CRO-Audit
Einmalig, kompakter Audit.
Wir nehmen den bestehenden Shop oder die Landingpage auseinander. Heatmaps, Session-Replays, Funnel-Analyse. Am Ende liegt eine Liste mit 12 bis 20 Vermutungen, sortiert nach Wirkung pro Aufwand.
Conversion-ShopsMehr Umsatz,
Mehr Umsatz,
gleicher Traffic.
Wir testen Headline, CTA, Preis und Above-the-Fold gegen echte Daten. Was mehr verkauft, geht live. Erster messbarer Lift im ersten Sprintzyklus, im Schnitt 12 bis 24 Prozent. Schluss mit Diskussionen über Geschmack.
snapsite · test runner
live// Headline-Test
Welcher Versprecher zieht?
Variante A
Der schönste Eichen-Tisch überhaupt.
47 %vote
Variante B, führt
Eichen-Tisch, der ein Leben hält.
53 %vote
// 1.240 sessions, conf 96 %+12 % lift
[ // testen statt raten ]
Verkauf testen, nicht raten.
Die meisten Conversion-Optimierungen sind Diskussionen über Geschmack. Wir gehen den anderen Weg. Jede Änderung beweisbar. Jede Vermutung gegen Live-Traffic. Jede Entscheidung mit Datum und Zahl.
// bauchgefühl
Heute.
- Überschrift aus dem Bauch, dann hoffen
- Design und Marketing streiten über Geschmack
- Änderung live, ohne zu wissen ob sie wirkt
- Conversion-Rate als monatliches Raetsel
- Drei Meinungen, kein Beweis
// test
Morgen.
- Vermutung formulieren, kurz begründet
- Variante A gegen Variante B, gleicher Traffic
- Live geht nur, was sich beweisen lässt
- Conversion-Rate als wachsende Linie mit Datum
- Eine Wahrheit pro Test, nicht drei Meinungen
Vier Wochen Test schlagen vier Stunden Diskussion. Die Conversion-Rate kennt keine Politik.
[ // ansatz ]
Drei Wege rein. Ein Ziel raus.
Audit für den Einstieg, Service für Wachstum, Sprint für Druck. Welcher Weg passt, entscheidet sich am Ziel und am Traffic.
Laufendes Testing
Service, ein Test pro Woche.
Wir betreuen die Test-Pipeline. Setup, Durchführung, Auswertung, Live-Schaltung der Gewinner. Jede Woche eine neue Variante. Jeden Monat ein Bericht mit Lift und nächsten Vermutungen.
Landingpage-Sprint
Kompakt, ein klar abgegrenzter Sprint.
Eine Kampagne, eine Seite, drei Runden. Wir testen Hero, Vertrauens-Block und Knopf in drei Sprints. Geeignet für Werbe-Landings vor einem Launch oder schnelle Performance-Funnels.
Predictive-AIMuster-Erkennung statt StichprobeWCAG-konformTests bleiben barrierefreiDSGVO-sicherServer-Side, kein externes TrackingIterativEine Vermutung pro Test, nicht zehn
[ // kreislauf ]
Vier Phasen. Ein Loop.
Vermutung, Konzept, Test, Analyse. Dann beginnt es von vorn. Der Kreislauf läuft, solange der Shop läuft.
Phase 01
Hypothese
Was wir vermuten.
Wir formulieren eine klare Vermutung in einem Satz. Wenn wir X ändern, bewegt sich Y, weil Z. Ohne diesen Satz testet man nicht, man bastelt.
// outputVermutung, priorisiert
[ // testfelder ]
Acht Felder. Die wir wirklich testen.
Nicht jede Änderung verdient einen Test. Diese acht Hebel bringen die meiste Bewegung pro Stunde Aufwand.
Headline
Was oben steht, entscheidet ob unten gelesen wird. Wir testen Versprechen, Beweis und Frage.
+9 % Scrolltiefe// gewinner
CTA-Text
Verb statt Substantiv. Du statt Sie. Konkret statt allgemein. Fünf Varianten reichen meistens.
+14 % Klickrate// gewinner
Pricing-Anchor
Reihenfolge der Pakete. Höchster Preis zuerst, oder das Empfohlen-Tag in der Mitte. Der Anker wirkt sichtbar.
+22 % Premium-Anteil// gewinner
Trust-Block
Logos, Zertifikate, Bewertungen, Garantie. Wo platziert, wie viele, in welcher Reihenfolge.
+11 % Conversion// gewinner
Funnel-Step
Drei-Schritt-Checkout gegen Ein-Schritt. Mehr Felder pro Seite oder mehr Seiten mit weniger Feldern.
