RUBY Hotels steht für Lean Luxury: Hotels mit einer starken Marke, einem klaren Designanspruch und einem digitalen Buchungsprozess, über den Gäste direkt ihr Zimmer buchen können.
Genau dieser Booking Funnel stand im Mittelpunkt unserer Zusammenarbeit.
Denn eine Hotelbuchung ist kein klassischer E-Commerce-Kauf. Die Entscheidung ist komplexer, der durchschnittliche Buchungswert liegt deutlich höher und schon kleine Reibungspunkte können darüber entscheiden, ob ein Nutzer direkt bucht – oder den Funnel wieder verlässt.
Gleichzeitig darf Conversion Optimierung bei einer starken Marke wie RUBY nicht bedeuten, wahllos vermeintliche CRO Best Practices in die Website zu bauen.
Unsere Aufgabe: herausfinden, welche Veränderungen wirklich zu mehr Buchungen führen und gleichzeitig zur Marke passen.
A/B Tests statt Optimierung nach Bauchgefühl
Über die Zusammenarbeit hinweg haben wir etliche A/B Tests mit unterschiedlichen Scopes konzipiert, umgesetzt und ausgewertet.
Der klare Schwerpunkt lag auf dem Booking Funnel und der Frage, wie wir mehr Nutzer erfolgreich zur Buchung führen können. Gleichzeitig haben wir auch Veränderungen der Markenerscheinung mit Brand Tests begleitet und anhand echter Nutzerdaten validiert.
Dabei ging es nicht darum, möglichst viele Tests zu produzieren.
Von allen getesteten Veränderungen haben wir 50% dauerhaft ausgerollt – eine enorme Deployment Rate.
Jeder zweite Test führte damit zu einer Veränderung, die anschließend Teil der Experience wurde.
So entsteht aus A/B Testing kein kurzfristiger Maßnahmenkatalog, sondern ein kontinuierlicher Prozess: Hypothesen testen, aus dem Nutzerverhalten lernen, erfolgreiche Veränderungen übernehmen – und auf diesen Learnings die nächsten Experimente aufbauen.
Von 0,40 % auf 1,19 % User Conversion Rate
Parallel zum kontinuierlichen Experimentation-Programm hat sich auch die Performance des Booking Funnels deutlich entwickelt.
Zu Beginn des betrachteten Zeitraums lag die User Conversion Rate bei 0,40 %. Am Ende waren es 1,19 %.
Das entspricht einer relativen Entwicklung von +197,5 %.
Auch der Umsatz pro Nutzer entwickelte sich deutlich: Der ARPU stieg im gleichen Betrachtungszeitraum von 2,06 € auf 5,83 €.
Diese Entwicklung lässt sich nicht ausschließlich auf die durchgeführten A/B Tests zurückführen. Gerade im Hotelgeschäft wirken Faktoren wie Saisonalität, Nachfrage und Traffic-Mix auf Conversion Rate und Umsatz.
Für uns ist deshalb nicht der Vorher-Nachher-Vergleich allein entscheidend.
Viel interessanter ist, was innerhalb dieser Entwicklung passiert ist: Die kontrollierten Experimente haben konkrete Erkenntnisse darüber geliefert, welche Veränderungen im RUBY Booking Funnel tatsächlich funktionieren – und welche nicht.
One Click zur Member Rate: +14,16 % mehr Buchungen
Eines der stärksten Experimente entstand rund um den Member Signup.
RUBY bietet Nutzern über die Mitgliedschaft Zugang zu einer attraktiveren Member Rate. Der bestehende Signup Flow erzeugte auf dem Weg dorthin allerdings zusätzliche Reibung.
Unsere Hypothese:
Wenn wir den Signup Flow auf einen One-Click-Prozess reduzieren und Nutzer direkt mit der Member Rate in den Checkout führen, senken wir die wahrgenommene Hürde und steigern dadurch Buchungen, Umsatz und Member Signups.
In der Variante konnten Nutzer mit einem Klick Member werden und anschließend direkt mit ihrer reduzierten Rate im Booking Funnel fortfahren.
Das Ergebnis:
+14,16 % mehr Buchungen
+15,60 % mehr Umsatz
Das Experiment hatte dabei einen interessanten Nebeneffekt: Der vereinfachte Prozess führte gleichzeitig zu deutlich mehr neuen Membern.
Damit wirkt die Veränderung auf zwei Ebenen.
Kurzfristig entstehen mehr Buchungen und mehr Umsatz. Langfristig wächst die eigene Member-Basis, die RUBY für CRM, Kundenbindung und weitere Marketingmaßnahmen nutzen kann.
Aus einer vermeintlich kleinen Funnel-Optimierung wird damit ein Hebel, der Conversion und langfristige Kundenbeziehung gleichzeitig beeinflusst.
Nicht jeder Test muss den Booking Funnel auf den Kopf stellen
Die Experimente hatten bewusst unterschiedliche Scopes.
Neben größeren Veränderungen an zentralen Schritten des Booking Funnels haben wir auch kleinere UX-Hypothesen sowie unterschiedliche Ansätze rund um Kommunikation, Entscheidungsarchitektur und die Markenerscheinung getestet.
Gerade bei einer Brand wie RUBY ist dieser Ansatz wichtig.
Eine Veränderung kann auf dem Papier sinnvoll aussehen, intern überzeugen und hervorragend zur neuen Markenidee passen – und trotzdem beim Nutzer nicht die gewünschte Wirkung erzielen.
A/B Testing schafft hier eine zusätzliche Perspektive: Nicht „Gefällt uns die Variante besser?“, sondern „Wie verändert sie tatsächlich das Verhalten unserer Nutzer?“
So wird Experimentation nicht nur zum Werkzeug für Conversion Optimierung, sondern auch zum Instrument, um größere Veränderungen mit realem Nutzerverhalten zu validieren.
