Multivariates Testing am Beispiel einer Kino-Website

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1 Berufsakademie Mosbach, DM 06 Multivariates Testing am Beispiel einer Kino-Website Landing Page Optimization mittels Google Website Optimizer Albert Brückmann, Patrick Butterer, Hanna Dahm, Nadja Heiser

2 Inhaltsverzeichnis 1 Zusammenfassung Einleitung Hintergründe der Studie Konversionsrate Methode Teilnehmer Zeitraum Versuchsaufbau Realisierung der unabhängigen Variablen Darstellung der abhängigen Variablen Durchführung Auftretende Probleme Experiment Experiment Ergebnisse Experiment Darstellung im Google Website Optimizer Beschreibung der Ergebnisse Experiment Beschreibung der Ergebnisse Inferenzstatistische Auswertung Experiment Experiment Diskussion Quellen Internet Bücher Anhang

3 Abbildungsverzeichnis Abbildung 1: e-tailing group, April 2007 (Quelle) Abbildung 2: durchschnittliche Konversionsrate: Nielsen/NetRatings, Dezember 2006, Internet Retailer, Dezember Abbildung 3: E-Commerce-Leitfaden (Quelle) Abbildung 4: Screenshot der Startseite mit Modulen Abbildung 5: Quelltext in Joomla (Startseite) Abbildung 6: Quelltext in Joomla (Konversionsseite) Abbildung 7: Screenshot der Konversionsseite Abbildung 8: Screenshot der Startseite Abbildung 9: Ergebnisse des 1. Experiment Abbildung 10: Ergebnisse des 2. Experiment Abbildung 11: Interaktionen des ersten Experiment Abbildung 12: Interaktionen des zweiten Experiments Tabellenverzeichnis Tabelle 1: Tabellarische Darstellung - Versuchsplanung 1. Experiment Tabelle 2: Tabellarische Darstellung - Versuchsplanung 2. Experiment Tabelle 5: Inferenzstatistische Auswertung Tabelle 6: Chi 2 -Test des ersten Experiments Tabelle 7: Inferenzstatistische Auswertung Tabelle 8: Chi 2 -Test des zweiten Experiments... 19

4 1 Zusammenfassung Durch diese Studie soll die Frage geklärt werden, wie die Konversionsrate einer Webseite gesteigert werden kann. In diesem Zusammenhang wurden mit dem Google Website Optimizer verschiedene Versionen einer Startseite erstellt, die jeweils mit der Downloadmöglichkeit eines Kinopasses werben. Um herauszufinden, ob Textoder Bannerlinks für den Benutzer attraktiver sind, wurden zwei Experimente durchgeführt. Im ersten wurde die Darstellungsform von Text- und Bannerlinks variiert. Es gab jeweils animierte und statische Varianten. Im zweiten Experiment wurde die Position des animierten Links variiert. Als Testseite verwenden wir die Webseite des Capitol Kinocenters (capitolkinocenter.de), die auf dem Content Management System Joomla basiert. Probanden dieser Studie sind alle Besucher der Webseite im untersuchten Zeitraum. Die beiden Tests liefen jeweils über einen Zeitraum von einer Woche. Der Google Website Optimizer sorgt für eine gleichmäßige Randomisierung der verschiedenen Versionen. Durch Cookies wird sichergestellt, dass ein Benutzer immer die gleiche Version angezeigt bekommt. Ergebnis der Studie ist, dass die Konversion in beiden Experimenten gesteigert werden konnte. Es wurde herausgefunden, dass die Besucher häufiger auf Links in Textform als auf Banner geklickt haben. Zu erklären ist dieses Ergebnis durch den Effekt der Banner Blindness. Die insgesamt gesteigerte Konversionsrate lässt sich dadurch interpretieren, dass auf der ursprünglichen Startseite keinerlei Hinweise auf den Download zu finden waren. 2 Einleitung In dieser Studie wird untersucht, wie sich Text und Banner auf das Verhalten von Websitebesuchern auswirkt. Am Beispiel der Website des Capitol Kinocenters (capitol-kinocenter.de) wurden verschiedene Startseiten gegeneinander in einem multivariaten Testing verglichen. Auf der Startseite wird jeweils ein Link eingesetzt, der den Besucher direkt auf die Downloadseite des Kinopasses führt. Im Speziellen sollte herausgefunden werden, ob die Besucher eher auf den Link klicken, wenn er in Form 4

