Im Blog der New York Times hat Robert J. Moore einen sehr ehrlichen Artikel geschrieben über den begrenzten Nutzen von Daten bei der Website-Optimierung. Seine Firma RJMetrics verdient ihr Geld mit Daten – sie bietet Analytics für Websites an.
Das macht den Artikel so sympathisch: Moore weiß natürlich um die Stärken von Daten und Statistik. Trotzdem hat er nicht aus dem Blick verloren, dass sie nicht in jedem Fall weiterhelfen.
Daten sind zu teuer
Wer Daten hat, um seine Entscheidung abzusichern, der trifft bessere Entscheidungen – bzw. der trifft mit höherer Wahrscheinlichkeit die richtige Entscheidung.
Doch es gibt Situationen, da sind schnelle Reaktionen gefragt. Und es gibt Entscheidungen, bei denen lohnt es sich einfach nicht, Daten zu erheben und auszuwerten.
Sind die Kosten für die Analytics höher als der mögliche Nutzen, dann verlassen Sie sich besser auf Ihr Bauchgefühl.
Moore sagt:
A/B-Tests für kleine Details einzusetzen, raubt Zeit. Zeit, die man für viel größere, wichtige Fragestellungen einsetzen sollte.
Natürlich können Sie mit A/B-Tests herausfinden, ob der große Knopf in rot oder in grün mehr Kunden zum Klicken bringt. Aber viel interessanter ist die Frage, ob Sie den Button überhaupt brauchen.
A/B-Tests sind einfach und schnell aufgesetzt – daher verführen sie dazu, sie ständig einzusetzen, für immer feinere Details.
Dabei bleiben die großen Fragen oftmals auf der Strecke.
Daten werden ignoriert
Es gibt Fälle, in denen ist jedem klar, dass die Ergebnisse die Meinung der Beteiligten nicht beeinflussen werden.
Ein sehr gutes Beispiel: Das Redesign einer Site.
Stellen Sie fest, dass die Testpersonen mit der alten Site besser zurecht kommen als mit der alten, dann werden Sie wohl dennoch nicht auf den Relaunch verzichten.
Sinnvoller eingesetzt sind Zeit und Mühe daher bei so einem Projekt auf die Optimierung der Landing Pages, des Bestellprozesses o.Ä.
Der ganze lesenswerte Artikel:
When Data Can Do More Harm Than Good
