nacht aufstehen und ein neu implementiertes Feature korrigieren müssen, wenn es eine App zum Absturz bringt, sobald eine Userin oder ein User sich durch den Onboarding-Prozess navigiert.
Wir fragen Sie: Kann eine App, deren Onboarding-Prozess nicht funktioniert, erfolgreich sein, und haben Release Teams überhaupt einen signifikanten Einfluss auf die UX? Lassen Sie es uns herausfinden.
In diesem Artikel untersuchen wir genauer:
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Wie Sie mit einer einwandfreien Onboarding-Experience dafür sorgen können, dass sich die UserInnen gleich heimisch fühlen
Die meisten Apps benötigen einen Onboarding-Prozess, um neuen UserInnen zu zeigen, wie sie ihre Ziele möglichst effizient und unkompliziert erreichen.
Dabei dürfen wir nicht vergessen, dass das Onboarding-Erlebnis Ihr Verhältnis zu potenziellen KundInnen beeinflussen kann – sowohl positiv als auch negativ.
Egal, wie gut Ihre App tatsächlich ist. Was zählt, ist der erste Eindruck!
Große Unternehmen wie Slack oder Dropbox überarbeiten häufig ihr User Onboarding, damit UserInnen bequem, heiter und zielführend in ihr Produkt einsteigen können. Überzeugen Sie sich selbst. Die folgenden Abbildungen zeigen einen Ausschnitt des Onboarding-Prozesses von Slack aus den Jahren 2014 und 2021. Das Design hat sich natürlich komplett geändert, aber statt der Beschreibung, wo der Name des Teams auf dem Interface von Slack später erscheint, werden nun das User Interface und der Name unseres Teams angezeigt. Diese Verbesserungen sind sicher nicht dem Zufall überlassen, sondern das Ergebnis sorgfältig koordinierter Optimierungsworkflows.
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Die Entwicklung des Onboarding-Prozesses von Slack (Quelle)
Da sogar große Unternehmen in die Optimierung ihrer Onboarding-Prozesse investieren, sollten auch wir das tun und uns nicht auf unseren Lorbeeren ausruhen. Es bleibt die Frage, wie Sie sicherstellen, dass Sie die richtige Onboarding-Experience auf die richtige Weise erstellen können?
Und genau hier kommen funktionsübergreifende Produktteams und Flagship ins Spiel!
Nutzen Sie Flagship, um Produktteams zusammenzubringen und eine einwandfreie UX sicherzustellen
Bei AB Tasty konzentrieren wir uns auf zwei Hauptthemen für eine einwandfreie User Experience:
Das richtige Feature veröffentlichen: Wir versetzen uns in unsere UserInnen und führen Experimente und Tests durch, damit das Feature einen Mehrwert und ein gutes Look and Feel bietet.
Das Feature richtig bereitstellen: Es geht nicht nur um Funktionalität und Look. Mit Feature Management stellen wir sicher, dass unser Produkt jederzeit und auf verschiedenen Plattformen einwandfrei funktioniert. –
Flagship bietet eine gemeinsame Umgebung für Experimente und Feature Management
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Mit Flagship haben Sie die Mittel in der Hand, aus beiden Potenzialen das Beste herauszuholen: datenbasierte Experimente und Feature Management, um Features für einwandfreie Customer Experiences zu erstellen und zu veröffentlichen. Daher betrachten wir Release Teams als integralen Bestandteil in der Wertschöpfung für unsere UserInnen. Möglicherweise sind nicht alle derselben Auffassung. Trotzdem möchten wir Ihnen näher erklären, warum DevOps unserer Ansicht nach enger in die Produktteams eingebunden werden sollten.
Es ist kein Geheimnis, dass Teams, die ein gemeinsames Ziel verfolgen, ihr volles Potenzial eher erreichen als solche, die nicht dieselbe Richtung einschlagen. Wenn DevOps von Produktteams isoliert werden, können Sie wahrscheinlich nicht auf die positiven Effekte von Verbundenheit und leidenschaftlichem Einsatz zählen, die für die Entwicklung und den Release gelungener Produkte notwendig sind. Aus diesem Grund raten wir Produktteams, enger mit DevOps zusammenzuarbeiten. Auch Release Teams bemühen sich, UserInnen Mehrwert und großartige Experiences zu bieten. Und sie bringen die entsprechenden Skills dafür mit.
