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Experimentation Maturity: In 5 Reifegraden vom ersten Test zur strategischen Wachstumsmaschine

Vom Bauchgefühl zur Hypothese

Experimentation ist kein Schalter, den ein Unternehmen einfach umlegt. Es ist vielmehr eine Entwicklung: kleine, gezielte Schritte, die langfristig große Veränderungen möglich machen.

Viele Marken starten mit einem einzelnen Test. Mit der Zeit entwickeln sie daraus eine Wachstumslogik, etwa mithilfe von KI-gestützten Tools und multivariaten Tests.

Doch warum lohnt sich der Weg von einfachen Tests hin zu komplexeren Experimentierprogrammen überhaupt? Die Antwort ist klar: Teams mit hoher Experimentation Maturity, also einem hohen Reifegrad in der Experimentation, testen nicht nur. Sie lernen schneller, entwickeln Dinge systematisch weiter und schaffen bessere Voraussetzungen für messbares Umsatzwachstum.

In diesem Artikel zeigen wir, wie Unternehmen ihren Weg von ersten Erfolgen hin zu einer strategischen Experimentierkultur finden.

Was bedeutet Experimentation Maturity? 

Experimentation Maturity beschreibt, wie weit ein Unternehmen darin ist, Experimente zu planen, umzusetzen, auszuwerten und aus den Ergebnissen zu lernen. Dazu gehören unter anderem Erfahrung mit A/B-Tests, den dazugehörigen Tools, Prozessen und eine Unternehmenskultur, die datenbasierte Entscheidungen unterstützt.

 

Warum ist Experimentation Maturity wichtig?

Je reifer die Experimentierpraxis eines Unternehmens ist, desto verlässlicher und schneller können Experimente durchgeführt werden. Das verbessert die Entscheidungsqualität. Stärker ausgearbeitete Experimentierstrategien helfen Unternehmen außerdem dabei, Produkte, Kundenerlebnisse und Geschäftsergebnisse kontinuierlich zu verbessern, und gleichzeitig geschäftliche Risiken zu senken.

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Stufe 1: Discover – Entdecken: Den ersten sichtbaren Erfolg erzielen

In der ersten Stufe der Experimentation Maturity setzt sich meist eine einzelne Person oder ein kleines Team für Experimente ein. Diese Phase lässt sich als Ad-hoc-Testphase beschreiben: Experimentation findet eher reaktiv als proaktiv statt.

Typisch für diese Phase sind Tests, die:

  • die spontan und ohne viel strategische Planung gestartet werden,
  • zwar auf einer Hypothese beruhen, aber noch nicht mit langfristigen Zielen verbunden sind,
  • ohne stabile Metriken durchgeführt werden,
  • auf Ideen basieren, die noch nicht ausreichend datenbasiert sind,
  • vor allem einen schnellen Erfolg liefern sollen.

In dieser ersten Etappe ist die Experimentierplattform vielleicht bereits im Einsatz, aber ihr Potenzial noch nicht voll ausgeschöpft. Das ist vergleichbar mit einem neuen Smart-Gerät, das zwar funktioniert, aber noch nicht mit allen anderen Geräten verknüpft ist, und deshalb weniger effizient ist, als es sein könnte.

Oft gibt es in dieser Phase eine einzelne Person, die als interner Champion für mehr Optimierung kämpft. Sie fordert bestehende Denkweisen heraus, begegnet Skepsis und versucht, Tests nicht als Selbstzweck zu etablieren, sondern als Weg zu echten Veränderungen. 

Ziele dieser Stufe:

  • Einen klaren, gut sichtbaren Erfolg erzielen, der den ROI eines Testing-Programms belegt.
  • Reine Testaktivität nicht mit echter Experimentierreife verwechseln.
  • Die erste Phase als Einstieg in eine nachhaltige Optimierungsstrategie betrachten.

Stufe 2: Structure – Strukturieren: Das Fundament legen

In der zweiten Stufe der Experimentation Maturity verschiebt sich der Fokus von spontanen Einzeltests hin zu einem wiederholbaren, verlässlichen Prozess. Häufig entsteht jetzt ein stärker organisiertes Optimierungsteam. Gleichzeitig werden die technischen Grundlagen geschaffen und zum Beispiel Client-Side- und erste Server-Side-Tools eingerichtet.

