PARTNER-FALLSTUDIE: EUROFLORIST

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EUROFLORIST ERZIELT DEUTLICHEN ANSTIEG DER KONVERSIONSRATE MIT SENTIENT ASCEND

Der Partner

Online Dialogue ist in den Bereichen Konversionsoptimierung und evidenzbasiertes Wachstum die führende Agentur in den Niederlanden. Seit unserer Gründung im Jahr 2009 haben wir Data Science und Psychologie erfolgreich miteinander kombiniert, was stetig wachsende Konversionsraten und bahnbrechende Erkenntnisse zum Ergebnis hat. Wir sind immer daran interessiert, neue Innovationen in unserem Arbeitsumfeld auszuprobieren und haben daher den Wirksamkeitsnachweis von Euroflorist in Verbindung mit Sentient Ascend erbracht.

Diese Fallstudie ist aus der Sicht von Online Dialogue geschrieben.

Evolutionäre Algorithmen in CRO: Die erste Fallstudie in den Niederlanden

Der Markt für Konversionsoptimierung befindet sich in ständiger Weiterentwicklung. Neue Technologien definieren Konversionsoptimierungsprogramme neu und helfen den CRO-Teams dabei, bessere Wege zu finden, um ihre Konversionsraten schneller und effizienter zu steigern. Sentient Ascend™ ist eines dieser neuen bahnbrechenden Werkzeuge, welches künstliche Intelligenz und evolutionäre Algorithmen verwendet, um neue Durchbrüche in der Welt der CRO-Lösungen zu schaffen.

KI für höchste Effizienz

Sentient Ascend ist ein automatisches Konversionsoptimierungs-System, das evolutionäre Algorithmen und massive Multivariat-Tests anwendet, um in kürzester Zeit die beste Kombination von Ideen zu ermitteln. Im Gegensatz zu traditionellen A/B-Tests, die nur die beste Kombination von zwei unterschiedliches Varianten ermitteln, findet das multivariate Testwerkzeug von Sentient Ascend die beste Kombination aus tausenden Varianten, optional auch über den gesamten Konversionstrichter hinweg. Und im Gegensatz zu herkömmlichen multivariaten Tests, welche gleichzeitig verschiedene Varianten von unterschiedlichen Elementen auf einer Seite testen, unterteilt Sentient Ascend sein Experiment in Generationen und testet dabei nur die besten Varianten aus jeder Generation, um die optimale Kombination zu ermitteln.

Jede neue Generation bringt dem System bei, welche Kombinationen aus welchen Elementen die besten Ergebnisse geliefert haben. Die Varianten mit den besten Elementen werden in der nächsten Generation kombiniert und neu evaluiert (auch „Mutationen“ werden getestet, um sicherzustellen, dass das System das globale und nicht nur das lokale Maximum ermittelt). Mit dieser Methode findet das System auf schnellstem Wege die beste Kombination von Element-Varianten, indem es die Verlierer eliminiert und die Kombinationen der besten Elemente testet, um so die insgesamt beste Kombination zu ermitteln.

Jede Generation verbessert von Anfang an die durchschnittliche Effizienz der Kombinationen. Mit dieser Plattform mit „parallel interaktiver Evolution“ bietet Sentient Ascend eine neue Methode, groß angelegte multivariate Tests durchzuführen und verringert die Zeit, die zwischen Experimenten und Analyse und dem Start eines neuen Experiments verloren geht.

Wie unterscheiden sich Sentient Ascend-Experimente von A/B-Tests?

Konversionsoptimierung ist ein evidenzbasiertes (Neu-)Design von „Customer Journeys“ und hat zum Ziel, spezielle Handlungen der Kunden, wie z. B. Registrierung für einen Service oder den Kauf eines Produktes, zu steigern. Um zu verstehen, welche Hypothesen mit welchen Effekten verbunden sind, werden Online-Experimente durchgeführt. Teams führen meist A/B-Tests durch, um zu ermitteln, welche Maßnahmen die Leistungsstärke der Seite verbessern.

