E-Commerce-Fallstudie · 10 Min. Lesezeit
LeMieux: Analysen mit echter Nutzerabsicht verbinden
LeMieux verfügte über starke Daten dazu, was Nutzer taten, doch die Nutzerabsicht dahinter fehlte. Userfeel half, Absprünge in erklärbare Reibung zu übersetzen.
"Die wettbewerbsfähigen Preise von Userfeel bedeuteten, dass wir sofort beginnen und Sessions kaufen konnten, wenn wir sie benötigten."
+9%
Mobiler ARPU
Höhere Bestellwerte
+54%
Sattelunterlagen-Engagement
Vereinfachte Entdeckung
+31%
Umwandlungsrate neuer Sortimente
Standardisierte Hierarchie
+380%
Funktions-Engagement
Toy Pony Builder Anstieg
Die Herausforderung
LeMieux hatte robuste Analysen, Seitenaufrufe und Absprungsdaten, doch dem Team fehlte weiterhin Sicherheit darüber, warum Nutzer Schwierigkeiten hatten und was als Nächstes priorisiert werden sollte.
Was sich änderte
Gezielte Aufgaben deckten blinde Flecken in der Navigation und Probleme bei der Auffindbarkeit auf. Das Team strukturierte Startseite und Navigation danach um, wie Nutzer das Erlebnis tatsächlich interpretierten.
Wichtigste Erkenntnis
LeMieux wechselte von internen Annahmen zu datengestützter Nutzerabsicht und erzielte messbare Verbesserungen in komplexen Produktfindungsprozessen.
Warum Userfeel?
Der Testprozess
LeMieux führte gezielte Aufgaben durch, wie z.B. Tester aufzufordern, ein bestimmtes Produkt zu finden (z.B. einen grünen Damenmantal). Dies offenbarte kritische Mängel bei der Wahrnehmung von Saisoncollektionen durch Neukunden.
Häufige Testtypen:
Wichtigste Erkenntnisse und Ergebnisse
Die kritische Erkenntnis war, dass 'Seasonal Shorthand' neue Benutzer verwirrt. Tester gingen davon aus, dass Saisonblöcke alle Kleidung enthielten, wobei das vollständige Sortiment übersehen wurde. Dies führte zu einer vollständigen Umgestaltung der Homepage und Navigation.
Abschließende Gedanken
“The uplift in ARPU and category engagement meant the research cost paid for itself quickly. Decisions are now anchored in observed behavior.”
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