🎙 Unterwegs? Hör dir den Artikel in unserem Podcast Cave Bits an!
Listen to more episodes of Cave Bits
Wir alle kennen das: Wir verlassen uns auf Bauchgefühle und persönliche Theorien – selbst wenn wir Entscheidungen für unser Business treffen. Doch wenn es um Conversion Rate Optimization (CRO) geht, kann genau das zum Problem werden. Intuition führt oft zu schlecht geplanten Experimenten, die ihr Ziel verfehlen und keine echten Ergebnisse liefern.
Mit einem datengetriebenen Ansatz im CRO kannst du Schluss mit dem Rätselraten machen – und herausfinden, was eine fundierte CRO-Hypothese wirklich leisten kann.
In diesem Artikel zeige ich dir, wie du datenbasierte Hypothesen entwickelst, die deine CRO-Tests auf Erfolgskurs bringen. Außerdem lernst du, wie du Daten effektiv nutzt, echte Conversion-Probleme identifizierst und Hypothesen aufstellst, die tatsächlich Ergebnisse liefern.
Was ist eine datengetriebene Hypothese im CRO?
Eine Hypothese im CRO (und eigentlich überall) ist eine testbare Aussage, die wie folgt aufgebaut ist:
„Wir stellen die Hypothese auf, dass sich, wenn wir eine bestimmte Bedingung einführen (also etwas, das wir verändern möchten), eine bestimmte Kennzahl (oft auch als primäre oder North Star Metric der Hypothese bezeichnet) um einen bestimmten Prozentsatz verändern wird.“
Eine datengetriebene Hypothese ergänzt diese Formel um einen ganz entscheidenden Bestandteil:
„Wir stellen die Hypothese auf, dass sich, wenn wir eine bestimmte Bedingung einführen, eine bestimmte Kennzahl um einen bestimmten Prozentsatz verändern wird, weil die vorliegenden Daten darauf hindeuten, dass sich das Nutzerverhalten auf eine bestimmte Weise verändern wird.“
Sie basiert auf echten Daten und Insights – nicht auf Vermutungen oder dem Bauchgefühl anderer.
Du hast bestimmt schon gesehen, dass manche Leute vorschlagen, einfach die Button-Größe oder -Farbe zu ändern, um jedes Funnel-Leak zu beheben, das sie in GA4 entdecken. Aber warum sind sie sich so sicher, dass es immer am Button liegt?
Wo sind die Daten, die zeigen, dass Nutzer:innen den Button nicht wahrnehmen oder sich vielleicht von einem größeren Button ablenken lassen? Ohne solche Daten ist das nichts weiter als Rätselraten.
Manuel Da Costa, CRO-Spezialist, bringt es gut auf den Punkt: Bei CRO geht es nicht nur ums Reden – sondern darum, auf Basis eines soliden, datengetriebenen Plans zu handeln.
Was könnte also eine datengetriebene Hypothese sein? Hier ist ein Beispiel:
„Wenn wir die Anzahl der Formularfelder im Checkout-Prozess reduzieren, erwarten wir, dass die Abbruchrate im Warenkorb sinkt und die Conversions steigen, weil unsere Daten aus Google Analytics zeigen, dass es an dieser Stelle eine Absprungrate von 40 % gibt und unsere Form Analytics darauf hinweist, dass Nutzer:innen Probleme mit Feldern wie „Adresszusatz“ und „Festnetznummer“ haben. Laut unseren Analytics-Daten liegt die aktuelle Warenkorbabbruchrate bei 65 % und die durchschnittliche Conversion Rate bei 2,5 % — wir erwarten, Erstere um 15 % zu senken und Letztere um 5 % zu steigern, indem wir die Formulare vereinfachen.“
Welche Daten können zur Entwicklung einer Hypothese genutzt werden
Es gibt viele Datenquellen, die du zur Unterstützung deiner Hypothese nutzen kannst. Je mehr unterschiedliche Datentypen du kombinierst, desto besse
1. Quantitative Analytics
Die Quantifizierung des Nutzerverhaltens über Website-Analytics (wie GA4 oder Adobe Analytics) oder Conversion-Funnel-Analysen (z. B. mit dem Conversion-Funnel-Optimierungstool von Mouseflow) ist ein guter Ausgangspunkt für die Entwicklung von Hypothesen.
