{"id":112483,"date":"2023-04-04T05:34:18","date_gmt":"2023-04-04T05:34:18","guid":{"rendered":"https:\/\/staging.wingify.com\/blog\/der-roi-des-experimentierens\/"},"modified":"2023-04-04T05:34:18","modified_gmt":"2023-04-04T05:34:18","slug":"der-roi-des-experimentierens","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/wingify.com\/blog\/de\/der-roi-des-experimentierens\/","title":{"rendered":"Der ROI des Experimentierens"},"content":{"rendered":"

Wenn Sie „A\/B-Testing<\/a><\/strong>“ h\u00f6ren, denken Sie dann sofort an Umsatzsteigerung? Uplift? An ein finanzielles Ergebnis?<\/span><\/p>\n

Laut David Mannheim<\/a>, CEO der Conversion Rate Optimization (CRO) Agentur User Conversion, ist wahrscheinlich genau das<\/em> der Fall – doch das sollten Sie nicht<\/strong>. Hier ist der Grund daf\u00fcr:<\/span><\/p>\n

Leider ist es nicht ganz so einfach.<\/span><\/p>\n

Experimentieren ist mehr als nur eine schnelle Strategie, um Ihren ROI zu steigern. <\/strong><\/p>\n

In diesem Artikel er\u00f6rtern wir, warum wir experimentieren, welche Herausforderungen bei der Bewertung des Return on Investment (ROI) zu bew\u00e4ltigen sind, welche Priorit\u00e4ten gesetzt werden m\u00fcssen und worum es bei A\/B-Testing-Experimenten wirklich<\/em> geht.<\/span><\/p>\n

Warum experimentieren wir?<\/h2>\n

Technisch gesehen wird ein Experiment durchgef\u00fchrt, um eine Hypothese zu best\u00e4tigen oder zu verwerfen<\/strong>. Experimente liefern Ihnen wertvolle Erkenntnisse \u00fcber Ursache-Wirkungs-Beziehungen, indem sie das Ergebnis eines bestimmten Tests ermitteln, wenn verschiedene Faktoren in einem kontrollierten Umfeld manipuliert werden.<\/span><\/p>\n

Mit anderen Worten: Ohne Experimente gibt es keine M\u00f6glichkeit, eine Hypothese zu widerlegen und das Risiko von Gesch\u00e4ftseinbu\u00dfen oder negativen Auswirkungen auf die Kennzahlen zu verringern.<\/strong><\/span><\/p>\n

Beim Experimentieren geht es darum, Priorit\u00e4ten zu setzen, das Risiko zu minimieren und aus den Ergebnissen zu lernen<\/strong>. Die Tests, die Sie durchf\u00fchren wollen, sollten entsprechend vor diesem Hintergrund entwickelt werden. Es geht nicht unbedingt darum, die „richtige“ oder „falsche“ Entscheidung zu treffen, sondern Experimente helfen Ihnen, bessere Entscheidungen auf der Grundlage von Daten zu treffen<\/strong>.<\/span><\/p>\n

Anschaulich ausgedr\u00fcckt, sieht das Experimentieren etwa so aus:<\/span><\/p>\n

\"ROI<\/p>\n

Online-Experimente in der Business-Welt m\u00fcssen sorgf\u00e4ltig konzipiert sein, um etwas zu lernen, einen bestimmten Zweck zu erf\u00fcllen und\/oder einen wichtigen Key Performance Indicator<\/strong><\/a> zu messen, der m\u00f6glicherweise keine unmittelbaren finanziellen Auswirkungen hat.<\/span><\/p>\n

Viel zu oft sind es jedoch die wichtigsten Stakeholder (oder HiPPOs), die entscheiden, welche Tests zuerst implementiert werden<\/strong>. Ihr Hauptanliegen?<\/em> Die Zeit, die ben\u00f6tigt wird, um eine deutliche Umsatzsteigerung<\/strong> zu erzielen.<\/span><\/p>\n

Diese Tendenz f\u00fchrt uns zu der folgenden Theorie:<\/span><\/p>\n

Der ROI von Experimenten ist unm\u00f6glich zu erreichen, weil die Branche darauf getrimmt ist, dass es bei A\/B-Testing nur um Gewinn geht.<\/strong><\/p>\n

