Veröffentlicht: 17. März 2021
Bei einem A/B-Test, der sich speziell auf die Optimierung der Web Vitals konzentrierte, stellte Vodafone fest, dass eine 31-prozentige Verbesserung des LCP zu 8 % mehr Verkäufen, einer 15-prozentigen Steigerung der Lead-zu-Besuchsrate und einer 11-prozentigen Steigerung der Warenkorb-zu-Besuchsrate führte.
Vodafone ist ein führender Telekommunikationsanbieter in Europa und Afrika. Das Unternehmen betreibt Fest- und Mobilfunknetze in 21 Ländern und arbeitet mit Mobilfunknetzen in 48 weiteren zusammen. Durch einen A/B-Test auf einer Landingpage (bei dem Version A für Web Vitals optimiert wurde und einen um 31% besseren LCP-Wert im Feld als Version B hatte) konnte Vodafone feststellen, dass durch die Optimierung für Web Vitals 8 % mehr Verkäufe erzielt wurden.
31 %
31% Verbesserung des LCP führte zu…
+8%
mehr Gesamtumsatz
+15%
Steigerung der Rate der Leads zu Ladenbesuchen
+11%
Steigerung des Verhältnisses „Einkaufswagen“ zu „Aufrufe“
Die Chance hervorheben
Vodafone wusste, dass schnellere Websites in der Regel mit verbesserten Geschäftsmesswerten korrelieren. Das Unternehmen wollte seine Web Vitals-Werte als potenzielle Strategie zur Umsatzsteigerung optimieren, musste aber genau herausfinden, welchen ROI es damit erzielen würde.

Den verwendeten Ansatz
A/B-Test
Der Traffic für den A/B-Test stammte aus verschiedenen kostenpflichtigen Medienkanälen, darunter Displayanzeigen, iOS/Android, Suchmaschinen und soziale Medien. 50% des Traffics wurden an die optimierte Landingpage (Version A) und 50% an die Baseline-Seite (Version B) gesendet. Sowohl Version A als auch Version B erhielten jeweils etwa 100.000 Klicks und 34.000 Besuche pro Tag. Wie bereits erwähnt, bestand der einzige Unterschied zwischen Version A und Version B darin, dass Version A für Web Vitals optimiert wurde. Abgesehen davon gab es keine funktionalen oder visuellen Unterschiede zwischen den beiden Versionen. Vodafone nutzte die PerformanceObserver
API, um den LCP für reale Nutzersitzungen zu messen, und schickte die Felddaten an seinen Analyseanbieter.
Optimierungen
Vodafone hat auf der optimierten Seite (Version A) die folgenden Änderungen vorgenommen:
- Die Rendering-Logik für ein Widget von der Client- auf die Serverseite verschoben, was zu weniger JavaScript, das das Rendering blockiert, führte
- Serverseitig gerenderte kritische HTML-Elemente
- Optimierte Bilder, einschließlich Größenänderung des Hero-Bilds, Optimierung von SVG-Bildern, Verwendung von Medienabfragen, um das Laden von Bildern zu vermeiden, die noch nicht im Darstellungsbereich sichtbar waren, und Optimierung von PNG-Bildern
Gesamte Geschäftsergebnisse
Nachdem Vodafone Version A für die Web Vitals optimiert und mit der nicht optimierten Version B verglichen hatte, stellte das Unternehmen fest, dass Version A zu folgenden Verbesserungen geführt hat:
- 8% mehr Umsatz
- 15% Verbesserung der Lead-zu-Besuchsrate (Anzahl der Nutzer, die zu Leads wurden, im Vergleich zur Gesamtzahl der Besucher)
- 11% Steigerung der Rate der Weiterleitungen zum Einkaufswagen (Anzahl der Nutzer, die ihren Einkaufswagen besucht haben, im Vergleich zur Gesamtzahl der Besucher)
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In der folgenden Tabelle sind die Werte für DOMContentLoaded
(„DCL“) und LCP aufgeführt, die Vodafone für Version A („Optimierte Seite“) und Version B („Standardseite“) erfasst hat. Die DCL hat sich tatsächlich um 15 % erhöht. Die absoluten Werte zu Geschäftsmesswerten wurden entfernt.
Bei Vodafone testen wir neue Lösungen, messen die Ergebnisse, behalten das, was funktioniert hat, und hinterfragen das, was nicht funktioniert hat, um aus Fehlern zu lernen. Wir nennen es „Schnell testen, schnell lernen“. Dank der Zusammenarbeit mit Google und der Einführung von LCP als Haupt-KPI für die Seitenleistung konnten wir die Nutzerfreundlichkeit unseres E-Commerce-Angebots erheblich verbessern.
Davide Grossi, Head of Digital Marketing, Business
Weitere Erfolgsgeschichten finden Sie auf der Seite Fallstudien zur Skalierung im Web.