Google Optimize – das weltweit meistgenutzte Webanalyse- und A/B-Testing-Tool des Unternehmens – wird im Laufe dieses Jahres eingestellt. Unternehmen müssen zügig eine Alternative finden, damit ihre CRO-Experimente nicht an Momentum verlieren oder gar ganz zum Erliegen kommen. [...]
Der Schlüssel zum digitalen Erfolg ist eine großartige Customer Experience (CX). A/B- oder Split-Tests helfen Unternehmen, Kundengewohnheiten besser zu verstehen, den Product-Market-Fit zu testen und ihre Ideen zu validieren. Die Auswirkungen von Änderungen in der Customer Journey können vorhergesagt und so sichergestellt werden, dass diese zu positiven Ergebnissen führen.
Um digitale Marketing-Kampagnen effektiv zu optimieren und wettbewerbsfähig zu bleiben, sind A/B-Tests ein unverzichtbares Tool.
Welche Fragen sollten sich Entscheidungsträger jetzt bei der Auswahl einer Google Optimize-Alternative stellen?
1. Können wir mit der Alternative skalieren?
Skalierbarkeit ist wohl die wichtigste Eigenschaft einer Testplattform.
Die Wahrscheinlichkeit ist groß, dass Ihre Experimente mit der Zeit immer anspruchsvoller werden. Es lohnt sich also, sich für eine Plattform zu entscheiden, die mehr Funktionen bietet, als Sie im Moment benötigen. Andernfalls müssen Sie wieder umsteigen, wenn Sie an eine Leistungsgrenze stoßen. Es ist das gleiche Prinzip wie bei Kinderkleidung – man wächst hinein.
Wenn man sich die verfügbaren Testplattformen ansieht, ist es wichtig, zwei Dinge zu berücksichtigen – visuelle Aspekte und Daten. Viele Plattformen sind sehr stark auf die visuelle Seite ausgerichtet – in erster Linie für Content-Marketer, die mit Bildern, Farben und Texten experimentieren wollen.
Gleichzeitig sind sie aber oftmals weniger datenbasiert, was die langfristige Skalierbarkeit und Effektivität beeinträchtigt. Genauso wichtig ist es jedoch, dass die Plattform eine starke Performance bei den Daten liefert. Das bedeutet, dass es möglichst einfach ist, Zielgruppen auf der Grundlage von Demografie, Verhalten und Interessen zu gruppieren. Und das Wichtigste ist, dass dies zu spürbaren Veränderungen führt.
Ebenso entscheidend ist die Fähigkeit einer Plattform zur Integration mit anderen Tools. Dabei sollten Sie bedenken, dass nicht unbedingt die IT-Abteilung die Plattform nutzen wird – dafür aber mehr oder weniger das gesamte restliche Unternehmen von Marketing über eCommerce bis Produkt.
Um die Skalierbarkeit zu maximieren, sollte die von Ihnen gewählte Plattform so gut wie möglich integriert sein. Für sich allein ist Google Optimize ein begrenztes, visuelles Tool. In Verbindung mit Google Analytics wird es jedoch viel effektiver, da die Daten in Google Ads und Google Looker Studio verwendet werden können.
Das bedeutet nicht, dass Google Optimize perfekt ist. Google ist ein geschlossenes Ökosystem, und die Anreicherung mit First-Party-Daten ist nicht einfach. Es ist eine Einbahnstraße – Sie können Daten in Google Optimize einspeisen, aber es ist nahezu unmöglich, sie in CRMs oder Datenvisualisierungen zurückzuführen.
Was ist also die Alternative? Tools wie Optimizely – die Daten entweder direkt mit einer leichten CDP oder nahtlos über Ihre bestehende CDP integrieren – sind in dieser Hinsicht fortschrittlicher als es Google Optimize je war! Mit Hilfe von Tools wie diesen können Unternehmen nach der Einstellung von Google Optimize viel progressiver über Integrationen nachdenken.
2. Welche Teile des Funnels müssen optimiert werden?
Mit einer guten Testplattform können Unternehmen ihren gesamten Funnel optimieren. Jede Phase erfordert jedoch einen anderen Ansatz, abhängig von den individuellen Bedürfnissen Ihres Unternehmens.
