Wie Electrolux durch datengesteuerte Experimente die Abschlussrate der Reparaturseite um 4 % steigern konnte

Das Unternehmen

Die Electrolux Group ist ein weltweit führender Hersteller von Haushaltsgeräten mit mehr als 80 Marken, darunter AEG, Frigidaire und Zanussi. Das Unternehmen beschäftigt weltweit 45.000 Mitarbeiter und verzeichnete im Jahr 2023 einen Umsatz von 134 Milliarden SEK.

Electrolux setzt den Fokus auf die Schaffung außergewöhnlicher Kundenerlebnisse. Das Unternehmen fördert aktiv eine Testkultur, die ein Gleichgewicht zwischen der Erfüllung von Kundenbedürfnissen und dem Erreichen von Geschäftsergebnissen herstellt, indem sie die Wünsche der Kundinnen und Kunden verstehen und auf der Grundlage ihres Feedbacks optimieren.

Ihre Experimentierstrategie besteht aus 3 grundlegenden Bausteinen: Zielsetzung, Forschung und Analyse. Dieser Ansatz hilft Electrolux dabei jährlich rund 60 Millionen Produkte in mehr als 150 Märkten zu verkaufen.

Die Herausforderung

Das Herzstück der Experimentierstrategie von Electrolux ist Contentsquare's Experience Intelligence Plattform, die es Rebeiro Jeyapaul, Web Analytics & Insights Manager bei Electrolux, und seinem Team ermöglicht, sowohl quantitative als auch qualitative Daten über Kundenverhalten, -stimmung und -absichten zu sammeln. Kürzlich beschlossen Rebeiro und sein Team, die Performance ihrer Reparaturservice-Seite genauer unter die Lupe zu nehmen. Auf dieser Seite können Kundinnen und Kunden online einen Reparaturservice buchen, wenn ihre Produkte kaputt gehen. Um Leadgenerierung und Conversions zu verbessern, wollte das Team ein klares und tiefes Verständnis dafür gewinnen, wie die Nutzenden die Seite erleben und mit ihr interagieren.

Die Analyse der Customer Journey ergab eine Abbruchrate von 35 % bei einem der wichtigsten ersten Schritte auf der Seite: der Produktsuche. Das Team war entschlossen zu verstehen, was die Kunden abhielt, und wandte sich an Contentsquare, um konkrete Erkenntnisse zu gewinnen.

Die Lösung

Um die Ursache hinter den Abbrüchen zu ermitteln und die Zahl der Leads zu erhöhen, nutzte das Team von Rebeiro zwei Contentsquare Funktionen, um Reibungspunkte zu ermitteln und die Benutzerinteraktion auf der Seite besser zu verstehen.

So sind sie vorgegangen:

1. Identifizierung der wichtigsten Pain Points entlang des Funnels

Mithilfe von Session Replays, analysierten Rebeiro und sein Team, wie die Nutzenden mit der Reparaturseite interagierten, und konzentrierten sich dabei besonders auf den Schritt der Produktsuche. In diesem Schritt sollten die Nutzenden ihr spezifisches Produkt finden, z. B. ein Waschmaschinen- oder Kühlschrankmodell, bevor sie mit der Buchung einer Reparatur fortfahren können.

Bei der Ansicht vergangener Sessions stellte das Team ein wiederkehrendes Problem fest: die Nutzenden hatten Schwierigkeiten, während der Suche die richtige Produktoption für ihr Gerät zu finden. Sie stellten fest, dass die Suche nicht intuitiv und ungenau war und Ergebnisse lieferte, die für die verwendeten Suchanfragen nicht relevant waren.

Eine anonyme Nutzerin, die das Team als "Lisa" bezeichnete, erlebte diese Frustration, blieb aber hartnäckig, indem sie ihre Suchkriterien verfeinerte, bis sie die Produktoption fand, die ihrem Gerät entsprach. Allerdings ging es nicht allen Nutzenden wie Lisa. Die meisten Kunden verließen die Seite und kehrten nach einem Fehlversuch nicht mehr zurück.

2. Die User Experience auf der Seite verstehen

Das Team verwendete Heatmaps um zu veranschaulichen, wie die Nutzenden mit der Reparaturservice-Seite interagierten, und um Bereiche zu identifizieren, die zu Frustration führten.

