Kundenbewertungen – der Schlüssel zur Steigerung der Conversion-Rate

Kundenbewertungen spielen eine wichtige Rolle beim Einfluss auf das Kaufverhalten. Sie sind ein wichtiges vertrauensbildendes Element, das bei einem Großteil der Kunden das Kaufverhalten massiv beeinflusst und für viele Kunden genauso wertvoll ist wie die persönliche Empfehlung.

Kunden vertrauen eher den Produktbewertungen anderer Nutzern, statt den Herstellerinformationen Vertrauen zu schenken. Die Möglichkeit, Bewertungen abgeben zu können, ist mittlerweile bereits gang und gebe. Doch wie bringt man die Kunden dazu Bewertungen abzugeben, insbesondere positive Bewertungen?

Ermuntern Sie Ihre Kunden dazu, Erfahrungen zu teilen

After-Sales-Mails bieten eine gute Möglichkeit dazu, Kunden zu ermuntern ihre Erfahrungen zu teilen. Diese sollten nach einem bestimmten Zeitraum im Anschluss an die Bestellung versendet werden.

Abb. 1: Eine After-Sales-Mail von booking.com.


Abb. 2: Eine After-Sales-Mail von Zalando.


Schaffen Sie einen Anreiz

Doch die Motivation, eine Stellungnahme zu einem Produkt zu schreiben, ist fast immer sehr niedrig und bietet dem Kunden keinen Mehrwert. Um einen Anreiz zu schaffen und für Motivation zu sorgen, bietet sich hier das Prinzip der Reziprozität an. Im Hinblick auf „Wie du mir, so ich dir!“ soll der Kunde durch einen Anreiz, wie z. B. ein Gewinnspiel oder Ähnliches, zum Schreiben einer Stellungnahme motiviert werden.

Abb. 3: Media Markt arbeitet mit dem Prinzip der Reziprozität.


Zeilen wie „Ihre Meinung ist uns wichtig!“ oder „Wir möchten unseren Service immer weiter verbessern!“ sind wohl die beliebtesten und werden häufig nur noch ignoriert und die E-Mails erst gar nicht geöffnet. Den Kunden sollte ein Grund geliefert werden, eine Bewertung abzugeben. Booking.com arbeitet hierbei mit dem Verknappungseffekt.

Abb. 4: Verknappungseffekt bei booking.com.


Wenn dann der Weg zum Bewertungsformular gefunden wurde, sollte nicht noch viel Zeit in die Eingabe gesteckt werden oder großer Denkaufwand betrieben werden. Der Aufwand sollte durch hilfreiche Hinweise abgenommen werden. Zum einen erleichtert dies die Erstellung der Bewertung für den Kunden, zum anderen steigt aber auch die inhaltliche Qualität des Eintrags.

Abb. 5: After-Sales-Mail von Amazon mit hilfreichen Hinweisen.


Nehmen Sie Stellung

Wenn Sie es geschafft haben, Bewertungen auf Ihrer Seite zu generieren, sollten Sie nicht vergessen, diese zu kommentieren und mit Ihren Kunden in den Dialog zu treten. Warum auf positives Feedback nicht einfach mal ein „Dankeschön“-Statement abgeben? Der Kunde wird Ihnen mit Vertrauen danken. Auf Kritik sollte demnach natürlich auch schnell und problemlösend reagiert werden.

Bieten Sie eine gute User Experience

Kundenbewertungen sind ein effektives Instrument, um Verkaufszahlen zu erhöhen. Bereits mit einer Bewertung steigt die Conversion-Rate um 10 Prozent, wie die Infografik von Ekomi zeigt.

Abb. 6: Infografik von Ekomi.


Genau aus diesem Grund ist es auch hier von großer Bedeutung, den Nutzern bei den Kundenbewertungen eine gute User Experience zu bieten. Wer wühlt sich schon gerne durch dutzende von Produktbewertungen? Ein Nutzer lobt die Farbe, äußert sich aber nicht zum Material. Ein Nutzer bewundert die Qualität, sagt aber nichts zum Tragekomfort. Ein weiterer Nutzer bemängelt die Passform und schon durchforstet man die Bewertungen auf der Suche nach ähnlichen Problemen anderer Kunden. Um Kunden ein langes Suchen nach Antworten in den Produktbewertungen zu ersparen, bietet sich eine Übersicht bestimmter Themenschwerpunkte und Bewertungskriterien zum Filtern von Rezensionen an. Otto hat genau dies mithilfe von Künstlicher Intelligenz getan.

Mit Hilfe von Deep Learning, einem speziellen Maschinen-Lern-Verfahren, entwickelt der Algorithmus Ausgabemuster für Bewertungen. Anhand der Rezensionstexte erkennt dieser, welche Themen bei einem bestimmten Produkt für Kunden wichtig sind und gibt die ermittelten Themen als klickbaren Button im Bewertungsbereich aus. So analysiert der Algorithmus jeden Rezensionstext, erarbeitet sich für jede Kategorie und jedes Produkt eigene Ausgabemuster und „lernt”, was Kunden jeweils wichtig ist.

Dahinter steckt ein neuronales Netzwerk:
Ein Modell der Informationsverarbeitung, was Eingaben verarbeiten, beurteilen und aus den Daten Schlüsse ziehen kann.

Abb. 7: Die Otto-KI filtert die am häufigsten genannten Aspekte der Kundenrezensionen heraus.


Fazit

Onlinekäufer legen immer mehr Wert auf die Erfahrungen von anderen Nutzern, anstatt sich auf die Produktbeschreibungen und Versprechen der Shopbetreiber zu verlassen. Besonders diesbezüglich ist es wichtig, das Thema Kundenbewertungen nicht aus den Augen zu verlieren. Insbesondere für noch relativ unbekannte Online Shops ist es wichtig, ausreichend viele Kundenmeinungen zu sammeln und so das Vertrauen von potentiellen Kunden zu gewinnen. Auch beim Sammeln von Bewertungen sollte auf eine gute User Experience Wert gelegt werden. Künstliche Intelligenz kann Ihnen dabei helfen. Belohnt werden Sie am Ende durch eine höhere Conversion-Rate.


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