Das Potenzial des PSR-Frameworks freisetzen und leistungsstarke Hypothesen aufstellen

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Die Formulierung datengestützter Hypothesen ist entscheidend für den Erfolg eines jeden effektiven A/B-Testprogramms. Betrachten Sie jede Hypothese als eine Idee, die getestet und schließlich bestätigt oder verworfen werden muss. Dies ist unerlässlich, um aussagekräftige Erkenntnisse zu gewinnen und darauf basierende Geschäftsentscheidungen zu treffen.

In unserem vorangegangenen Blogbeitrag „10 qualitative und quantitative Quellen für datenbasierte A/B-Testing-Hypothesen“ haben wir uns mit verschiedenen Datenquellen beschäftigt. Lassen Sie uns nun gemeinsam den nächsten Schritt angehen: die Erstellung aussagekräftiger Hypothesen. Es gibt verschiedene Methoden, diese zu formulieren, wobei in der Regel der Wenn-Dann-Ansatz verwendet wird.

Wir bevorzugen das von Optimizely vorgestellte PSR-Framework, da dieses das Hauptaugenmerk auf die Lösung des Problems legt.

Inhalt

Zum Verständnis des PSR-Frameworks

Das PSR-Framework bietet Ihnen einen methodischen Ansatz zur Hypothesengenerierung. PSR steht für Problem, Solution, Result (Dt: Problem, Lösung, Ergebnis) . Als Leitprinzip sorgt diese Methodik für strukturierte und fokussierte Hypothesen, die zu aussagekräftigen Ergebnissen führen. In den folgenden Abschnitten schauen wir uns die einzelnen Komponenten genauer an.

1 Problem: Identifizierung des Kernproblems

Im Bereich der Conversion-Rate-Optimierung besteht unser primäres Ziel darin, Probleme der Nutzer zu lösen. Bevor Sie sich Lösungen überlegen, müssen Sie allerdings das Nutzerproblem klar verstehen und definieren. Dies sollten Sie stets mit Erkenntnissen aus qualitativen und quantitativen Datenquellen untermauern. Viele Unternehmen machen den Fehler, sich beim Brainstorming auf ihr Bauchgefühl zu verlassen, ohne dabei das spezifische Nutzerproblem zu kennen, das es zu lösen gilt. Aus diesem Grund ist das PSR-Framework so nützlich: Es stellt sicher, dass jede Hypothese immer das Problem des Nutzers anspricht.

2 Die Lösung: Strategische Aktionen entwerfen

Wenn das Problem klar definiert ist, sollten Sie sich darauf konzentrieren, Lösungen zu entwickeln. Lassen Sie sich von den gesammelten qualitativen Erkenntnissen inspirieren und identifizieren Sie Maßnahmen, die direkt auf die von Ihnen bestimmten Probleme eingehen. Fragen Sie sich:

  • Wie können gestalterische Änderungen das Nutzererlebnis verbessern und die festgestellten Probleme abmildern?
  • Welche Anpassungen können an bestimmten Arbeitsabläufen oder Funktionen auf der Grundlage von Benutzerhinweisen vorgenommen werden?

Versuchen Sie dann, Ihre Lösung so konkret wie möglich zu beschreiben. Wie soll Ihr Ansatz aussehen? Beschreiben Sie diesen so gut, dass ein Dritter leicht verstehen kann, was geändert wird. Bewerten Sie die Effektivität der Lösung in Bezug auf das identifizierte Problem. Aus welchen Gründen sind Sie von der Wirksamkeit überzeugt?

3 Ergebnis: Vorwegnahme messbarer Ergebnisse

Eine solide Hypothese bleibt unvollständig ohne eine klare Vorstellung über die zu erwartenden Ergebnisse. Bei der Formulierung der Hypothese ist es von entscheidender Bedeutung, dass Sie sich Klarheit über die wichtigsten Ziele und messbaren Leistungsindikatoren verschaffen, die mit den vorgeschlagenen Lösungen in Einklang stehen. Um die Gültigkeit der Hypothese zu gewährleisten, sollten Sie sich fragen, welche Messgrößen den Erfolg oder Misserfolg Ihrer vorgeschlagenen Strategien anzeigen werden. 

Anwendung des PSR-Frameworks auf Beispiele aus der realen Welt

Um die praktische Anwendung des PSR-Frameworks zu veranschaulichen, betrachten wir ein hypothetisches Szenario:

Problem: 20 % der Nutzer brechen die User Journey in der Zahlungsphase ab.

Lösung: Optimieren Sie den Bezahlvorgang, indem Sie eine One-Click-Kaufoption einführen und klarere Anweisungen geben.

Ergebnis: Verringerung der Abbruchrate, Erhöhung der Gesamtkäufe und positive Auswirkungen auf die Nutzerzufriedenheit.

Endgültige Hypothese: 20 % der Nutzer brechen den Kaufvorgang in der Zahlungsphase ab. Wenn Sie den Bezahlvorgang durch die Einführung einer One-Click-Checkout-Option und klarere Anweisungen vereinfachen, werden Sie die Abbruchrate senken, die Gesamtkäufe erhöhen und einen positiven Einfluss auf die Benutzerzufriedenheit feststellen.

Um sicherzustellen, dass Sie keinen der oben genannten Punkte vergessen, sollten Sie für die Formulierung guter Hypothesen diese Checkliste befolgen: 

  • Definieren Sie das Problem klar und deutlich aus der Sicht des Nutzers.
  • Validieren Sie Ihre Problemstellung mit qualitativen und quantitativen Daten.
  • Entwerfen Sie Lösungen, die von qualitativen Erkenntnissen inspiriert sind und das richtige Nutzerproblem ansprechen.
  • Beschreiben Sie die Lösung so gut wie möglich (detailliert und leicht verständlich).
  • Definieren Sie eine klare primäre Metrik und einige sekundäre Metriken zur Erfolgsmessung.

Mit PSR zum Erfolg

Einmal erstellte Hypothesen gelten leider nicht für eine Vielzahl von Anwendungsfällen, sondern nur fallspezifisch. Dadurch werden ein fortlaufendes differenziertes Verständnis des Nutzerverhaltens, kreative Problemlösungen und eine datenzentrierte Denkweise im Rahmen des PSR-Framework zur Notwendigkeit. Aufgrund der Integration des PSR-Frameworks in Ihren Hypothesenentwicklungsprozess sind Sie förmlich dazu gezwungen, die User Journey aus der Kundenperspektive zu verstehen und Pain-Points präzise anzugehen. Auf diese Weise können Sie strukturierte bzw. aussagekräftige Tests erstellen, die zu sinnvollen Verbesserungen Ihrer Online-Präsenz führen. 

Viel Spaß beim Testen! 

Vanessa Mangano

Vanessa Mangano ist Berater bei Up Reply und hat sich auf Personalisierung und Experimente spezialisiert. Zu ihren Aufgaben gehört die fachliche Beratung zu Optimizely für verschiedene internationale Märkte. In diesem Blog wird Vanessa Tipps und Tricks zur Anwendung von Optimizely geben, sowie über interessante Einblicke aus ihrer praktischen Erfahrung berichten.

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