Flagship bietet ProduktmanagerInnen, EntwicklerInnen und DevOps Engineers eine gemeinsame Umgebung für Experimente und Feature Management. Sie haben alle Daten und Tools zur Hand, die Sie für ein produktives Gespräch über den Produktoptimierungsprozess in einer gemeinsamen datenbasierten Sprache brauchen. Spezifische Rollen und Verantwortlichkeiten werden nicht in Silos isoliert. Stattdessen kann sich jedes Mitglied des Produktteams auf seine Aufgabe konzentrieren und gleichzeitig weiterhin mit geballter Kraft arbeiten.
Werfen wir nun einen Blick darauf, wie Produktteams durch die Experimentier- und Feature Management-Funktionen von Flagship für herausragende User Experiences sorgen können.
Stellen Sie das Feature mit Feature Management richtig bereit
Sprechen wir zunächst über ein paar Beispiele, wie sich Feature Management und der richtige Release eines Features positiv auf das Onboarding-Erlebnis der UserInnen auswirken können.
Angenommen, Sie möchten Ihrem Onboarding-Prozess Tooltips hinzufügen, damit UserInnen sicher durch das Dashboard Ihres Produkts navigieren können. Das Produktteam bereitet das neue Feature entsprechend vor und testet seine Funktionsweise ausgiebig auf den Testservern. Nachdem alles zu funktionieren scheint, wird das neue Feature auf einen Schlag für alle UserInnen veröffentlicht. Hoffentlich nicht an einem Freitagnachmittag, denn die Umstellung könnte unvorhergesehene Probleme auf dem Produktionsserver verursachen, wie z. B.:
Ihre UserInnen stecken in einer Endlosschleife, aus der es keinen Ausweg gibt
Die Eingaben der UserInnen werden nicht gespeichert, z. B. in einem Formular
Die App stürzt wiederholt ab
Die UserInnen werden ohne ersichtlichen Grund wieder an den Start zurückgeschickt.
Stellen Sie sich vor, was das für die UserInnen bedeutet, die Ihren Onboarding-Prozess durchlaufen und sich schon darauf freuen, Ihr Produkt zu verwenden – und plötzlich funktioniert nichts mehr. Der magische Moment verpufft. Wegen einer schlechten UX haben die UserInnen höchstwahrscheinlich das Vertrauen in Ihre App verloren.
Flagship sorgt für eine stressfreie Code-Implementierung
Mit den Feature Management-Funktionen von Flagship können Ihre Produktteams neue Features unbesorgt veröffentlichen – sogar an einem Freitagnachmittag.
Mit Feature Management können Release Teams das neue Tooltips Feature einer ausgewählten Zielgruppe bereitstellen, bevor es für alle UserInnen veröffentlicht wird. Auf diese Weise können Sie sicher sein, dass das neue Feature unter realistischen Bedingungen funktioniert, d. h. auf Produktionsservern mit realen UserInnen.
Durch die Kontrolle und Überwachung der Rollouts wissen DevOps Teams sofort, wenn etwas nicht nach Plan verläuft. Dadurch können sie rechtzeitig reagieren und sich freuen, dass nur wenige UserInnen den Fehler bemerkt haben.
Nehmen wir zum Beispiel an, die EntwicklerInnen haben das Tooltip Feature in ein Feature Flag gepackt (was sie wirklich tun sollten). In diesem Fall können sie das Feature bei einem Problem schnell über das Flagship-Dashboard deaktivieren. Selbstverständlich können sie auch automatische Code-Rollbacks auf Basis von KPIs konfigurieren, um noch schneller zu reagieren.
Richtiges Feature Management kann gestresste Release Teams entlasten: Es macht Schluss mit schlaflosen Nächten zur Schadensbegrenzung! Wenn Sie mehr über die Vorteile von Feature Management für Tech Teams erfahren möchten, empfehlen wir Ihnen unseren Blogpost.
