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35 % Umsatzsteigerung dank effizientem A/B-Test

How one A/B test led Avon to increase revenue by +35% — Cover Image
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Die Herausforderung

Als die Website-Optimierungsanalystin in Avons Digitalteam die Seite der Kategorie "Make-Up" analysierte, fand sie heraus, dass das Produktkarussell eine niedrige Exposure Rate von 60 % auf Desktop-Geräten hatte – dementsprechend sahen 40 % der Kunden es nicht einmal.

Die Besucher sahen das Banner oben auf der Seite an, scrollten aber nicht zum Produktkarussell herunter, das sich unterhalb des sichtbaren Bereichs befand.

Gleichzeitig war die Attraktivitätsrate des Bereichs hoch, und die Besucher, die das Karussell sahen, klickten mit hoher Wahrscheinlichkeit darauf. Und es gab noch mehr gute Nachrichten: Die Konversion pro Klick zeigte, dass ein hoher Prozentsatz der Besucher, die auf das Karussell klickten, anschließend einen Kauf tätigten.

Die Vorgehensweise

Das Team beschloss, einen AB-Test auf der Seite durchzuführen. Es sollte ermittelt werden, ob eine Verringerung der Höhe des Banners und eine höhere Platzierung des Produktkarussells auf der Seite zu einer gesünderen Exposure Rate, zu mehr Interaktion und einer erhöhten Konversionsrate führen würde.

Das war nicht das erste Mal, dass das Team überlegte, das Banner zu verkleinern, aber bislang hatte es keine Daten gegeben, die eine solche Entscheidung stützen konnten. Das Team war auch besorgt über eine Abwertung des Banners. Daher war es wichtig, diese Änderungen zu testen, bevor sie umgesetzt wurden.

Während des Tests analysierte das Team Exposure, Klicks, Scrollverhalten, Zeit auf der Seite sowie Bounce und Exit Rates. Es wurden auch Conversion-Metriken berücksichtigt.

Das Ergebnis

Die Durchführung eines Tests mit einem kleineren Banner führte zu einer Erhöhung der Exposure Rate um 44 % (von 57 % in der Kontrollgruppe auf 82 % in der Variantengruppe). Das Team stellte außerdem einen Anstieg der Klickrate um 24 % fest. Der Gesamtumsatz der Zone stieg um 35 %. Tatsächlich war der Umsatz im Segment der Variantengruppe um 6 % höher als in der Kontrollgruppe. Gleichzeitig sanken die Bounce und Exit Rates. Die Besucher verbrachten 5 Sekunden mehr auf der Seite.

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