Conversion-Optimierung: Mehr Leads & Kunden dank UX-Hypothesen

Ob Lead-Abgabe, Download, Newsletter-Abonnement oder Online-Shop-Kaufabschluss: Ihr wollt die Zahl derer erhöhen, die online eurer Handlungsaufforderung (Call-to-Action) nachkommen? Dann solltet ihr bei Landingpages, Mailings, Social-Media-Ads, Checkout-Seiten & Co. mit Hypothesen arbeiten. Wie das gelingt, schildere ich euch in diesem Beitrag.

Dieses Bild erstellte das KI-Tool Craiyon anhand des Prompts "hypothesis".

Was ist eine Hypothese – und wie unterscheidet sie sich von einer These?

Wikipedia, übernehmen Sie:

"Eine Hypothese (von altgriechisch [...] hypóthesis [...], wörtlich 'Unterstellung') [...] ist eine auf dem Stand der Wissenschaft gründende Annahme, die zwar geeignet ist, bestimmte Erscheinungen zu erklären, deren Gültigkeit aber nicht oder noch nicht bewiesen bzw. verifiziert ist." 

"Die These (von altgriechisch [...] thésis, deutsch 'aufgestellter Satz, Behauptung') [...] bezeichnet eine zu beweisende Behauptung oder einen Leitsatz. Die Gegenbehauptung kann eine Antithese sein."

Euch wird der Unterschied noch nicht so ganz klar? Ging mir genauso. Also habe ich tiefer gegraben ...

... und fand diese Definition der Goethe-Universität Frankfurt:

"Hypothesen sind eine Unterform von Thesen: während eine These eine einfache Behauptung darstellt, behauptet eine Hypothese einen Zusammenhang zwischen mindestens zwei Faktoren; [...] 

Die Aussage, 'Die Studierenden von heute treiben mehr Sport als früher' wäre demnach eine These, [...]. Demgegenüber lassen sich aus der These 'Es gibt einen Zusammenhang zwischen Sport und Studienerfolg' verschiedene Hypothesen dazu ableiten, wie die beiden Faktoren Sport und Studienerfolg zusammenhängen: [...]."

Die Universität Mannheim ergänzt:

"Im Unterschied zur These ist die Hypothese spezifischer und stellt bereits einen Zusammenhang zwischen mindestens zwei Variablen her. [...].'"

Ok, klingt einleuchtend. Kommen wir zur Frage, wie wir im Online-Marketing im Bereich der User Experience (UX) mit Hypothesen arbeiten können:

Conversion-Optimierung: Daten statt Bauchgefühl

➤ Wieso gibt niemand seine Kontaktdaten auf der Landingpage oder im LinkedIn-Formular ab? 

➤ Weshalb wird das Whitepaper so selten heruntergeladen? 

➤ Warum meldet sich niemand für das Webinar an? 

➤ Wieso werden die Links im Newsletter nicht geklickt?

➤ Weshalb legen Besucher*innen des Online-Shops das Produkt in den Einkaufswagen, gehen dann aber nicht zur Kasse?

Das sind typische Fragen, mit denen man sich als Online-Marketer*in in der täglichen Arbeit konfrontiert sieht. Obwohl es Traffic gibt, ist die Conversion schwach – oder findet gar nicht statt.

Leider häufig zu beobachten sind "gefühlte" (= unwissenschaftliche) Erklärungsversuche. Man hört dann Sätze wie: "Also, ich würde da ja auch nicht klicken, weil Blablabla ...". 

Lasst euch gar nicht erst auf diese Form von Bauchgefühl-Kaffeekränzchen ein. Wählt stattdessen den Weg des Profis: Nur was messbar ist, kann optimiert werden.

Conversion-Optimierung: Mit Hypothesen im Online-Marketing arbeiten

Echte, wissenschaftliche Hypothesen sind widerlegbar (falsifizierbar). Diese Falsifizierbarkeit unterscheidet eine echte Hypothese von einer unwissenschaftlichen Aussage. 

➤ Eine nicht falsifizierbare Aussage wäre zum Beispiel: 

"Die per Targeting ausgewählte Zielgruppe auf LinkedIn gibt ihre Kontaktdaten deshalb nicht im Anzeigen-Formular ab, weil sie prinzipiell in Marketing-Formularen keine personenbezogenen Daten preisgibt". 

So eine Aussage wäre nur dann widerlegbar, wenn man jede einzelne Person der Zielgruppe befragen könnte, ob sie personenbezogenen Daten in Marketing-Formularen preisgibt – und auch eine Antwort erhielte.

Diese Befragung durchzuführen bzw. von ausnahmslos allen Personen der Zielgruppe eine Antwort zu bekommen, ist faktisch unmöglich respektive ausgeschlossen. Die oben genannte Aussage ist somit nicht falsifizierbar – und damit keine Hypothese.

➤ Folgende Aussage dagegen ist eine falsifizierbare Hypothese: 

"Ein kürzeres Formular im Kontaktdaten-Abgabefeld der LinkedIn-Anzeige führt zu einer höheren Conversion-Rate."

Das lässt sich durch einen A/B-Test falsifizieren bzw. verifizieren: Die exakt gleiche LinkedIn-Anzeige mit exakt derselben Zielgruppe wird einmal in der Version A "Langes Formular" und einmal in der Version B "Kurzes Formular" ausgespielt. Performt Version B ebenfalls nicht, wäre die Hypothese falsifiziert. Performt B statistisch signifikant besser als A, wäre die Hypothese verifiziert. 

Falsifizierbarkeit bedeutet, eine Aussage unabhängig von subjektiven Vermutungen (Bauchgefühl) oder Vorurteilen objektiv überprüfen zu können. 

Weitere Beispiele für brauchbare Hypothesen im Online-Marketing: 

➤ "Detailliertere Targeting-Angaben führen zu einer höheren Conversion-Rate." (via A/B-Testing falsifizierbar/verifizierbar)

➤ "Das Verwenden von Kundenzitaten (Social Proof) auf der Landingpage führt zu mehr Anmeldungen." (via A/B-Testing falsifizierbar/verifizierbar)

➤ "Trust-Siegel auf der Checkout-Seite führen zu mehr Kaufabschlüssen." (via A/B-Testing falsifizierbar/verifizierbar)

➤ "Expertenurteile auf der Landingpage führen zu mehr Webinar-Anmeldungen." (via A/B-Testing falsifizierbar/verifizierbar)

Conversion-Optimierung: Hypothesen helfen ungemein

Wenn ihr mit fundierten Hypothesen arbeitet, könnt ihr euch peu à peu der "Wahrheit" annähern: Schritt für Schritt wird klarer, wie ihr eine Landingpage, ein Mailing, eine Social-Media-Anzeige, eine Checkout-Seite etc. anpassen müsst, um mehr Conversions zu erzielen.

Großer Vorteil des Online-Marketings: A/B-Testing ist leicht, schnell und ohne Zusatzkosten umsetzbar.

Wichtiger ist jedoch: Conversion-Optimierung mittels Hypothesen und A/B-Tests braucht Beharrlichkeit, Ehrgeiz und Empathie. Hirnt mit euren besten Leuten – und ihr werdet Conversion-Fortschritte erzielen (euer Blogger hat's erlebt). 

Ich wünsche euch viel Erfolg bei eurer Conversion-Optimierung.

Link-Tipps:

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