Verbessere Ihre Website mit
einer professionellen UX-Optimierung!

Wir haben in über 60 Projekten UX-Optimierungen durchgeführt. Die Ergebnisse sind eindeutig: UX-Änderungen, die in A/B-Tests validiert werden, steigern die Conversion. UX-Änderungen, die ohne Test implementiert werden, sind ein Glücksspiel.

nn

Ein Fashion-Shop investierte 80.000 Euro in ein komplettes Redesign. Neues Logo, neue Farben, neue Typografie, neues Layout, neue Bildsprache. Das Design-Agentur präsentierte beeindruckende Mockups. Der Geschäftsführer liebte es. Der Launch war ein Erfolg – visuell.

nn

Die Zahlen nach 30 Tagen: Conversion -23 Prozent. Umsatz -19 Prozent. Die Kunden verstanden das neue Navigationssystem nicht. Die Filter waren an einer anderen Stelle. Die CTA-Buttons hatten eine neue Farbe, die sie unauffällig machte. Die Mobile-Version war schön – aber unbedienbar.

nn

Die Analyse zeigte: Das Design war für Designer gemacht, nicht für Kunden. Es gewann Awards. Aber es verkaufte nicht. Nach 6 Monaten wurde das alte Design teilweise wiederhergestellt. Die Kosten: 80.000 Euro für das Redesign plus 120.000 Euro verlorener Umsatz.

nn

Ein Elektronik-Shop wollte sein Mobile-Erlebnis verbessern. Statt eines großen Redesigns führten wir eine Reihe kleiner Tests durch:

nn

Test 1: Sticky CTA-Button auf Mobile. Ergebnis: +31 Prozent Add-to-Cart-Rate.
nTest 2: Bild-Zoom auf Mobile. Ergebnis: +14 Prozent Conversion.
nTest 3: Bewertungen als ausklappbarer Bereich über dem Fold. Ergebnis: +9 Prozent Conversion.
nTest 4: Filter als Bottom-Sheet statt Vollbild-Overlay. Ergebnis: +21 Prozent Kategorie-Conversion.

nn

Nach 4 Monaten und 12 Tests sah die Mobile-Seite komplett anders aus – aber nie als großes Redesign. Jede Änderung wurde einzeln validiert. Die Gesamt-Mobile-Conversion stieg von 0,8 auf 1,6 Prozent. Der Umsatz stieg um 34 Prozent. Die Kosten: 12.000 Euro für Tests und Implementierung.

nn

Regel 1: testen Sie jede Änderung. Keine Ausnahmen. Auch „offensichtliche“ Verbesserungen können scheitern. Ein Fashion-Shop testete eine größere Schriftart für den Preis. Die Annahme: Größer = besser sichtbar = höhere Conversion. Das Ergebnis: -4 Prozent Conversion. Die größere Schriftart störte das visuelle Gleichgewicht und lenkte vom CTA ab.

nn

Regel 2: Ändere nur eine Sache auf einmal. Wenn Sie Navigation, Farben und Buttons gleichzeitig ändern, wissen Sie nicht, was den Effekt verursacht hat. Ein Supplement-Shop testete 12 gleichzeitige Änderungen. Die Variante gewann um 22 Prozent. Aber welche der 12 Änderungen war verantwortlich? Die Hälfte hätte vielleicht einen negativen Effekt.

nn

Regel 3: Höre auf die Daten, nicht auf Meinungen. „Ich finde, dass…“ ist keine Basis für Entscheidungen. „Der Test zeigt, dass…“ ist eine Basis. Ein Möbel-Shop wollte ein Video auf der Startseite. Der Geschäftsführer liebte die Idee. Der Test zeigte: -8 Prozent Conversion. Die Kunden wollten schnell browsen, nicht ein Video anschauen.

nn

Regel 4: Mobile first, nicht Desktop first. In 7 von 10 Shops liegt der Mobile-Traffic-Anteil über 60 Prozent. Trotzdom werden die meisten Designs am Desktop entwickelt und auf Mobile herunterskaliert. Das Ergebnis: Eine zweitklassige Mobile-Erfahrung.

nn

Die zwei Fallbeispiele in diesem Artikel zeigen den Unterschied zwischen UX als Kunst und UX als Wissenschaft. Das gescheiterte Redesign war Kunst – schön, aber nicht verkaufsfördernd. Das erfolgreiche Redesign war Wissenschaft – jede Änderung wurde hypothesesengeleitet getestet.

nn

Wer UX als Design-Disziplin betrachtet, investiert in schönere Bilder. Wer UX als Test-Disziplin betrachtet, investiert in weniger Reibung. Der Unterschied liegt im Ergebnis: Schönheit verkauft nicht. Funktionalität verkauft.

n

Ein Möbel-Shop testete die Position des „In den Warenkorb“-Buttons. Die Annahme war klar: Je prominenter der Button, desto höher die Conversion. Wir testeten drei Positionen: Oben neben dem Preis, in der Mitte unter den Varianten-Auswahlen, und unten nach allen Details.

nn

Das Ergebnis: Die mittlere Position gewann mit +9 Prozent Conversion. Die obere Position lag bei -3 Prozent. Die untere Position bei +2 Prozent.

nn

Die Erklärung: Die obere Position war zu früh. Die Kunden hatten noch keine Variante ausgewählt (Farbe, Größe, Material). Der Button war prominent – aber nutzlos, weil keine Auswahl getroffen war. Die mittlere Position kam nach der Auswahl. Die untere Position war zu spät – einige Kunden scrollten nicht so weit.

