Case Study

3.1 Mio € zusätzliches Wachstum pro Jahr durch strategisches Testing

Seit 2016 führt Snocks einen Online Shop für Basic- und Lifestyleprodukte unter dem Motto "why not". Die Marke begreift sich selbst als Direct to Consumer Brand und ist vor allem bei einer jüngeren Zielgruppe beliebt. Sie haben es sich zum Ziel gesetzt auf Basis von hochwertigen Stoffen und modernen Schnitten, konventionellen Basic Produkten attraktive Akzente zu verleihen.

Uplift 17.7% zusätzliches Wachstum
Uplift 2,5 Jahre Zusamenarbeit
Uplift 55 / 127 erfolgreiche Tests
3.1 Mio € zusätzliches Wachstum pro Jahr durch strategisches Testing

Mit Wissenschaft zum Wachstum: Wie Snocks mit Hilfe von randomisierten Experimenten basierend auf Kunden-Rückfragen eine kundenzentrierte Produkt- und Plattformentwicklung erreichen konnte.

Mit dem Umzug des eigenen Onlineshops auf Shopify startete SNOCKS mit der Umsetzung ihrer Multichannel-Strategie. Der einstige Amazon Händler verfolgte mit Paid-Ad Kampagnen ambitionierte Ziele.

Die Erwartungen des bootstrapped Start Ups an diese Investition führten zu einem starken Anstieg an Shop Besuchern und untermauerten vorerst den Erfolg der gewählten Strategie. Um eine nachhaltige Wirksamkeit dieses Resultats zu erzielen, waren notwendige Optimierungsmaßnahmen auf der Plattform erforderlich, damit die Wachstumsambitionen der Marke instrumentalisiert werden konnten. Drips Funktion während der Zusammenarbeit besteht bis heute darin High Impact Areas zu identifizieren und ableitend kundenzentrierte Testing Strategien zu entwickeln.

“Ich glaube fest daran, dass wir nur nachhaltig wachsen, wenn wir alles daran setzen unsere Nutzer zufrieden zu stellen, indem durchgehend das Einkaufserlebnis in allen Bereichen optimiert wird. Nutzer kaufen dort, wo es ihnen am leichtesten gemacht wird, deshalb war uns die nutzerorientierte Optimierung des Onlineshops von Anfang an so besonders wichtig.”

Johannes Kliesch
Johannes KlieschGründer SNOCKS GmbH

Beim Projektstart lag der Fokus darauf, mit Hilfe folgender Fragen, die relevanten Parameter in Bezug auf die Kaufentscheidung für die wichtigsten Hauptwarengruppen zu erkennen:

  1. An welcher Stelle in der Customer Journey auf snocks.com verliert die Marke die meisten Besucher?
  2. Warum verliert SNOCKS die Nutzer dort?

Für die Beantwortung der ersten Frage wurde eine ausführliche Datenauswertung des User Flows im gesamten Shop – angefangen von der Homepage bis hin zur Bestellbestätigungsseite – durchgeführt. Als Auffälligkeit zeigte sich, dass 76,8 % aller Nutzer bis zur Produktseite kamen, allerdings legten weniger als 10 % von ihnen ein Produkt in den Warenkorb.

Diese Erkenntnis führte zur Umsetzung diverser Methoden wie:

  • On-Site Umfragen
  • Heatmapanalysen
  • Customer Support Interviews
  • Session Recordings
  • Post Purchase Umfragen
  • Usability Tests

zum Zweck der charakteristischen Aufklärung unserer Forschungsfrage “Warum bricht ein bedeutend hoher Anteil der Nutzer ihren Kaufvorgang auf den Produktseiten ab?”.

Die Auswertung der Forschungsmethoden lieferte wichtige Hinweise darauf, dass die Größen-Kommunikation auf den Produktseiten nicht von den Nutzern verstanden wird und sogar zur Unsicherheit in der Kaufentscheidung beitrug. Daraus entstand die erste High Impact Area im Projekt. Intervenierend und präventiv testete Drip in Abhängigkeit der Produktkategorie den Einsatz von Größentabellen und Größenrechner, um die Dimensionen eines Produkts besser zu kommunizieren. Beide Tests sorgten für einen signifikant positiven Uplift und wurden als Feature implementiert.

Im Mittelpunkt dieser Strategie steht vor allem die Validierung von aufgestellten Hypothesen, die auf qualitativer und quantitativer empirischer Forschung beruhen. Die Durchführung des AB Tests zeigt die Wirkung des Features auf die Zielgruppe auf. Hierdurch entsteht automatisch diversifizierter Business Value für das Unternehmen, weil Auswirkungen der Testfeature datenbasiert ausgewertet werden und dadurch als positiv, negativ oder neutral klassifiziert werden können. Dieser Prozess verhindert die Implementierung geschäftsschädigender und wachstumshinderlicher Features und ermöglicht, dass die nutzerzentrierte Evaluierung mit Frequenz und Amplitude der getesteten Effekte zunimmt. Die Wissenslücke über tatsächliche Verhaltensweisen der Besucher wird abgebaut und die Marke kann das Verständnis auf weitere Anwendungsbereiche wie zum Beispiel Marketing ausweiten.

 

Unter der erforschten Annahme, das Nutzer eine gewisse Unsicherheit bezüglich der Größenauswahl bei ihrem Besuch mitbringen, der sie sogar in vielen Fällen vom Kauf abschreckt, wurde ein Test mit folgender Hypothese konzipiert:

𝗪𝗘𝗡𝗡 wir Kunden auf der PDP eine authentische Bestätigung der Passgenauigkeit der angegebenen Größen aufzeigen

𝗗𝗔𝗡𝗡 steigt der durchschnittliche Umsatz je Besucher

𝗪𝗘𝗜𝗟 hierdurch die Unsicherheiten, die ein Kunde hinsichtlich der optimalen Größenwahl hat, reduziert werden und somit eine Kaufentscheidung erleichtert wird.

 

Die Anwendung des psychologischen Effekts der Unsicherheitsreduktion durch das Hinzufügen eines Social Proof Elementes führte bei neuen Nutzern zu einem signifikanten Uplift und bestätigte die Relevanz der priorisierten High Impact Area.

In den letzten 2,5 Jahren haben wir nach dem gleichen Prinzip 127 Tests bei SNOCKS durchgeführt und somit bisher insgesamt 3.1 Million € zusätzlichen Mehrumsatz generiert.

Bedürfnisse, Wünsche und Verhaltensweisen von Nutzern zu erkennen ist essentiell. Empirisch basierte A/B/n Testungen schöpfen Wachstumspotenzial aufgrund von zielführenden Optimierungsmaßnahmen bestmöglich aus. 

Die Durchführung eines A/B/n Testingsprogramms ist eine Feststellung von wachstumsfördernden Features und einer gleichzeitigen Absicherung gegen Fehlinvestitionen von geschäftsschädigenden Features.

Die Praktizierung stärkt die Verbindung der Marke zu ihrer Community.

3,1 Mio.

Mehrumsatz pro Jahr

43,3%

Winrate pro Test

45 Tests

in Q1 & Q2 2022

Lass uns deinen Shop gemeinsam auf das nächste Level bringen.

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    abgeschlossene Tests

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    Datengetrieben

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    Mehrumsatz pro Jahr

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