Frustrationen und Herausforderungen bei ROI-Erwartungen<\/strong><\/h2>\n

Vielleicht fragen Sie sich an dieser Stelle: Was ist so schlimm daran, von A\/B-Tests eine Umsatzsteigerung zu erwarten? Ist es nicht normal, einen deutlichen ROI zu erwarten?<\/em><\/span><\/p>\n

Das ist normal, aber so einfach ist die Sache nicht.<\/span><\/p>\n

Was im Wege steht, ist die klare Erwartungshaltung: „Wenn wir X investiert haben, m\u00fcssen wir Y herausholen.“<\/em><\/span><\/p>\n

Dies ist ein irref\u00fchrender CRO-Mythos<\/strong>, der uns in die Quere kommt.<\/span><\/p>\n

Die Stakeholder sind zu der f\u00e4lschlichen \u00dcberzeugung gelangt, dass jeder durchgef\u00fchrte Test genauso funktioniert – was unrealistische Erwartungen in Bezug auf den ROI an die ExpertInnen von Conversion Optimierung<\/strong> geweckt hat.<\/span><\/p>\n

Wie Sie sich vorstellen k\u00f6nnen, f\u00fchrt diese Denkweise zu Frustration<\/strong> bei denjenigen, die Online-Experimente durchf\u00fchren.<\/span><\/p>\n

\"Experiment<\/p>\n

Was oft \u00fcbersehen wird, ist die Komplexit\u00e4t des Kontextes<\/strong>, in dem die Tests stattfinden und der ROI bewertet wird.<\/span><\/p>\n

Es ist nicht immer m\u00f6glich, alles online genau zu messen, was eine exakte Bestimmung des Wertes nahezu unm\u00f6glich macht.<\/span><\/p>\n

Obwohl die Ermittlung der Auswirkungen von Experimenten aufgrund der Komplexit\u00e4t des Kontexts eine ziemliche Herausforderung sein kann, gibt es einige Online-Tools, mit denen Sie Ihre ROI-Bem\u00fchungen so genau wie m\u00f6glich messen k\u00f6nnen.<\/span><\/p>\n

\"Wingify<\/p>\n

Abgesehen von der Frustration, die sich aus der tief verwurzelten ROI-Erwartung ergibt, sich auf unmittelbare finanzielle Verbesserungen zu konzentrieren, sind drei der gr\u00f6\u00dften Herausforderungen des ROI von Experimenten die Prognose, die Arbeit mit Durchschnittswerten und multiple Tests<\/strong>.<\/span><\/p>\n

Challenge #1: Prognosen<\/h3>\n

Die erste Herausforderung bei der Bewertung des ROI von Experimenten besteht in der Prognose<\/strong>. Ob AnalystInnen eine exakte Prognose f\u00fcr die Umsatzsteigerung aus einem bestimmten Test stellen k\u00f6nnen, h\u00e4ngt von zahlreichen Faktoren ab, wie z. B:<\/span><\/p>\n

    \n
  • Paid-Traffic-Strategie<\/li>\n
  • Online und Offline Marketing<\/li>\n
  • Newsletter<\/li>\n
  • Angebote<\/li>\n
  • Bugs<\/li>\n
  • Entwicklung des Device Traffics<\/li>\n
  • Jahreszeit<\/li>\n
  • Was die MitbewerberInnen machen<\/li>\n
  • Gesellschaftliche Faktoren (Brexit)<\/li>\n<\/ul>\n

    Was die Sch\u00e4tzung der Umsatzprognose f\u00fcr das folgende Jahr auf der Grundlage eines einzigen Experiments angeht, so ist es unm\u00f6glich, eine genaue Zahl vorherzusagen<\/strong>. Es ist nur m\u00f6glich, einen ROI-Trend oder einen erwarteten Durchschnitt vorherzusagen.<\/span><\/p>\n

    Wer f\u00fcr jeden durchgef\u00fchrten Test eine pr\u00e4zise Prognose erwartet, geht an der Realit\u00e4t vorbei – Dazu ist der Kontext jedes Online-Experiments zu komplex<\/strong>.<\/span><\/p>\n

    Challenge #2: Mit Durchschnittswerten arbeiten<\/h3>\n

    Die n\u00e4chste Herausforderung besteht darin, dass Ihr CRO-Team mit Durchschnittswerten arbeitet<\/strong> – genauer gesagt, mit den Durchschnittswerten von Durchschnittswerten<\/em>.<\/span><\/p>\n