Veröffentlichen Sie das richtige Feature mit Experimenten
Vielleicht können Sie sich gut in Ihre Produktteams hineinversetzen und haben den Eindruck, Ihre UserInnen ziemlich gut zu kennen. Trotzdem sind Experimente und Tests sinnvoll, um einen Onboarding-Prozess zu erstellen, der Ihre UserInnen begeistert.
Werfen wir noch einmal einen Blick auf das Tooltip-Beispiel von vorhin. Angenommen, Ihr Produktteam hat die Tooltips erfolgreich im User Onboarding-Prozess integriert. Ihre Analysedaten weisen jedoch darauf hin, dass etwas nicht stimmen kann. Viele UserInnen wissen immer noch nicht, wie Ihre App genutzt wird, und brechen den Prozess auf halbem Weg ab. Wenn Sie das Problem nicht sofort identifizieren und beheben können, müssen Sie auf andere Mittel zurückgreifen, um die User Experience des Tooltips zu verbessern.
Stellen Sie zunächst sicher, dass aus technischer Sicht alles in Ordnung ist. Als Nächstes sollte Ihr Produktteam an möglichen Varianten im Hinblick auf eine bessere Präsentation und Funktionalität von Tooltips arbeiten. Sie können dann mit Experimenten und Tests in Flagship festlegen, welche Varianten und Ideen die beste User Experience bieten.
Zum Beispiel könnten Sie mit A/B-Tests herausfinden, ob ein Anleitungsvideo für UserInnen hilfreich wäre, bevor die Tooltips angezeigt werden und sie mit dem Produkt starten. Oder experimentieren Sie mit der Abfolge der Tooltips – vielleicht ist der Prozess verständlicher, wenn Sie die Reihenfolge der Tooltips ändern.
Sie können auch mit verschiedenen Farben, Texten, UI-Elementen, Call-to-Action usw. experimentieren. Damit Ihre Experimente möglichst aussagekräftig sind, können Sie festlegen, welche UserInnen welche Feature-Variante zu sehen bekommen, und die Nutzerakzeptanz, Testergebnisse und KPIs im Flagship-Dashboard verfolgen.
Ein weiterer Vorteil von Flagship ist die mögliche Verwendung einer 1-zu-1-Personalisierung auf Basis von Zielgruppensegmenten, um UserInnen einzigartige Erlebnisse zu bieten. Zum Beispiel können Sie UserInnen nach der Registrierung für ein zahlungspflichtiges Abo eine personalisierte Begrüßungsnachricht anzeigen und ihrem Onboarding-Erlebnis so einen Mehrwert verleihen.
… Was ist mit clientseitigen Tools für Experimente?
Viele clientseitige Tools für die Experience-Optimierung, wie beispielsweise unser AB Tasty Tool, können die meisten dieser Experimente ebenfalls durchführen – und das ohne Code-Deployment. Wenn Sie Ihre Experimente für einen kritischen Prozess wie User Onboarding codieren, hat das allerdings folgenden Vorteil: Sie verlangsamen den Prozess nicht potenziell mit automatisch generierten UI-Overlays. Hingegen sind Tests und Experimente mit Flagship schnell, sicher und „flickerfrei“, da sie direkt vom Server kommen und nicht im Browser der UserInnen berechnet werden müssen. Selbstverständlich haben clientseitige Tools nach wie vor ihre Berechtigung und ihre einzigartigen Einsatzmöglichkeiten – Flagship ist ein großartiges Tool, um Ihre clientseitige Strategie zu ergänzen.
Takeaway
Wenn Sie UserInnen die bestmögliche Onboarding-Experience bieten möchten, brauchen Sie funktionsübergreifende Teams, die wissen, wie das richtige Feature richtig veröffentlicht wird. Eines unserer Ziele ist es, die Bedeutung von Release Teams für eine einwandfreie UX zu propagieren – ob ein Produkt technisch einwandfrei funktioniert, ist genauso wichtig wie sein Erscheinungsbild und sein Verhalten.
Mit den Experimentier- und Feature Management-Funktionen von Flagship können Produktteams von einer Plattform profitieren, um zusammen produktiv und datenbasiert an der Verbesserung des Onboarding-Erlebnisses zu arbeiten.
