Die kundenzentrierte Datenreihe
Unterstüetzung der
Kundenerlebnisse
mit Daten
Eine Kollektion von Erkenntnissen der Partner und internen Experten von AB Tasty über die Bedeutung von Daten bei der Optimierung von Kundenerlebnissen.









Ein klareres Bild mit Hilfe von Daten
Unsere zunehmend digitale Welt hat zu einem Wandel in der Art und Weise geführt, wie Unternehmen und ihre KundInnenn miteinander interagieren. Für die KundInnen hat das Erlebnis heute Vorrang vor anderen Aspekten einer Marke. Sie haben immer höhere Erwartungen an ihre digitalen Interaktionen, und das wiederum stellt Marken vor die Herausforderung, ihre digitalen Strategien kontinuierlich zu optimieren, um der Konkurrenz voraus zu sein. Aber woher wissen Sie, ob Sie für Ihre KundInnen ein unvergessliches Erlebnis schaffen, das Sie zum Wiederkommen bewegt?
Wir bei AB Tasty sind davon überzeugt, dass Experimente der Schlüssel zu einer neuen Ebene des digitalen Erlebnisses sind, und dass dabei Daten eine wichtige Rolle spielen. Jede Phase des Experimentierzyklus wird von Daten angetrieben, von der Idee über die Hypothesen bis hin zur statistischen Verwaltung und Analyse. Um Ihr Unternehmen für erfolgreiche Experimente zu rüsten, müssen Sie daher mit datenbasierten, kundenorientierten Optimierungsstrategien vorangehen.
Hören Sie von den Top-PartnerInnen und Datenexperten von AB Tasty, wie Daten Marken dabei helfen, KundInnen besser zu profilieren, ihre Bedürfnisse zu verstehen und wertvolle emotionale Bindungen zu ihnen aufzubauen, sowie die gesamte digitale Wirkung zu messen und eine datenbasierte, kundenorientierte Vision zu entwickeln. Durch ihre Einblicke werden Sie wichtige Themen erfahren, wie z. B. die wichtigsten Kennzahlen, die Sie immer messen sollten, wie Sie schnell Bereiche mit Verbesserungsbedarf identifizieren können, Best Practices für den Aufbau von Loyalität und vieles mehr, was Ihnen hilft, bessere Erfahrungen für Ihre KundInnen durch Daten zu schaffen.
Entdecken Sie alle Erkenntnisse
von unseren PartnerInnen

ZION & ZION
Je früeher Sie in ein Tool wie ein CDP investieren können, desto besser für eine nachhaltige Datenarchitekturstrategie.

Aimee Bos
Analytics und Data Strategy bei Zion & Zion
Wenn ich ein Experimentierprogramm auf die Beine stellen möchte, lege ich zunächst meine Geschäftsziele fest. Für den E-Commerce sind das Dinge wie das Verfolgen von Conversions, durchschnittlichem Bestellwert und Umsatz pro BesucherInnen. Dann schaue ich mir die Analyseergebnisse an und frage mich, wo die Conversions nicht stattfinden. Anhand dieser Informationen können Sie untersuchen, wie Ihre datengestützten Experimente die Nadel bewegen.
Um Ideen für Experimente zu finden, schaue ich mir die Tools an, sehe mir das tatsächliche Kundenfeedback an, setze Benutzerpanelisten ein, um ihnen die Wahl zu lassen und sie zu fragen, was sie bevorzugen. Ich stelle immer Hypothesen über Reibungspunkte auf, weil diese zu den besten Ideen für Tests führen werden. Für die Lead-Generierung, Gated Content und Micro-Conversions benötigen Sie so viele Daten wie möglich auf einer möglichst granularen Ebene. Sie benötigen diese Daten nicht nur, um zu verstehen, was getestet werden soll, sondern auch, um die Tests selbst durchzuführen.
Außerdem benötigen Sie Tools, die das Experimentieren unterstützen. Plattformen wie Contentsquare oder FullStory sind eine hervorragende Möglichkeit, Ihr A/B-Testprogramm zu verbessern und den ROI zu steigern. Diese bieten mehr Daten zum Kundenverhalten und -erlebnis. Mit Hilfe von Analyseplattformen können Sie mehrere Hypothesen testen, indem Sie fundiertere Vermutungen darüber anstellen, wie Sie die Kundenerfahrung verbessern können.
Aber das Wichtigste – und das möchte ich wirklich betonen – sind die Daten. Sie brauchen drei Monate an Daten, bevor Sie mit den Tests beginnen, wenn Sie wollen, dass Ihre Ergebnisse zuverlässig sind, und Sie müssen sicher sein, dass die Daten korrekt sind. Die meisten Unternehmen verwenden Google Analytics, und das sind eine Menge Daten, die es zu verwalten und zu organisieren gilt. Eine Plattform für Kundendaten stellt eine beträchtliche Investition dar, aber die Zentralisierung Ihrer Daten in einem System ist für die Kundensegmentierung und detaillierte Analyse äußerst nützlich. Je früher Sie in ein Tool wie eine CDP investieren können, desto besser für eine nachhaltige Datenarchitekturstrategie.