Im Top-of-the-Funnel-Marketing geht es darum, das Markenbewusstsein aufzubauen und sich auf die Probleme zu konzentrieren, die Ihr Unternehmen löst. Hier können Experimente helfen, noch mehr Insights über die Pain Points Ihrer Kunden zu. Vor allem aber können sie helfen, sie so zu formulieren, dass sie bei Ihrer Zielgruppe ankommen.
Im B2B-Bereich, wo die durchschnittliche Marke fünf bis sieben verschiedene Branchen bedient, ist das besonders wichtig. Jede dieser Branchen hat andere Probleme und verfügt über ein eigenes Vokabular, eine Vorliebe für Details, branchenspezifischen Humor etc.
Wenn Sie also relevante Kampagnen für eine Reihe von Personas erstellen wollen, kann das falsche Tool die Komplexität und den erforderlichen Zeitinvest drastisch erhöhen!
Der Erfolg im Middle-Funnel hängt vom Aufbau vertrauensvoller Beziehungen zu Ihrer bestehenden Zielgruppe ab. Ihr Team hat wahrscheinlich schon eine Menge Ideen für “best practises”. Aber wissen Sie auch, welche davon bei den verschiedenen Zielgruppen ankommen und welche nicht?
Jede Zielgruppe ist einzigartig, und was gestern gut funktioniert hat, funktioniert morgen vielleicht nicht mehr. Daher ist es wichtig, Ihre Taktiken vor der Umsetzung in A/B-Tests zu prüfen.
Im Bottom-of-Funnel geht es darum, die Probleme und Herausforderungen Ihrer Zielgruppe mit spezifischen Produkten und Dienstleistungen zu verknüpfen. Mit anderen Worten: Sie zeigen ihnen, wie Sie ihre Probleme gemeinsam lösen können.
Hier geht es beim Experimentieren darum, den Product-Market-Fit zu optimieren, anstatt einfach wahllos alles auszuprobieren, um zu sehen, was am Ende herauskommt. Zu viele Optionen können schnell überwältigend sein. Zu diesem Zeitpunkt ist das Ergebnis nicht unbedingt eine Steigerung der Conversionrate, sondern deutlich kürzere Vorlaufzeiten.
Die Auswahl der passenden Testplattform mit einem hohen Automatisierungsgrad ist entscheidend, wenn Sie den gesamten Funnel optimieren wollen. Besonders dann, wenn Ihr Unternehmen auf mehrere unterschiedliche Branchen ausgerichtet ist.
Oft versuchen Unternehmen Geld zu sparen, indem sie ein Tool mit wenigen Automatisierungsfunktionen wählen. Sie stellen jedoch bald fest, dass die zusätzliche manuelle Arbeit, die damit einhergeht, viel teurer ist! Interessanterweise bietet Google Optimize kein beeindruckendes Maß an Automatisierung. Hier liegt also ein weiterer Bereich, in dem Unternehmen Verbesserungen anstreben können.
3. Können wir Optimierungen mit KPIs verknüpfen?
Um Experimente mit Sinn zu füllen, sollten Sie die Ergebnisse von A/B-Tests mit KPIs verknüpfen. Denn was nützt es, einfach nur zu wissen, dass die Farbe Rot geringfügig besser ankommt als die Farbe Blau?
Einige Unternehmen tun sich schwer damit, sinnvolle KPIs für ihre Experimente zu finden und konzentrieren sich auf sogenannte Vanity Metrics (also Zahlen, die nach viel klingen, aber wenig aussagen). Dabei müssen Sie nicht erst das Rad neu erfinden, um effektive Experimente durchzuführen.
Eine einfache Möglichkeit besteht darin, dafür zu sorgen, dass die Experimente die Ausgangswerte (Klicks, Konversionen, Besucher usw.) übertreffen. Eine andere mögliche Messgröße ist, die Experimente im Verhältnis zum Umsatzwachstum zu betrachten.
Denn darauf laufen letztlich alle KPIs hinaus! Was auch immer Sie tun: Stellen Sie sicher, dass Sie nachweisen können, wie Ihre Tests zu mehr Leads, Sales oder Abschlüssen geführt haben. So sind Sie für wirklich produktive Gespräche mit allen Beteiligten gewappnet.
