Das Ishikawa Diagramm als conversiontool // www.conversiondoktor.de

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Wie kann man mit einer über 70 Jahre alten Methode die Conversion steigern?

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Das Ishikawa Diagramm als conversiontool // www.conversiondoktor.de

  1. 1. © Gabriel Beck 2014 Die Fischgräte in der Conversion Suppe Das Ishikawa Diagramm als Conversiontool
  2. 2. 2 © Gabriel Beck 2014 Inhalt Einleitung ....................................................................................... 4 Die Fischgräte in der Conversion Suppe...............................................................5 1. Problem identifizieren....................................................................................... 6 2. Hauptursachen auflisten................................................................................... 6 3. Nebenursachen auflisten ...................................................................................7 4. Prüfung auf Vollständigkeit & Gewichtung der Faktoren............................... 8 5. Optimierungskonzepte erstellen / Hypothesen aufstellen ............................. 8 6. Überprüfung mittels Testing und Übertragen der Erkenntnisse ..................10 Fazit und kritische Anmerkungen ....................................................................... 11 Downloads .....................................................................................12
  3. 3. 3 © Gabriel Beck 2014 Über den Autor Gabriel Beck ist Head of Conversion Optimization und Standortleiter Hamburg bei explido. Er und sein Team analysieren, testen und optimieren Webseiten, um die Effizienz des Online Marketing Budgets zu erhöhen. Die Conversion Abteilung bei explido bietet dabei alle Conversion Leistungen aus einer Hand. Er ist Speaker auf vielen Fachkonferenzen und betreibt das Conversiondoktor-Blog seit 2009. Vorträge auf Konferenzen
  4. 4. 4 © Gabriel Beck 2014 Einleitung Niedrige Conversion Rate? Hohe Absprungrate auf SEA Landing Pages? Viele Besucher im Warenkorb, aber wenig Käufer? Irgendeine Schwachstelle hat jede Webseite. Wie man Schwachstellen aus Zahlensicht näher kommt, habe ich im Artikel "Conversion Analyse auf Meta-Ebene" bereits etwas näher beleuchtet. Der genannte Artikel hat allerdings die Probleme nur auf Meta-Ebene identifiziert. Ich möchte hier einen anderen Ansatz zeigen, der Ursache und Wirkung noch näher zusammenbringt, etwas plastischer und augenfälliger ist und sage und schreibe schon über 70 Jahre auf dem Buckel hat! Viel Spaß bei der Lektüre! Gabriel Beck www.conversiondoktor.de www.explido.de
  5. 5. 5 © Gabriel Beck 2014 Die Fischgräte in der Conversion Suppe Über die Analyse von Schwachstellen, bzw. das Darstellen von Ursache-Wirkungszusammenhängen hat sich Dr. Kaoru Ishikawa bereits 1940 Gedanken gemacht. In den 40-igern hat er das nach ihm benannte Ishikawa-Diagramm für die Ursache- Wirkungszusammenhänge in Herstellungsprozessen verwendet. Das Ishikawa Diagramm (Synonyme: Fischgräten-Diagramm, oder cause-and-effect diagram, fishbone diagram) ähnelt in seiner Darstellung einer Fischgräte, daher der einprägsame Name. Diese Art der Darstellung von Ursache und Wirkung hat noch immer nicht ausgedient und wird auch 70 Jahre danach noch immer verwendet.