Zion & Zion ist eine US-amerikanische Full-Service-Marketing-Agentur, deren Arbeit auf Forschung, Daten, Kreativität, Analytik, Marketingtechnologie und Kundendatenplattformen (CDPs) basiert. An der Schnittstelle von Strategie und Kreativität sehen ihre Kampagnen so gut aus, wie sie funktionieren.
JELLYFISH
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Wenn Ihre KonkurrentInnen neue Funktionen testen und auf das Nutzerverhalten reagieren, werden Sie einen neuen Standard setzen, dem sie entsprechen. Wenn Sie das vernachlässigen, laufen Sie Gefahr, zurückzubleiben.

Data and Analytics Director bei Jellyfish

Pierre-Alexandre Yacoub
Senior Analytics & Optimization Manager bei Jellyfish
Daten sind nicht nur das Zentrum der Optimierung, sondern auch die Grundlage unserer kontinuierlichen Verbesserungsmethodik bei Jellyfish. Wir verwenden einen dreistufigen Prozess: verstehen, korrigieren und validieren. Wir beginnen damit, das Nutzerverhalten zu verstehen. Dann definieren wir die Hypothese, um die identifizierten Verbesserungsbereiche zu korrigieren. Schließlich validieren wir durch A/B-Tests, um festzustellen, was wir implementieren oder erneut testen müssen.
Das Kernelement, das den gesamten Prozess verbindet, sind Daten. Die KPIs unterscheiden sich je nach KundInnen, aber der primäre KPI basiert immer auf dem „nächsten Schritt“ für die BenutzerInnen. Wenn der Test zum Beispiel auf einer Produktseite stattfindet, ist der KPI „in den Warenkorb legen“. Ermitteln Sie die Kennzahl, die die Auswirkungen der getesteten Änderung am besten erklärt, und Sie haben eine höhere Chance, statistische Sicherheit zu erreichen.
Wenn Sie A/B-Tests mit 50/50 aufgeteiltem Traffic durchführen, erhalten Sie nur die Hälfte der Informationen. Deshalb brauchen Sie statistische Sicherheit, um sicher zu sein, dass jede Verzerrung in der Stichprobe bei der Untersuchung der Ergebnisse berücksichtigt wird. Statistisches Vertrauen hilft auch bei der Validierung Ihrer Hypothese. Sie gibt Ihnen die Möglichkeit zu entscheiden, ob eine Verbesserung das Potenzial für eine Umsetzung hat.
Wenn Sie kein statistisches Vertrauen erreichen, ist das eigentlich schlimmer als ein negatives Testergebnis, weil Sie nicht sicher sein können, ob Ihre Optimierung überhaupt eine Wirkung hatte. Und ohne Testdaten gibt es weder eine Analyse noch eine Verbesserung.
Wenn Sie sich ansehen, wie erfolgreiche Unternehmen ihre Online-Präsenz unabhängig von der Branche pflegen, und sich mit den Besten messen, können Sie sicherstellen, dass Sie auf dem Laufenden bleiben, was die NutzerInnen von Ihrem Unternehmen erwarten. Wenn jede Website auf ständige Verbesserung ausgerichtet ist, müssen auch Sie sich ständig verbessern. Wenn Ihre KonkurrentInnen neue Funktionen testen und auf das Nutzerverhalten reagieren, werden Sie einen neuen Standard setzen, mit dem Sie mithalten können. Wenn Sie das vernachlässigen, laufen Sie Gefahr, zurückzubleiben. Deshalb ist es so wichtig, ständig zu testen und zu verbessern, und deshalb wird CRO nie veraltet sein.

Jellyfish
Jellyfish ist ein Full-Service-Marketing- und Digitalunternehmen mit Sitz in Großbritannien, das seinen Kunden hilft, ihr volles Potenzial über alle Plattformen hinweg auszuschöpfen, von SEO über Medien bis hin zu Datenanalysen und Einblicken.
WIDERFUNNEL
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Unternehmen, die eine Kultur des Experimentierens aufbauen, erzielen exponentielle Verbesserungen.

