Beschleunige dein Wachstum durch datengetriebene Experimente auf deiner Webseite und teste neue Marketing-Kanäle
Du hast zu wenig und qualitativ schlechten Traffic
Besucher deiner Seite konvertieren nicht in zahlende Nutzer
Du suchst nach neuen Wegen, um günstiger zu wachsen
Entscheidungen werden aus dem Bauch und nicht über Daten getroffen
Schritt 1
Durch qualitative und quantitative Datenanalyse finden wir neue Wachstumshebel
Analytics & Tech Review - Wir arbeiten uns tief in dein Analytics ein und suchen nach Auffälligkeiten und Mustern in deinen Daten
Traffic Analyse - Wir schauen uns deinen Traffic-Mix, Keywords und Zielgruppen detailliert an
Qualitative Recherche - Usability Testing, User Interviews und Umfrage-Daten ("Voice of Customer") helfen uns noch besser, das Verhalten deiner Nutzer zu verstehen
Expert Review - Wir setzen ein etabliertes Framework ein, um mittels einer heuristischen Analyse die wichtigsten Reibungspunkte in deiner Customer Journey zu identifizieren
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Schritt 2
Basierend auf den Analyse-Befunden priorisieren wir die wichtigsten Test-Ideen
Ideen-Backlog - Aus unserer Analyse (Schritt 1) entsteht eine ausführliche Liste mit allen identifizierten Problemen und Wachstums-Chancen
Clustering - Pro Task in der Liste legen wir fest, ob sich ein Experiment lohnt, ob weiter nachgeforscht wird oder ob sich eine direkte Handlung anbietet
Triagierung- Wir identifizieren deine grössten Wachstumshebel und definieren einen Test
Priorisierung - Wir beurteilen die Experimente nach der ICE Methode (Impact, Confidence, Ease) oder nach PXL
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Schritt 3
Wir testen deine Experimente systematisch, um dein Wachstum voranzutreiben
Hypothese - Wir schreiben unsere Annahmen zum Test und den erwarteten Effekten nieder
Experimente - Egal ob neues Element auf deiner Webseite oder andere Ad-Texte - wir finde einen Weg, dein Experiment zu testen
Testmethoden - Wir haben Erfahrungen mit den gängigsten Testverfahren wie A/B Tests, MVT, Funnel-Tests oder Fake-Door Tests
Resultat-Analyse - Wir analysieren die Daten, halten die Resultate fest, bewerten das Experiment statistisch und definieren den nächsten Test
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