    Angenommen, Sie haben ein hervorragendes Website-Experiment f\u00fcr ein spezielles Segment Ihrer Zielgruppe durchgef\u00fchrt – und dabei eine hohe Steigerung der Conversion Rate erzielt.<\/span><\/p>\n

    Wenn Sie dann einen Blick auf Ihre globale Conversion Rate f\u00fcr Ihre gesamte Website werfen, ist die Wahrscheinlichkeit gro\u00df, dass dieser Anstieg in den Durchschnittsdaten untergeht.<\/span><\/p>\n

    Ihre Umsatzflut wird zu einem kaum wahrnehmbaren Rinnsal. Und genau das ist ein gro\u00dfes Problem, wenn man versucht, die gesamte Conversion Rate oder den Umsatzanstieg zu bewerten – es gibt einfach zu viele externe Faktoren, um sich ein genaues Bild machen zu k\u00f6nnen<\/strong>.<\/span><\/p>\n

    Im Endeffekt l\u00e4uft es darauf hinaus, dass Sie einen Durchschnittswert verschieben<\/strong>. Durchschnittswerte machen es sehr schwierig, ein klares Verst\u00e4ndnis zu bekommen.<\/span><\/p>\n

    Im Allgemeinen werden durchschnittliche KundInnen, f\u00fcr die ein durchschnittlicher A\/B-Test durchgef\u00fchrt wird,… durchschnittliche Ergebnisse erzielen.<\/strong><\/p>\n

    Challenge #3: Multiple Tests<\/h3>\n

    Die dritte Herausforderung in Bezug auf die ROI-Erwartungen tritt auf, wenn Sie mehrere Tests gleichzeitig<\/strong> durchf\u00fchren und versuchen, die Ergebnisse zu aggregieren.<\/span><\/p>\n

    Auch hier ist die Versuchung gro\u00df, einfache mathematische Gleichungen aufzustellen, um eine klare Antwort auf die Frage nach Ihrem Gewinn zu erhalten. Doch die Realit\u00e4t ist komplizierter als das.<\/span><\/p>\n

    Wenn Sie mehrere Experimente gruppieren und die Auswirkungen zusammenfassen, erhalten Sie schwammige Ergebnisse.<\/strong><\/p>\n

    Dies macht ROI-Berechnungen f\u00fcr Experimente zu einem Albtraum f\u00fcr diejenigen, die gleichzeitig Tests durchf\u00fchren. Die beste Vorgehensweise bei der Durchf\u00fchrung mehrerer Tests ist es, die Experimente und ihre jeweiligen Ergebnisse getrennt zu halten.<\/span><\/p>\n

    Sollte der Umsatz immer an erster Stelle stehen?<\/h2>\n

    Ist „Umsatz an erster Stelle<\/strong>“ die beste Einstellung? Wenn Sie etwas Abstand nehmen und die Sache \u00fcberdenken, ergibt es f\u00fcr Conversion OptimiererInnen keinen Sinn, davon auszugehen, dass ausschlie\u00dflich der Umsatzanstieg<\/em> der prim\u00e4re Erfolgsindikator f\u00fcr ihr gesamtes Experimentierprogramm ist.<\/span><\/p>\n

    Was w\u00fcrde passieren, wenn alle Unternehmen den Umsatz immer an die erste Stelle setzen w\u00fcrden?<\/em><\/span><\/p>\n

    F\u00fcr eine E-Commerce-Website w\u00e4re dies das Ende von Gratis-R\u00fccksendungen (R\u00fccksendungen steigern nicht den Gewinn!) oder kostenlosen S\u00fc\u00dfigkeiten in der Versandpackung (denken Sie an ASOS). Auf der Website w\u00e4ren nur billige Fotos von Produkten zu sehen und so weiter und so fort.<\/span><\/p>\n

    Wenn Sie den sofortigen<\/em> Umsatzanstieg an erste Stelle setzen \u2013 was Stakeholdern in einem Experimentierkontext so oft vorschwebt \u2013 w\u00e4ren die Auswirkungen noch unangenehmer.<\/span><\/p>\n