Wenn du dich jedoch ausschließlich auf quantitative Daten verlässt, können deine Hypothesen unvollständig bleiben. Du siehst zwar, was passiert – aber nicht, warum es passiert. Ohne dieses Verständnis wird es schwierig, Nutzerintentionen und die eigentlichen Ursachen von Problemen auf deiner Website oder in deinem Produkt zu erkennen.
Was ich meine:
Stell dir vor, du betreibst einen eCommerce-Shop und bemerkst, dass viele Nutzer:innen ihren Warenkorb auf der Versandseite verlassen. Quantitative Daten zeigen dir vielleicht, dass die durchschnittliche Abbruchrate an dieser Stelle bei 50 % liegt. Aber sie erklären nicht, warum die Nutzer:innen abspringen.
Um das besser zu verstehen, kannst du dir anschauen, wie Nutzer:innen mit der Versandseite interagieren. Dabei stellst du vielleicht fest, dass die Versandoptionen verwirrend sind. Und genau das sind bereits qualitative Daten.
2. Behavior Analytics
Im obigen Beispiel hat dir die Analyse des Nutzerverhaltens geholfen, die Gründe für die hohe Warenkorbabbruchrate zu verstehen. Jetzt kannst du deine Hypothese formulieren. Sie könnte ungefähr so aussehen:
„Wir stellen die Hypothese auf, dass wir durch eine Anpassung der Beschreibung der Versandoptionen die Warenkorbabbrüche um 10 % reduzieren, weil die Daten aus Google Analytics zeigen, dass es an dieser Stelle eine Absprungrate von 50 % gibt und unsere Movement Heatmap darauf hinweist, dass die Versandoptionen für Nutzer:innen verwirrend sind.“
Anschließend kannst du dein Experiment dokumentieren und durchführen (und gezielte Änderungen vornehmen, um den Checkout-Prozess zu verbessern).
Während dir quantitative Daten helfen, Optimierungspotenziale zu erkennen, sind qualitative Daten entscheidend, um die dahinterliegenden Gründe zu verstehen.
Um qualitative Daten zu sammeln, brauchst du ein Behavior Analytics Tool wie Mouseflow. Solche Plattformen bieten verschiedene Möglichkeiten, das Nutzerverhalten zu analysieren – die bekanntesten sind Heatmaps und Session Recordings.
Heatmaps visualisieren Klicks, Mausbewegungen und Scrollverhalten und zeigen dir, welche Bereiche deiner Website oder App die meiste Aufmerksamkeit bekommen. So kannst du besser verstehen, wie Nutzer:innen mit deinen Inhalten interagieren.
Session Recordings zeigen reale Nutzerinteraktionen auf deiner Website oder in deiner App. Du kannst das Verhalten quasi so beobachten, als würdest du direkt daneben sitzen, während jemand durch deine Seite navigiert. Das ist besonders hilfreich, um Usability-Probleme zu erkennen – etwa verwirrende Navigation, unklare Anweisungen oder unerwartete Fehler.
Und ein Punkt, den viele unterschätzen: Session Recordings sind extrem wirkungsvoll, wenn es darum geht, Stakeholder von notwendigen Änderungen zu überzeugen.
„Nichts überzeugt Stakeholder mehr als eine Video-Demo, in der Nutzer:innen grandios auf deiner Website scheitern.“
3. User Feedback
User Feedback ist eine weitere wertvolle Quelle für die Entwicklung von Hypothesen. Vermutlich ist das auch einer der Gründe, warum Behavior Analytics Plattformen Feedback-Umfragen als Feature anbieten.
So bekommst du ungefilterte Meinungen und Vorschläge von echten Nutzer:innen deiner Website oder deines Produkts. User Feedback hilft dir zu verstehen, warum bestimmte Aspekte gut ankommen – oder eben nicht – und liefert wichtigen Kontext für das Verhalten der Nutzer:innen.