  6. 6. 6 © Gabriel Beck 2014 Methodik Kurz zusammengefasst, beinhaltet ein Ishikawa-Diagramm folgende Punkte (siehe Abbildung): 1. Wirkung (Problem) Was ist das definierte Problem? 2. Ursache (Hauptursachen, Nebenursachen). Welche Faktoren und Umstände (unterteilt in Haupt- und Nebenursachen) sind mögliche Verursacher des Problems? Übertragbarkeit auf Webseiten und deren Schwachstellen Die Fischgräte in die “Conversion-Suppe” zu werfen, ist relativ einfach. D.h. man kann diese Form der Darstellung von Ursache-Wirkungszusammenhängen ohne großen Aufwand auf komplexe Onsite-Probleme und deren Ursachen übertragen. Die Erstellung eines solchen Diagramms kann man zwar alleine vornehmen, aber umfassender wird das Problem und dessen Ursachen in einer kleinen Gruppe diskutiert. Die folgende Vorgehensweise ist auf die Conversion Optimierung adaptiert und hat keinen Anspruch auf Vollständigkeit. 1. Problem identifizieren Bei der Identifkation des Problems kann man sich der Webanalyse-Daten bedienen, dann weiß man wie groß das Problem ist. Das Problem als solches kann man mithilfe der Meta-Analyse herausfinden (siehe Artikel “Conversion Analyse auf Meta-Ebene“). Man kann das Problem als solches sehr genau beschreiben “Die Bounce Rate meiner Landing Page ist zu hoch (>50%)” oder aber auch etwas weicher formulieren “Es springen zu viele Besucher auf meiner Landing Page ab”. Das Problem wird anschließend in das Diagramm übertragen. 2. Hauptursachen auflisten Um die Ursachen für das Problem herauszufinden, eignet sich ein Brainstorming besonders gut. Alle Faktoren, die einen Zusammenhang zum Problem haben, werden untereinander aufgelistet. Hilfreiche Fragestellungen für die Forschung nach Ursachen sind W-Fragen (siehe unten). Was die Ursachen betrifft, empfiehlt sich ein Methodenmix aus quantitativen und qualitativen Methoden (Überblick über Conversion Tools). Je mehr Analysen im Vorhinein durchgeführt wurden, desto klarer ist der Blick auf die Ursachen.
  7. 7. 7 © Gabriel Beck 2014 W-Fragen für die Ursachen  Warum? (Warum ist die Bounce Rate so hoch?)  Weshalb? (Weshalb finden die Nutzer nicht das, wonach sie suchen?)  Wieso? (Wieso ist das Problem (die Bounce Rate) in einer Kampagne besonders schlimm, in anderen nicht?)  Woher? (Woher kommen Besucher, die abspringen?)  Was? (Was kann eine Bounce Rate beeinflussen?)  Woran? (Woran kann es liegen, dass alle Bounces von einer Traffic-Quelle kommen?) Hauptursachen für Conversion Probleme auf einer Webseite können wie folgt lauten:  Inhalt  Technik  Design  Usability  Traffic-Quelle  Psychologische Faktoren  Emotionen  Branding  etc. 3. Nebenursachen auflisten Bei der Sammlung von möglichen Ursachen für ein Problem lassen sich schnell bestimmten Ursachen wiederum anderen unterordnen. Hierbei kann man sich auch wieder der oben genannten W-Fragen bedienen. Für eine mögliche Hauptursache “Die Usability der Landing Page ist schlecht” könnten beispielsweise folgende Nebenursachen aufgelistet werden  Klarheit  Unterscheidbarkeit  Kompaktheit  Konsistenz  Erkennbarkeit  Lesbarkeit  Verständlichkeit (typische Usability Faktoren nach DIN EN ISO 9241 Teil 12) Sind die Nebenursachen damit noch nicht ausreichend beschrieben, kann man zu diesen Nebenursachen auch noch weiter in die Tiefe gehen und eine 3. Ebene einziehen. Was beeinflusst zum Beispiel die Lesbarkeit von Text? Mögliche Nebenursachen auf Ebene 3. Schrifttyp, Schriftgröße, Zeilenabstand, Laufweite, Kontrast, Serifen, etc. etc.
