Wie Sie die Conversions im E-Commerce mit Exit Intent Polls steigern können

In diesem Beitrag erfahren Sie, wie Sie Ihre E-Commerce Conversion Rate mit Hilfe von Exit Intent Polls und einem bewährten Optimierungsverfahren steigern können.

Lassen Sie uns zunächst die Denkweise kennenlernen, die Sie brauchen, um Ihr E-Commerce-Geschäft auszubauen.

Wie Sie Ihre E-Commerce Conversions und Verkäufe steigern können

In ihrer einfachsten Form lässt sich die E-Commerce Optimierung in zwei Schritte unterteilen.

Schritt 1: Erfahren Sie, von wo aus Ihre Besucher Ihre Website verlassen

Schritt 2: Finden Sie heraus, warum Ihre Besucher Ihre Website verlassen und beheben Sie das Problem.

Diese beiden Schritte stehen für die beiden Arten von Daten, die Sie sammeln und analysieren können, um die Conversion Rates Ihres Shops zu verbessern.

In Schritt 1 geht es um Zahlen oder, wie es formeller heißt, um quantitative Daten. Worauf klicken die Besucher, auf welche Seiten gehen sie und von wo aus verlassen sie Ihre Website. Eine Quelle für quantitative Daten ist beispielsweise Ihr Google Analytics-Konto.

In Schritt 2 geht es um das Verhalten der Besucher, die so genannten qualitativen Daten. Warum verlassen die Besucher die Website von der Einkaufswagenseite aus, warum verstehen die Besucher Ihre Produktbeschreibungen nicht usw. Beispiele für qualitative Daten sind Benutzertests, Kundeninterviews, Kundenumfragen und Website- oder Exit Intent-Umfragen.

Wie sich Exit Intent Umfragen in einen vollständigen Prozess zur Conversion-Optimierung einfügen

Bevor Sie lernen, wie Sie qualitative Kundendaten aus Exit Intent Polls sammeln und zu Geld machen können, müssen Sie den kompletten Prozess der Conversion Rate Optimization verstehen.

Der Optimierungsprozess im Großen und Ganzen

Hier ist der Optimierungsprozess im Großen und Ganzen.

Schritt 1: Geschäftsziele

Der erste Schritt sind die Geschäftsziele. Einfach ausgedrückt bedeutet dies, dass Sie herausfinden müssen, wie Ihr Geschäft jetzt aussieht und was Ihre Ziele für die nächsten 3 Monate sind.

Schritt 2: Datenerfassung

Der zweite Schritt ist die Datenerfassung. Wie Sie gelernt haben, kann es sich dabei um quantitative oder qualitative Daten handeln, in Ihrem Fall werden Sie Daten aus Exit Intent-Umfragen sammeln.

Schritt 3: Datenanalyse

Der dritte Schritt ist die Datenanalyse, d.h. zu verstehen, was die Daten bedeuten.

Schritt 4: Testen der Hypothese

Der vierte Schritt besteht darin, auf der Grundlage Ihrer Daten eine Idee zu entwickeln, die Sie auf Ihrer Website testen können. Das Wort 'Hypothese' kommt daher, dass Testen eine Wissenschaft ist, genauer gesagt, eine Statistik.

Wenn Sie Änderungen an Ihrer Website testen, versuchen Sie, die Richtigkeit Ihrer Testhypothese zu beweisen und mehr Geld zu verdienen.

Schritt 5 & 6: Entwerfen und Erstellen

Im fünften Schritt entwerfen und programmieren Sie die neuen Website-Änderungen, die Sie testen möchten.

Schritt 7: A/B-Testing

Im siebten Schritt führen Sie A/B-Tests durch, um sicherzustellen, dass die Änderungen Ihre Conversion Rates erhöhen und Ihnen mehr Gewinn bringen.

Sie müssen sicherstellen, dass Ihre A/B-Tests eine statistische Signifikanz erreichen , brechen Sie Ihre Tests also nicht vorzeitig ab.

Schritt 8: Iteration

Der letzte Schritt besteht darin, zu überprüfen, was Sie aus Ihrem Test gelernt haben. Haben Sie Ihre Hypothese bewiesen und vor allem, was haben Sie über Ihre Kunden gelernt.

Lassen Sie uns nun untersuchen, wie Sie die Exit Intent Polls für das Wachstum im E-Commerce nutzen können.