Falls du dich fragst, warum du überhaupt Feedback-Umfragen durchführen solltest (hier erfährst du übrigens, wie du sie aufsetzt): Weder quantitative Daten noch Session Replay oder Heatmaps liefern die gleiche Tiefe an Verständnis wie direktes User Feedback. Wenn du tiefer einsteigen willst, schau dir unseren Guide zu User Feedback an – dort wird erklärt, wie Feedback in einen strukturierten Optimierungsprozess passt.
Beispiel für eine Mouseflow-Umfrage zur Sammlung von Feedback zum Checkout-Prozess
User Feedback ermöglicht es dir, direkt von Nutzer:innen zu hören – und liefert dir damit eine persönlichere Perspektive, die dir hilft, Optimierungspotenziale zu erkennen.
Außerdem kann es als zusätzliche Datenquelle dienen, um deine Hypothese zu untermauern. Je mehr übereinstimmende Datenquellen du hast, desto höher ist die Wahrscheinlichkeit, dass deine Hypothese zutrifft – oder zumindest wertvolle Insights liefert.
4. Kundengespräche
Quantitative Daten zeigen dir, was auf der Website passiert, qualitative Analysen erklären das Warum – und Gespräche mit Kund:innen geben dir Einblicke in ihre Gedanken und Absichten, die hinter ihrem Verhalten stecken.
Auch wenn viele über Customer Insights oder Customer Conversations sprechen, fällt es vielen Teams schwer, das volle Potenzial daraus zu nutzen. Effektive Kundengespräche zu führen bedeutet mehr, als einfach nur Fragen zu stellen.
Einige Vorschläge für die Durchführung von Kundengesprächen
Hier sind drei Empfehlungen, um das Beste aus deinen Kundengesprächen herauszuholen:
- Dominiere nicht das Gespräch. Kund:innen stimmen oft schnell zu – aber du willst nicht, dass sie deine Meinung bestätigen, sondern ihre eigene teilen. Statt „Fandest du den Checkout-Prozess einfach?“ (suggestiv) frag lieber: „Kannst du mich durch deine Erfahrung im Checkout führen und dabei sagen, was sich gut oder frustrierend angefühlt hat?“ (offen formuliert).
- Gib dich nicht mit oberflächlichen Antworten zufrieden. Statt „Wie fandest du das Produkt?“ (zu allgemein) frag besser: „Wie war dein erster Eindruck vom Produkt? Wie hat es sich für dich angefühlt?“ (emotionsfokussiert).
- Lass Insights nicht verloren gehen. Du musst die Brücke zwischen Gespräch und Umsetzung schlagen. Beende das Gespräch z. B. mit: „Welche Änderungen würden das Produkt für dich einfacher nutzbar machen?“ (handlungsorientiert).
Achte genau auf die Bedenken, Einwände und offenen Fragen der Nutzer:innen während des Kaufprozesses.
Ebenso wichtig ist es, die User Journey und den Entscheidungsprozess der Nutzer:innen zu verstehen – zum Beispiel durch aktives Zuhören in 1:1-Interviews, Gruppeninterviews oder Brainstorming-Sessions.
Schnelle User Tests und On-Page-Umfragen können – in Kombination mit Session Recordings und Click Maps – zusätzliche wertvolle Insights liefern.
Das sind also die vier wichtigsten Datenquellen zur Entwicklung von Hypothesen. Wenn du aus einer dieser Quellen eine vermeintlich starke Experiment-Idee ableitest, versuche, sie mit den anderen Datenquellen zu verifizieren oder zu widerlegen.
Mach dir keine Sorgen, wenn sich deine Idee als falsch herausstellt – während du dich durch die Daten arbeitest, entstehen oft viele neue Ansätze für weitere Hypothesen. Wenn du mehr Inspiration suchst und sehen möchtest, wie erfahrene CRO-Expert:innen Hypothesen entwickeln und aus ihren Experimenten lernen, schau dir unser CRO Journal an, in dem sie ihre Erfahrungen teilen.