  8. 8. 8 © Gabriel Beck 2014 4. Prüfung auf Vollständigkeit & Gewichtung der Faktoren Im nächsten Schritt wird überprüft, ob alle wichtigen Ursachen und Nebenursachen aufgelistet sind. Ist dies der Fall, so bewertet man gemeinsam, welche Faktoren eher auszuschließen sind, streicht diese aus der Liste wieder raus und erhöht somit Übersichtlichkeit des Diagramms. Hier kann man zum Beispiel ein Punktesystem verwenden, oder jedem Teammitglied gestatten, nur eine bestimmte Anzahl von Haupt- und Nebenursachen zu nennen, um sich auf die wirklich wichtigen Punkte für die spätere Optimierung zu konzentrieren. 5. Optimierungskonzepte erstellen / Hypothesen aufstellen Für die einzelnen Hauptursachen werden Optimierungskonzepte erstellt, denen eine Hypothese zugrunde liegt. Wichtig ist bei der Konzepterstellung, dass auch wirklich gezielt die benannten Ursachen und Nebenursachen behoben, bzw. optimiert werden. Die Frage, ob A/B Testing oder MVT hängt dabei vom Traffic ab, den man zur Verfügung hat (Wie viel Traffic braucht man zum Testen?) 1. A/B Testkonzepte sind in der Lage, eine Nebenursache zu optimieren und nachzuweisen, ob damit das Problem signifikant beeinflusst werden konnte. 2. Ein MVT ist darüber hinaus in der Lage, nachzuweisen wie sich mehrere Nebenursachen auf das Problem (bspw.: Bounce Rate) auswirken. Der Vorteil eines Multivariaten Tests ist es, dass man den Einfluss der unterschiedlichen Nebenursachen auf das Problem mit Hilfe des “impacts” sehr genau messen kann. Hierzu eine → Anleitung als [PDF]. Die nachfolgende Abbildung zeigt zum einen die Darstellung des Ursache-Wirkungszusammenhangs für einen multivariaten Tests (MVT) wie auch für einen A/B Test.
  9. 9. 9 © Gabriel Beck 2014 Lesebeispiel: 1. Insgesamt konnte herausgefunden werden, dass alle Nebenursachen die Bounce Rate beeinflusst haben. 2. Mit dem Multivariaten Test konnte herausgefunden werden, dass die Textlänge einen höheren impact auf die Bounce Rate hat als das Layout (75% vs. 34% impact). 3. Mit zwei einzelnen A/B Tests konnte herausgefunden werden, dass die optimierten Varianten die Bounce Rate positiv beeinflusst haben.
  10. 10. 10 © Gabriel Beck 2014 6. Überprüfung mittels Testing und Übertragen der Erkenntnisse Mit dem Website-Testingtools (bspw. visualwebsiteoptimizer oder optimizely) ermittelt man nun die Werte für die einzelnen Haupt- und Nebenursachen. D.h. die Tests zeigen, welche Faktoren (bzw. Optimierungskonzepte für diese Faktoren) sich auf die Bounce-Rate wie auswirken. Dafür müssen sicherlich mehrere Tests aufgesetzt und durchgeführt werden. Wenn die Tests systematisch durchgeführt wurden, sortiert man nach und nach heraus, woran das Problem lag, bzw. woran nicht. Zum Schluss ist die Fischgräte so ausgedünnt, dass man schnell erkennt, welche Haupt- und Nebenursachen das Problem hat.
  11. 11. 11 © Gabriel Beck 2014 Fazit und kritische Anmerkungen Strategische Methoden und Tools, die wie in diesem Fall aus den 40iger Jahren stammen, haben noch lange nicht ausgedient. Das Ishikawa-Diagramm eignet sich bestens, um Struktur in Ursache-Wirkungszusammenhänge bzw. Optimierungskonzepte auf einer Webseite zu bringen. Die Effekte können mittels A/B oder MVT quantifiziert werden. Anzumerken bleibt noch, dass diese Darstellung einem vor Augen führt, welche Haupt- und Nebenursachen eine Auswirkung auf das Problem haben. D.h. aber auch es steht und fällt alles mit den Konzepten hinter dieser Methodik. Soll heißen: “Garbage in – garbage out”. Wenn die Konzepte schlecht oder nur halbdurchdacht sind, kann man auch schnell zum Ergebnis kommen, dass eine Hauptursache gar keine Ursache ist, da sich keine Effekte messen lassen.
  12. 12. 12 © Gabriel Beck 2014 Downloads Downloads im Blog Weitere ebooks und Informationen gibt es im Download Bereich Link Conversion Tool Liste Eine Liste mit vielen Conversion Tools findet man im Blog Link
  13. 13. 13 © Gabriel Beck 2014 Kontakt Xing Profil https://www.xing.com/profile/Gabriel_Beck Kontakt Conversiondoktor http://www.conversiondoktor.de/kontakt/ Links: Newsletter http://www.conversiondoktor.de/newsletter/ Conversiondoktor Blog http://www.conversiondoktor.de explido Website http://www.explido.de 2010 gründete Gabriel Beck zusammen mit André Morys und Frank Reese die Xing Gruppe „Conversion Optimization – Boost Your Profit“. Xing Conversion Gruppe // http://bit.ly/boostyourprofit

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