5 eines Banners erscheint oder ob klassischer Text attraktiver ist. Desweiteren wurden sowohl Text als auch Banner einmal animiert und einmal statisch angezeigt. In einem weiteren Test wurde erforscht, ob die Position des Links auf der Seite den Benutzer ebenfalls beeinflusst. Der detaillierte Versuchsplan ist in Kapitel 4 beschrieben. Es handelt sich um einen Between-Subjects-Plan, da jeder einzelne Besucher nur eine Version der Seite angezeigt bekommt. Die unabhängige Variable ist in dieser Studie die Startseite in den verschiedenen Versionen. Daran werden als abhängige Variable die Downloadzahlen gemessen. Ziel der Studie ist es, herauszufinden, welche Variante des Links für die Besucher am attraktivsten ist. 3 Hintergründe der Studie 3.1 Konversionsrate Die Konversionsrate (conversion rate / Umwandlungsquote) einer Website gibt allgemein die Anzahl der gewünschten Aktionen pro Besucher an: Sie ist somit eine Maßzahl für die Effektivität bzw. Qualität einer Seite. Durch die Konversionsrate lässt sich die Wirksamkeit einer Werbemaßnahme ermitteln. Sie liegt im Durchschnitt zwischen 1% und 5%. Das bedeutet, dass von 100 Besuchern ein bis fünf Besucher eine gewünschte Aktion ausgeführt haben. Die gewünschte Aktion kann nicht nur ein Kauf, sondern auch ein Klick auf einen Banner oder das Abgeben eines Kommentars sein. Problematisch an der Aussagekraft der Konversionsrate ist, dass man durch sie allein keine Aussage über die Gesamtanzahl der Konversionen treffen kann. Dazu werden immer noch die Rohdaten benötigt. Haben zwei Webseiten beispielsweise beide eine Konversionsrate von 5, könnte es trotzdem sein, dass die eine Seite absolut 50 Konversionen (bei 1000 Besuchern), die andere jedoch nur 5 Konversionen (bei 100 Besuchern) hatte. Als Ergebnis eines multivariaten Testings kann man die Konversionsrate durchaus verwenden, um Aussagen darüber zu treffen, welche der 5

6 verschiedenen Varianten einer Werbemaßnahme am Wirksamsten ist (sofern die Anzahl der Besucher der verschiedenen Varianten etwa gleich ist). 5,6 Die e-tailing group hat in ihrer sechsten Umfrage herausgefunden, dass die Konversionsrate von Online-Shops in den USA durchschnittlich 2-3% beträgt. Abbildung 1: e-tailing group, April 2007 (Quelle) 7 Solch hohe Konversionsraten wie sie Proflowers.com (siehe Abbildung 2) in den USA erzielt, sind also auch in den USA eher selten, wie die Abbildung 1 zeigt. Abbildung 2: durchschnittliche Konversionsrate: Nielsen/NetRatings, Dezember 2006, Internet Retailer, Dezember Deutsche Onlineshops haben laut des E-Commerce-Leitfadens von Ibi Research und der Universität Regensburg im Schnitt eine Konversionsrate von 12 Prozent (550 Bestellungen pro 4500 Besucher je Woche). 6

