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© Gabriel Beck 2014
Die Fischgräte in der Conversion Suppe
Das Ishikawa Diagramm als Conversiontool
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© Gabriel Beck 2014
Inhalt
Einleitung ....................................................................................... 4
Die Fischgräte in der Conversion Suppe ...............................................................5
1. Problem identifizieren ....................................................................................... 6
2. Hauptursachen auflisten ................................................................................... 6
3. Nebenursachen auflisten ................................................................................... 7
4. Prüfung auf Vollständigkeit & Gewichtung der Faktoren ............................... 8
5. Optimierungskonzepte erstellen / Hypothesen aufstellen ............................. 8
6. Überprüfung mittels Testing und Übertragen der Erkenntnisse .................. 10
Fazit und kritische Anmerkungen ....................................................................... 11
Downloads ..................................................................................... 12
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© Gabriel Beck 2014
Über den Autor Gabriel Beck ist Head of
Conversion Optimization und
Standortleiter Hamburg bei
explido.
Er und sein Team analysieren, testen und optimieren
Webseiten, um die Effizienz des Online Marketing Budgets
zu erhöhen. Die Conversion Abteilung bei explido bietet
dabei alle Conversion Leistungen aus einer Hand.
Er ist Speaker auf vielen Fachkonferenzen und betreibt
das Conversiondoktor-Blog seit 2009.
Vorträge auf Konferenzen
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© Gabriel Beck 2014
Einleitung
Niedrige Conversion Rate? Hohe Absprungrate auf SEA
Landing Pages? Viele Besucher im Warenkorb, aber wenig
Käufer? Irgendeine Schwachstelle hat jede Webseite. Wie man
Schwachstellen aus Zahlensicht näher kommt, habe ich im
Artikel "Conversion Analyse auf Meta-Ebene" bereits etwas
näher beleuchtet. Der genannte Artikel hat allerdings die
Probleme nur auf Meta-Ebene identifiziert.
Ich möchte hier einen anderen Ansatz zeigen, der Ursache und
Wirkung noch näher zusammenbringt, etwas plastischer und
augenfälliger ist und sage und schreibe schon über 70 Jahre auf
dem Buckel hat!
Viel Spaß bei der Lektüre!
Gabriel Beck
www.conversiondoktor.de
www.explido.de
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Die Fischgräte in der Conversion Suppe Über die Analyse von Schwachstellen, bzw. das Darstellen von Ursache-Wirkungszusammenhängen hat sich Dr. Kaoru Ishikawa
bereits 1940 Gedanken gemacht. In den 40-igern hat er das nach ihm benannte Ishikawa-Diagramm für die Ursache-
Wirkungszusammenhänge in Herstellungsprozessen verwendet. Das Ishikawa Diagramm (Synonyme: Fischgräten-Diagramm, oder
cause-and-effect diagram, fishbone diagram) ähnelt in seiner Darstellung einer Fischgräte, daher der einprägsame Name. Diese Art
der Darstellung von Ursache und Wirkung hat noch immer nicht ausgedient und wird auch 70 Jahre danach noch immer verwendet.
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Methodik Kurz zusammengefasst, beinhaltet ein Ishikawa-Diagramm
folgende Punkte (siehe Abbildung):
1. Wirkung (Problem)
Was ist das definierte Problem?
2. Ursache (Hauptursachen, Nebenursachen).
Welche Faktoren und Umstände (unterteilt in Haupt- und
Nebenursachen) sind mögliche Verursacher des Problems?
Übertragbarkeit auf Webseiten und deren
Schwachstellen Die Fischgräte in die “Conversion-Suppe” zu werfen, ist relativ
einfach. D.h. man kann diese Form der Darstellung von
Ursache-Wirkungszusammenhängen ohne großen Aufwand auf
komplexe Onsite-Probleme und deren Ursachen übertragen.
Die Erstellung eines solchen Diagramms kann man zwar alleine
vornehmen, aber umfassender wird das Problem und dessen
Ursachen in einer kleinen Gruppe diskutiert.