nn

Die Lektion: Prominenz allein reicht nicht. Der Button muss zum richtigen Zeitpunkt sichtbar sein – nachdem der Kunde die notwendigen Entscheidungen getroffen hat.

nn

In 7 von 10 Shops liegt der Mobile-Traffic-Anteil über 60 Prozent. Trotzdom testen die meisten Shops zuerst auf Desktop. Das ist ein Fehler.

nn

Ein Fashion-Shop testete eine neue PDP-Variante zuerst auf Desktop. Die Variante gewann mit +14 Prozent. Die Implementierung auf Mobile zeigte: -8 Prozent Conversion. Die Desktop-Optimierung (größere Bilder, mehr Text, seitliches Layout) war auf Mobile unbrauchbar.

nn

Wir änderten die Test-Strategie: Mobile first. Jeder Test wird zuerst auf Mobile konzipiert und getestet. Erst wenn Mobile gewinnt, testen wir Desktop. Die Ergebnisse: 40 Prozent weniger Rückimplementierungen. 25 Prozent höhere Gesamt-Conversion.

nn

Jeder Test, der mit einem Bug startet, ist verloren. Wir nutzen eine QA-Checkliste mit 12 Punkten:

nn

1. Tracking funktioniert auf beiden Varianten.
n2. Die Variante zeigt sich korrekt auf allen Geräten.
n3. Die Variante lädt nicht langsamer als die Kontrolle.
n4. Die Variante hat keine JavaScript-Fehler.
n5. Der Checkout funktioniert auf der Variante.
n6. Die Zahlungsabwicklung funktioniert auf der Variante.
n7. Die Versandkosten werden korrekt angezeigt.
n8. Die Variante ist barrierefrei.
n9. Die Variante funktioniert mit Ad-Blockern.
n10. Die Variante funktioniert in allen Browsern.
n11. Die Variante funktioniert bei langsamer Verbindung.
n12. Die Variante hat keine broken links.

nn

Ein Elektronik-Shop übersprang Punkt 9. Die Variante lud ein Tracking-Script, das von Ad-Blockern blockiert wurde. Das Script blockierte den gesamten Seitenaufbau für 20 Prozent der Nutzer. Der Test zeigte -15 Prozent Conversion. Nicht weil die Variante schlecht war – sondern weil sie für 20 Prozent der Nutzer nicht funktionierte.

Ein Elektronik-Shop testete eine neue Checkout-Seite. Die alte Variante hatte 7 Schritte. Die neue Variante hatte 3 Schritte. Die Annahme war klar: Weniger Schritte = weniger Reibung = hohere Conversion.

Das Ergebnis: Die 3-Schritt-Variante verlor um 8 Prozent. Die Analyse zeigte: Die 7-Schritt-Variante hatte einen Fortschrittsbalken. Die 3-Schritt-Variante zeigte keine Fortschrittsanzeige. Die Kunden wussten nicht, wie viel noch kam. Sie brachen ab.

Wir testeten eine 3-Schritt-Variante mit einem Fortschrittsbalken. Die Conversion stieg um 14 Prozent gegenuber der ursprunglichen 7-Schritt-Variante. Die Lektion: Weniger ist nicht immer besser. Transparenz uber den Prozess ist wichtiger als die Anzahl der Schritte.

Ein Fashion-Shop testete eine neue PDP zuerst auf Desktop. Die Variante gewann mit +16 Prozent. Die Implementierung auf Mobile zeigte: -11 Prozent. Die Desktop-Optimierung – grossere Bilder, mehr Text, seitliches Layout – war auf Mobile unbrauchbar.

Wir anderten die Test-Strategie: Jeder Test wird zuerst auf Mobile konzipiert und validiert. Erst wenn Mobile gewinnt, testen wir Desktop. Die Ergebnisse: 45 Prozent weniger Ruckimplementierungen. 31 Prozent hohere Gesamt-Conversion.

Ein Möbel-Shop führte 23 Tests in 6 Monaten durch. Aber nur 12 wurden dokumentiert. Die anderen 11 waren „mal schnell getestet“. Nach einem Jahr wusste niemand mehr, was getestet wurde und warum.

Wir führten ein Test-Log ein: Jeder Test wird mit Hypothese, Variante, Ergebnis, und Erkenntnis dokumentiert. Nach 18 Monaten hatte der Shop eine Datenbank mit 67 Tests. Neue Mitarbeiter konnten die Historie lesen und aus den Fehlern lernen. Die Erfolgsquote neuer Tests stieg von 42 auf 61 Prozent.

Ein Elektronik-Shop fuhrte 34 Tests in 8 Monaten durch. Nur 19 wurden dokumentiert. Nach einem Jahr wusste niemand mehr, warum bestimmte Entscheidungen getroffen wurden. Neue Mitarbeiter wiederholten Fehler, die bereits getestet und widerlegt waren.

Wir führten ein standardisiertes Test-Log ein: Hypothese, Variante, Zielmetrik, Stichprobengrösse, Ergebnis, Erkenntnis, und Empfehlung. Jedes Test-Dokument wurde in einer zentralen Datenbank gespeichert.

Nach 18 Monaten hatte der Shop 87 dokumentierte Tests. Die Erfolgsquote neuer Tests stieg von 38 auf 59 Prozent. Neue Mitarbeiter lasen die Historie und vermieden wiederholte Fehler. Die Test-Dokumentation wurde zur wichtigsten Wissensquelle des Unternehmens.

Die Lektion: Tests sind nicht nur Experimente. Sie sind Investitionen in Wissen. Ein Test ohne Dokumentation ist eine verlorene Investition.