Wenn Ihr Unternehmen noch nicht bereit ist, Experimente mit KPIs zu verknüpfen, werden Sie wahrscheinlich Schwierigkeiten haben, die Investition in eine Optimize-Alternative zu rechtfertigen.
Aber Sie können sich nicht den Luxus leisten, zu warten, bis Sie einen ausgereifteren Ansatz verfolgen können. Daher sollten Sie schnell entscheiden, wo die Reise hingehen soll, darauf basierend einen Business Case erstellen und konkrete Schritte für den Weg dorthin ausarbeiten.
4. Können wir den ROI für unsere Experimente berechnen?
Mit einem Wort: Ja. Wenn Sie über KPIs verfügen, sollte Ihre Testplattform Ihnen bei der Berechnung des ROI helfen. Wenn Sie sich jedoch zum ersten Mal mit dem Thema A/B-Tests befassen, sollten Sie nicht versuchen, den ROI zu berechnen, bevor Sie loslegen.
Dieser wird nämlich zu Beginn unweigerlich sehr ungenau sein. Um genauere Zahlen zu bekommen, sollten Sie warten, bis Sie die ersten fünf bis zehn Experimente durchgeführt haben. Anhand dieser Daten können Sie den geschäftlichen Nutzen von Tests berechnen und Ihren Prozess optimieren, um den ROI zu maximieren.
Denken Sie daran, dass es bei der Berechnung der Rentabilität von Experimenten nicht nur darum geht, dass am Ende auf dem Dashboard alle Pfeile nach oben zeigen. Es geht auch darum, dass die aktuelle Leistung konstant bleibt. Ihre Konkurrenz schläft nicht und führt ständig schrittweise Verbesserungen durch. Wenn Sie nicht mitziehen, wird das seinen Preis haben und unweigerlich zu einem Rückgang Ihrer Leistung führen.
5. Ist mein Unternehmen bereit für Experimente?
Sobald es eindeutige KPIs gibt, ist jedes Unternehmen bereit für Experimente. Wenn Sie vor die Wahl gestellt werden, in Experimente, Personalisierung oder die Steigerung des Traffics zu investieren, sollten Sie die erste Option wählen. Im Idealfall sollte das Experimentieren vor der Personalisierung erfolgen und dasselbe Tool verwenden.
Der Grund dafür ist, dass Unternehmen durch Experimente ihren Funnel optimieren können. Oder anders ausgedrückt, dass nachfolgende Investitionen in Traffic oder Personalisierung effektiver sind. Ein weiterer Vorteil von Experimenten besteht darin, dass Sie lernen können, was in der echten Welt funktioniert. Diese Erkenntnisse wiederum können sich positiv auf Produktdesign, Go-To-Market-Strategien und vieles mehr auswirken.
Wenn Sie bereits Experimente durchführen und mit dem Gedanken spielen, damit aufzuhören, wenn Google Optimize eingestellt wird, dann sollten Sie sich das zweimal überlegen.
Viele Unternehmen schränken fatalerweise ihre Experimente ein oder hören ganz auf, wenn die Gewinne nur noch geringfügig sind. Wenn Unternehmen zum ersten Mal A/B-Tests durchführen, verzeichnen sie in der Regel erhebliche Umsatzsteigerungen. Im Laufe der Zeit werden diese sichtbaren Verbesserungen immer kleiner, aber nicht weniger wichtig.
Ständiges Experimentieren ist der einzige Weg, um effektiv auf Veränderungen in der Branche reagieren zu können. Es gibt einen Grund, warum Start-ups und Scale-ups sich auf das Prototyping und Testen konzentrieren: Es beschleunigt sowohl die Markteinführung als auch die Produktanpassung.
Eine neue Chance?
Während wir uns von Google Optimize verabschieden, sollten wir nicht aus den Augen verlieren, dass es bei der Wahl einer neuen Testplattform nicht nur darum geht, Instabilität und Unterbrechungen zu minimieren. Es ist vielmehr eine gute Gelegenheit, eine skalierbarere, fortschrittlichere und hochintegrierte Lösung zu finden und zu implementieren. Also: Eine neue Chance, etwas besser oder anders zu machen – eben innovativ zu sein.
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