Einen A/B-Test zu erstellen ist zeitaufwändig und benötigt ein großes Publikum, um zeitgerecht verlässliche Testresultate zu erzielen. Die Anzahl der Experimente, die durchgeführt werden können, hängt vom Besucherstrom der Seite und von der verfügbaren Zeit ab. In der Praxis haben wir beobachtet, dass die Elemente, die getestet werden können, begrenzt sind und dass es für die richtigen Experimente wichtig ist, zu priorisieren.

Und dies führt uns zu dem Schluss, dass Sentient Ascend eine bahnbrechende Kraft in diesem Sektor ist. Die Plattform erzielt die besten Ergebnisse, wenn viel Input zu einem großen Suchraum von potentiellen Design-Kombinationen beiträgt. Je größer der Suchraum, desto größer ist das Potential für ein globales Maximum. Das Ascend-System wurde entwickelt, dieses Maximum so schnell wie möglich zu ermitteln.

Das bedeutet jedoch nicht, dass Sie alles testen sollten, was Ihnen in den Sinn kommt. Die Elemente und Variationen, die Sie testen, sollten sorgfältig ausgewählt werden, um die besten Resultate zu erzielen, da das Testen von mittelmäßigen Ideen dazu führt, dass das System länger braucht, diese zu eliminieren. Daher ist die Priorisierung der Hypothesen ausschlaggebend für eine maximale Effizienz.

Die Anzahl der Kombinationen, die innerhalb einer Generation getestet werden, ist zwar durch die Anzahl der verfügbaren Besucher begrenzt, macht jedoch, im Gegensatz zu einem A/B-Test, vollen Gebrauch von Ihrem Testpotential. Ascend maximiert die Anzahl der Tests, die Sie innerhalb Ihrer digitalen Domäne durchführen können.

Wirksamkeitsnachweis bei Euroflorist

Es hat nicht lange gedauert, bis wir ein passendes CRO-Team gefunden haben, das unseren Enthusiasmus geteilt hat und Ascend ausprobieren wollte. Euroflorist, einer von Europas führenden Blumenlieferdiensten, war der perfekte Kandidat. Als Pionier in der Welt des E-Commerce, war Euroflorist einer der weltweit ersten hundert online Web-Shops und verkaufte 1995 seinen ersten Strauß Online. Heute verkaufen sie an 19 Standorten in 11 Ländern durchschnittlich zwei Millionen Blumensträuße jährlich, wobei der meiste Umsatz online erzielt wird. Weiter haben sie monatlich über zehn Millionen individuelle Besucher auf ihren Seiten und haben eine Konversionsrate von über 25 % (!) erreicht.

Im Frühling 2017 sind wir ‒ Euroflorist und Online Dialogue ‒ eine Partnerschaft mit Sentient Ascend eingegangen und haben die Herausforderung angenommen, einen Wirksamkeitsnachweis (Proof of Concept ‒ POC) auf der schwedischen Website von Euroflorist durchzuführen.

Dies sind die Dinge, die wir vom POC erfahren wollten:

  1. Kann Sentient Ascend und dessen Methode nachweisen, dass es die Konversionsraten verbessert? Kann es sein Versprechen halten?
  2. Ist die beste Kombination eine, die wir erwartet haben oder nicht?
  3. Wann wird diese Lösung realistischerweise angewendet?

Das Experiment erstellen

Wir haben uns dazu entschieden, das Experiment auf die Produktdetailseiten von Euroflorist zu konzentrieren, da diese ein wichtiger Bestandteil des Vertriebstrichters sind, welcher den Nutzern viele unterschiedliche Optionen für ihre Blumensträuße bietet. Klarheit ist ein wesentlicher Faktor hier. Konversionen wurden als Käufe definiert.

