Vodafone: Eine Verbesserung des LCP um 31% steigerte den Umsatz um 8%

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.

Zwei Screenshots der Vodafone-Website.
Einige Beispielscreenshots der Vodafone-Website. Hinweis: Dies sind nicht Version A und Version B aus dem A/B-Test. Beide Versionen waren visuell und funktional identisch.

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.

Ein Diagramm der A/B-Testeinrichtung.

Optimierungen

Vodafone hat auf der optimierten Seite (Version A) die folgenden Änderungen vorgenommen:

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)
Eine Abbildung, in der die Geschäftsergebnisse noch einmal zusammengefasst werden.

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.

Die optimierte Seite hatte eine DCL von 4,05 Sekunden und einen LCP von 5,7 Sekunden. Die Standardseite hatte eine DCL von 3,52 Sekunden und eine LCP von 8,3 Sekunden.

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.