Die folgende Vorgehensweise ist auf die Conversion
Optimierung adaptiert und hat keinen Anspruch auf
Vollständigkeit.
1. Problem identifizieren Bei der Identifkation des Problems kann man sich der
Webanalyse-Daten bedienen, dann weiß man wie groß das
Problem ist. Das Problem als solches kann man mithilfe der
Meta-Analyse herausfinden (siehe Artikel “Conversion Analyse
auf Meta-Ebene“). Man kann das Problem als solches sehr
genau beschreiben “Die Bounce Rate meiner Landing Page ist
zu hoch (>50%)” oder aber auch etwas weicher formulieren “Es
springen zu viele Besucher auf meiner Landing Page ab”.
Das Problem wird anschließend in das Diagramm übertragen.
2. Hauptursachen auflisten Um die Ursachen für das Problem herauszufinden, eignet sich
ein Brainstorming besonders gut. Alle Faktoren, die einen
Zusammenhang zum Problem haben, werden untereinander
aufgelistet. Hilfreiche Fragestellungen für die Forschung nach
Ursachen sind W-Fragen (siehe unten). Was die Ursachen
betrifft, empfiehlt sich ein Methodenmix aus quantitativen und
qualitativen Methoden (Überblick über Conversion Tools). Je
mehr Analysen im Vorhinein durchgeführt wurden, desto klarer
ist der Blick auf die Ursachen.
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W-Fragen für die Ursachen
Warum? (Warum ist die Bounce Rate so hoch?)
Weshalb? (Weshalb finden die Nutzer nicht das, wonach
sie suchen?)
Wieso? (Wieso ist das Problem (die Bounce Rate) in
einer Kampagne besonders schlimm, in anderen nicht?)
Woher? (Woher kommen Besucher, die abspringen?)
Was? (Was kann eine Bounce Rate beeinflussen?)
Woran? (Woran kann es liegen, dass alle Bounces von
einer Traffic-Quelle kommen?)
Hauptursachen für Conversion Probleme auf einer Webseite
können wie folgt lauten:
Inhalt
Technik
Design
Usability
Traffic-Quelle
Psychologische Faktoren
Emotionen
Branding
etc.
3. Nebenursachen auflisten Bei der Sammlung von möglichen Ursachen für ein Problem
lassen sich schnell bestimmten Ursachen wiederum anderen
unterordnen. Hierbei kann man sich auch wieder der oben
genannten W-Fragen bedienen.
Für eine mögliche Hauptursache “Die Usability der Landing
Page ist schlecht” könnten beispielsweise folgende
Nebenursachen aufgelistet werden
Klarheit
Unterscheidbarkeit
Kompaktheit
Konsistenz
Erkennbarkeit
Lesbarkeit
Verständlichkeit
(typische Usability Faktoren nach DIN EN ISO 9241 Teil 12)
Sind die Nebenursachen damit noch nicht ausreichend
beschrieben, kann man zu diesen Nebenursachen auch noch
weiter in die Tiefe gehen und eine 3. Ebene einziehen.
Was beeinflusst zum Beispiel die Lesbarkeit von Text? Mögliche
Nebenursachen auf Ebene 3. Schrifttyp, Schriftgröße,
Zeilenabstand, Laufweite, Kontrast, Serifen, etc. etc.
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4. Prüfung auf Vollständigkeit & Gewichtung
der Faktoren Im nächsten Schritt wird überprüft, ob alle wichtigen Ursachen
und Nebenursachen aufgelistet sind. Ist dies der Fall, so
bewertet man gemeinsam, welche Faktoren eher auszuschließen
sind, streicht diese aus der Liste wieder raus und erhöht somit
Übersichtlichkeit des Diagramms. Hier kann man zum Beispiel
ein Punktesystem verwenden, oder jedem Teammitglied
gestatten, nur eine bestimmte Anzahl von Haupt- und
Nebenursachen zu nennen, um sich auf die wirklich wichtigen
Punkte für die spätere Optimierung zu konzentrieren.