Der POC begann mit einem intensiven Hypothesen-Meeting. Basierend auf dem evidenzbasierten Wachstums-Prinzip von Online Dialogue haben wir zuerst die Verhaltensdeterminanten betrachtet und dabei Daten wie ältere A/B-Tests, Umfragen, Heatmaps und wissenschaftliche Forschungsergebnisse aus dem Bereich Blumenvertrieb in Betracht gezogen. Während dieses Meetings wurden Hypothesen basierend auf ihren Erfolgschancen (gestützt auf die vorhandenen Forschungsergebnisse) priorisiert, und es wurden Testvarianten erstellt.

Anschließend wurde eine Bandweitenberechnung durchgeführt, um zu bestimmen, wie viele Experimente statistisch gesehen möglich sind. Es stellte sich heraus, dass wir mit der Anzahl der Besucher der Euroflorist-Website in Schweden acht Kombinationen pro Generation testen können. Wir wählten daher acht unterschiedliche Elemente aus, die getestet werden sollten, wobei jedes Element eine Variante hatte. In der Praxis ist es zwar möglich, mehr Varianten pro Element zu generieren, jedoch haben wir uns in diesem POC für ein einfaches Setup entschieden.

Sie finden nun untenstehend die acht Elemente sowie ihre jeweilige Variation (jedoch nicht die detaillierte Hypothese) aufgelistet.

  1. Kopfzeile
    Die Kontroll-Kopfzeile ist ziemlich voll; eine Eliminierung könnte zu weniger Ablenkung führen und der Besucher kann sich besser auf das Wesentliche konzentrieren.
  2. Position USP-Leiste
    Die Sichtbarkeit der USP-Leiste (Unique Selling Proposition ‒ Alleinstellungsmerkmal) am Ende der Kontrollseite ist nicht ideal. In der Variante wurde sie zum oberen Rand der Seite gehoben.
  3. Inhalt USP-Leiste
    Der motivierende Inhalt der Variante stellt neue Information bereit, um die Käufer von Euroflorist noch mehr zu motivieren.
  4. Fortschrittsleiste
    Auf der Kontrollseite wurden Besucher nicht darüber informiert, was passiert, falls sie sich dazu entschließen, etwas zu kaufen. Dies kann verwirrend sein und zu weniger Verkäufen führen.
  5. Preisanzeige
    Die Preisanzeige für größere Sträuße wurde dahingehend geändert, dass sie nun Extrakosten im Vergleich zu den kleinsten Sträußen, und nicht den Gesamtpreis für den großen Strauß zeigt.
  6. Sozialer Satz unter CTA
    Besucher bewerten den CTA (Call to Action), bevor sie fortfahren. Um Vertrauen herzustellen, wurde ein sozialer Satz getestet, der den Käufer ermutigen soll, mit dem Kauf fortzufahren.
  7. Position des Produktfotos und des CTA-Blocks
    In der westlichen Gesellschaft wird Text von links nach rechts gelesen. Wir haben vorgeschlagen, den Fotoblock auf der linken Seite mit dem Block, der die Produktinformation und die Preisauswahl enthält, auf der rechten Seite auszutauschen. Dies sollte theoretisch dazu führen, dass der Besucher zuerst die unterschiedlichen Preise und dann das Foto sieht.
  8. Produktinformation/-warnung
    Direkt unter dem CTA befindet sich der Haftungsausschluss, der sich darauf bezieht, dass es sein kann, dass der Strauß, den man erhält, sich leicht vom Foto unterschieden kann. Obwohl diese Mitteilung wichtig ist, kann die örtliche Nähe zum CTA den Besucher vom Kauf ablenken. Daher wurde er in der Variante am unteren Rand der Seite gezeigt.