Die Heatmap-Analyse ergab, dass die Nutzer Probleme mit der Buchung eines Termins hatten. Durch die Analyse der Daten gewann das Team wichtige Erkenntnisse, wie zum Beispiel

• Klick-Verteilung: Hervorheben der Bereiche auf der Seite, auf die die Nutzer am häufigsten geklickt haben

• Attraktivitätsrate: Ermittlung der Elemente, die die Nutzenden am relevantesten fanden

• Exposure-Rate: Messung des Prozentsatzes der Nutzenden, die mit diesen Elementen interagiert haben

Anhand dieser Daten konnte das Team besser nachvollziehen, wie die Nutzenden auf der Seite navigierten, welche Abschnitte die meiste Interaktion förderten und wo Verbesserungen notwendig waren, um Frustrationen zu verringern und das Buchungserlebnis zu verbessern.

"Wir haben uns die Attraktivitätsrate und die Exposure-Rate in Heatmaps angesehen, um zu verstehen, wie die Nutzenden die Seite erleben und wie sie mit dem Inhalt interagieren. Anhand dieser Daten konnten wir feststellen, welche Bereiche gut funktionieren und welche nicht."

Rebeiro Jeyapaul

Web Analytics & Insights Manager

3. A/B-Test des neuen Designs

Auf der Grundlage der gewonnenen Insights entwickelte das Team ein neues Design und führte einen A/B-Test durch, wobei die ursprüngliche Seite als Kontrolle und die neu gestaltete Seite als Variante verwendet wurde.

Innerhalb von nur 3 Wochen stellten sie positive Ergebnisse fest. Anstatt sich jedoch mit der Umsetzung zu beeilen, analysierten sie in Ruhe, welche Aspekte der Neugestaltung gut funktionierten und warum.

Mithilfe der Heatmaps von Contentsquare bestätigten sie, dass die Nutzende mit den Schlüsselbereichen auf der Variantenseite interagierten, die für das Fortschreiten ihrer Journey entscheidend waren - ein weiterer Hinweis darauf, dass das neue Design seinen Zweck erfüllte. Basierend auf dieser Bestätigung, nahm das Team einige kleine Anpassungen vor und veröffentlichte schließlich die endgültige Version der Seite.

"Man muss auf die Daten zurückgreifen und versuchen zu verstehen, was gut funktioniert. Anhand der Insights aus Contentsquare konnten wir sehen, dass die Nutzenden mit den Bereichen interagierten, die für sie am wichtigsten waren, und das ist auch der Bereich, mit dem wir wollten, dass sie interagieren."

Rebeiro Jeyapaul

Web Analytics & Insights Manager

Die Ergebnisse

Dieser iterative, datengesteuerte Ansatz führte zu enormen Verbesserungen auf der Reparaturseite. Das Team bemerkte nach nur 3 Wochen

• -8% Rückgang der Abbrüche

• +4% Steigerung der Reparaturbuchungen

Die Optimierung wichtiger Schritte in der User Journey, wie z. B. die Verbesserung der Produktsuche und der Terminbuchung, führte zu einer reibungsloseren, intuitiveren User Experience und einem höheren Engagement auf der Electrolux Reparaturservice-Seite.

Nächste Schritte

Electrolux hat eine Kultur aufgebaut, die Lernen, Experimentieren und kontinuierliche Verbesserung in den Vordergrund stellt. Durch die Konzentration auf datengestützte Entscheidungen anstelle von Annahmen stellt das Unternehmen sicher, dass die Customer Experience im Mittelpunkt aller Experimente und Änderungen steht.

Im Jahr 2022 führte Electrolux in Zusammenarbeit mit Contentsquare und Optimizely 204 Tests durch, mit einer Erfolgsquote von 20 %, wobei 42 Tests die meisten Ergebnisse lieferten. Im Jahr 2023 verringerte sich die Anzahl der Tests zwar auf 171, aber die Erfolgsquote verbesserte sich deutlich auf 27 %, wobei 47 Tests die besten Ergebnisse lieferten.

Die Conversion-Rate des Verkaufspfades stiegen ebenfalls um +28,6 %, während die Conversion-Rate für Leads von Q1 bis Q4 desselben Jahres um +70 % zunahmen. Diese Ergebnisse sind klare Indikatoren dafür, wie ihre iterative, datengesteuerte Strategie zu besseren Ergebnissen führt.

Rebeiro Jeyapaul präsentierte kürzlich auf dem Contentsquare CXC Stockholm und sprach darüber, wie Electrolux eine Grundlage für erfolgreiches Experimentieren geschaffen hat.

Sieh dir das Recording seiner Prfäsentation an, um mehr über die Strategie von Electrolux zu erfahren.