7 Abbildung 3: E-Commerce-Leitfaden (Quelle) 8 4 Methode 4.1 Teilnehmer Die Stichprobe des Versuchs lag insgesamt bei 6338 Besuchern der Website des Capitol Kinocenters (capitol-kinocenter.de). Davon verteilten sich 2545 Besucher auf das erste Experiment und 3793 Besucher auf das zweite. Die Besucher waren über das Experiment nicht informiert und es fand keine Selektion statt. Da die Auswahl der Website-Besucher zufällig erfolgt und somit nicht beeinflussbar ist, kann im Vorfeld auch keine systematische Variation über potentielle Einflussfaktoren wie Geschlecht, Alter oder andere Eigenschaften der Versuchspersonen erfolgen. Die Generalisierbarkeit des Versuchsergebnisses hängt unmittelbar mit der Anzahl der Besucher auf der Website zusammen. Der Google Website Optimizer empfiehlt für einen multivariaten Test mindestens Besucher pro Woche. Ansonsten ist ein sinnvolles multivariates Testen nicht möglich. 4.2 Zeitraum Das erste Experiment lief vom , das zweite Experiment vom Versuchsaufbau Die Startseite der Kino-Webseite dient als Objekt an dem die Messungen durchgeführt werden. Als Testwerkzeug zur Protokollierung und Auswertung der 7

8 Ergebnisse wird der Google Website Optimizer verwendet. Dieser übernimmt die Randomisierung und gleichbleibende Verteilung der unterschiedlichen Startseitenversionen. Ein manuelles Eingreifen ist hier nicht erforderlich. Bestimmte Örtlichkeiten oder Gerätschaften müssen nicht bereitgestellt werden, da die eigentliche Versuchsdurchführung am Privatcomputer der Website-Besucher geschieht. 4.4 Realisierung der unabhängigen Variablen Die unabhängige Variable stellen die verschiedenen Gestaltungsformen der Startseite dar. Anhand dieser wird die im nächsten Kapitelabschnitt erläuterte abhängige Variable gemessen. Im ersten Experiment wurden die Darstellungsform des Links und seine Animation variiert. Versuchsaufbau Experiment 1: Darstellungsform Animation statisch blinkend Text Banner Varianten des 1. Experiments (Screenshots der kompletten Seiten im Anhang): 1. Text-Link zum Stempelpass 2. Animierter Link zum Stempelpass ("Kino Gratis" blinkt gelb-weiß) 3. Quadratischer Banner unter Willkommens-Text 8

9 4. Animierter, quadratischer Banner unter Willkommens-Text ("Kino Gratis" blinkt gelb-weiß) Im zweiten Experiment wurden Darstellungsform und Position variiert. Versuchsaufbau Experiment 2: Position Darstellungsform Text Banner oben unten Die neue Darstellungsform des Banners (Stempel ist animiert): 4.5 Darstellung der abhängigen Variablen Als abhängige Variable wurde die Anzahl der Kinopass-Downloads gemessen. Da das Kino einen Stempelpass anbietet, der nach 10-maligem Besuch einen kostenlosen Eintritt ermöglicht, wurde beschlossen, durch entsprechende Varianten der Startseite den Download dieses Stempelpasses zu erhöhen. Ein Stempelpass bietet eine Möglichkeit die Verkaufszahlen eines Kinos zu optimieren. 9

10 5 Durchführung 5.1 Auftretende Probleme In Joomla besteht eine Webseite immer aus mehreren Modulen, aus denen sie zusammengesetzt wird (Beispiel: Navigationsmodul, Inhaltsmodul, Funktionsmodule am rechten Seitenrand. Diese sind im folgenden Screenshot durch farbige Rahmen dargestellt. Abbildung 4: Screenshot der Startseite mit Modulen Jedes dieser Module wird unabhängig von anderen Modulen bearbeitet. Wenn verschiedene Varianten angewendet werden, kann dies also nur in einem Modul geschehen - es ist also nicht möglich, eine Seitenvariante anzulegen, auf welcher der Test-Banner einmal im mittleren und einmal im rechten Modul angezeigt wird, denn dann müsste eine Abhängigkeit zwischen den Modulen bestehe. Somit ist die Voraussetzung gegeben, verschiedene Varianten immer nur in einem Modul zu testen. Die Entscheidung fiel auf das Willkommen-Modul neben der Hauptnavigation. 10