Natürliche Selektion, Testresultate und Bestätigung

Das gesamte Experiment der schwedischen Website fand über elf Wochen hinweg statt. In diesem Zeitraum kamen vier Generationen zur Anwendung. Die ersten signifikanten positiven Ergebnisse konnten in der dritten Generation beobachtet werden, die vierte Generation hatte sogar mehr Kombinationen und eine signifikante Steigerung in der Konversionsrate. Es konnte beobachtet werden, dass jede Generation im Vergleich zur vorhergehenden Generation durchschnittlich eine höhere Konversionsrate (alle aktiven Kombinationen kombiniert) erreichen konnte. Das System entwickelte sich Schritt für Schritt zum signifikanten Gewinner hin.

Die Kombination mit der besten Leistung nach vier Generationen konnte die Konversionsrate um 4,3 % steigern.

Wir waren daran interessiert, welche Veränderungen und welche Kombination von Veränderungen in einer höheren Konversionsrate resultierten und welche nicht. In der Kombination mit der besten Leistung, wie oben gezeigt, wurden die folgenden Aspekte, im Vergleich zur Ausgangslösung, modifiziert:

  1. Fortschrittsanzeige am oberen Bildschirmrand
  2. Anpassung der Preiswahrnehmung
  3. Sozialer Satz unter CTA
  4. Produktwarnung weiter von CTA entfernt
  5. Neue USPs in der USP-Leiste

Wir sind nicht ganz sicher, ob dies das globale Maximum ist. Weitere Generationen könnten uns mehr Sicherheit geben, jedoch haben wir uns aufgrund der begrenzten Zeit und der signifikanten Resultate in Ascend dazu entschieden, mit dem nächsten Schritt in der Validierung des Sentient Ascend Systems fortzufahren: Einer Neubewertung der Gewinnerkombination mit einem A/B-Test, um herauszufinden, ob diese Kombination die Ausgangslösung schlägt.

Der neue Test, der mit einem A/B-Testwerkzug über den Zeitraum von zwei Wochen stattgefunden hat, zeigte erneut, dass die Gewinnerkombination von Sentient Ascend, verglichen mit der Ausgangslösung, einen signifikanten Unterschied bedeutet. Es konnte gezeigt werden, dass das Ascend-System in der Lage war, die Gewinnerkombinationen und jene Kombinationen, die sich von den potentiellen Gewinnern unterschieden haben, zu ermitteln ‒ d. h. alle Elemente aktiv, potentiell ohne Positionswechsel des Produktfotos und des CTA-Blocks (was der bestehenden Benutzerfreundlichkeit von allgemeinen E-Commerce-Websites widerspricht). Unsere Kopfzeilen-Anpassung und die Kombination von Fortschrittsanzeige und USP-Leiste am oberen Seitenrand hatten keinen positiven Einfluss.

Wie würden wir Sentient Ascend in einem CRO-Programm einsetzen?

Für uns gilt ein A/B-Test als Untersuchung in sich. Wir setzen uns dafür ein, dass Sie Ihr Testpotential zur Gänze ausschöpfen, indem Sie die Quantität zuerst hochskalieren und danach an der Qualität arbeiten. 50 % dessen, was wir über Kundenverhalten gelernt haben, kommt aus Determinantenstudien (vorhergehende Forschung), die weiteren 50 % stammen aus der Analyse von A/B-Tests. Die Testanalysen geben uns Aufschluss über sich ändernde Verhaltensweisen.

Aufgrund des multivariaten Setups gibt uns das Sentient Experiment weniger detaillierte Einblicke in die Veränderung von Verhaltensweisen, jedoch mehr Einblicke in interaktive Effekte und die richtige Zusammenstellung von Elementen. Für uns ist die Implementierung von Sentient Ascend ideal, um Customer Journeys zu optimieren (z. B. Website oder mehrere Seiten), wenn Forschungsergebnisse und A/B-Tests gezeigt haben, was funktioniert und was nicht funktioniert. Wenn man weiß, welche Hypothesen gewinnen, kann man dies für ein Experiment verwenden, in welchem man die Ermittlung der idealen Elementkombination vorantreiben möchte.

