R.M. Williams stellt jahrhundertealte Überzeugungen mit Testing auf die Probe

Wie R. M. Williams eine Experimentierkultur aufgebaut hat und Daten nutzt, um Markenannahmen zu hinterfragen und das Boot-Discovery-Erlebnis für Kunden zu verbessern.

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Für eine Marke, die seit über 90 Jahren Stiefel herstellt, hat R. M. Williams klare Vorstellungen davon, wofür sie steht. Das gilt auch für alle in der Firmenzentrale. Die Herausforderung für Maija Frankovich, Digital Experience Manager, war nicht ein Mangel an Ideen — sondern zu beweisen, welche davon die richtigen waren.

Vor vier Jahren ging R. M. Williams eine Partnerschaft mit Deloitte und Optimizely ein, um ein Experimentierprogramm von Grund auf aufzubauen. Das Ziel war kein bestimmter KPI. Es war etwas Schwierigeres: eine Kultur zu schaffen, in der Daten — und nicht die Meinung der bestbezahlten Person — Entscheidungen bestimmen. Für eine traditionsreiche Marke mit leidenschaftlichen internen Stakeholdern bedeutete das, Experimente zu nutzen, um langjährige Überzeugungen über die Marke, die Kunden und das, was online tatsächlich funktioniert, zu bestätigen oder zu widerlegen.

Das Programm hat sich seitdem von einem Kulturwandel zu einem Full-Trichter-Testing-Betrieb entwickelt. Das Team testet alles — von Homepage-Messaging und Kampagnenkonzepten bis hin zu umfassenden Redesigns der Produktseiten — und überwacht Engagement, Conversion und abgeschlossene Bestellungen bei jedem Experiment. Als R. M. Williams sein Boot-Discovery-Projekt startete, ein komplettes Redesign der Produkt- und Listingseiten, nutzte das Unternehmen Optimizely, um eine geführte Tour anzubieten, die Kunden auf der Reise mitnahm — mit positivem Engagement und einem Anstieg der abgeschlossenen Bestellungen, während frühere große Redesigns die KPIs einbrechen ließen.

Jetzt, da Opal AI bei Ergebniszusammenfassungen und Ideengenerierung hilft und eine KI-gestützte konversationelle Suche am Horizont steht, treibt R. M. Williams das Programm weiter voran. Aber Maijas Rat bleibt bodenständig: Habt keine Angst vor dem Scheitern, denn selbst ein verlorener Test bedeutet, dass ihr nicht das ganze Geld für die Entwicklung von etwas ausgegeben habt, das nicht funktioniert.

Aufbau einer Experimentierkultur bei einer traditionsreichen Marke

Maija nutzt Kundeneinblicke und Daten, um die Entwicklungs-Roadmap bei R. M. Williams voranzutreiben — einer stolz australischen Marke, die seit über 90 Jahren Stiefel herstellt, mit Geschäften in ganz Australien und Großbritannien sowie ihrem digitalen Kanal
Vor vier Jahren ging R. M. Williams eine Partnerschaft mit Deloitte ein, um ein Experimentierprogramm zu starten — nicht mit einem KPI, sondern mit einer Forschungsstudie zu Kundendaten, die die Grundlage dafür legte, langjährige interne Überzeugungen über die Marke zu hinterfragen
Der frühe Fokus lag auf Kultur statt Conversion — Experimente wurden genutzt, um Annahmen zu bestätigen oder zu widerlegen und Denkweisen in einem Unternehmen zu verändern, in dem starke, leidenschaftliche Meinungen darüber, was die Marke bedeutet, traditionell die Entscheidungen bestimmt hatten

Unser Hauptfokus lag wirklich darauf, eine Experimentierkultur zu schaffen und Überzeugungen in Frage zu stellen, die wir im Unternehmen hatten. Wir hatten viele Vorstellungen von der Marke und was die Marke bedeutete, und wir konnten das Experimentierprogramm nutzen, um einige Denkweisen im Unternehmen zu verändern, was wirklich aufregend war.