Ein Leitfaden zur Steigerung der E-Commerce Conversions mit Exit Intent Polls

Wie Sie sich erinnern, besteht die E-Commerce-Optimierung in ihrer einfachsten Form aus zwei Schritten. Der erste Schritt besteht darin, herauszufinden, woher die Besucher Ihre Website verlassen... also lassen Sie uns eintauchen.

Schritt 1: Finden Sie heraus, woher die Besucher Ihre Website verlassen

Der einfachste Weg, um herauszufinden, von welchen Seiten aus Ihre Besucher Ihre Website verlassen, ist ein Blick auf den Bericht über die Ausstiegsseiten in Google Analytics.

Zur Veranschaulichung dieser Technik sehen wir uns eine Fallstudie für ByCharlotte an, ein Schmuckunternehmen aus Australien, dem meine E-Commerce-Agentur kürzlich geholfen hat.

Melden Sie sich in Ihrem Google Analytics-Konto an und navigieren Sie zu: Verhalten > Site Content > Exit Pages

Anschließend müssen Sie Ihren Bericht filtern, um Seiten mit geringem Traffic oder hohen Absprungraten zu entfernen. Klicken Sie auf Erweitert und folgen Sie diesen Filtereinstellungen.

Ordnen Sie dann Ihren Bericht nach der Spalte '% Exit'. Die Top-Seiten sind nun die Seiten mit dem höchsten Prozentsatz an Exits.

In diesem Beispiel sehen wir uns die Seite "Warenkorb" an.

Schritt 2: Richten Sie Ihre Umfragen zur Abbruchabsicht ein

Ok, jetzt wissen Sie also, von welchen Seiten Ihre Besucher abspringen.

In diesem Beispiel verwende ich eine Software namens Hotjar. (Andere Software für qualitative Daten sind Foresee, Usabilla und Qualaroo). Der erste Schritt besteht also darin, Ihre Umfragesoftware zu installieren - in diesem Fall Hotjar: eine All-in-One-Analysesoftware, die wir zum Erstellen von Umfragen auf Ihrer Website verwenden werden.

Sobald Sie sich angemeldet haben, installieren Sie den Tracking-Code in Ihrem E-Commerce-Shop.

Der unten stehende Tracking-Code sollte in den <head>-Tag jeder Seite eingefügt werden, die Sie auf Ihrer Site verfolgen möchten.

Wenn Sie Shopify verwenden, finden Sie ihn in der Datei theme.liquid.

Dann müssen Sie Ihre Umfrage erstellen. In unserem Beispiel befragen wir die Besucher, um zu erfahren, warum sie die Einkaufswagenseite verlassen.

Navigieren Sie zum Menü Umfragen in Hotjar und klicken Sie auf 'Neue Umfrage'.

Geben Sie Ihrer Umfrage einen Namen und schreiben Sie Ihre Dankesnachricht. In unserem Beispiel werden wir die Besucher fragen: "Was hält Sie davon ab, heute zur Kasse zu gehen?"

So erfahren wir, welche Vorbehalte die Besucher haben, um ihren Einkauf abzuschließen und warum sie die Seite mit dem Einkaufswagen verlassen und die Website verlassen.

Sie müssen auch das Seitenziel für die Umfrage festlegen, in unserem Fall ist es die Einkaufswagenseite.

Schließlich kommen wir zur Exit Intent Technik: Wählen Sie bei der Auswahl des Auslöseverhaltens, z.B. wann die Umfrage angezeigt werden soll, die Option 'Wenn der Benutzer die Seite auf einem Desktop-Gerät verlassen will', auch bekannt als Exit Intent.

Was ist die Exit Intent Technik?

Exit Intent bedeutet im Wesentlichen, dass die Umfrage angezeigt wird, wenn der Benutzer versucht, die Seite zu verlassen oder die Maus in Richtung des Browserfensterkreuzes bewegt, um das Fenster zu schließen.

Setzen Sie die Umfrage schließlich auf aktiv und beginnen Sie mit der Datenerfassung.

Schritt 3: Analysieren Sie Ihre Umfragedaten

Es gibt drei Möglichkeiten, Ihre qualitativen Daten, die ich Ihre Kunden-DNA nenne, zu analysieren. Denken Sie daran, dass die Analyse von qualitativen Daten Zeit braucht. Die erste Möglichkeit besteht darin, sie darzustellen, d.h. alle Antworten aus Ihren Exit Intent-Umfragen, die genauen Worte Ihrer Kunden, in eine Wortwolke zu verwandeln.