Matt Wright
Director of Behavoral Science bei Conversion
Welche Rolle spielt die emotionale Entscheidungsfindung im Marketing? Menschen bauen mentale Modelle rund um ihre Gefühle, Erfahrungen und kulturellen Assoziationen auf. Sie halten einige davon für „gut“ oder „schlecht“ und verknüpfen sie mit Emotionen. Der Schlüssel für Vermarkter liegt darin, zu verstehen, welche Emotionen bei welchen Gruppen von Menschen auf Resonanz stoßen. Hier können A/B-Tests helfen, Hinweise darauf zu finden, was funktioniert und was nicht. Die Schaffung starker emotionaler Verbindungen ist von größter Bedeutung, und durch Experimente können Sie diese in Ihrem gesamten Sales Funnel erzeugen.
Emotionen sind besonders wichtig für die Positionierung Ihrer Marke und Ihrer Produkte. Die Daten, die Sie durch das Testen von Dingen wie Wertangeboten oder Werbetexten gewinnen können, sind äußerst wertvoll für die erfolgreiche Positionierung eines Produkts. Auf ihrem Weg durch die Reise werden die KundInnen in verschiedenen Momenten unterschiedliche Emotionen empfinden, darunter auch Zweifel. Geben Sie ihnen Signale, die sie darin bestärken, dass sie die richtige Entscheidung getroffen haben, und Sie werden ihre Loyalität zu Ihnen stärken.
Wenn Sie mit Emotionen spielen, ist ein A/B-Test das mindeste. Wenn Sie über A/B-Tests nur unter dem Gesichtspunkt der Optimierung sprechen, schöpfen Sie nicht einmal annähernd ihr volles Potenzial aus. Wenn es um strategische Entscheidungen geht, können Experimente sicherlich zu einer schrittweisen Optimierung beitragen, aber sie können auch weitreichendere Dinge bewirken, z. B. wichtige Entscheidungen treffen, Ihre KundInnen besser verstehen, Innovationen einführen und Risiken eingehen. Es gibt viele Möglichkeiten, die das Testen bieten kann, und Teams brauchen mehr als einen CRO-Manager, um die Möglichkeiten voll auszuschöpfen. Nicht genug Leute erkennen die Macht des fortgeschrittenen Testens. Unternehmen, die eine Kultur des Experimentierens aufbauen, erleben exponentielle Verbesserungen und verfügen über ein wichtiges Unterscheidungsmerkmal im Wettbewerb.
Wenn Sie in Experimente investieren, werden Sie bei der Entscheidungsfindung viel weiter kommen. Ich würde keinen Teil davon als „Rätselraten“ bezeichnen. Sie kombinieren einfach qualitative mit quantitativen Daten, um bessere Hypothesen zum Testen aufzustellen. Das ist das Herzstück von CXO.

Conversion
Conversion mit Sitz in Kanada ist ein führendes Experimentierunternehmen und Partner für erkenntnisorientierte Marken, das mit diesen Organisationen zusammenarbeitet, um Experimentierprogramme zu implementieren, zu skalieren und zu beschleunigen. Im Jahr 2010 waren sie Mitbegründer der Go Group, einem internationalen Netzwerk, das multinationalen Unternehmen diese Dienstleistungen weltweit anbietet.
DENTSU INTERNATIONAL
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Ein ausgewogenes Verhäeltnis von qualitativen und quantitativen Daten vermittelt ein möeglichst genaues Bild des Nutzerverhaltens.

Helen Willmot
UX Director Dentsu International
Es gibt keine einheitliche Methode, um das Nutzerverhalten zu verstehen, und die Art und Weise, wie Sie die Kundendaten analysieren, hängt oft von den Besonderheiten Ihres Geschäftsproblems ab. Verhaltenswissenschaften und Neurowissenschaften helfen uns bei der Interpretation von Emotionen, und implizite Reaktionstests und die Analyse des Augenverhaltens können bei der Entwicklung einer detaillierteren Darstellung der User Journey helfen. In vielen Fällen ergibt ein ausgewogenes Verhältnis von qualitativen und quantitativen Daten das genaueste Bild des Nutzerverhaltens.
Bei Benutzertests sollte es um Beobachtung gehen. Wenn ein Benutzer sagt, dass er eine Aufgabe als einfach empfindet, empfehle ich Ihnen, tiefer zu graben, um sicherzustellen, dass sein Feedback durch die Daten gestützt wird. Wenn Sie verstehen, wie der Verstand der Menschen funktioniert, wird Ihr Testansatz robuster sein. Erfahrungen spielen eine große Rolle, aber als Forscher ist es auch wichtig, sich mit der menschlichen Psychologie vertraut zu machen.
Denken Sie außerdem daran, die Metriken zum Nutzerverhalten ganzheitlich zu betrachten: Welche Bereiche innerhalb des Unternehmens sind von den Reibungen auf der Website betroffen? Das kann der Kundensupport sein, aber auch der Kassiervorgang oder die Lieferung. Sie müssen dies mit Hilfe von Tests untersuchen, da jedes Element für das digitale Erlebnis entscheidend ist, um eine bessere UX zu erreichen.
Wenn es um die Optimierung geht, sind Benutzerfreundlichkeit und Umsatz wichtig, aber sie sind nur der Anfang der Geschichte. Die Benutzerfreundlichkeit ist die absolute Grundvoraussetzung, die Sie anstreben sollten: Ihr eigentlicher Fokus sollte darauf liegen, Ihre KundInnen zu begeistern. Machen Sie das zu Ihrem Nordstern. Schaffen Sie emotional ansprechende Erlebnisse, machen Sie Ihre NutzerInnen glücklich, und der Rest wird sich von selbst erledigen. Hinter Emotionen, Erinnerungen und Markenwahrnehmung stehen Daten. Wenn Sie diese Karten zu Ihren Gunsten ausspielen, können Sie auch den Customer Lifetime Value steigern.

