Studie: 27% mehr Conversion bei Verringerung der Ladezeit um eine Sekunde

7 Kommentare

Tammy Everts von der US-Webanalyse-Firma Soasta hat in einer Case Study herausgefunden, dass eine geringere Ladezeit einer Shop-Seite einen positiven Einfluss auf die Conversion-und auch auf die Bounce-Rate hat. Nun, dies ist nicht verwunderlich, denn jeder kennt das frustrierende Warten auf das vollständige Laden aller Inhalte einer langsamen Webseite. Wenn die Inhalte schneller bereitstehen, dann kaufen wir dort auch bevorzugt ein – denn die User Experience stimmt.

Für die Untersuchung hat die Senior Analystin die Conversion- und Bounce-Rate eines Kunden von Soasta über einen Zeitraum von 30 Tagen untersucht. Ich habe mir die Kundenliste einmal angeschaut und tippe auf den Luxus-Online-Shop Bonobos. Über diesen Zeitraum konnte sie rund 4,5 Millionen Mobil-Sessions sammeln und analysieren. Mit der Soasta-Software „mPulse“ hat sie die Abhängigkeit zwischen Ladezeit und Conversion- sowie Bounce-Rate untersuchen können.

Bei dem nachfolgenden Graphen zeigt die x-Achse die Ladezeit einer Seite in Sekunden und die y-Achse die Seitenaufrufe bzw. die Conversion-Rate. So ist erkennbar, dass die höchste Conversion von fast 2% bei einer Seitenladezeit von rund 2,4 Sekunden zu verzeichnen ist. Mit einer Ladezeit von 3,3 Sekunden, also fast einer Sekunde mehr, fällt die Conversion schon auf 1,5% ab. Ab einer Ladezeit von rund 2 Sekunden mehr, also bei 4,2 Sekunden, halbiert sich die Conversion-Rate sogar. Danach nimmt sie mit steigender Seitenladezeit kontinuierlich ab und bleibt ab 6,6 Sekunden auf einem gleichbleibenden Niveau.

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Die niedrige Conversion bei schnellen Seiten könnte ein Indiz dafür sein, dass es sich hierbei um Kategorieseiten oder Seiten mit wenigen Inhalten und damit einhergehend keiner Conversion-Möglichkeit handelt.

Die Absprungrate verhält sich ähnlich zur Conversion-Rate. So kann man vereinfacht sagen, dass sie sich mit steigender Seitenladezeit kontinuierlich erhöht. Die geringste Absprungrate verzeichnen diejenigen Seiten, die nur rund 2,4 Sekunden zum Laden benötigen:

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Die hohe Absprungrate bei Seitenladezeiten bis 1,8 Sekunden könnte darauf zurückzuführen sein, dass hier Kategorie- oder Übersichtsseiten, bzw. Seiten mit wenigen Inhalten besucht wurden, die nur als Mittler zu Artikelseiten oder Seiten mit vielen Informationen dienen.

Die gesamte Auswertung findet ihr im Soasta Blog: Case study: Mobile pages that are 1 second faster experience up to 27% increase in conversion rate


Kommentare

  1. „Die niedrige Conversion bei schnellen Seiten könnte ein Indiz dafür sein, dass es sich hierbei um Kategorieseiten oder Seiten mit wenigen Inhalten und damit einhergehend keiner Conversion-Möglichkeit handelt.“

    Korrekt. Man kann aus den Daten also insgesammt nichts entnehmen, weil man nicht weiß, welche Seiten aufgerufen wurden. Z.B. könnte es sein, dass die Checkout oder Danke-Seite immer 2,4 Sekunden braucht, so dass dort natürlich der Peak ist.

    Die Daten sind vollkommen wertlos.

    Man darf nicht den Fehler machen, den unbequemen linken Teil mit dem Trafficmix wegzuerklären aber dann den rechten zu benutzen.

    • Hallo Anon (?),

      du hast geschrieben: „Man kann aus den Daten also insgesammt nichts entnehmen, weil man nicht weiß, welche Seiten aufgerufen wurden. Z.B. könnte es sein, dass die Checkout oder Danke-Seite immer 2,4 Sekunden braucht, so dass dort natürlich der Peak ist.“

      Auf dem Performance-Beacon gibt es auch Artikel über den „Conversion Index“ Score. Dort steht ausführlich beschrieben, dass es eben – wie du richtig schreibst – immens wichtig ist zu wissen, auf welcher Seite im Conversion Funnel am kritischsten ist. Sehe es bitte meiner Kollegin nach, dass Sie nicht immer alles in einen Blog Artikel schreiben kann. 😉

