Wie Electrolux durch datengesteuerte Experimente die Abschlussrate der Reparaturseite um 4 % steigern konnte

Das Unternehmen

Die Electrolux-Gruppe ist ein weltweit führender Hersteller von Haushaltsgeräten mit mehr als 80 Marken, darunter AEG, Frigidaire und Zanussi. Das Unternehmen beschäftigt weltweit 45.000 Mitarbeiter und im Jahr 2023 einen Umsatz von 134 Milliarden SEK.

Electrolux konzentriert sich im Wesentlichen auf die Schaffung außergewöhnlicher Kundenerlebnisse. Electrolux fördert aktiv eine Kultur des Experimentierens, die ein Gleichgewicht zwischen der Erfüllung von Kundenbedürfnissen und dem Erreichen von Geschäftsergebnissen herstellt, indem sie die Wünsche der Kunden versteht und auf der Grundlage ihres Feedbacks optimiert.

Ihre Experimentierstrategie besteht aus 3 grundlegenden Blöcken: zielsetzung, Forschung und Analyse. Dieser Ansatz hat Electrolux in die Lage versetzt jährlich rund 60 Millionen Produkte in mehr als 150 Märkten zu verkaufen.

Die Herausforderung

Das Herzstück der Experimentierstrategie von Electrolux ist Contentsquare's Experience Intelligence Plattformdie Folgendes ermöglicht Rebeiro Jeyapaulrebeiro Jeyapaul, Web Analytics & Insights Manager bei Electrolux, und sein Team in die Lage versetzt, sowohl quantitative als auch qualitative Daten über Kundenverhalten, -stimmung und -absicht zu sammeln. Kürzlich beschlossen Rebeiro und sein Team, die Leistung ihrer Reparaturservice-Seite genauer unter die Lupe zu nehmen. Auf dieser Seite können Kunden online einen Reparaturservice buchen, wenn ihre Produkte kaputt gehen. Um Leads und Konversionen zu verbessern, wollte das Team ein klares und tiefes Verständnis dafür gewinnen, wie die Nutzer die Seite erleben und mit ihr interagieren.

Die Analyse der Customer Journey ergab eine Abbruchrate von 35 % bei einem der wichtigsten ersten Schritte auf der Seite: der Produktsuche. Das Team war entschlossen zu verstehen, was die Kunden abhielt, und wandte sich an Contentsquare, um verwertbare Erkenntnisse zu gewinnen.

Die Lösung

Um die Ursache des Abbruchs zu ermitteln und die Zahl der Leads zu erhöhen, nutzte das Team von Rebeiro 2 Contentsquare-Funktionen, um Reibungspunkte zu ermitteln und die Benutzerinteraktion auf der Seite besser zu verstehen.

So haben sie es gemacht:

1. Identifizierung der wichtigsten Schmerzpunkte im Trichter

Verwendung von Sitzungswiederholunganalysierten Rebeiro und sein Team, wie die Nutzer mit der Reparaturseite interagierten, und konzentrierten sich dabei besonders auf den Schritt der Produktsuche. In diesem Schritt müssen die Nutzer ihr spezifisches Produkt finden, z. B. ein Waschmaschinen- oder Kühlschrankmodell, bevor sie mit der Buchung einer Reparatur fortfahren können.

Bei der Rückschau auf die Benutzersitzungen stellte das Team ein wiederkehrendes Problem fest: die Benutzer hatten Schwierigkeiten, während des Suchschritts die richtige Produktoption für ihr Gerät zu finden. Sie stellten fest, dass das Suchtool unintuitiv und ungenau war und Ergebnisse lieferte, die für die verwendeten Suchanfragen nicht relevant waren.

Eine anonyme Nutzerin, die das Team als "Lisa" bezeichnete, erlebte diese Frustration, blieb aber hartnäckig, indem sie ihre Suchkriterien verfeinerte, bis sie die Produktoption fand, die ihrem Gerät entsprach. Allerdings ging es nicht allen Nutzern wie Lisa. Die meisten Kunden verließen die Seite und kehrten nach einem Fehlversuch nicht mehr zurück.

2. Verstehen der Nutzererfahrung auf der Seite

Das Team verwendete Heatmaps um visuell zu analysieren, wie die Nutzer mit der Reparaturservice-Seite interagierten, und um Bereiche zu identifizieren, die zu Frustrationen führten.