Dentsu International
Dentsu International, mit Sitz in Japan, ist eines der größten globalen Marketing- und Digitalunternehmen der Welt. Dentsu International bietet integrierte Lösungen und Kundendienste in einer Reihe von Disziplinen wie Kreativität, Medien, Handel, Daten und Technologie.
Ein Hinweis zum Datenschutz
Mit großen Daten kommt große Verantwortung. Durch die weitreichenden Beschränkungen der Datenschutz-Grundverordnung (GDPR) in Europa und die ähnlichen Aufgrund der weltweiten Natur des elektronischen Handels ist die Einhaltung dieser Gesetze von entscheidender Bedeutung, unabhängig davon, wo Ihr Unternehmen ansässig ist. Wenn Sie in diesem Bereich mit Transparenz und Verantwortlichkeit vorangehen, schützt das nicht nur Ihr Unternehmen vor rechtlichen Bedenken, sondern hilft Ihnen auch, bei Ihren KundInnen Vertrauen in Ihre Marke zu schaffen.
Der ethische Umgang mit Kundendaten ist von entscheidender Bedeutung, wenn Marken heute erfolgreich sein wollen. Von Big Tech bis hin zum Einzelhandel verfolgen Unternehmen einen ethischen und datenschutzfreundlichen Ansatz im Umgang mit Daten, einschließlich der Datenerfassung mit Einwilligung und anpassbaren Optionen für die Weitergabe von Daten. Beides sind großartige Möglichkeiten, den Kunden die Kontrolle über ihre Daten zu geben und sich gleichzeitig als vertrauenswürdiges Unternehmen zu positionieren.
Die Überwindung von Skepsis durch den Aufbau von Vertrauen wird auch weiterhin von entscheidender Bedeutung sein, um die von Ihnen benötigten Daten nutzbar zu machen, denn wie ein Artikel in der Harvard Business Review treffend formulierte: „Datenschutz ist für das digitale Zeitalter, was Produktsicherheit für das Industriezeitalter war.“
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WUNDERMAN THOMPSON
05
Die Personalisierung lohnt sich, denn je besser Sie Ihre KundInnen kennen, desto läenger köennen Sie mit ihnen im Gespraech bleiben.

Filip von Reiche
Senior VP MarTech Enablement bei Wunderman Thompson
Ursprünglich ging es bei der digitalen Transformation darum, Marken eine Online-Präsenz zu verschaffen, aber im Laufe der Zeit hat sie neue Einsatzmöglichkeiten gefunden. Ihr neuester Zweck ist es, Marken dabei zu helfen, personalisierte Erlebnisse zu schaffen, indem sie die richtigen Inhalte und den richtigen Fluss für relevantere Gespräche mit ihren KundInnen erzeugen, was zu häufigeren Konversionen führt.
Die Personalisierung ermöglicht es Ihnen, eine Lösung vorzuschlagen, die den Bedürfnissen des Verbrauchers entspricht und Barrieren abbaut. Solange Sie das Vertrauen respektieren, das der KundInnen in Sie gesetzt hat, indem er Ihnen seine Daten zur Verfügung gestellt hat, sollten Sie Erfahrungen für Ihre KundInnen testen und personalisieren.
Bei der Personalisierung gibt es viele verschiedene Wege, die Sie einschlagen können. Aus Sicht der Verbraucher müssen Sie testen, wie Sie am besten mit ihnen interagieren können. Wie können Sie ihnen zeigen, dass Sie ihnen helfen wollen, ohne aufdringlich zu sein? Es kann hilfreich sein, sich dies wie in einem Einzelhandelsgeschäft vorzustellen und sich zu fragen: „Wie würde ich als Kunde begrüßt, unterstützt oder geführt werden wollen?“ Dies zu verstehen, ist der beste Weg, um einen Rahmen für die Personalisierung zu schaffen.
Wenn ein KundInnen schon sehr lange mit einer bestimmten Marke zu tun hat, wird er ein gewisses Maß an Personalisierung erwarten. 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 auch zu Weiterempfehlungen führt.
Dies bringt uns zur Messung der Wirkung und zur Bewertung des Customer Lifetime Value (CLV). CDPs spielen eine wesentliche Rolle bei der Messung des CLV, da sie Daten aus Dutzenden von Quellen kombinieren können, um die gesamte Interaktionsgeschichte eines KundInnen mit einer Marke nachzuvollziehen. Anhand dieser Daten können Sie messen, wie lange Sie mit diesem KundInnen in Kontakt waren, welchen Wert dieser Kontakt hatte und woran er interessiert ist. So können Sie die Konversation fortsetzen und die emotionale Reaktion anzapfen, nach der wir alle streben.