Jetzt, da du eine starke datengetriebene Hypothese erstellt hast, ist es an der Zeit, dein Experiment zu designen.
Wie du ein gutes Experiment für CRO designst
Hier sind drei wichtige Schritte, um sicherzustellen, dass dein Experiment gut aufgebaut ist:
Experiment dokumentieren
Eine klare Dokumentation sorgt dafür, dass alle Beteiligten aligned bleiben, erleichtert spätere Analysen und schafft die Grundlage für eine erfolgreiche Umsetzung:
- Metriken: Definiere die KPIs, die du messen willst, und stimme sie direkt auf deine Hypothese ab. Trackst du Conversion Rates, Engagement-Metriken oder bestimmte Klicks? Wähle passende Tools für jeden KPI (z. B. Mouseflow für Heatmaps, Google Analytics für Pageviews).
- Erwartete Ergebnisse: Lege fest, welche Resultate du für jede Variante erwartest. Nicht raten – nutze A/B-Testing-Rechner oder historische Daten, um realistische Erwartungen zu definieren.
- Testdauer: Bestimme die optimale Laufzeit basierend auf deinem Traffic und der erwarteten Effektgröße. Zu kurz = keine aussagekräftigen Ergebnisse, zu lang = unnötiger Ressourcenverbrauch. Die meisten A/B-Testing-Tools haben integrierte Rechner dafür.
- Learnings: Halte alle Erkenntnisse aus jedem Experiment fest – inklusive Iterationen und Anpassungen. Dokumentiere sowohl quantitative Ergebnisse als auch qualitative Beobachtungen, inklusive unerwarteter Findings und Muster.
Ergebnisse analysieren und Insights gewinnen
Egal ob das Ergebnis eindeutig, ein Erfolg oder ein Misserfolg war – entscheidend ist, was du daraus lernst. Verstehe, warum deine Hypothese bestätigt oder widerlegt wurde.
Nutze außerdem Segmentierungen nach dem Experiment, um Unterschiede im Nutzerverhalten zu erkennen. Beispiele:
- Desktop vs. Mobile: Oft ein einfacher, aber aufschlussreicher Vergleich.
- Persona-basierte Analyse: Welche Variante hat bei welcher Zielgruppe besonders gut funktioniert?
- Erstkäufer vs. Wiederkehrende: Wo liegen Hürden vs. Loyalitätsfaktoren?
- High-Value vs. Low-Value Kund:innen: Optimiere gezielt für deine wertvollsten Nutzer:innen.
- Käufer:innen komplementärer Produkte: Identifiziere Cross- und Upselling-Potenziale.
- Wishlist-Nutzer:innen: Finde Wege, sie zur Conversion zu bewegen.
- Marketing-Kanal: Analysiere Unterschiede je nach Kanal (E-Mail, Social etc.).
Insights für zukünftige Experimente nutzen
Das Lernen hört nie auf. Nutze deine Erkenntnisse, um deinen Ansatz kontinuierlich zu verbessern. Analysiere Ergebnisse, um neue Potenziale zu entdecken. Hat ein bestimmtes Element gut funktioniert? Dann vertiefe es in einem neuen Experiment auf deiner CRO-Roadmap.
Empfehlung: Setze deine Ressourcen gezielt dort ein, wo datenbasierte Insights den größten Impact versprechen.
Abschließende Gedanken zur datengetriebenen CRO-Hypothese
Das Eintauchen in all diese Daten mag zunächst kompliziert wirken – aber effektives CRO basiert nicht auf schnellen Fixes oder glücklichen Zufällen.
Wenn du die in diesem Artikel beschriebenen Schritte befolgst, steckst du nicht länger in einem Kreislauf aus schwach performenden Tests fest. Stattdessen entwickelst du datengetriebene Hypothesen, die gezielte Experimente ermöglichen, versteckte Conversion-Potenziale aufdecken und den Weg für nachhaltige Optimierung ebnen.