Normalerweise führen wir nach einer Reihe von gewinnenden Experimenten eine „Neuausrichtung“ des optimierten Flows durch; es scheint naheliegend, dafür Sentient Ascend zu verwenden. Weiter arbeitet Sentient an einem Gliederungs-Update mit KI: Die unabhängige Erkennung von korrespondierenden Verhaltenssegmenten. Damit erfahren wir, welche Zusammenstellung von Elementen am besten funktioniert. Wenn dies erfolgreich ist, kommen wir beim ständigen („always-on) Testen näher. Das momentane Setup ist immer noch ein Sentient Ascend-Experiment, das zeitlich gebunden ist und einen Gewinner ergibt, der in weiterer Folge implementiert wird. Zukünftig wird dies nicht mehr notwendig sein: Ein durchgehend laufendes Experiment wird die Konversion stetig verbessern. Dies geschieht durch neue Inputs, sobald sich zeigt, dass gewisse Elemente keinen Einfluss haben.

Kosten (Zeit) gegenüber Vorteile (Resultate)

Ein Sentient Ascend-Experiment dauert viel länger als ein A/B-Test. Die Erstellung und Ausführung einer Generation Ascend-Tests dauert ungefähr gleich lange, wie einen einzigen A/B-Test durchzuführen. Während A/B-Tests im Durchschnitt nach drei bis vier Tests positive Effekte zeigen, generiert jedes Sentient Experiment positive Resultate ‒ sofern der richtige Input mit dem System verwendet wurde. Unserer Meinung nach ist es besonders wichtig, den richtigen Input mit Sentient zu verwenden, um den positiven Einfluss auf den Geschäftsnutzen zu zeigen. Wenn dies ordnungsgemäß durchgeführt wird, ist Sentient im Vergleich zu langreihigen A/B-Tests besser, um das globale Maximum zu ermitteln. Wenn dies nicht ordnungsgemäß durchgeführt wird, kann es sein, dass Sie Ihre Zeit damit verschwenden, Elemente zu testen, die keinen Einfluss auf die Konversionsrate haben, was Ascend potentiell weniger effektiv macht, als langreihige A/B-Tests.

Obwohl dieses Werkzeug mehr kostet als A/B-Test-Lösungen, kompensiert das Versprechen von lokalen Maxima zu globalen Maxima zu wachsen für diese Mehrkosten. Wir glauben, dass Sentient Ascend eine passende Lösung für Konversionsoptimierungs-Kunden ist, die bereits einiges über das Verhalten ihrer Kunden erfahren haben und bereit sind, das Optimum aus diesem Wissen herauszuholen. Daher sind wir stolz, neben einer Lighthouse CRO-Agentur für Google Niederlande, einem ABTasty-Premiumpartner und einem Optimizely-Partner nun auch ein Partner von Sentient Ascend Authorized Solutions zu sein.

Wollen Sie mehr darüber erfahren, wie diese Testmethode Ihrem europäischen Unternehmen helfen kann? Bitte kontaktieren Sie:

Valentina Djoemai

CRO-Stratege & Proof-of-Concept Lead, Online Dialogue

valentina.djoemai@onlinedialogue.com

+3130 4100 177

Michael Versluis

Sales Director, Sentient Technologies Amsterdam

michael.versluis@sentient.ai

+31 6 5188 4180

 

Termine für eine Demo in den USA und anderen Regionen können Sie unten vereinbaren.

Die Zahlen

Online Dialogue verwendete Sentient Ascend, um die Konversionen auf den Euroflorist-Produktseiten zu optimieren. Der Wert einer von KI angetriebenen CRO war bereits nach einem Test klar erkennbar:

11

Laufzeit des Experiments in Wochen

4

Testgenerationen

256

mögliche Kandidaten

4,3 %

allgemeine Steigerung für den besten Test

„Während A/B-Tests im Durchschnitt nach 3 bis 4 Tests positive Effekte zeigen, generiert jedes Sentient Experiment positive Resultate.“

– Guido Jansen
Chief Psychology Officer, Euroflorist

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