Die Heatmap-Analyse ergab, dass die Nutzer Probleme mit der Buchung eines Termins hatten. Durch die Analyse der Daten gewann das Team wichtige Erkenntnisse, wie zum Beispiel

• Klick-Verteilunghervorhebung der Bereiche auf der Seite, auf die die Nutzer am häufigsten geklickt haben

• Bewertung der Attraktivitätermittlung der Elemente, die die Nutzer für ihre Aufgabe am wichtigsten fanden

• Expositionsratemessung des Prozentsatzes der Nutzer, die mit diesen Elementen interagiert haben

Anhand dieser Daten konnte das Team besser nachvollziehen, wie die Benutzer auf der Seite navigierten, welche Abschnitte die meiste Interaktion erforderten und wo Verbesserungen notwendig waren, um Frustrationen zu verringern und das Buchungserlebnis zu verbessern.

"We looked at attractiveness rate and exposure rate in heatmaps to try to understand the experience users were having and where they were interacting on the page. Based on this data, we identified which areas were working well and which areas were not."

Rebeiro Jeyapaul

Web Analytics & Insights Manager

3. A/B-Test des neuen Designs

Auf der Grundlage der gewonnenen Erkenntnisse entwickelte das Team ein neues Design und führte einen A/B-Test durch, wobei die ursprüngliche Seite als Kontrolle und die neu gestaltete Seite als Variante verwendet wurde.

Innerhalb von nur 3 Wochen stellten sie positive Ergebnisse fest. Anstatt sich jedoch mit der Umsetzung zu beeilen, analysierten sie in Ruhe, welche Aspekte der Neugestaltung gut funktionierten und warum.

Mithilfe der Heatmaps von Contentsquare bestätigten sie, dass die Nutzer mit den Schlüsselbereichen auf der Variantenseite interagierten, die für das Fortschreiten ihrer Reise entscheidend waren - ein weiterer Hinweis darauf, dass das neue Design seine Ziele erfüllte. Mit dieser Bestätigung ausgestattet, nahm das Team einige kleine Anpassungen vor und veröffentlichte schließlich die endgültige Version der Seite.

"Man muss auf die Daten zurückgreifen und versuchen zu verstehen, was gut funktioniert. Anhand der Einblicke in Contentsquare konnten wir sehen, dass die Nutzer in den Bereichen interagierten, die für sie am wichtigsten waren, und das ist auch der Bereich, in dem wir wollten, dass sie interagieren."

Rebeiro Jeyapaul

Manager für Webanalyse und Einblicke

Die Ergebnisse

Dieser iterative, datengesteuerte Ansatz führte zu enormen Verbesserungen auf der Reparaturseite. Das Team bemerkte nach nur 3 Wochen eine

• -8% rückgang der Abbruchquote

• +4% anstieg der Abschlussquote

Die Optimierung wichtiger Schritte in der User Journey, wie z. B. die Verbesserung der Produktsuche und des Terminbuchungsablaufs, führte zu einem reibungsloseren, intuitiveren Benutzererlebnis und einer höheren Beteiligung auf der Electrolux-Reparaturservice-Seite.

Was kommt als Nächstes?

Electrolux hat eine Kultur aufgebaut, die Lernen, Experimentieren und kontinuierliche Verbesserung in den Vordergrund stellt. Durch die Konzentration auf datengestützte Entscheidungen anstelle von Annahmen stellt das Unternehmen sicher, dass die Kundenerfahrung im Mittelpunkt aller Experimente und Änderungen steht.

Im Jahr 2022 führte Electrolux in Zusammenarbeit mit Contentsquare und Optimizely 204 Tests durch, mit einer Erfolgsquote von 20 %, wobei 42 Tests die meisten Ergebnisse lieferten. Im Jahr 2023 verringerte sich die Anzahl der Tests zwar auf 171, aber die Erfolgsquote verbesserte sich deutlich auf 27 %, wobei 47 Tests die besten Ergebnisse lieferten.

Die Konversionsraten für den Kaufpfad stiegen ebenfalls um +28,6 %, während die Konversionsraten für Leads von Q1 bis Q4 desselben Jahres um +70 % zunahmen. Diese Ergebnisse sind klare Indikatoren dafür, wie ihre iterative, datengesteuerte Strategie zu besseren Ergebnissen führt.

Rebeiro Jeyapaul präsentierte kürzlich auf der Contentsquare-Veranstaltung CXC Stockholm und sprach darüber, wie Electrolux eine Grundlage für erfolgreiches Experimentieren geschaffen hat.

Sie können seine Sitzung ansehen um mehr über ihren Prozess zu erfahren.

Bonus: Die wichtigsten Erkenntnisse

3 Schritte für Marken, die eine Experimentierkultur wie Electrolux aufbauen wollen

Um ähnliche oder sogar bessere Ergebnisse bei Ihren Experimenten zu erzielen und die Ideen zu priorisieren, die bei den Nutzern am besten ankommen, empfiehlt Rebeiro die folgenden Schritte:

1. Beginnen Sie mit einem Ziel

Rebeiro und sein Team haben diesen entscheidenden Schritt in ihrem Experimentierprozess zunächst übersehen - sie begannen mit der Forschung, anstatt zunächst klare Ziele zu definieren. Mit der Zeit erkannten sie, dass eine klare Richtung für den Erfolg entscheidend ist.

