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Sales Lander — bessere Entscheidungen, höhere Conversion
Bei einem internationalen B2C-Unternehmen traf hohes Besucheraufkommen auf eine Bounce Rate von rund 90 % und eine Conversion Rate von 0,8 %. Ich wertete Analytics, Heatmaps und interne Controlling-Daten aus und entwickelte daraus einen Ansatz für die Sales Lander. Mein Schwerpunkt lag auf der Verbindung zwischen Nutzerverhalten, Informationshierarchie und wirtschaftlichem Ziel: Was müssen Besucher verstehen, um den nächsten Schritt sinnvoll gehen zu können?
Prozess
Phase 01
Verhalten und Geschäftsdaten zusammenlesen
Ich glich Google Analytics, Hotjar-Heatmaps und Controlling-Daten miteinander ab. Daraus leitete ich Hypothesen zu Orientierung, übersehenen Inhalten und dem Weg zur Conversion ab. Die verschiedenen Quellen halfen, aus auffälligem Verhalten konkrete Ansatzpunkte für die Überarbeitung zu gewinnen.
Phase 02
Die Entscheidungsfolge neu ordnen
Ich konzipierte die Informationshierarchie in Wireframes neu: die zentrale Aussage, die Reihenfolge der Vorteile und die Position der Handlungsangebote. Farbe und visuelle Gewichtung unterstützten diese Logik. Die Arbeit sollte Verständnis und Vertrauen fördern und die Entscheidung erleichtern.
Phase 03
Die Umsetzung über Varianten hinweg klären
Ich stimmte die Konzeption iterativ mit den Stakeholdern ab und bereitete die Übergabe an die Entwicklung für relevante Bildschirmgrößen, Produktvarianten sowie Dark und Light Mode vor. Damit war die angestrebte Seitenlogik auch für die unterschiedlichen Ausprägungen beschrieben.
Phase 04
Schrittweise ausrollen und weiterprüfen
Der erste Rollout fand in einem Markt mit geteiltem Traffic statt. Die Ergebnisse unterstützten die breitere Einführung. Anschließend untersuchten wir in einer A/B-Test-Serie unter anderem CTA-Farbe, Tonalität, Sprachumschaltung und direkten Sales-Kontakt. Ich formulierte Hypothesen, wertete die Tests statistisch aus und leitete Empfehlungen für das Management ab.
Methoden
Mehrere Datenquellen verbinden
Analytics zeigen Größenordnungen, Heatmaps liefern Verhaltenshinweise, Controlling stellt den wirtschaftlichen Bezug her. Gemeinsam begrenzen sie den Raum für bloße Vermutungen.
Erwartungen aufgreifen
Die Informationsfolge orientierte sich daran, was Besucher über Angebot, Nutzen und nächsten Schritt verstehen sollten.
Hypothesen überprüfbar machen
Die Varianten beantworteten konkrete Fragen. Statistische Auswertung unterstützte die Empfehlung; sie ersetzte nicht die Einordnung des jeweiligen Tests.
Vertrauen als Gestaltungsprinzip
Die Konzeption setzte auf klare Vorteilsargumentation und verständliche Handlungsangebote. Manipulative Muster gehörten nicht zum Ansatz.
Im Projekt stieg die Conversion Rate von 0,8 % auf 2 %: ein Zuwachs um 1,2 Prozentpunkte beziehungsweise 150 % relativ zur Ausgangslage. Für die Click-Through-Rate wurden Verbesserungen von bis zu 20 % und für den Bruttoumsatz von 8 % berichtet; die Bounce Rate ging zurück. Die anschließenden A/B-Tests untersuchten weitere Einzelentscheidungen. Die Kennzahlen beschreiben das Projektergebnis; eine Wirkung einzelner Farben, Texte oder anderer Änderungen lässt sich daraus allein nicht isolieren.