11 5.2 Experiment 1 Jeweils eine Variante (1-4, s.o.) wurde mit dem Google Website Optimizer unter dem Willkommenstext platziert. Dabei greift bei der Anzeige der Varianten ein Zufallsalgorithmus, sodass eine gleichmäßig verteilte Darstellung aller Varianten gewährleistet ist. Die Platzierung erfolgt nach Vorgabe von Google Web Optimizer. Dabei werden zu Beginn der zu testenden Seite bzw. des zu testenden Moduls ein "Start-Skript" (blau) eingefügt. Am Ende wird ein weiteres Skript angehängt (grün). Der Teil der Webseite, der durch die Varianten ersetzt werden soll, bekommt ein weiteres, umrahmendes Skript (rot). Die Varianten selbst werden in Google Website Optimizer angelegt. Von dort aus werden sie dann auch geladen und den Besuchern präsentiert. Abbildung 5: Quelltext in Joomla (Startseite) Um Die Konversionsrate zu messen, wird auf der Seite, die den Download des Stempelpasses beinhaltet, ebenfalls ein Skript eingefügt. 11

12 Abbildung 6: Quelltext in Joomla (Konversionsseite) Das Aussehen der Konversionsseite kann folgendem Bild entnommen werden: Abbildung 7: Screenshot der Konversionsseite 5.3 Experiment 2 Nun wurden die beiden "Gewinner" (Blinkender Text & Button) gewählt, um einen weiteren Test durchzuführen. Diesmal sollte zusätzlich auf die Positionierung getestet werden. Weiterhin wurde der Banner bzw. Button etwas verändert. Die Animation bezieht sich hier auf den Stempel, der in regelmäßigen Abständen auf den Stempelpass herab fliegt: 12

13 Hier wurden sowohl Text (animiert, wie im ersten Versuch) als auch Banner einmal über und einmal unter dem Willkommenstext platziert. Das folgende Bild zeigt ein Beispiel: Abbildung 8: Screenshot der Startseite 13

14 6 Ergebnisse 6.1 Experiment Darstellung im Google Website Optimizer Grün: Konfidenzintervalle überschneiden sich nicht mit der ursprünglichen Version. (Erklärung Konfidenzintervalle siehe Anhang) Anzahl Konversionen / Anzahl der Besucher Abbildung 9: Ergebnisse des 1. Experiment Gelb: Konfidenzintervalle überschneiden sich mit der ursprünglichen Version. (Erklärung Konfidenzintervalle siehe Anhang) 14

15 Tabelle 1: Tabellarische Darstellung - Versuchsplanung 1. Experiment Animation Darstellungsform Text statisch 5,06% (26/514) blinkend 6,77% (35/517) Banner Ursprüngliche Version 5,59% (28/501) 2,35% (12/511) 3,78% (19/502) Beschreibung der Ergebnisse Kombination 2 - Text blinkend: Diese Kombination ging als Sieger des 1. Experiments hervor. Sie erzielte von 517 Besuchen eine Konversionsrate 6,77 %, d.h. 35 von 517 Besuchern klickten auf den blinkenden Text. Zusammenfassend bedeutet das, dass diese Kombination eine 99,5 %ige Chance hat, die ursprüngliche Anzeige, d.h. die Ursprüngliche Version zu übertreffen. Außerdem wurde eine Verbesserung von 188% erreicht. Kombination 3 - Button: Als zweiter Sieger ging die Kombination 3 hervor. Von 501 Besuchen, haben 28 Besucher die Konversionsseite erreicht. Hier konnten wir eine 97,9%ige Verbesserung gegenüber der Ursprungsversion erzielen. Kombination 1 - Text weiß: An dritter Stelle steht die Kombination 1, die eine Konversionsrate von 5,06 % erreichte. Kombination 4 - Button blinkend: Den vierten Platz belegte der blinkende Button, dieser erreichte eine Konversionsrate von 3,78 15

16 6.2 Experiment 2 Abbildung 10: Ergebnisse des 2. Experiment Tabelle 2: Tabellarische Darstellung - Versuchsplanung 2. Experiment Darstellungsform oben Text 5,25 % (40/762) Banner 3,30 % (25/757) Position unten Ursprüngliche Version 4,86 % (37/762) 1,05% (8/760) 3,45 % (26/753) 16