Sie möchten Flagship für Ihre Produktteams ausprobieren? Buchen Sie eine Demo und sehen Sie wie Experimente und Feature Management die Onboarding-Experience Ihrer UserInnen von „okay“ zu „super“ verändern können.
1,000 Experiments Club: Ein Gespräch mit Lukas Vermeer von Vista
AB Tasty
Um einen Experimentierprozess in einem Unternehmen in Gang zu setzen, empfiehlt Lukas Vermeer, klein anzufangen und es (auch in Zukunft) einfach zu halten.
Diesen Rat nahm sich Lukas Vermeer zu Herzen, als er sich kopfüber in die Welt von KI und Machine Learning stürzte – zu einem Zeitpunkt, an dem diese neuen Technologien noch in den Kinderschuhen steckten und in der Branche kaum Nachfrage bestand. Als Consultant für diverse Unternehmen fand Lukas heraus, wie die ideale Arbeitsumgebung für ihn aussieht: ein Scale-up, in dem er seine Expertise in puncto Daten und Machine Learning einbringen könnte.
So kamBooking.com für Lukas ins Spiel. Lukas trat dem niederländischen Online-Unternehmen bei, als es sich in der Scale-up-Phase befand. Dort leitete Lukas 8 Jahre lang das Experimentation Team, und vergrößerte das Team in dieser Zeit von 3 auf 30 Mitglieder.
Als das Experimentation Team bei Booking.com ausgereift war, ließ sich Lukas 2021 auf einneues Abenteuer als Director of Experimentation beiVista ein. Er entwickelt und prägt die Experimentierkultur und nutzt das Potenzial der Unternehmensdaten, um Vista´s Einfluss als Branchenführer in Design- und Marketinglösungen für kleine Unternehmen zu stärken.
Lukas sprach mit Marilyn Montoya, VP Marketing von AB Tasty, über den Prozess und die Kultur des Experimentierens – von den Methoden bis hin zur Rolle der beteiligten Teams. Hier ein paar wichtige Erkenntnisse aus ihrem Gespräch.
Geh Experimentieren strategisch an
Es ist wichtig, den Zweck eines Experiments zu kennen. Lukas empfiehlt, den Fokus statt auf UI-Design, auf das Testen „großer“ Features zu legen, die wirkliche Veränderungen bewirken oder sich auf den Gewinn des Unternehmens auswirken können.
Frag dich, „Welche Fragen sind momentan von zentraler Bedeutung für meinen Business Case?“ oder „Welche wesentlichen Hypothesen stecken hinter meiner strategischen Planung?“. Statt die Anzahl deiner Experimente zu erhöhen, solltest du dich auf die korrekte Durchführung der wichtigeren Experimente konzentrieren.
Lukas empfiehlt die Flywheel-Methode, um eine Experimentierkultur in einem Unternehmen aufzubauen. Das erste Experiment sollte Aufmerksamkeit erregen, indem die Meinung des Unternehmens darüber, ob es funktioniert, 50/50 geteilt ist. Das zeigt, dass sich der Erfolg von Experimenten nicht leicht vorhersagen lässt und unterstreicht den „nicht quantifizierbaren Wert des Experimentierens“. Wir müssen anerkennen, dass es genauso wichtig ist, kein schlechtes Produkt zu liefern (was den Umsatz schmälern würde), wie sich strategisch zu überlegen, in was künftig investiert werden soll.
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Strukturiere deine Organisation für erfolgreiches Experimentieren
Die Struktur deines Unternehmens und deiner Teams wirkt sich darauf aus, wie nahtlos Experimente durchgeführt werden. Lukas empfiehlt, dass das Produktentwicklungsteam für sämtliche Experimente verantwortlich sein sollte.
Das Experimentierteam sollte die Experimente erleichtern, indem es dem Produktentwicklungsteam die Tools, Schulungen und Support zur Fehlerbehebung bereitstellt, damit dieses die Experimente dann selbständig durchführen kann.
