Das Unternehmen
ASICS gehört zu den weltweit führenden Marken für Sportbekleidung und -schuhe. Das Unternehmen mit Hauptsitz in Kobe, Japan, und regionalen Niederlassungen auf der ganzen Welt verfügt über ein riesiges Netzwerk an Großhandelspartnern und mit asics.com über eine florierende Direct-to-Customer-Plattform (D2C).
Andrey Prokhorov, Ecommerce Optimization Team Lead bei ASICS, ist für das Web-Experimentation-Programm des Unternehmens zuständig. Sein Team ist Teil der größeren Web-Operations-Abteilung, die sich mit einer kritischen Herausforderungen konfrontiert sah: dem sinnvollen Verknüpfen von Daten und Kundenerlebnis (Customer Experience, CX). Sie entschieden sich für die Nutzung der Experience-Intelligence-Plattform von Contentsquare, um ihre Experimente zu optimieren und ihr Website-Erlebnis zu verbessern.
Als E-Commerce-Unternehmen ist es unser Ziel, unser digitales Erlebnis zu verbessern, so wie wir das Wohlbefinden insgesamt durch körperliche Betätigung verbessern möchten. Vorangetrieben wird dies von einem unserer zentralen Unternehmenswerte, der kontinuierlichen Verbesserung. Von der Produktentwicklung bis hin zu sozialen Initiativen für Kampagnen rund um das Wohlbefinden: Wir sind immer bemüht, die Dinge besser zu machen.
Die Herausforderung
Das Web-Operations-Team von ASICS hatte Schwierigkeiten damit, Nutzerdaten zu analysieren und in umsetzbare Erkenntnisse umzuwandeln, insbesondere bei der Durchführung von Split-Tests auf ihrer Website. Grund hierfür waren eingeschränkte Ressourcen.
Um ein effektives Experimentation-Programm durchzuführen und ihre Vision eines kundenorientierten Online-Erlebnisses zu erreichen und die hohen Standards ihrer Ladengeschäfte zu erfüllen, benötigte Andreys Team eine Lösung, die bestimmte Kriterien erfüllen würde:
Sie sollte ein tieferes Verständnis ihrer Experimentergebnisse und der Gründe ermöglichen, warum eine Kampagne bessere oder schlechtere Performance zeigte als die Kontrollversion.
Sie sollte das Team dabei unterstützen, durch umsetzbare Insights datengestützte Entscheidungen zu treffen, um so Zeit zu sparen und es zu vermeiden, Features zu konzipieren, die wenig oder gar keine Auswirkungen auf den Umsatz und das Kundenerlebnis haben.
Sie sollte die Datenanalysen durch eine benutzerfreundliche Plattform vereinfachen, um die abteilungsübergreifende Zusammenarbeit zu fördern.
Und hier kamen wir ins Spiel.
Homepage asics.com
Die Lösung
Andreys Team entschied sich für die Experience-Intelligence-Plattform von Contentsquare zur Unterstützung ihres Experimentation-Programms. Sie hat dem Team geholfen, das Nutzerverhalten besser zu verstehen, Iterationen von Tests durchzuführen und letztlich das Nutzererlebnis auf asics.com zu optimieren.
Mit Contentsquare gelang dem Team Folgendes:
1. Sofortiges Analysieren von A/B-Tests
Das Team startete einen Split-Test für ein dynamisches Pop-up auf der Homepage, das Kundinnen und Kunden auffordert, dem Mitgliedschaftsprogramm OneAsics beizutreten.
Das Analysieren von Tests dynamischer Elemente auf ihrer Website war normalerweise eine Herausforderung für das Team, da diese Elemente nicht Teil des Quellcodes sind und nicht standardmäßig getrackt werden.
Heatmaps-Analyse des Pop-ups auf der ASICS-Homepage, das Kundinnen und Kunden ermuntert, sich beim Mitgliedschaftsprogramm OneAsics anzumelden.
Dank der nahtlosen Integrationsmöglichkeit von A/B Tasty, ihrer Lösung für A/B-Tests, konnte das Team jedoch sofort in die Ergebnisse eintauchen. Es war nicht nötig, vor dem Start des Experiments Tracking zu konfigurieren, und das Team konnte einfach auf das jeweilige Element klicken, um die Ergebnisse innerhalb der Plattform anzuzeigen.
Die Analyse war in Contentsquare einfach einzurichten und wir begannen sofort mit der Datenerfassung. Außerdem mussten wir vor dem Start des Experiments nichts tun, wir mussten also den Test nicht aufschieben, während wir die Tracking-Einrichtung dafür vorbereiteten.
2. Nahtloses Segmentieren von A/B-Testergebnissen
Nach dem Start eines anderen ereignisbasierten A/B-Tests, ausgelöst durch Nutzerinnen und Nutzer, die auf der Produktlistenseite (Product Listing Page, PLP) auf einen bestimmten Filter klicken, nutzte Andreys Team unsere Plattform, um die Ergebnisse wirklich umfassend zu verstehen.
