Wenn es darum geht, die Leistung von Produktseiten zu optimieren, geben die Verkaufszahlen und der Marketing-ROI nicht immer die ganze Wahrheit preis. Darüber hinaus ist es wichtig, Erkenntnisse auf der Grundlage von Daten aus zuverlässigen Analysen zu gewinnen.
One key metric to calculate incremental lift.
Incremental lift uses A/B testing in order to isolate what specific effect a particular marketing initiative had on your product page performance. This measure is much more valuable than revenue or conversion measures, which can only suggest correlation.
By using incremental lift, you can also calculate incremental revenue, which tells you exactly how much additional revenue is attributable because of incremental lift. It provides clear evidence and attribution of the returns for your business from your marketing investment.
Syndigo’s Analytics reporting can provide many clear insights including incremental lift, to help you better understand what your customers want and how you can reach them more effectively. This is product page optimization made simple.
Der aktuelle Stand der eCommerce-Analyse
Marken leben in einem Meer von Berichten, die viele verschiedene Messgrößen liefern, um zu verstehen, wo Zeit und Budget eingesetzt werden sollen. Gute Marken sind immer auf der Suche nach besseren Daten, die ihnen einen Vorteil gegenüber ihren Mitbewerbern verschaffen, aber es ist eine Herausforderung, herauszufinden, wessen Daten zuverlässig sind. Hier sind einige Kennzahlen, die häufig verwendet werden.
Rentabilität der Investition
Return on Investment (ROI) is a common metric that is favored for its ease of use. It’s calculated using just two numbers: revenue and cost. Take how much you made and divide it by how much it cost (your investment) to generate that revenue. That is your ROI.
Diese einfache Berechnung eignet sich gut für die Analyse der Top-Line-Leistung bei verschiedenen Artikeln. Allerdings ist diese Berechnung nicht spezifisch genug, um Ihnen zu sagen, welcher Teil Ihrer Investitionen die Verkäufe auf der Seite tatsächlich gefördert hat. War es zum Beispiel das Hinzufügen eines Werbevideos auf der Seite oder ein interaktives Bild mit Hotspots? Mit dem ROI können Sie zwar eine Korrelation, aber keine Kausalität erkennen. Sie können feststellen, dass Ihr ROI, wenn Sie Ihren Produktdetailseiten Anleitungsvideos hinzufügen, 4:1 ist, aber wie viel von diesem Umsatz ist auf das Video selbst zurückzuführen?
Um festzustellen, ob ein neues Layout der Produktseite den Umsatz für das Produkt steigert, müssen Sie in der Lage sein, alle Faktoren innerhalb des Kauftrichters zu isolieren. Dinge wie Saisonalität, bezahlte Impressionen und externe Kampagnen tragen ebenfalls dazu bei, den ROI zu beeinflussen.
Konversionsrate
Die Konversionsrate ist eine weitere beliebte analytische Kennzahl für den eCommerce. Diese Kennzahl konzentriert sich speziell auf die Leistung der Produktseite. Die Konversionsrate ist ein Maß für den Prozentsatz der Besucher einer Produktseite, die eine gewünschte Aktion durchgeführt haben.
Im eCommerce wird die Konversionsrate in der Regel als Warenkorbrate (add-to-cart rate) gemessen. Das Ziel von eCommerce-Einzelhändlern ist es, Kunden dazu zu bringen, Produkte in ihren Warenkorb zu legen und schließlich einen Kauf zu tätigen. Wenn es um die Optimierung von Produktseiten geht, ist es sinnvoll, sich auf den prozentualen Anteil der in den Warenkorb gelegten Produkte als Konversionsrate zu konzentrieren.
Bei der Warenkorbrate stellt sich jedoch ein ähnliches Problem wie bei der Kapitalrendite: Wie können Sie die Marketingaktivitäten isolieren, die sich auf diese Rate auswirken? Ihr Analyse-Dashboard sagt Ihnen vielleicht, dass die Warenkorbrate für ein bestimmtes Produkt von Monat zu Monat von 8 % auf 10 % gestiegen ist, aber nicht, was die Ursache dafür ist.
Das liegt daran, dass die Konversionsrate nur die abschließende Aktion analysiert: ob der Nutzer das Produkt in den Warenkorb gelegt hat oder nicht. Es wird nicht untersucht, was die Nutzer dazu motiviert hat, etwas in den Warenkorb zu legen. Es werden keine Fragen gestellt, um herauszufinden, ob der Nutzer auch ohne Ihre Marketinginitiative einen Kauf getätigt hätte (oder wenn Sie eine andere Initiative eingesetzt hätten).
Die Optimierung von Produktseiten ist effektiver, wenn Ihre Daten detaillierter sind. Unterschiedliche Verbraucher werden durch unterschiedliche Arten von Inhalten motiviert. Und wenn Ihr Reporting-Dashboard Ihnen nur die Warenkorbrate im Laufe der Zeit anzeigt und es Ihnen nicht ermöglicht, A/B-Tests durchzuführen, warum sich diese Rate ändert, sagt es Ihnen nicht viel.
Sales Numbers
Die Verkaufszahlen stellen auch keine vollständige Verbindung zwischen Marketinginhalten und Umsatz her. Noch wichtiger ist, dass sie keinen Fahrplan für die Verbesserung Ihres Verkaufstrichters liefern, weil sie Ihnen nicht sagen, wer Ihre Produkte kauft und warum (Tipp: Inkrementeller Lift tut es!).
Warum funktioniert das schrittweise Anheben also besser?
Einfach ausgedrückt, ist der inkrementelle Lift eine effektive Maßnahme aufgrund von Holdout-Tests. Bei Holdout-Tests (auch als A/B-Tests bekannt) wird einer Testgruppe (z. B. A) eine bestimmte Marketingvariable präsentiert und die Umsatzrate zwischen der Testgruppe und der Kontrollgruppe (B), die die gezielte Marketinginitiative nicht erhalten hat, verglichen.
Die Formel für die Berechnung des inkrementellen Auftriebs lautet:
Inkrementeller Lift = (Konversionsrate der Testgruppe - Konversionsrate der Kontrollgruppe) / Konversionsrate der Kontrollgruppe
Warum ist der inkrementelle Anstieg wertvoller als andere Metriken?
Stellen Sie sich folgendes Szenario vor: Sie möchten ein neues Produktvideo auf Ihrer Produktseite für Digitalkameras einfügen. Sie haben zwei Versionen des Videos: eine ist 30 Sekunden lang und die andere 60 Sekunden. Welche Version wird mehr Umsätze generieren?
Im ersten Monat der Produktseite verwenden Sie das 30-Sekunden-Video und führen einen A/B-Test zu dessen Wirksamkeit durch. Sie stellen fest, dass der inkrementelle Anstieg des 30-Sekunden-Videos 15 % beträgt. Im zweiten Monat setzen Sie das 60-Sekunden-Video ein und führen einen weiteren Test durch, bei dem Sie einen inkrementellen Anstieg von 12 % feststellen. Nach beiden Tests können Sie zu dem Schluss kommen, dass das 30-Sekunden-Video effektiver ist, da es eine höhere inkrementelle Steigerung aufweist.
Die inkrementelle Steigerung ist die beste Kennzahl für die Optimierung von Produktseiten, da sie A/B-Tests einschließt, um die Variablen zu isolieren, die sich wirklich auf die Konversion der Kunden auswirken.
