Was er aus 4 Millionen Onlineshop A/B-Tests gelernt hat

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Wir geben bei SNOCKS monatlich rund 20.000 bis 40.000 Euro für A/B-Testing aus. Trotzdem steigt der Umsatz pro Besucher nicht automatisch jedes Jahr. Lohnt sich der Aufwand überhaupt? Darüber spreche ich mit Fabi, der seit acht Jahren Onlineshops bei der Conversion-Optimierung unterstützt.

Sein Team greift auf eine Datenbank mit rund 150.000 Marken und vier Millionen A/B-Tests zurück, die bis 2011 zurückreichen. Wir sprechen darüber, wie daraus neue Testideen entstehen und was sich von Marken wie SKIMS lernen lässt.

Außerdem erklären wir, wie bei SNOCKS mehrere Tests gleichzeitig laufen und warum eine höhere Conversion Rate nicht automatisch mehr Umsatz bedeutet. Fabi zeigt, weshalb selbst vermeintliche No-Brainer wie zusätzliche Vertrauenselemente einen Shop verschlechtern können und warum ein kompletter Relaunch ein teures Risiko ist.
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Themen:
00:00 Intro
00:55 Shop-Optimierung und Drip Agency Kunden
02:53 Wie parallele A/B-Tests bei SNOCKS funktionieren
05:25 Conversion Rate oder Umsatz pro Besucher? Worauf optimieren?
07:54 Warum es den perfekten Onlineshop nicht gibt
10:49 Rabattcodes vs. automatische Rabatte
14:28 Black Friday: Exklusiver Zugang per Newsletter
17:17 Neue Testideen finden und von US-Marken lernen
19:36 Wie Fabis Team Tests anderer Marken analysiert
22:21 Deutsche Konkurrenz oder US-Brands als Vorbild?
24:42 Wie viele A/B-Tests große Shops durchführen
26:23 Warum erfolgreiche Tests nicht automatisch steigende KPIs bedeuten
29:15 Kleine Optimierungen oder kompletter Shop-Relaunch?
34:02 Zusammenarbeit, Testing-Tool und die Rolle von KI
37:34 Weitere Black-Friday-Tipps

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