17 6.2.1 Beschreibung der Ergebnisse Kombination 4 - blinkender Text oben Diese Kombination ging als Sieger des 2. Experiments hervor. Sie erzielte von 762 Besuchen eine Konversionsrate 5,25 %, d.h. 40 von 762 Besuchern klickten auf den blinkenden Text der sich auf der obigen Stelle befand. Zusammenfassend bedeutet das, dass diese Kombination eine 100 %ige Chance hat, die ursprüngliche Anzeige, d.h. die Ursprüngliche Version zu übertreffen. Außerdem wurde eine Verbesserung von 399% erreicht. Kombination 5 - blinkender Text unten Als zweiter Sieger ging die Kombination 5 hervor. Von 761 Besuchen, haben 37 Besucher die Konversionsseite erreicht. Hier konnten wir eine 99,9%ige Verbesserung gegenüber der Ursprungsversion erzielen. Kombination 2 - Button unten An dritter Stelle steht die Kombination 2, die eine Konversionsrate von 3,45 % erreichte. Kombination 3 - Button oben Den vierten Platz belegte der Button an unterer Stelle, dieser erreichte eine Konversionsrate von 3,30%. 6.3 Inferenzstatistische Auswertung Experiment 1 Tabelle 3: Inferenzstatistische Auswertung Darstellungsform vorhergesagte Randsummen Relationen Text Banner Werte Animation statisch ,50 54 blinkend ,50 54 Randsummen p = 1,000 Relationen 0,56 0,44 p=0,081 vorhergesagte Werte p = 0,178 17

18 Aus Tabelle 5 wird ersichtlich, dass es keine signifikanten Haupteffekte gibt. Die Alphafehlerwahrscheinlichkeit für einen Haupteffekt Animation bzw. Darstellungsform beträgt p=1,00 bzw. p=0,178. Beide Haupteffekte sind somit nicht signifikant. Tabelle 4: Chi 2 -Test des ersten Experiments 30,50 23,50 30,50 23,50 p = 0,081 Ein Chi 2 -Test dient zur Berechnung der Signifikanz von Interaktionen in Kontingenztabellen. Die Formeln zur Berechnung des Chi 2 -Tests sind im Anhang zu finden. Einfacher lässt sich der Test in einer Excel-Tabelle (siehe Tabellen 5 und 7) berechnen, wenn man beobachtete und vorhergesagte Werte kennt. Mit einer Alphafehlerwahrscheinlichkeit von 8,1% (p=0,081) gibt es in diesem Experiment eine annähernd signifikante (χ 2 =3,05, df=1, p=.08) disordinale Interaktion zwischen den Merkmalen. Aus der Abbildung geht hervor, dass es keine Auswirkungen auf die Downloadzahlen hat, ob es sich um einen Text- oder Bannerlink handelt. Hingegen besteht ein Unterschied, zwischen statischen und blinkenden Links. Abbildung 11: Interaktionen des ersten Experiment 18

19 6.3.2 Experiment 2 Tabelle 5: Inferenzstatistische Auswertung Position vorhergesagte Randsummen Relationen oben unten Werte Darstellungsform Text ,60 64 Banner ,40 64 Randsummen p = 0,022 Relationen 0,51 0,49 p=0,746 vorhergesagte Werte beobachtete Werte p = 0,860 In Tabelle 7 wird deutlich, dass es einen signifikanten Haupteffekt beim Merkmal Darstellungsform gibt, der die Konversionsrate erhöht. Die Alphafehlerwahrscheinlichkeit für diesen Haupteffekt beträgt lediglich 2,2% (p=0,022).. Das Merkmal Position zeigt keinen signifikanten Haupteffekt. Hier beträgt die Wahrscheinlichkeit für einen Alphafehler 86% (p=0,86). Tabelle 6: Chi 2 -Test des zweiten Experiments 39,10 37,90 25,90 25,10 p = 0,746 Der Chi 2 -Test zeigt, dass es keine signifikante (χ 2 =0,11, df=1, p=.75) Wechselwirkung zwischen den Merkmalen gibt. Die Alphafehlerwahrscheinlichkeit beträgt hier 74,6% (p=0,746). Abbildung 12: Interaktionen des zweiten Experiments 19

