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Negativer Zusammenhang zwischen Interaction Rate und Conversion Rate

Bild: Flickr/David Shankbone (CC BY 2.0)

Christoph Hess – Digital Strategist – Zürich, Schweiz

Facebook, Twitter oder LinkedIn bezeichne ich oft als "letzte Meile" einer Content Strategy: Es braucht Posts und Tweets, damit Inhalte wie beispielsweise Blogposts oder Videos die Community erreichen. Und auf dieser "letzten Meile" entscheidet sich anhand der Reaktionen in der Community, ob Inhalte erfolgreich sind. Die Reaktionen in Form von Klicks, Likes oder Retweets liefern gleichzeitig die Daten, mit denen Key Performance Indicators analysiert werden können.

Auf Facebook, Twitter oder LinkedIn möchte man möglichst viele Interaktionen erzeugen, während auf der eigenen Website eine hohe Conversion angestrebt wird. Die Interaction Rate basiert auf einem Vergleich der Sichtbarkeit von Inhalten (Impressions) mit den Interaktionen (Likes, Shares, Comments, Retweets, Mentions, Favorites). Die Conversion Rate auf einer Website zeigt, wie viele Besucher eine bestimmte Aktion abgeschlossen haben (beispielsweise Newsletter-Abonnierung oder Produkt-Kauf).

One Click Cowboys

Intuitiv vermuten viele Leute, dass die Interaction Rate und die Conversion Rate positiv zusammenhängen. Dabei denkt man sich zum Beispiel: Wenn viele Leute einen Facebook Post liken, dann klicken sie auch auf den Link um danach auf der Website den Newsletter zu abonnieren.

Interaction Rate und Conversion Rate

Im Gegensatz zu dieser Vermutung beobachte ich oft einen negativen Zusammenhang zwischen der Interaction Rate und der Conversion Rate, was ich jeweils mit der Geschichte der One Click Cowboys erkläre. Bei den Cowboys handelt es sich um Users, die meistens nur ein Mal klicken: Entweder sie liken den Facebook Post, weil sie dessen Inhalt gut finden ohne die Website zu besuchen, oder sie klicken auf den Link und kehren nach dem Besuch der Website nicht mehr zum Facebook Post zurück, um diesen zu liken. Stattdessen abonnieren sie auf der Website den Newsletter. So entsteht ein negativer Zusammenhang zwischen den beiden KPIs. Dieses Beispiel zeigt auch, dass man sich bei statistischen Analysen nicht auf eine einzige Datenquelle verlassen sollte.

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