Um dies umzusetzen, müssen auf allen Ebenen messbare Erfolgskennzahlen definiert werden. In der Regel arbeiten Unternehmen mit Zielen, die auf 3 Ebenen strukturiert sind:

• Ebene 1: Unternehmens-KPIs - hochrangige Ziele, die vom Führungsteam festgelegt werden und sich an der Gesamtstrategie des Unternehmens orientieren.

• Ebene 2: funktionale KPIs - teamspezifische Ziele, die die übergeordneten Unternehmensziele unterstützen.

• Ebene 3: operative KPIs - alltägliche Leistungskennzahlen, die an einzelne Aktivitäten gebunden sind.

Es ist wichtig, diese Leistungsindikatoren im Vorfeld zu definieren, um zu verstehen, was Ihr Unternehmen erreichen will, denn so können Sie Ihre Experimente später mit den entsprechenden KPIs verknüpfen.

KPIs funktionieren wie ein Wachstumsbaum: Ihre operativen KPIs unterstützen Ihre funktionalen KPIs, und die funktionalen KPIs unterstützen wiederum Ihre geschäftlichen KPIs.

In der E-Commerce-Branche beispielsweise sind die Umsatzerlöse oft der wichtigste KPI, und die Unternehmensleitung betont dessen Bedeutung. Um dies umsetzbar zu machen, müssen Sie dieses übergeordnete Ziel in spezifische, messbare Schlüsselergebnisse auf allen Ebenen aufschlüsseln. Auf diese Weise wird sichergestellt, dass alle Experimente mit den allgemeinen Geschäftszielen verknüpft sind.

2. Umfassende Forschung betreiben

Unternehmen haben oft widersprüchliche Meinungen darüber, womit sie zuerst experimentieren sollten. Um dieses Problem zu lösen und die richtigen Daten für ihre Experimente zu erfassen, verfolgen Rebeiro und sein Team einen 3D-Dreieckskonzept.

1. Quantitative Daten: mit Tools wie Session Replay und Google Marketing-Plattform (einschließlich Google Analytics 360 Suite), um messbare Metriken zu sammeln und das Nutzerverhalten zu verstehen.

2. Qualitative Datenqualitative Daten: Nutzung von Tools wie Heatmaps und Google Search Console, um zu analysieren, wie Nutzer auf die Website gelangen und mit ihr interagieren.

3. Benutzer-Feedback: Erfassung von direktem Input durch Tools wie Qualtrics XM oder Contentsquare's VoC Fähigkeit um die Frustrationen der Kunden zu verstehen und Bereiche mit Optimierungsbedarf zu identifizieren.

Diese Methode gewährleistet, dass Entscheidungen auf soliden Daten und nicht auf Annahmen oder Meinungen beruhen, was zu gezielteren und erfolgreicheren Experimenten führt.

3. Analysieren Sie Ihre Daten

Die Erkenntnisse, die Sie bei Ihren Recherchen gewinnen, mögen zwar alle wertvoll erscheinen, aber es ist wichtig, Prioritäten zu setzen, vor allem, wenn Sie über ein begrenztes Budget verfügen.

Um dies zu erreichen, setzen sich Rebeiro und sein Team zusammen und verwenden eine Skala von wichtigkeit versus Relevanz um die Ziele für jedes Experiment zu bewerten und zu priorisieren. Sie stellen sicher, dass nur 1 oder 2 Ziele ausgewählt werden - bei zu vielen ist es schwierig, den Erfolg effektiv zu messen.

Im Folgenden finden Sie weitere Tipps, die Sie beim Aufbau Ihrer eigenen Experimentierkultur beachten sollten:

• Erkenntnisse mit Daten validieren. Untermauern Sie Annahmen oder Erkenntnisse stets mit zuverlässigen Daten, um sicherzustellen, dass Ihre Entscheidungen auf Fakten und nicht auf Meinungen beruhen.

• Ständig iterieren. Nutzen Sie jedes Experiment als Sprungbrett für weitere Verbesserungen und verfeinern Sie Ihren Ansatz auf der Grundlage der Daten, die Sie erhalten.

Betrachten Sie das Experimentieren als einen kontinuierlichen Zyklus. Das Experimentieren endet nicht mit einem erfolgreichen Ergebnis. Es ist ein fortlaufender Prozess des Lernens, Testens und Optimierens, um sich an das veränderte Nutzerverhalten und die Geschäftsanforderungen anzupassen.