20 7 Diskussion Die beiden Experimente der Studie haben gezeigt, dass die meisten Besucher der Kinowebseite die Textvariante bevorzugt haben. Die höheren Konversionsraten der Textvarianten könnten dadurch begründet werden, dass die Banner Ähnlichkeit mit Werbebannern hatten, die von Benutzern aufgrund der weit verbreiteten "Banner Blindness" 11 ignoriert werden. Verstärkt wird dieser Effekt zusätzlich, wenn der Banner blinkt. Im Gegensatz dazu erhöht ein blinkender Text die Aufmerksamkeit, was die Interaktion in Abbildung 11 zeigt. Ein weiterer Grund für dieses Ergebnis könnte der starke Kontrast zwischen schwarzem Hintergrund und gelb-weiß hervorgehobenen Text sein, der die Aufmerksamkeit der Benutzer erregt hat. Anziehend wirkte auch die Wortwahl "Kino Gratis" in der Überschrift. In beiden Experimenten konnte eine erhebliche Verbesserung zur Ursprungsversion erzielt werden. Experiment 1: Verbesserung um 188% bei der Siegerversion Experiment 2: Verbesserung um 399% bei der Siegerversion Diese hohen Optimierungsraten können dadurch erklärt werden, dass auf der ursprünglichen Version der Startseite gar kein Hinweis auf die Kinopässe zu finden war. Die Besucher konnten also nur durch einen Klick auf "Specials" zum Download gelangen. Die Experimente haben zu einem eindeutigen Ergebnis geführt. Somit kann die Konversionsrate dauerhaft gesteigert werden. Die in diesen Experimenten gewonnenen Ergebnisse können nur eingeschränkt verallgemeinert werden, da bei solchen Tests der Seitenkontext relevant ist. In weiteren Studien könnte ermittelt werden, inwiefern sich der Kontext der Seite auf das Ergebnis auswirkt. Der Google Website Optimizer unterstützt das multivariate Testing gut, jedoch besteht Verbesserungspotenzial in der Versuchsplanung und späteren Auswertung. Es lassen sich keine Versuchspläne erstellen und bei der Auswertung werden 20

21 demnach Interaktionen nicht berechnet. Desweiteren bleibt dem Benutzer verborgen mit welchen Formeln die Ergebnisse zustande kommen. Die Untersuchung zeigt, dass durch Veränderungen Nutzerverhalten signifikant beeinflusst werden kann. Eine vorangegangene Umfrage unter 12 Webexperten hat ergeben, dass der Banner die größte Konversionssteigerung erzielt. Das Ergebnis dieser Studie konnte demnach nicht vorhergesagt werden. Es hat niemand Ergebnis vorhergesagt. Zusammenfassend stellen wir fest, dass durch einen multivariaten Test herausgefunden werden kann, welche Variante zu einer Steigerung der Konversionsrate führt. 8 Quellen 8.1 Internet wer= htm g+studie+omd+2008.pdf Bücher 12. Reese, Frank: Web Analytics - Damit aus Traffic Umsatz wird, BusinessVillage GmbH, Göttingen Ash, Tim: Landing Page Optimization, Wiley Publishing, Indianapolis Kaushik, Avinash: Web Analytics - an Hour a Day, Wiley Publishing, Indianapolis Bortz, Jürgen: Statistik für Human- und Sozialwissenschaftler, 6. Auflage, Springer Medizin Verlag Heidelberg 2005, Seite 168/169 21

22 9 Anhang 1. Brainstorming Mind Map 2. To-Do Liste 3. Fragenkatalog 4. Screenshots der Startseiten 5. Konfidenzintervalle 6. Excel-Tabelle 7. Formeln zur Berechnung eines Chi 2 -Test 8. Tutorial 22

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