Wandz: Die AI-Ebene der Wingify Plattform

Wandz ist die integrierte AI-Ebene der Wingify Plattform. Sie bildet den intelligenten Kern für Experimentation, Personalisierung, Feature Management, Commerce und Kunden-Insights in den Workflows von VWO und AB Tasty. Weil Wandz deine Experimente, Zielgruppen, Metriken und Verhaltensdaten bereits im Kontext kennt, kann die AI Daten analysieren, Empfehlungen geben und bei der Umsetzung von Änderungen unterstützen. Du musst dafür weder Informationen exportieren noch einem allgemeinen AI-Tool den Zusammenhang jedes Mal neu erklären.

Warum Experience-Teams eine andere Art von AI brauchen

Viele Teams nutzen AI längst im Arbeitsalltag. ChatGPT, Claude und Gemini helfen beim Brainstorming, bei Textentwürfen, beim Zusammenfassen von Dokumenten oder beim Schreiben von Code. Daran besteht kein Zweifel.

Optimierung funktioniert jedoch anders. Eine hilfreiche Antwort auf Fragen wie „Warum ist die Conversion auf dieser Seite gesunken?“ oder „Welche Zielgruppe sollte diese Experience als Nächstes sehen?“ hängt von Kontext ab, der in der Testing- und Personalisierungsplattform steckt: Welche Experimente laufen gerade? Wie ist der Traffic verteilt? Wie ist ein Zielgruppensegment definiert? Was zeigen Heatmaps oder Session Recordings über das Nutzerverhalten? Und was wurde bereits getestet?

Ein allgemeiner AI-Assistent kennt diesen Kontext standardmäßig nicht. Für eine brauchbare Antwort musst du Daten exportieren, in ein Chatfenster kopieren, den nötigen Kontext in einen Prompt packen und die Empfehlung anschließend wieder in die Plattform übertragen. Genau dieser Umweg erzeugt Reibung: Die AI muss zuerst manuell mit allem versorgt werden, was sie für eine relevante Antwort wissen muss.

Was ist Wandz?

Wandz ist die AI-Ebene, die direkt in der Wingify Plattform arbeitet. Sie ist in Workflows für Experimentation, Personalisierung, Feature Management, Analytics und Kunden-Insights eingebettet. Du musst dafür nicht in ein separates Tool wechseln. Wandz vereint die Funktionen, die AB Tasty zuvor mit Evi und VWO mit Copilot angeboten haben…, während beide Plattformen nun unter Wingify zusammenwachsen.

Der entscheidende Unterschied: Wandz ist direkt in die Arbeitsoberflächen integriert, in denen die Arbeit ohnehin stattfindet. Dadurch kennt die AI bereits den Kontext, den du einem allgemeinen AI-Tool erst manuell mitgeben müsstest.

Warum Wandz direkt in Wingify arbeitet

Mit einem externen AI-Tool läuft der typische Prozess so ab: Daten exportieren, kopieren, in einen Prompt einfügen, den Kontext ausreichend erklären, die Antwort interpretieren, zur Plattform zurückkehren und die vorgeschlagenen Schritte dort manuell umsetzen.

Wandz verkürzt diesen Ablauf auf: analysieren, empfehlen, erstellen, prüfen, starten. Alles innerhalb der Plattform. Daten müssen nicht exportiert werden, weil Wandz bereits darauf zugreifen kann. Und eine Empfehlung bleibt nicht nur Text: Wandz kann beim Aufbau des daraus entstehenden Experiments, Segments oder Rollouts direkt unterstützen.

Eine AI-Ebene für die gesamte Wingify Plattform

Wandz ist keine Funktion eines einzelnen Produktbereichs. Die AI-Ebene liegt unter den verschiedenen Funktionen der Plattform und arbeitet mit derselben Datenbasis, unabhängig davon, an welcher Stelle ein Team gerade arbeitet.

Der praktische Vorteil ist ein durchgängiger Kontext. Ein Insight aus einer Heatmap kann in die Hypothese für ein neues Experiment einfließen. Daraus kann eine Zielgruppe für die Personalisierung entstehen, die wiederum beeinflusst, wie ein dazugehöriges Feature ausgerollt wird. Der Zusammenhang muss an keiner Übergabe neu erklärt werden, weil die zugrunde liegenden Daten erhalten bleiben.

So unterstützt Wandz die Workflows in Wingify

Die meisten AI-Tools liefern lediglich einen Vorschlag. Danach übernimmt ein Mensch und übersetzt die Empfehlung manuell in Konfiguration, Setup oder konkrete Schritte im eigentlichen Produkt. Wandz wurde entwickelt, um einen Schritt weiterzugehen.

In den Wingify Workflows agiert Wandz als AI-Agent. Die AI empfiehlt nicht nur den nächsten Schritt, sondern kann mehrstufige Aufgaben von Anfang bis Ende unterstützen: ein Experiment entwerfen, eine Zielgruppe aufbauen, eine Konfiguration prüfen oder ein Ergebnis interpretieren. Freigaben, Abwägungen und Entscheidungen bleiben dabei an den Stellen beim Team, an denen menschliches Urteil zählt. Das macht einen wichtigen Unterschied. Eine AI, die nur sagt, was zu tun ist, belässt die eigentliche Arbeit bei dir. Ein AI-Agent, der Arbeitsschritte vorbereitet oder ausführt und vor der Veröffentlichung eine Bestätigung einholt, spart tatsächlich Zeit.

Wandz arbeitet direkt in der Plattform und hat dort Zugriff auf laufende Experimente, Zielgruppen, Metriken, Verhaltensdaten und die Historie von Rollouts. Deshalb kann die AI mit diesem Kontext arbeiten, statt lediglich zu beschreiben, was jemand anderes damit tun sollte.