Mithilfe von Heatmaps konnte das Team schnell Einblicke in das Teilsegment derjenigen Nutzerinnen und Nutzer gewinnen, die mit der Variation interagierten.
„Mit Heatmaps können wir ein Segment mit den Nutzerinnen und Nutzern erstellen, die tatsächlich mit dem Filter interagieren“, erklärt Andrey. „Das sind tatsächlich die Daten, die wir wollen, denn wir interessieren uns nicht wirklich für diejenigen, die die PLP nur ansehen, ohne mit ihr zu interagieren.“
Beispiel des ereignisbasierten A/B-Tests, das den Ruhezustand (links) und den Interaktionszustand (rechts) zeigt
ASICS konnte eine auf die Variation zugeschnittene Ereignisauswahl verwenden, basierend auf der Klickrate, Scroll-Rate und vielen weiteren einzigartigen Metriken.
Du bekommst mit Zoning Analysis von Contentsquare alle Vorteile von ereignisbasiertem Targeting. Du kannst verschiedene Ereignisse wie Klicks, Exposure, Scrolls und eine Vielzahl weiterer Metriken auswählen, die Contentsquare zur Verfügung stellt.
3. Ermöglichen von Zusammenarbeit durch gemeinsam genutzte Insights
ASICS hat eine Kultur der Zusammenarbeit entwickelt, die den effektiven Austausch von Daten über Teams und Märkte hinweg ermöglicht. Dank der intuitiven Benutzeroberfläche unserer Plattform können alle Digitalteams auf Daten zugreifen und sich an denselben Insights ausrichten, was eine konsistente und optimierte weltweite Customer Experience sicherstellt.
Früher hatte das Team Schwierigkeiten, Frustrationspunkte zu erkennen und Pain Points beim Kundenerlebnis zu beseitigen. Oft erkannten die unterschiedlichen Abteilungen Probleme, aber es mangelte an der eindeutigen Verantwortlichkeit oder an Ressourcen, diese Probleme zu lösen.
Unsere Plattform hat dem Team geholfen, dies anzugehen, indem sie die Sichtbarkeit und die Transparenz rund um diese Kundenprobleme verbesserte. So können funktionsübergreifende Teams zusammenarbeiten und Verbesserungen schnell umsetzen.
4. Treffen datengestützter, fundierter Entscheidungen durch Iteration
Laut Andrey konnte durch die Fähigkeit, Einblicke in das Nutzerverhalten zu gewinnen, eine Fülle an wertvollen Daten bereitgestellt werden. Er ist der Ansicht, dass diese Insights genau das sind, was für die effektive Durchführung von Experimenten notwendig ist, da sie die Möglichkeit bieten, verschiedene Varianten zu testen und herauszufinden, was am besten funktioniert.
Nach dem ersten Setup ihres Experimentation-Programms wurden Iterationen zu einem wichtigen Bestandteil ihrer Testabläufe. Dank der Erkenntnisse, die das Team durch unsere Plattform erlangt hat, kann es fortlaufende Iterationen durchführen und den Ansatz im Hinblick auf das Kundenerlebnis optimieren.
Contentsquare-Features wie Session Replay, Customer Journey Analysis und Impact Quantification liefern dir all die Insights, die du für dein Experimentation-Programm brauchst. Und ereignisbasiertes Tracking ist so wichtig, um das Potenzial wirklich maximal auszuschöpfen und die komplette Leistungsstärke dieser Daten zu nutzen.
Das Ergebnis
Andreys Team hat jetzt ein tieferes Verständnis des Nutzerverhaltens und trifft datengestützte Entscheidungen, die das Kundenerlebnis auf asics.com auf ein neues Niveau heben.
Darüber hinaus hat unsere Plattform ASICS Folgendes ermöglicht:
Übergang zu einem umfassenderen verhaltensorientierten Ansatz, wodurch ihr Experimentation-Programm und die E-Commerce-Performance-Metriken verbessert wurden
Erkennung und Beseitigung von Pain Points, um ein nahtloseres Shoppingerlebnis bereitzustellen
Unterstützung des Umsatzwachstums und Fortführung ihrer Mission, das Wohlbefinden ihrer Kundinnen und Kunden durch Sport zu verbessern
Wie geht’s weiter
Andrey und sein Team werden weiterhin unsere Insights nutzen, um ihr Experimentation-Programm zu verbessern.
„Wir werden auch in Zukunft iterative Tests durchführen, denn dadurch wiederholt sich der Testzyklus – und das ist die Grundlage des Experimentation-Programms bei ASICS“, erklärt Andrey. Er fordert alle Brands auf, Experimente in ihren Entscheidungsfindungsprozess zu integrieren, um immer datengestützt und -fundiert zu bleiben, und Split-Test hierfür einzusetzen.