Diese Stufe der Experimentierreife umfasst typischerweise mehrere Bausteine. 

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Hypothesen-Frameworks

Klare Frameworks entwickeln, um Hypothesen für Experimente zu formulieren und zu validieren.

Defined KPIs icon

Definierte KPIs

Primäre und sekundäre Key Performance Indicators (KPIs) festlegen, damit die Teams Erfolg zuverlässig messen können.

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Klare Verantwortlichkeiten

Definieren, wer für welche Experimente verantwortlich ist. Das schafft Verbindlichkeit und beschleunigt Prozesse.

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Erste Roadmap

Eine grundlegende Experimentation Roadmap erstellen, die Orientierung für die ersten systematischen Tests und strategischen Prioritäten gibt.

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Etablierte Templates

Templates für Experimentdesign und Analyse einführen, damit Experimente konsistenter geplant und ausgewertet werden.

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Ausbau des Teams

Experimentation schrittweise über Marketing und CRO hinaus erweitern, damit weitere Teams im Unternehmen eingebunden werden.

In dieser Phase ist das Unternehmen nicht mehr neu in der Welt der Optimierung, aber auch noch kein Experte. 

Ziele dieser Stufe:

  • Von zufälligen Tests zu einer strukturierten Vorgehensweise mit Hypothesen unterschiedlicher Priorität wechseln.
  • Lernen als systematischen Prozess sehen, damit aus jedem Test bessere Folgeexperimente entstehen.
  • Experimentation nicht als Suche nach einzelnen Erfolgen verstehen, sondern als verlässliche Methode für kontinuierliche Verbesserung.

Mutiger testen, besser lernen

Mehr dazu haben wir von Marianna Stjernvall erfahren. Sie hat bereits über 500 A/B-Tests durchgeführt und weiß, wie wertvoll es ist, aus Fehlschlägen zu lernen, um künftig erfolgreicher zu sein.

Mit ihrer umfassenden Erfahrung in CRO, A/B-Testing und Experimentation zeigt Marianna, wie wertvoll Testen, Lernen und erneutes Ausprobieren sind und wie vielfältig die Wege zu dieser Erkenntnis sind.

Höre dir hier die vollständige Podcast-Folge an →

Stufe 3: Accelerate – Beschleunigen: Teamübergreifend arbeiten und Neues ausprobieren 

In der dritten Stufe der Experimentierreife wird Zusammenarbeit über Teamgrenzen hinweg wichtiger. Experimentation bleibt nicht länger auf das Marketing beschränkt, sondern bindet zunehmend Product, UX und weitere Fachbereiche ein.

Die Zusammenarbeit zwischen Abteilungen wird zur Routine. Dadurch wird Experimentation schrittweise standardisiert, während Teams gleichzeitig tiefer in Tests, Daten und zukünftige Optimierungsansätze einsteigen.

Mit AB Tasty weiterkommen: das Beispiel Pion

Die Zusammenarbeit mit dem Unternehmen Pion (Werbebranche) zeigt, wie Fortschritt durch Teamwork entsteht. Mithilfe von Feature Experimentation & Rollout konnte Pion von unserer Server-Side-Plattform profitieren. So lassen sich unterschiedliche Nutzerexperimente vor dem vollständigen Release steuern, mit mehr Präzision und Sicherheit im Testprozess.

Durch die Zusammenarbeit mit AB Tasty konnte Pion:

  • intelligentere Tests auswählen und Experimenten den Vorrang geben, die besonders wertvolle Erkenntnisse liefern,
  • mutigere Experimente entwickeln, um neue Ideen zu prüfen und Routinen aufzubrechen,
  • stärkere Hypothesen formulieren, damit Tests aussagekräftige Ergebnisse erzeugen.

