All diese zusätzlichen Verkäufe wurden ohne zusätzliche Marketingkosten erzielt, sodass dieser eine Test den ROI des Kunden um 88 % steigerte. Unsere Teststrategie hatte sich endlich ausgezahlt.
Zunächst dachten wir, wir hätten den heiligen Gral der Conversion-Rate-Optimierung gefunden. Wir probierten Lightbox-Popups bei verschiedenen Kunden aus, in der Hoffnung, auf breiter Front Verbesserungen zu erzielen.
15 %. Bei zwei anderen Kunden blieb die Conversion-Rate ungefähr gleich. Bei einem anderen Kunden sank die Conversion-Rate um 18 %!
Was ist passiert?
In unserer Freude über unseren Testsieg hatten wir aktuelle daten zu mobiltelefonnummern leider übersehen, was den Erfolg unseres Lightbox-Tests überhaupt erst möglich gemacht hatte: Lightboxen passten hervorragend zu unserer Zielgruppe der Millennials.
Offensichtlich waren Lightbox-Popups für andere Zielgruppen nicht unbedingt besonders gut geeignet.
Diese Art der Übergeneralisierung ist ein häufiges Problem für Marketingfachleute. Auf der Suche nach dem nächsten Wundermittel für das Marketing kann es leicht passieren, dass man eine Fallstudie zu A/B-Tests liest und annimmt, dass man die Daten aus den Tests anderer nutzen kann, um schneller zum Conversion-Rate-Himmel zu gelangen.
Das Problem besteht darin, dass Fallstudien zwar eine großartige Möglichkeit sind, um Ideen zum Testen zu entwickeln , Sie jedoch nicht davon ausgehen können, dass das, was bei einer anderen Zielgruppe funktioniert hat, auch perfekt auf Ihren Markt passt.
Der Schlüssel zur Optimierung der Conversion-Rate Ihrer Zielseite liegt nicht darin, die Ideen anderer auszuprobieren, sondern darin, Ihren Markt kennenzulernen und Seiten zu erstellen, die für Ihr einzigartiges Publikum funktionieren.
Die Conversion-Rate eines Kunden verbesserte sich um
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