    Sehen wir uns einige Beispiele an: Sie w\u00fcrden den magersten Kundenservice anbieten, um Kosten zu sparen, unaufh\u00f6rlich Angebote mit dem CTA „Jetzt kaufen“ machen, alles mit Rabatten versehen und jede Art von Initiativen f\u00fcr Markentreue vergessen. M\u00fcssen wir noch mehr sagen?<\/span><\/p>\n

    Kurzum, wer sich zu stark auf einen sofortigen, deutlich messbaren Umsatzanstieg konzentriert, schadet unweigerlich der Customer Experience<\/strong>. Und das wiederum wird langfristig Ihren Umsatz schm\u00e4lern<\/strong>.<\/span><\/p>\n

    Worum\u00a0sollte<\/em>\u00a0es beim A\/B-Testing also gehen?<\/h2>\n

    Ein Patentrezept f\u00fcr ExperimentiererInnen sind binomische Metriken<\/strong>.<\/span><\/p>\n

    Vermeiden Sie die Ungenauigkeit und einen Gro\u00dfteil der Komplexit\u00e4t, indem Sie Tests durchf\u00fchren, die eine Ja\/Nein-, Schwarz\/Wei\u00df-Antwort mit sich bringen.<\/span><\/p>\n

    \"binomial<\/p>\n

    In \u00e4hnlicher Weise sollten Sie Ihre Hypothesen klar und \u00fcberlegt formulieren<\/strong>. Setzen Sie Ihre sekund\u00e4ren Metriken<\/strong> geschickt ein: Nutzen Sie das Experimentieren, um Verluste zu vermeiden, das Risiko zu minimieren<\/strong> usw.<\/span><\/p>\n

    Aber das Beste, was Sie tun k\u00f6nnen, ist, Ihre Erwartungen anzupassen<\/strong>.<\/span><\/p>\n

    Statt zu meinen, dass Experimente unweigerlich und immer zu einem klaren Umsatzanstieg f\u00fchren sollten<\/em>, k\u00f6nnten Sie jetzt davon ausgehen, dass wir durch Experimentieren bessere Entscheidungen treffen k\u00f6nnen<\/strong><\/em>.<\/span><\/p>\n

    \"Good<\/p>\n

    Diese besseren Entscheidungen – zusammen mit allen anderen Bestrebungen des Unternehmens – lenken Ihr Unternehmen in eine bessere Richtung, die auch einen Umsatzanstieg verspricht.<\/span><\/p>\n

    Die ROI-Theorie des Experimentierens<\/strong><\/h2>\n

    Vor diesem Hintergrund k\u00f6nnen wir die urspr\u00fcngliche Theorie des ROI von Experimenten leicht ab\u00e4ndern:<\/span><\/p>\n

    \n

    Der ROI von Experimenten l\u00e4sst sich nur schwer erzielen<\/strong> und sollte f\u00fcr verschiedene Stakeholder und Branchen kontextualisiert<\/strong> werden. Wir sollten uns nicht v\u00f6llig vom finanzorientierten Denken abwenden, ihm aber weniger Bedeutung beimessen. „Umsatz an erster Stelle“ ist nicht in allen F\u00e4llen die beste Einstellung – insbesondere in so komplexen Situationen wie der Berechnung des ROI von Experimenten.<\/span><\/p>\n<\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

    Wenn Sie „A\/B-Testing“ h\u00f6ren, denken Sie dann sofort an Umsatzsteigerung? Uplift? An ein finanzielles Ergebnis? Laut David Mannheim, CEO der Conversion Rate Optimization (CRO) Agentur User Conversion, ist wahrscheinlich genau das der Fall – doch das sollten Sie nicht. Hier ist der Grund daf\u00fcr: Leider ist es nicht ganz so einfach. Experimentieren ist mehr als…<\/p>\n","protected":false},"author":1389,"featured_media":115643,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"post_read_time":0,"footnotes":""},"categories":[11041],"tags":[],"feature":[],"industry-type":[],"product":[],"role":[],"region":[],"class_list":["post-112483","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-non-classe-de"],"acf":[],"yoast_head":"\nDer ROI des Experimentierens - Wingify Blog<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Wenn Sie 'A\/B-Tests' h\u00f6ren, glauben Sie, dass dadurch Einnahmen erzielt werden? 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