Wunderman Thompson
Wunderman Thompson ist eine US-amerikanische Kreativ- und Beratungsagentur, die sich darauf konzentriert, ehrgeizige Marken zum Wachstum zu inspirieren. Wunderman Thompson verfügt über fundiertes Fachwissen über die gesamte Customer Journey, einschließlich Kommunikation, Handel, Beratung, CRM, CX, Daten, Produktion und Technologie, um End-to-End-Lösungen für Kunden anzubieten.
REALISE UNLIMITED
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Der Customer Lifetime Value ist eine wichtige Kennzahl, die Ihnen helfen kann, die Daten ganzheitlich zu betrachten.

Stephen Welch
Managing Director bei Realise Unlimited

Ian Bobbett
Chief Analytics Officer bei Realise Unlimited
Die Umwandlung eines Unternehmens in ein wirklich datengeführtes Unternehmen ist kein einfacher Prozess. Die wichtigsten Stakeholder müssen sich zu 100 % engagieren, und die Teams müssen offen miteinander sprechen können. Widersprüchliche Ziele innerhalb der Teams können ein Hindernis für Marken sein, die ihre Leistung maximieren wollen. Das Ziel bei der Umstellung auf einen datenzentrierten Ansatz ist es, Zugang zu umfangreichen Informationen über den KundInnen und seinen Kontext zu erhalten, um seine Bedürfnisse und sein Verhalten zu verstehen. Bei einem Omnichannel-Ansatz ist dies von entscheidender Bedeutung, da sich die Erwartungen der Verbraucher je nach der von ihnen gewählten Plattform unterscheiden werden.
Datenzentrierung ist ein wichtiger Faktor für die Personalisierung, aber das ist nicht alles. Personalisierung kann sehr schwierig sein, weil sie für verschiedene Menschen unterschiedliche Dinge bedeutet. Sobald eine Marke mit der Personalisierung beginnt, muss sie über die Ressourcen verfügen, um Inhalte für jedes Segment zu erstellen, was wiederum zu sehr komplizierten Workflows und Nachrichtenübermittlungen führen kann. Das kann zu sehr komplizierten Workflows und Messaging führen. Außerdem sind viele Daten, koordiniertes Denken und eine ziemlich rigorose Planung erforderlich, denn wenn man einmal mit der automatisierten Personalisierung begonnen hat, muss man auch dranbleiben, um Ergebnisse zu sehen.
Eine wertvolle Kennzahl in diesem gesamten Ansatz ist der Customer Lifetime Value (CLV). Ein Unternehmen oder seine Ziele können sich im Laufe der Zeit weiterentwickeln. In diesem Fall kann sich auch der Fokus für den CLV verschieben: von Ihrem Unternehmen (wie viel Gewinn es macht) zu Ihrem KundInnen (wie er sich verhält) und Ihren MitarbeiterInnen (haben sie die richtigen Tools, um Entscheidungen zu treffen).
Angesichts der ständigen Herausforderungen, denen sich Unternehmen in einem wettbewerbsintensiven und gesättigten Markt stellen müssen, wird es für sie von entscheidender Bedeutung sein, sich darauf zu konzentrieren, durch die Aktivitäten der Marke einen Mehrwert für die KundInnen zu schaffen, um anderen Akteuren in ihrem Bereich voraus zu sein. Marken, die sich bei ihrem Marketing weniger auf den Transaktionswert konzentrieren und sich nicht scheuen, sich für Datenzentrierung und innovative Erlebnisse einzusetzen, sind für die Verbraucher am spannendsten und potenziell am verlockendsten.

Realise Unlimited
Realise Unlimited ist ein analytisches Beratungsunternehmen mit Sitz im Vereinigten Königreich. Sie wurde 2007 von Fachleuten für Consumer Insights gegründet und hat sich darauf spezialisiert, Unternehmen dabei zu helfen, bei der Umsetzung ihrer CRM- oder Digitalstrategie mehr über ihre Kunden zu erfahren.
CRO METRICS
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Je mehr Sie Experimente und fortschrittliche Formen der Datenwissenschaft nutzen, desto größer ist Ihr Wettbewerbsvorteil.

Ryan Lucht
Director of Strategy bei Cro Metrics
Ein offener Dialog mit den KundInnen, die wir betreuen, ist wichtig. Ich frage Führungskräfte gerne, ob sie glauben, dass jemand, der zum ersten Mal auf ihre Website kommt, die gleichen Bedürfnisse hat wie jemand, der zum fünften Mal kommt. Natürlich könnte ich ihnen jetzt schon sagen, dass die Antwort „nein“ lautet. Aber denken Sie an „neu“ und „wiederkehrend“ oder an die verschiedenen Wege, die jemanden auf Ihre Website führen können – all diese Menschen haben sehr unterschiedliche Kontexte.
Wenn es darum geht, die Bedürfnisse Ihrer KundInnen zu verstehen, haben Sie einen umso größeren Wettbewerbsvorteil, je mehr Sie Experimente und fortschrittliche Formen der Datenwissenschaft nutzen. Der Grund dafür? Die Kundenbedürfnisse sind von einer Marke zur anderen einzigartig. Eine etablierte Marke kann sich anders verkaufen als eine Nischenmarke oder eine Newcomer-Marke.
Die KundInnen sind an nahtlose Online-Interaktionen gewöhnt und wollen Produkte leicht finden. Und wenn eine Marke dies nicht leistet, wechseln sie zu einer anderen Marke, die dies tut.
Je genauer Sie Ihre KundInnen verstehen, desto mehr werden sie den Eindruck haben, dass Sie ihre Gedanken lesen können; 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. Auf diese Weise gewinnen Sie auch bei Ihren KundInnen, denn wenn Sie deren Bedürfnisse besser erfüllen, gewinnen alle.
Bei der Nutzung unterschiedlicher Datenquellen geht es nicht nur um die Priorisierung von Testideen, sondern auch um ein besseres Verständnis der Testergebnisse. Es gibt niemanden, der anhand von Daten vorhersagen kann, welche Testideen erfolgreich sein werden. Wenn das möglich wäre, hätte jeder eine überwältigende Erfolgsquote, aber selbst bei Microsoft, Google und Netflix ist nur eine von 10 Ideen erfolgreich. Die Art und Weise, wie Sie diese Ergebnisse mit anderen Quellen von 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, wird über Ihren Erfolg entscheiden.