Produktmanager sollten für den Experimentierprozess geschult werden, z. B. durch das Erklären verschiedener Tests und Tools mit ihren jeweiligen Stärken und Schwächen, welche Annahmen diese jeweils treffen und wann sie angewendet werden sollen. So kannst du dann selbstständig deine Ideen testen und anhand eines Portfolios von Experimentiermethoden eine Entscheidung treffen.
Allerdings fließt beim Experimentieren auch ein sozialer Aspekt ein, der nicht ignoriert werden sollte. Da die Interpretation und Analyse von Daten subjektiv ist, betont Lukas, wie wichtig es ist, Ergebnisse zu diskutieren und Feedback zur Optimierung eines Experimentierprozesses zu geben.
„Sinn und Zweck eines Experiments ist es, (…) eine Entscheidung zu treffen, die durch vorliegende Beweise bekräftigt werden kann“, sagt Lukas. So wie Wissenschaftler ihre Paper vor der Veröffentlichung zur Peer Review vorlegen, sollten auch wissenschaftlich durchgeführte Experimente denselben Richtlinien folgen, um die Hypothese, Methode, Ergebnisse und Diskussion im Reporting zu dokumentieren. (Eine Meinung, die auch vonJonny Longden, ebenfalls Podcast-Gast im 1,000 Experiments Club, vertreten wird.)
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Die größte Gefahr für die Experimentierkultur: Leadership oder Roadmaps?
Wenn in der Produktentwicklung von „Roadmaps“ die Rede ist, handelt es sich laut Lukas genau genommen nicht um Roadmaps. Meistens stellt dies eher eine lineare Wunschliste mit Schritten, durch die das Ziel erreicht werden soll, dar. Das Problem ist, dass es selten alternative Routen oder Umleitungen gibt, wenn man vom ursprünglichen Plan abweicht.
Aufgrund des „Escalation of Commitment“ fällt es schwer, schon beim ersten fehlgeschlagenen Experiment den Kurs zu ändern, erklärt Lukas. Mit anderen Worten: Je mehr Zeit und Energie man in etwas investiert, desto schwieriger wird es, das Steuer herumzureißen.
Sollte in Zukunft also auf Roadmaps insgesamt verzichtet werden? Laut Lukas sollten Roadmaps einfach eine inhärente Ungewissheit mit einbeziehen. In der Produktentwicklung gibt es viele Unbekannte, die sich erst zeigen, wenn die Produkte fertiggestellt sind und den Kunden angeboten werden. Deshalb funktioniert das Modell Build-Measure-Learn: Wir unternehmen ein paar Schritte und prüfen dann, ob wir uns in die richtige Richtung bewegen.
Lukas betont, dass das Ziel nicht sein sollte, „innerhalb von zwei Monaten ein fertiges Produkt zu liefern“. Vielmehr sollte man den Aspekt der Ungewissheit in die Deliverables integrieren und das Ziel entsprechend formulieren, z. B. prüfen, ob Kunden in der gewünschten Weise reagieren.
Was kannst du noch aus unserem Gespräch mit Lukas Vermeer lernen?
Wann man mit dem Experimentieren beginnen sollte und wie man eine Experimentierkultur aufbaut
Wie wichtig Eigenständigkeit für Experimentation Teams ist
Die drei Ebenen des Experimentierens: Methode, Design, Durchführung
Wie der Experimentierprozess beschleunigt werden kann
Über Lukas Vermeer
Lukas Vermeer ist ein Experte für die Implementierung und Skalierung von Experimenten und kommt aus dem Bereich KI und Machine Learning. Derzeit ist Lukas Director of Experimentation bei Vista. Davor war er acht Jahre lang für Booking.com tätig, zuerst als Informatiker, dann als Produktmanager und schließlich als Director of Experimentation. Als Experte bietet er nach wie vor Consulting Services für Unternehmen an, die mit der Implementierung von Experimenten beginnen. Sein jüngster, als Co-Autor veröffentlichter Artikel „It Takes a Flywheel to Fly: Kickstarting and Keeping the A/B Testing Momentum“ hilft Unternehmen, Experimente mit dem Flywheel „Investition zieht Wert nach, der wieder Investition nach sich zieht“ zu starten und zu beschleunigen.
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 Jonny Longden, mit dem wir über die benötigten Zutaten für das Experimentieren gesprochen haben.