+17 % Completion// gewinner
Form-Layout
Vertikal oder nebeneinander. Pflichtfelder reduzieren, Inline-Prüfung, Adresse per Autocomplete.
-28 % Form-Drop-off// gewinner
Above-the-Fold
Was zuerst sichtbar ist. Hero-Bild, Hero-Video, Hero-Formular, Hero-Trust. Die Reihenfolge ist die Botschaft.
+8 % Cart-Reach// gewinner
Empfehlungen
Reihenfolge der Empfehlungen. Bestseller, Trending, Personalisiert, Letzt-Angesehen.
+12 % AOV// gewinner
[ // wirkung ]
Vier Kennzahlen. Vier Hebel.
Werte aus echten Test-Pipelines. Konservative Mittelwerte aus einem Quartalsfenster. Alles auf einer Skala von 0 bis 100 %.
Skala0 %255075100 %
Cart-Reach-RateSessions, die Cart erreichen
52%71%
×1.4Checkout-CompletionCarts, die Checkout abschließen
38%64%
×1.7Form-CompletionForm-Starts, die fertig werden
54%79%
×1.5Repeat-BuyKunden mit zweitem Kauf im Quartalsfenster
12%24%
×2basisgain durch test
[ // beispiel-szenario ]
Schluss mit Raten. Jetzt zählt die Kasse.
Wir bauen die zweite Bestellseite, schicken die Hälfte der Kunden darauf und zählen mit. Drei Klicks gegen einen. Sechs Wochen, echte Käufe. Am Ende gewinnt die Seite, bei der mehr Leute kaufen, und ihr seht es schwarz auf weiß.
live mitgeschaut·so liest sich ein test, während er läuft
snapsite · test-monitor
+17.4%
A, bisherBestellung in drei Schritten
38.2%gekauft
8.420besucher
184 EURpro bestellung
B, SiegerBestellung auf einer Seite
44.9%gekauft
8.410besucher
191 EURpro bestellung
// realistisch liegt das plus zwischen+12.8% und +22.1%
-10 %0 %+10 %+20 %+30 %
// Restzweifel, dass es Zufall war 0.018// Mitgezählt an 16.830 Besuchern// Sicher genug zum Umstellen 96.4 %
[ // werkzeug ]
Womit wir testen.
Drei Schichten Werkzeug. Engines teilen den Traffic. Behavioural-Tools sehen die Sitzung. Analytics zählt mit.
// 01Test-Engines
Varianten ausspielen, Traffic teilen
VWOOptimizelyABTastyConvert
// 02Behavioural
Heatmaps, Session-Replays, Klick-Pfade
HotjarClarityMouseflowContentsquare
// 03Analytics
Conversion-Funnel, Zuordnung, Reports
GA4MatomoAdobe Analytics
Eigenes Tool-Setup? Binden wir an.
[ // fragen ]
Was Kunden wirklich fragen.
Sechs Fragen, die in fast jedem Erstgespräch kommen. Hier die ehrliche Antwort.
Faustregel: 1.000 Conversions pro Variante. Bei 2 % Conversion-Rate sind das rund 50.000 Sitzungen pro Variante. Bei kleineren Conversion-Raten brauchst du mehr. Wir prüfen vorab, ob der Traffic reicht.
Setup einmalig 2.400 bis 4.800 EUR. Monatlich 1.800 bis 4.200 EUR für ein bis zwei Tests pro Woche, inklusive Setup, Auswertung und Live-Schaltung. Tool-Lizenzen kommen mit 80 bis 600 EUR dazu.
Wenn man es falsch macht: ja. Klassische Client-Side-Tools laden Skripte vor dem ersten Bild und blockieren den Hero. Wir setzen auf Server-Side oder Edge-Side für Hero und Checkout. Lighthouse-Score bleibt stabil, der harte Wert ist unter 100 ms LCP-Verschlechterung.
A/B-Testing ist unkritisch, solange keine personenbezogenen Daten zur Variante gespeichert werden. Wir nutzen anonyme Cookies oder Session-Storage für die Zuweisung. Kein Cross-Site-Tracking, keine Drittanbieter-Cookies.
Beim Audit steht die Vermutungs-Liste nach Abschluss der Analyse. Beim laufenden Testing kommt das erste belastbare Ergebnis, wenn genug Traffic-Daten vorliegen. Beim Sprint liegt die finale Variante am Ende des Sprints vor.
Ja, mit anderem Vorgehen. Bei kleinem Traffic gehen klassische A/B-Tests nicht statistisch sauber. Wir arbeiten dann mit Session-Replays, User-Tests mit fünf bis acht Probanden, Heuristik-Audits. Klassisches A/B-Testing lohnt sich ab 15.000 Sessions pro Monat.
Kundenprojekte
Passende Beispiele
So sieht das in echt aus.