Bonus: Die wichtigsten Erkenntnisse

3 Schritte für Marken, die eine Testkultur wie Electrolux aufbauen wollen

Um ähnliche oder sogar bessere Ergebnisse bei deinen Experimenten zu erzielen und die Ideen zu priorisieren, die bei den Nutzenden am besten ankommen, empfiehlt Rebeiro die folgenden Schritte:

1. Beginne mit einer klaren Zielsetzung

Rebeiro und sein Team haben diesen entscheidenden Schritt in ihrem Experimentierprozess zunächst übersehen - sie begannen mit der Forschung, anstatt zunächst klare Ziele zu definieren. Mit der Zeit erkannten sie, dass eine klare Richtung für den Erfolg entscheidend ist.

Um dies umzusetzen, müssen auf allen Ebenen messbare Erfolgskennzahlen definiert werden. In der Regel arbeiten Unternehmen mit Zielen, die auf 3 Ebenen strukturiert sind:

• Ebene 1: Unternehmens-KPIs - hochrangige Ziele, die vom Führungsteam festgelegt werden und sich an der Gesamtstrategie des Unternehmens orientieren.

• Ebene 2: Funktionale KPIs - teamspezifische Ziele, die die übergeordneten Unternehmensziele unterstützen.

• Ebene 3: Operative KPIs - alltägliche Performance-Kennzahlen, die an einzelne Aktivitäten gebunden sind.

Es ist wichtig, diese KPIs im Vorfeld zu definieren, um zu verstehen, was dein Unternehmen erreichen will, denn so kannst du deine Experimente später mit den entsprechenden KPIs verknüpfen.

KPIs funktionieren wie ein Wachstumsbaum: Deine operativen KPIs unterstützen deine funktionalen KPIs, und die funktionalen KPIs unterstützen wiederum deine Unternehmens-KPIs.

In der E-Commerce-Branche beispielsweise ist der Umsatz oft die wichtigste KPI, und die Unternehmensleitung betont dessen Bedeutung. Um dies umsetzbar zu machen, musst du dieses übergeordnete Ziel in spezifische, messbare Schlüsselergebnisse auf allen Ebenen aufteilen. Auf diese Weise wird sichergestellt, dass alle Experimente mit den allgemeinen Geschäftszielen verknüpft sind.

2. Umfassende Forschung betreiben

Unternehmen haben oft widersprüchliche Meinungen darüber, womit sie zuerst experimentieren sollten. Um dieses Problem zu lösen und die richtigen Daten für ihre Experimente zu erfassen, verfolgen Rebeiro und sein Team ein 3D-Dreieckskonzept.

1. Quantitative Daten: Mithilfe von Tools wie Session Replay und der Google Marketing-Plattform (einschließlich Google Analytics 360 Suite), um messbare Metriken zu sammeln und das Nutzerverhalten zu verstehen.

2. Qualitative Daten: Nutzung von Tools wie Heatmaps und Google Search Console, um zu analysieren, wie Nutzende auf die Website gelangen und mit ihr interagieren.

3. Nutzerfeedback: Erfassung von direktem Input durch Tools wie Qualtrics XM oder Contentsquare's VoC-Feature, um die Frustrationen der Kundinnen und Kunden zu verstehen und Bereiche mit Optimierungsbedarf zu identifizieren.

Diese Methode gewährleistet, dass Entscheidungen auf soliden Daten und nicht auf Annahmen oder Meinungen beruhen, was zu gezielteren und erfolgreicheren Experimenten führt.

3. Analysiere deine Daten

Die Erkenntnisse, die du bei deinen Recherchen gewinnst, mögen zwar alle wertvoll erscheinen, aber es ist wichtig, Prioritäten zu setzen, vor allem, wenn du über ein begrenztes Budget verfügst.

Um dies zu erreichen, setzen sich Rebeiro und sein Team zusammen und verwenden eine Skala von Wichtigkeit versus Relevanz, um die Ziele für jedes Experiment zu bewerten und zu priorisieren. Sie stellen sicher, dass nur 1 oder 2 Ziele ausgewählt werden - bei zu vielen ist es schwierig, den Erfolg effektiv zu messen.

Im Folgenden findest du weitere Tipps, die du beim Aufbau deiner eigenen Testkultur beachten solltest:

• Erkenntnisse mit Daten validieren. Untermauere deine Annahmen oder Erkenntnisse stets mit zuverlässigen Daten, um sicherzustellen, dass deine Entscheidungen auf Fakten und nicht auf Meinungen beruhen.

• Ständiges Wiederholen. Nutze jedes Experiment als Sprungbrett für weitere Verbesserungen und optimiere deinen Ansatz auf der Grundlage der Daten, die du erhältst.

Betrachte das Experimentieren als einen kontinuierlichen Zyklus. Das Experimentieren endet nicht mit einem erfolgreichen Ergebnis. Es ist ein fortlaufender Prozess des Lernens, Testens und Optimierens, um sich an das veränderte Nutzerverhalten und die Geschäftsanforderungen anzupassen.