5. Optimierungskonzepte erstellen /
Hypothesen aufstellen Für die einzelnen Hauptursachen werden
Optimierungskonzepte erstellt, denen eine Hypothese zugrunde
liegt. Wichtig ist bei der Konzepterstellung, dass auch wirklich
gezielt die benannten Ursachen und Nebenursachen behoben,
bzw. optimiert werden. Die Frage, ob A/B Testing oder MVT
hängt dabei vom Traffic ab, den man zur Verfügung hat (Wie
viel Traffic braucht man zum Testen?)
1. A/B Testkonzepte sind in der Lage, eine
Nebenursache zu optimieren und nachzuweisen, ob
damit das Problem signifikant beeinflusst werden
konnte.
2. Ein MVT ist darüber hinaus in der Lage,
nachzuweisen wie sich mehrere Nebenursachen auf
das Problem (bspw.: Bounce Rate) auswirken. Der
Vorteil eines Multivariaten Tests ist es, dass man den
Einfluss der unterschiedlichen Nebenursachen auf
das Problem mit Hilfe des “impacts” sehr genau
messen kann. Hierzu eine → Anleitung als [PDF].
Die nachfolgende Abbildung zeigt zum einen die Darstellung
des Ursache-Wirkungszusammenhangs für einen multivariaten
Tests (MVT) wie auch für einen A/B Test.
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Lesebeispiel:
1. Insgesamt konnte herausgefunden werden, dass alle Nebenursachen die Bounce Rate beeinflusst haben.
2. Mit dem Multivariaten Test konnte herausgefunden werden, dass die Textlänge einen höheren impact auf die Bounce Rate hat
als das Layout (75% vs. 34% impact).
3. Mit zwei einzelnen A/B Tests konnte herausgefunden werden, dass die optimierten Varianten die Bounce Rate positiv
beeinflusst haben.
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6. Überprüfung mittels Testing und Übertragen der Erkenntnisse Mit dem Website-Testingtools (bspw. visualwebsiteoptimizer oder optimizely) ermittelt man nun die Werte für die einzelnen Haupt-
und Nebenursachen. D.h. die Tests zeigen, welche Faktoren (bzw. Optimierungskonzepte für diese Faktoren) sich auf die Bounce-Rate
wie auswirken. Dafür müssen sicherlich mehrere Tests aufgesetzt und durchgeführt werden. Wenn die Tests systematisch
durchgeführt wurden, sortiert man nach und nach heraus, woran das Problem lag, bzw. woran nicht. Zum Schluss ist die Fischgräte so
ausgedünnt, dass man schnell erkennt, welche Haupt- und Nebenursachen das Problem hat.
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Fazit und kritische Anmerkungen Strategische Methoden und Tools, die wie in diesem Fall aus den 40iger Jahren stammen, haben noch lange nicht ausgedient. Das
Ishikawa-Diagramm eignet sich bestens, um Struktur in Ursache-Wirkungszusammenhänge bzw. Optimierungskonzepte auf einer
Webseite zu bringen. Die Effekte können mittels A/B oder MVT quantifiziert werden.
Anzumerken bleibt noch, dass diese Darstellung einem vor Augen führt, welche Haupt- und Nebenursachen eine Auswirkung auf das
Problem haben. D.h. aber auch es steht und fällt alles mit den Konzepten hinter dieser Methodik. Soll heißen: “Garbage in – garbage
out”. Wenn die Konzepte schlecht oder nur halbdurchdacht sind, kann man auch schnell zum Ergebnis kommen, dass eine
Hauptursache gar keine Ursache ist, da sich keine Effekte messen lassen.
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Downloads
Downloads im Blog
Weitere ebooks und Informationen
gibt es im Download Bereich
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Conversion Tool Liste
Eine Liste mit vielen
Conversion Tools findet man im Blog
Link
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2010 gründete Gabriel Beck zusammen mit André Morys und
Frank Reese die Xing Gruppe „Conversion Optimization –
Boost Your Profit“.
Xing Conversion Gruppe // http://bit.ly/boostyourprofit