Cro Metrics
Cro Metrics ist eine Marketing-Service-Agentur in Kalifornien, die Scale-up-Unternehmen mit Strategien zur Steigerung des Umsatzes durch datengesteuerte Experimente unterstützt. Cro Metrics bietet alles, von der Unterstützung einzelner Kanäle bis hin zu vollständig verwalteten, experimentellen Marketingprogrammen, und hilft Unternehmen, ihre KundInnen besser zu verstehen.
CONVERSIONRY
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Wenn es um Erkenntnisse geht, gibt es viele Möeglichkeiten, Daten zu sammeln und viele Quellen zu konsultieren.

Raoul Doraiswamy
Founder und Managing Director bei Conversionry
Stellen Sie sich vor, Sie sind ein Fluglotse. Sie haben mehrere Bildschirme, die Sie ständig mit Informationen über Flugzeuge versorgen. Anhand dieser ständigen Informationen können Sie Entscheidungen treffen, die eine reibungslose Landung der Flugzeuge gewährleisten. Der Schlüssel liegt darin, die entscheidenden Daten herauszufiltern und sie zu nutzen. Beim Testen ist es derselbe Prozess. Sammeln Sie Erkenntnisse, identifizieren Sie Probleme, überlegen Sie sich Lösungen und testen Sie, testen Sie, testen Sie, um diese Probleme in erfolgreiche Lösungen für Ihr Unternehmen zu verwandeln. Sie müssen mit Experimenten beginnen, denn jeder Tag ohne Test ist ein Tag mit verlorenen Einnahmen!
Für diejenigen, die noch keine Experimentierstrategie entwickelt haben, ist das Aufspüren von Kundenproblemen ein guter Startpunkt. Schauen Sie sich Ihren Trichter an, identifizieren Sie den Absprungschritt und beobachten Sie den Pfad zur nächsten Seite, um festzustellen, wohin die NutzerInnen gehen. Wenn Sie herausfinden, was den NutzerInnen durch den Kopf geht, und ihre Probleme verstehen, können Sie die Grundlage für die Tests schaffen. A/B-Tests können auch als ständiger Strom von Erkenntnissen dienen, die es Ihnen ermöglichen, bessere Entscheidungen zu treffen.
Es gibt viele Möglichkeiten, diese Daten zu sammeln, und viele Quellen, die man zu Rate ziehen kann. Sie können Heatmap-Analysen durchführen, Sitzungsaufzeichnungen betrachten, Benutzerumfragen durchführen, Umfragen an E-Mail-Datenbanken verteilen und Erkenntnisse aus Benutzertests sammeln. All dies wird entscheidend sein, um den vollen Umfang der Probleme und Bedürfnisse Ihrer KundInnen zu ermitteln.
Was den Zeitplan und den Ablauf betrifft, so sollten Sie sicherstellen, dass Sie die Erkenntnisse und Kundenprobleme, die jeden Monat oder alle paar Wochen eingehen, auswerten. Sammeln Sie die Daten, werten Sie sie aus und identifizieren Sie die wichtigsten Probleme, die Sie lösen müssen, indem Sie sie mit Ihren übergreifenden Geschäftszielen abgleichen. Sobald Sie diesen Rhythmus gefunden haben, können Sie mit der Planung von Entwicklungstests beginnen, die vollständige Experimentier-Roadmap erstellen und den Zyklus wiederholen, um kontinuierliche Verbesserungen für Ihr Unternehmen und Ihren Gewinn zu erzielen.

Conversionry
Conversionry ist eine in Australien ansässige Agentur für Conversion-Optimierung und E-Commerce-Experimente. Sie arbeitet mit führenden australischen und internationalen Marken zusammen, um ihnen dabei zu helfen, den Umsatz aus ihrem Webverkehr zu steigern, indem sie Daten und Beweise zur Priorität machen und erstklassige Experimentierprogramme anbieten.
SPIRALYZE
09
Die Demokratisierung von Daten ist füer den Aufbau einer kundenorientierten Kultur unerläesslich.