Maija Frankovich — R. M. Williams

Von markengesteuert zu kundengesteuert, ein Test nach dem anderen

Das Experimentierprogramm begann ohne einen konkreten KPI — es ging zunächst um die Kultur — hat sich aber seitdem zu einem Fokus auf die Verbesserung des Kundenerlebnisses weiterentwickelt, insbesondere wie R. M. Williams die Handwerkskunst seiner Stiefel in das Online-Erlebnis überträgt

Jeder Test zwingt das Team, stärker kundenorientiert statt markenorientiert zu denken — ein bedeutender Wandel für eine traditionsreiche Marke, bei der alle in der Firmenzentrale starke, leidenschaftliche Meinungen darüber haben, was die Marke bedeutet

Das Boot-Discovery-Projekt, ein komplettes Redesign der Produkt- und Listingseiten, nutzte Optimizely, um eine geführte Tour zu starten, die Kunden auf der Reise mitnahm — eine direkte Reaktion auf frühere große Redesigns, die die KPIs einbrechen ließen, weil Kunden nicht in den Wandel einbezogen wurden, was zu positivem Engagement und einem Anstieg der abgeschlossenen Bestellungen führte

Full-Trichter-Testing und der Wert eines „verlorenen" Ergebnisses

Das Team testet sowohl große Launches als auch kleine iterative Änderungen — von Homepage-Messaging und Banner-Positionierung bis hin zum breiteren Personalisierung-Programm, wobei nun erforscht wird, wie Opal das Copywriting auf der gesamten Site verfeinern kann
Jeder Test überwacht den gesamten Trichter, nicht nur die primäre Kennzahl — ein kürzliches Redesign des Homepage-Banners zeigte ein höheres Engagement, aber eine niedrigere nachgelagerte Conversion, was beweist, dass eine Steigerung auf einer Ebene ein Problem weiter unten verdecken kann
Maijas Rat an Händler, die ein Experimentierprogramm starten oder skalieren: Habt keine Angst vor dem Scheitern, denn ein verlorenes Ergebnis bedeutet immer noch, dass ihr nicht das ganze Geld für die Entwicklung von etwas ausgegeben habt, das nicht funktioniert — ihr lernt, auch wenn es aussieht, als würdet ihr verlieren

Opal, konversationelle Suche und die Zukunft der Boot Discovery

Opal hilft bereits bei Ergebniszusammenfassungen und der Ideengenerierung für Experimente — mit der Erkenntnis, dass spezifischerer Kontext zu hochwertigeren Test-Ideen führt
Die nächste Stufe ist der Einsatz von Opal zur Code-Generierung für Experiment-Varianten, was die Testing-Geschwindigkeit erheblich steigern könnte — Maijas Entwicklerteam kann Varianten erstellen, aber die Möglichkeit, mehr und schneller zu testen, begeistert sie am meisten
Auf der digitalen Roadmap treibt R. M. Williams das Boot-Discovery-Projekt mit KI-Funktionen auf der Site weiter voran — mit einem Upgrade der Such- und Merchandising-Tools und der Einführung einer konversationellen Suche, die Kunden hilft, den richtigen Stiefel zu finden

Opal war wirklich hilfreich in Bezug auf die Ergebniszusammenfassungen und auch die Ideengenerierung. Wir haben ein Entwicklerteam, aber natürlich wäre es großartig, das zu beschleunigen und mehr und schneller zu testen.

Maija Frankovich — R. M. Williams

Eine traditionsreiche Marke, die die Daten entscheiden lässt

Maija Frankovichs Experimentierprogramm bei R. M. Williams begann nicht mit einem Umsatzziel oder einem Conversion-Ziel. Es begann mit etwas Schwierigererem — der Veränderung, wie eine 90 Jahre alte Marke Entscheidungen trifft.

Vier Jahre später hat dieser Kulturwandel Wurzeln geschlagen. Das Team testet heute alles — von Homepage-Bannern bis hin zu kompletten Redesigns der Produktseiten — überwacht den gesamten Trichter und lernt genauso viel aus den Experimenten, die nicht gewinnen, wie aus denen, die es tun. Das Boot-Discovery-Projekt bewies, dass es sowohl Engagement als auch abgeschlossene Bestellungen steigert, wenn man Kunden auf der Reise mitnimmt — anstatt sie mit Veränderungen zu überraschen. Und als ein Homepage-Test mehr Engagement, aber weniger Conversion zeigte, war das kein Misserfolg. Es war genau die Art von Erkenntnis, die das Unternehmen davon abhält, Entwicklungsressourcen in die falsche Richtung zu investieren.

Jetzt, da Opal bei der Generierung von Test-Ideen und der Zusammenfassung von Ergebnissen hilft und eine KI-gestützte konversationelle Suche am Horizont steht, treibt R.M. Williams das Programm in seine nächste Phase. Aber das Fundament, das Maija gelegt hat, bleibt unverändert: Nutze Daten, um zu bestätigen oder zu widerlegen, was das Unternehmen glaubt, und lass den Kunden — nicht die Meinung der bestbezahlten Person — das letzte Wort haben.