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Conversion Beratung und Landingpage Optimierung ist bei uns eine datenbasierte Optimierung. Die Ausgangssituation: Erstellung einer Conversion/UX Analyse.
Die dort erwähnten Hypothesen/Maßnahmen werden für Dich aufbereitet und als A/B Test in einem Spezifikationsblatt / Reporting bereitgestellt.
Ein großes und sehr bekanntes Unternehmen, welches früher gelbe Seiten produziert hatte, hatte uns beauftragt einen A/B Test aufzubauen.
- Nach Sichtung der Daten unsere Annahme:
👀 Wir brauchen mehr Augenmerk auf die Schlüsselelemente. - 💡 Idee:
Aufbau des Gaze Cueing-Effekts: Dieser psychologische Effekt tritt auf, wenn die Blickrichtung einer abgebildeten Person die Aufmerksamkeit des Betrachters auf ein bestimmtes Element lenkt. Im E-Commerce und auf Websites kann dies genutzt werden, um die Aufmerksamkeit auf Schlüsselelemente wie CTA-Buttons oder Sonderangebote zu lenken. - Unser A/B-Test Setup:
Gruppe A (Kontrollgruppe): Landingpage ohne Gaze Cueing.
Gruppe B (Testgruppe): Elemente, bei denen Modelle in Richtung der wichtigsten Call-to-Action-Elemente blicken. - 🏁 Ziel:
Wir wollen sehen, ob der Einsatz von Gaze Cueing die Conversion-Rate auf unserer Produktseite verbessert. - Ergebnisse:
Wir erwarteten, dass die Blickrichtung der Modelle die Aufmerksamkeit der Nutzer auf wichtige Elemente wie Kaufbuttons lenkt und somit die Conversion-Rate steigert. Das Ergebnis war enorm gut!
Fallbeispiel des Kunden: GelbeSeiten (Unternehmenseintrag)
Was ist A/B Testing?
A/B-Testing ist die Methode des experimentellen Designs, die verwendet wird um die Auswirkungen von Veränderungen an einer Website, Landingpage oder Online Shopauf die Benutzererfahrung oder das Verhalten der Benutzer zu testen. Es werden zwei verschiedene Versionen einer Seite erstellt, Version A und Version B. Diese werden zufällig auf verschiedene Benutzer oder Benutzergruppen verteilt. Die Leistung jeder Version wird gemessen und miteinander verglichen, um festzustellen, welche Version besser abschneidet.
Die Änderungen können in Design, Text, Layout, Farben, Positionierung oder anderen Faktoren bestehen. Das Ziel des A/B-Tests ist es, die Version zu identifizieren, die die höchste Conversion Rate, die längste Verweildauer auf der Website oder die höchste Klickrate erzielt. A/B-Tests können dazu beitragen, Entscheidungen auf der Grundlage von Daten zu treffen, anstatt auf Annahmen oder Intuition zu vertrauen.
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