Sophie D’Souza
Vice President bei Spiralyze
Eine kundenorientierte Kultur ist ein datengestütztes Geschäftsmodell, bei dem sowohl qualitative als auch quantitative Daten von wesentlicher Bedeutung sind und Experimente eine wichtige Rolle spielen. Quantitative Daten geben eine brillante Richtung vor, da sie darauf beruhen, wie die KundInnen mit Ihren Produkten interagieren. Qualitative Daten hingegen ergeben sich aus den Bedürfnissen der KundInnen. Die Verknüpfung dieser Daten liefert unschätzbare Informationen und Möglichkeiten für maßgeschneiderte Erlebnisse für die KundInnen Ihrer Marke.
Um ein datengesteuertes Unternehmen zu sein, müssen Sie experimentierfreudig sein, denn eine kundenorientierte Kultur basiert auf Innovation und ständiger Veränderung, um die Bedürfnisse der KundInnen zu erfüllen. Website-Optimierung und Personalisierung sind die wichtigsten Faktoren, die zu einer datengesteuerten Denkweise führen, und wenn Sie in Ihrem Unternehmen die Bereitschaft dazu entwickeln, können Sie sich einen Wettbewerbsvorteil verschaffen. In einem datengesteuerten Unternehmen sind alle Mitarbeiter auf allen Ebenen in der Lage, einen Beitrag zu leisten, denn es sind die Daten, nicht die Erfahrung, die zählen. Unabhängig davon, welche Rolle Sie in einem Unternehmen spielen, können Sie den Nutzen Ihrer Arbeit erkennen, und jedes Teammitglied ist um den Dienst am Kunden versammelt.
Die Demokratisierung von Daten ist für den Aufbau einer kundenzentrierten Kultur unerlässlich. Silo-Daten sind eines der Haupthindernisse für die Demokratisierung. Wenn Sie also sicherstellen, dass die Daten nicht auf bestimmte Abteilungen beschränkt sind, sondern allen zur Verfügung stehen, können Sie Ihre KundInnen besser verstehen. Ebenso wichtig ist ein System zum Sammeln, Speichern, Interpretieren und Verwerten dieser Daten, wie z. B. ein CDP und eine begleitende Roadmap für Experimente.
Für Unternehmen, die die Bedeutung einer datengesteuerten Kultur verstanden haben, ist die Verbreitung von Erkenntnissen in der gesamten Organisation die Voraussetzung für Kundenorientierung. Auch die Fokussierung hat ihren Wert. Zu viele Daten bedeuten Unübersichtlichkeit und Ablenkung, und es kann schwierig sein, Daten in etwas Verwertbares umzuwandeln. Die Entwicklung von Systemen zur Erfassung der benötigten Informationen in großem Umfang bei gleichzeitiger Minimierung der Abweichungen durch individuelle Interpretationen ist heute ein wichtiger Erfolgsfaktor für datenzentrierte Unternehmen.

Spiralyze
Spiralyze ist eine in Atlanta ansässige Full-Service-Marketing-Agentur, die Unternehmen beim Wachstum unterstützt, indem sie datengestützte Conversion-Rate-Optimierungs- und Experimentierdienste anbietet, die dafür sorgen, dass mehr Website-Traffic in wertvolle Leads und KundInnen umgewandelt wird.
AB TASTY
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Ihr primäerer KPI ist das Maß füer den Erfolg eines Tests, aber Ihr sekundäerer KPI hilft Ihnen bei der Entscheidung, ob sich die Durchfüehrung eines Tests lohnt.