In unserem obigen Beispiel ging es bei den Antworten auf die Exit Intent-Umfrage um den Versand.

Die zweite Möglichkeit besteht darin, alle Ihre Daten zu überprüfen und die wichtigsten Erkenntnisse zu notieren. Welcher große Schmerzpunkt oder welches wahre Ziel wurde bei jedem Interview oder jeder Umfrageantwort am meisten angesprochen. Das Ziel ist es, jeden Datenpunkt in ein oder zwei Sätzen zusammenzufassen.

In unserer Studie verließen die Kunden die Seite wegen der geschätzten Lieferzeiten, auch bekannt als Liefertermine. Dies wird oft als einer der Hauptgründe für Warenkorbabbrüche angesehen. In unserem Fall kommunizierte der Warenkorb weder die geschätzten Lieferzeiten noch die Versandkosten - 2 große Möglichkeiten für Verbesserungen.

Bei der dritten Möglichkeit geht es darum, Ihre qualitativen Daten zu quantifizieren, indem Sie Ihre Daten in Kategorien einteilen. So können Sie messen, wie viele Personen sich auf denselben großen Schmerzpunkt oder ein echtes Ziel konzentriert haben. In unserem Fall konzentrierten sich 21 der 32 Antworten auf den Versand.

Schritt 4: A/B-Testing der Änderungen in Ihrem E-Commerce-Shop

Bisher haben Sie erfahren, woher die Besucher Ihren E-Commerce-Shop verlassen und warum. In unserer Fallstudie haben wir herausgefunden, dass die Seite mit dem Einkaufswagen eine hohe Absprungrate hatte. Durch die Hotjar-Umfrage zur Absprungabsicht erfuhren wir, dass die Besucher über die geschätzten Versandzeiten und -kosten verwirrt waren.

Hier sehen Sie das ursprüngliche Design des Warenkorbs:

Und das aktualisierte Design des Warenkorbs:

Auf der Grundlage dieser Daten fügten wir ein geschätztes Lieferdatum, Versandkosten und einen Versandkostenrechner hinzu und testeten sie im Vergleich zum ursprünglichen Erlebnis, um ihre Auswirkungen zu messen.

Es ist wichtig, Ihre Änderungen A/B-Tests zu unterziehen, um sicherzustellen, dass Ihr neues Design das Erlebnis der Kunden und Ihren Gewinn tatsächlich verbessert. Hierfür empfehle ich Plattformen wie Optimizely.

Wir haben die neuen Versandinformationen gleichzeitig mit der grundlegenden Neugestaltung des Shop-Designs hinzugefügt, so dass wir die Steigerung der Conversion um 20 % nicht allein auf diese Änderungen zurückführen können.

Ausgehend von allen Daten, die wir gesammelt haben, waren die Schätzungen von Versand und Versanddauer ein immer wiederkehrendes Problem in allen Datenquellen. Wir sind daher zuversichtlich, dass diese Änderungen eine große Rolle bei der Steigerung der Conversion um 20 % gespielt haben, die wir seit der Einführung der Änderungen beobachten konnten.

Starten Sie Ihr E-Commerce Wachstum

Wie Sie in diesem Beitrag gesehen haben, ist die Conversion-Optimierung im E-Commerce ein zweistufiger Prozess. In der ersten Stufe müssen Sie herausfinden , wo Ihre Besucher Ihre Website verlassen, und in der zweiten Stufe müssen Sie herausfinden, warum das so ist. Das Warum ist der Punkt, an dem die meisten Leute anfangen zu raten oder blindlings Fallstudien zu folgen.Aber wie Sie gelernt haben und jetzt wissen, geht es bei der Frage nach dem Warum vor allem darum, qualitative Daten zu sammeln und zu analysieren. Diese qualitativen Daten sind der Schlüssel, um Ihre Kunden von Grund auf zu verstehen. Es geht darum, ihr Verhalten und ihre Emotionen zu lernen, denn schließlich sind Besucher Menschen mit echten Gefühlen und Motivationen.

Lassen Sie mich in den Kommentaren wissen, welche Verfahren Sie anwenden, um mehr über Ihre Kunden und deren Bedürfnisse und Wünsche zu erfahren. Sagen Sie einfach: "Hallo Giles, ich lerne meine Kunden kennen, indem ich..." und ich werde mich bei jedem von Ihnen melden.