      Hier einmal der Link dahin: http://www.soasta.com/blog/website-monitoring-conversion-impact-score/

  2. Es ist von „Sessions“ die Rede, nicht von „Pageviews“ oder „Pageimpressions“. Es sollte also nicht am Content-Mix liegen. Vermutlich an technischen Barrieren (JS deaktiviert etc.), so dass ein Großteil der Daten nicht geladen und gerendert werden konnte, was wiederum auch zur hohen Bounce-Rate geführt haben dürfte. Anon hat vollkommen Recht. So lange wir das nicht wissen und keine qualitativen Daten haben, ist das alles nur eine voreingenommene Analyse, die gemacht wurde, um eine Hypothese zu bestätigen und ein bisschen Buzz zu erhalten.

    • Servus Markus,

      ich habe gerade schon „Anon“ geantwortet und ich gebe dir vollkommen Recht, dass weitere Informationen Notwendig sind, um finale Rückschlüsse zu ziehen, warum Bounces so hoch sind oder wo die Conversion am stärksten beeinflusst wird.

      Die Bounce-Berechnung ist sehr zuverlässig, da bei den Studien tatsächlich 100% aller Seitenaufrufe (also nicht gesampelt) herausgezogen wurden. Dort wo Javascript nicht aktiviert ist (das ist ein sehr kleiner Anteil an Usern, weil dadurch quasi alle Seiten unbrauchbar sind) wird schon der erste Seitenaufruf nicht gemessen – also beeinflussen diese Leute nicht die Conversion / Bounce Rate.

      Ansonsten hat meine Kollegin Tammy (auf deren Sichtungen sich dieser Blog-Eintrag bezieht) – vor kurzer Zeit einen Artikel geschrieben, der sich genau mit dieser Thematik befasst.

      Hier der Link: http://www.soasta.com/blog/website-monitoring-conversion-impact-score/

  3. Daniel Hommers meint:

    naja anon hat schon irgendwie recht, denn wenn einerseits die Erklärung (siehe Zitat) für kurze Ladezeiten gelten soll wird, so gilt sie doch vermutlich auch für einen großen Anteil der Seiten mit langer Ladezeit.

    Insofern sagt die Grafik aus, dass Seiten mit durchschnittlicher Ladezeit vermutlich Produktseiten sind 😀

  4. Hallo Daniel,

    um hier vielleicht Insider Informationen zu liefern:
    Die Charts zeigen das Verhalten über „alle“ Seiten, die aufgerufen wurden innerhalb der Sessions. Es findet also (zumindest in diesem Fall) keine Filterung oder Separierung statt. Die Aussage lautet also: Egal wo im Conversion Funnel sich ein User befindet (Conversion Rate) oder: Egal auf welcher Einstiegsseite ein User eingestiegen ist.

    Natürlich lässt das Real User Monitoring von SOASTA es zu nach einzelnen Seiten zu splitten, um z. B. in Real Time die Landingpage Bounces im Blick zu haben, aber vielleicht kannst du verstehen, dass das zu individuell (die Analysen wurden ja über mehrere E-Commerce Angebote gemacht) ist, um es in einen einzigen Blog zu packen.

    Tammy hatte in einem früheren Blog genau diese Thematik aufgenommen und sehr gut beschrieben, dass es sehr wichtig ist herauszufinden auf welchen Seiten denn die Ladezeit die allergrößte Rolle spielt.

    Hier der Link zu dem Blog: http://www.soasta.com/blog/website-monitoring-conversion-impact-score/

  5. Um die Spekulation wegen der schnellen Seiten mit niedriger Conversion einmal zu erklären:
    Das Real User Monitoring von Soasta erfasst 100% aller Seitenbesucher. Darunter auch solche, die gar keine echten User sind, sondern Robots, die sich möglicherweise nicht als solche zu erkennen geben (z. B. synthetisches Monitoring).
    Diese sind meistens in Backbones platziert (also der bestmöglichen Umgebung um Seiten aufzurufen).
    Die Verteilung nach Anzahl der User zeigt deutlich, dass nur sehr wenige „User“ diesen exporbitanten Speed haben.
    Da Robots oder synthetische Monitore eine Seite nicht durchbrowsern (in der Regel) sondern nur eine Seite messen, fallen diese also logischerweise unter „Bounces“. Es gibt noch weitere technische Erklärungen, aber das führt zu sehr ins Detail. Gerne stehe ich dazu Rede und Antwort.

    Grüße
    Heiko

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