Hubert Wassner
Chief Data Scientist bei AB Tasty
Die Betrachtung von Daten aus Experimenten als absolute Wahrheit kann dazu führen, dass Fehler in den Testergebnissen akzeptiert werden. Es ist von entscheidender Bedeutung, Ihre Ergebnisse mit primären und sekundären Metriken zu validieren und die Gewinnraten in einen Kontext zu stellen, um Anomalien aufzuspüren. Auf diese Weise können Sie besser verstehen, wie sich Ihre Tests auf das Kundenverhalten auswirken, und die Gefahr, verzerrte Daten zu akzeptieren, wird verringert.
Nehmen Sie zum Beispiel den durchschnittlichen Bestellwert. Diese Kennzahl kann irreführende Ergebnisse oder „extreme Werte“ aufweisen, wenn eine kleine Gruppe Ihrer Testteilnehmer hochwertige Artikel kauft. Ein Experiment mit einem hohen AOV könnte Sie dazu verleiten, fälschlicherweise anzunehmen, dass eine Variante der Gewinner ist, weshalb es wichtig ist, Tests mit primären und sekundären KPIs zu validieren. Mit dem primären KPI messen Sie den Erfolg eines Tests, aber der sekundäre KPI hilft Ihnen bei der Entscheidung, ob sich die Durchführung eines Tests lohnt. Wenn Ihr primärer KPI (AOV) einen Anstieg, Ihr sekundärer KPI (Conversion) jedoch einen Rückgang aufweist, ist dies ein Indikator dafür, dass Sie den Test erneut durchführen sollten, bevor Sie ihn live schalten, um besser zu verstehen, warum sich der AOV geändert hat.
Diese Vorgehensweise kann auch auf das Verständnis der Vorhersagen Ihrer Experimentierwerkzeuge angewendet werden. Eine Vorhersagemetrik wie die Gewinnwahrscheinlichkeit, die nur auf einer Zahl basiert, kann ohne zusätzlichen Kontext irreführend sein. Ein Test könnte eine Gewinnwahrscheinlichkeit von 95 % haben, aber mit einer Wahrscheinlichkeit von 5 %, dass der Test schief geht, müssen Sie verstehen, wie schief er gehen könnte.
Bei AB Tasty verwenden wir Konfidenzintervalle, um die besten und schlechtesten Szenarien für die Durchführung eines Tests zu ermitteln und Ihren potenziellen Gewinnen und Verlusten einen Kontext zu geben. Ein Spektrum möglicher Ergebnisse ist hilfreich, um zu verstehen, ob ein Test den potenziellen Gewinn oder das Risiko wert ist. Eine Steigerung der Konversionsrate um 1 % im schlimmsten Fall mag gering erscheinen, aber für einen Test mit geringem Aufwand, wie z. B. das Ändern von Werbetexten, könnte sich dieser kleine Gewinn lohnen. Ein Test, der einen hohen Produktionsaufwand erfordert, braucht hingegen ein Worst-Case-Szenario, das zumindest die Kosten für die Implementierung wieder einspielt.
Wenn Sie Ihre Tests mit den richtigen primären und sekundären KPIs messen und Ihre Ergebnisse in einen Kontext stellen, können Sie Ihren Daten mehr Vertrauen schenken und Ihre Experimentierstrategie stärken.

AB Tasty
AB Tasty ist ein weltweit führender Anbieter von Experimentier-, Personalisierungs- und Feature-Management-Lösungen, die es Unternehmen ermöglichen, Ideen zu validieren und gleichzeitig die Wirkung zu maximieren, das Risiko zu minimieren und die Markteinführung zu beschleunigen. Unternehmen nutzen AB Tasty, um ihre Marketing-, Produkt- und Entwicklungsteams aufeinander abzustimmen und eine höhere Effizienz, geringere Kosten und eine optimale Endbenutzererfahrung zu gewährleisten.
Wohin uns die Daten füehren werden
Um ein kundenorientiertes Unternehmen aufzubauen, müssen Sie bei Ihrer täglichen Arbeit den KundInnen den Vorrang vor den Interessenten geben. Wenn Unternehmen wachsen, vergessen sie diese Einstellung oft im Interesse der Akquise neuer KundInnen. Es ist wichtig, dass Sie Ihre bestehenden KundInnen in den Mittelpunkt Ihrer Arbeit stellen und auf dieser Vertrauensbasis weiter aufbauen. Wenn zufriedene KundInnen ihre Erfahrungen weitergeben, können Sie feststellen, dass aus Interessenten neue KundInnen werden.
In den letzten 10 Jahren gab es einen großen Druck, so viele Daten wie möglich von Besuchern zu sammeln, manchmal zum Nachteil des Vertrauens. Aber jetzt befinden wir uns in einer neuen Phase, in der wir diese Daten in Wachstum und Wert umwandeln, indem wir sie interpretieren und dann entsprechend handeln. Mit den Daten kennen wir die richtigen KPIs, die wir nutzen können, um Mehrwert zu schaffen, und wir können sie dann automatisieren, damit sie für neue KundInnen funktionieren.
Tests und Experimente spielen in diesem Prozess eine große Rolle. Sie stellen quantitative Daten, die uns helfen, Probleme zu erkennen, von qualitativen Daten ab, die uns helfen, Lösungen zu finden. Um eine kundenorientierte Kultur aufzubauen, müssen wir in der Lage sein, uns an neue Bedürfnisse anzupassen, anstatt davon auszugehen, dass unsere Lösungen immer gleich funktionieren werden.
Fehlerhafte Daten können der Untergang gut gemeinter Optimierungsstrategien sein. Unabhängig davon, ob die Daten durch die Zielgruppe verzerrt oder verzerrt sind oder ob unsere Hypothese zu Beginn eines Experiments zu schwach ist, kann eine übermäßige Sammlung der falschen Art von Daten einen großen Rückschlag für Teams bedeuten. Es ist unmöglich, sie zu analysieren, und wenn man sie nicht analysieren kann, gewinnt man auch keine Erkenntnisse. Und damit sind Sie aufgeschmissen. Denken Sie daran, dass der Feind guter Daten ein Zuviel an Daten ist, weil man sie nicht orchestrieren kann.
Ganz gleich, wie sich das Verbraucherverhalten ändert, eine Strategie, die auf Daten basiert, wird Ihnen helfen, iterative Änderungen mit Zuversicht vorzunehmen, anstatt Angst vor dem Unbekannten zu haben.
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