Erfahre mehr über die Kooperation von Pion mit AB Tasty hier →

Ziele dieser Stufe:

  • Technische Fähigkeiten ausbauen, etwa durch fortgeschrittene Datennutzung.
  • Komplexere Experimentiermethoden einsetzen, zum Beispiel Heatmaps und Session Recordings.
  • Testgeschwindigkeit erhöhen und einen unternehmensweiten Kommunikationsplan für Learnings etablieren.
  • Interesse an AI und Machine Learning wecken, um Vorhersagemodelle und Personalisierung weiterzuentwickeln.
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Stufe 4: Scale – Skalieren: Experimentieren im Business-Tempo

In dieser Phase ist Optimierung kein Einzelprojekt mehr, sondern Teil der Geschäftsstrategie. Unternehmen beginnen, klare Standards zu entwickeln und möglicherweise eigene Playbooks für Experimentation oder Personalisierung aufzubauen. Solche Playbooks geben dem Unternehmen gemeinsame Leitlinien.

Mehr Tempo für die Experimentation bei PUMA

PUMA und AB Tasty haben zusammen an einem Ziel gearbeitet: Personalisierung skalieren, um langfristig zu wachsen.

Dadurch konnte PUMA die Personalisierung auf globaler Ebene stärken, unter anderem durch:

  • Segmentbasierte Personalisierung: PUMA nutzte den Segment Builder im AB Tasty Audience Manager, um besser zu verstehen, welche Produkte verschiedene Zielgruppen bevorzugen. Dadurch konnte das Unternehmen Metriken wie Seitenaufrufe, Verweildauer und weitere Signale gezielter bewerten.
  • Daten als Grundlage für Entscheidungen: Neue Erkenntnisse machten PUMAs Strategie stärker informationsbasiert. So wurden Experimente wirksamer und konnten langfristig zu mehr Umsatz beitragen.
  • Teamwork als Wachstumstreiber: Experimentation ist nicht nur Aufgabe von CRO-Teams. PUMA erlebte das in der Zusammenarbeit mit AB Tasty und entwickelte eine unternehmensweite Kultur, in der unterschiedliche Teams Ideen für neue Tests einbringen können.

Die vollständige Fallstudie zu PUMA findest du hier →

Auf dem Weg zu dieser Reifestufe bauen Teams meist ein Center-of-Excellence auf und stärken ihre Teamstruktur.

Ziele dieser Stufe

  • KPIs und zusätzliche Erfolgskennzahlen an übergeordneten Geschäftszielen ausrichten, etwa Umsatz pro Besucher oder Kundenwert (Customer Lifetime Value).
  • Abteilungen befähigen, nicht nur Testideen einzubringen, sondern Experimente sicher und eigenständig in größerem Umfang durchzuführen.

Stufe 5: Blaze – Vorangehen: Mutig weiterdenken

Auf der höchsten Reifestufe wird Experimentation zu einer zentralen Wachstums- und Produktstrategie. Wenn diese Stufe erreicht ist, kann im Prinzip jede Person im Unternehmen zur Testerin oder zum Tester werden.

Die Meinung der bestbezahlten Person im Raum – häufig als HiPPO (Highest Paid Person’s Opinion) bezeichnet – wird durch Daten ersetzt. Entscheidungen basieren dann weniger auf Bauchgefühl und stärker auf belastbaren Erkenntnissen.

Ziele dieser Stufe:

  • Eine Kultur schaffen, in der Scheitern als wertvolle Lernchance und Ausgangspunkt für neue Tests verstanden wird.
  • Kontinuierliche und automatisierte Optimierung fest in der DNA des Unternehmens verankern.
  • Langfristig in innovative Ideen investieren und mutige Experimente fördern.

Fazit: Dein Weg zu besseren Entscheidungen

Jede Stufe der Experimentation Maturity ist ein Schritt hin zu besseren Entscheidungen, besseren Kundenerlebnissen und besseren Geschäftsergebnissen.

Ganz gleich, wo dein Unternehmen aktuell auf seiner Roadmap für Optimierungen steht: Die nächste wichtige Erkenntnis kann schon im nächsten Test liegen. Kleine Schritte können große Veränderungen auslösen, und alles beginnt mit der Bereitschaft, neugierig zu bleiben.

Möchtest du gemeinsam mit AB Tasty dein Unternehmen durch die nächsten Stufen der Experimentation Maturity entwickeln?

FAQs

Hast du noch Fragen zu Experimentation Maturity? Hier findest du Antworten.

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