Experimentation

Im Experimentation Workflow entwickelt Wandz Hypothesen auf Basis vorhandener Performance-Daten, statt ohne Kontext bei null zu starten. Die AI kann ein Experiment von Anfang bis Ende vorbereiten, Varianten definieren, Metriken auswählen und eine passende Zielgruppe vorschlagen. Vor dem Start prüft sie die Konfiguration auf mögliche Probleme.

Sobald Ergebnisse vorliegen, erklärt Wandz sie in verständlicher Sprache und leitet aus dem abgeschlossenen Test mögliche nächste Experimente ab. Das Team prüft und bestätigt jeden wichtigen Schritt. Wandz übernimmt die Arbeit dazwischen.

Personalisierung

Bei der Personalisierung hilft Wandz dabei, aus Verhaltensdaten ein nutzbares Zielgruppensegment zu machen, ohne dass jeder Schritt manuell analysiert werden muss. Die AI erkennt relevante Muster im Besucherverhalten, erstellt ein Segment und schlägt passende Experience-Varianten vor. So wird ein Prozess, der sonst einen vollständigen Analysezyklus braucht, in einem einzigen Workflow umsetzbar.

Ein Mensch bestätigt die Segmentlogik und gibt die Experience vor dem Start frei. Wandz übernimmt die vorbereitenden Schritte.

Feature Management

Im Feature Management prüft Wandz Rollout-Konfigurationen vor dem Launch. Die AI kontrolliert, ob Metriken, Targeting-Regeln und Traffic-Verteilung sinnvoll eingerichtet sind, und weist auf mögliche Fehler hin, die ein Team sonst vielleicht erst nach einer Woche Laufzeit bemerken würde.

Darüber hinaus kann Wandz dabei helfen, das Tempo eines Rollouts an das Risikoprofil einer Änderung anzupassen. Während des Rollouts kann die AI Signale sichtbar machen, die dafür sprechen, ein Feature schneller auszurollen, es zu pausieren oder einen Kill Switch auszulösen.

Kunden-Insights

Für die Verhaltensanalyse übernimmt Wandz eine erste Auswertung von Heatmaps, Session Recordings und Umfrageantworten, für die sonst viele Stunden manueller qualitativer Analyse nötig wären.

Die AI macht Muster bei Reibungspunkten sichtbar, zeigt, welche Sessions sich für eine vollständige Betrachtung lohnen, und verbindet Erkenntnisse aus mehreren Insight-Quellen zu einem Ausgangspunkt für die nächste Hypothese. Teams können ihre Zeit dadurch stärker in Interpretation und Entscheidungen investieren statt in die Vorsortierung der Daten.

Analytics

Im Bereich Reporting und Analytics beantwortet Wandz Fragen zur Performance in natürlicher Sprache. Die AI erklärt auffällige Veränderungen einer Metrik und zeigt Vergleiche zwischen Segmenten oder Kampagnen, ohne dass dafür zuerst ein individueller Report gebaut werden muss.

Wenn Teams Ergebnisse für Entscheider aufbereiten müssen, kann Wandz eine Zusammenfassung erstellen, die direkt auf die geschäftliche Fragestellung eingeht. Diese Übersetzungsarbeit bleibt damit nicht allein beim Analysten.

Was unterscheidet Wandz von allgemeiner AI?

Es geht nicht darum, dass allgemeine AI schlechter argumentiert. Wandz startet einfach mehrere Schritte weiter vorn, weil die AI nicht bei null anfängt.

Allgemeine AI	Wandz
Startet mit allgemeinem Wissen	Startet mit Kontext aus Experimentation und Optimierung
Daten müssen kopiert und eingefügt werden	Ist bereits mit den Daten der Plattform verbunden
Kennt deine Kampagnen nicht	Hat Zugriff auf deine Experimente
Kennt deine Zielgruppen nicht	Hat Zugriff auf deine Zielgruppensegmente
Liefert vor allem Vorschläge	Kann beim Aufbau und bei der Konfiguration unterstützen
Läuft in einem separaten Workflow	Ist direkt in den Workflow integriert

So nutzen unterschiedliche Teams Wandz

• Product Manager nutzen Wandz, um Experimente zu priorisieren, die Annahme neuer Features zu verstehen und das Tempo von Rollouts abzuwägen.

• Marketer optimieren damit Kampagnen, bauen personalisierte Journeys auf und analysieren, was Conversions fördert oder ausbremst.

• Growth-Teams entwickeln schneller Hypothesen, erkennen, welche Segmente auf einen Test besonders gut reagieren, und finden nach Testende bereits die nächste Optimierungschance.

• Entwickler prüfen Feature-Flag-Konfigurationen, machen einen Plausibilitätscheck für Rollout-Pläne und reduzieren das Risiko, fehlerhafte Änderungen in die Produktion zu bringen.

• E-Commerce-Teams personalisieren mit Wandz die Shopping Journey, erkennen Reibung im Checkout und verknüpfen Verhaltens-Insights mit Änderungen, die den Umsatz beeinflussen.

Ein typischer Ablauf mit Wandz

So kann das von Anfang bis Ende aussehen: Ein Product Manager stellt fest, dass die Checkout-Conversion gesunken ist. Direkt in der Plattform nutzt er Wandz, um zu erkennen, welche Zielgruppensegmente besonders betroffen sind. Wandz zeigt relevante Session Recordings, in denen Nutzer zögern, und fasst die Muster der Heatmap auf der betroffenen Seite zusammen.

Anschließend hilft Wandz, eine Hypothese für die mögliche Ursache zu formulieren, erstellt einen ersten Entwurf für ein Experiment und prüft vor dem Start Konfiguration, Metriken, Targeting und Traffic-Verteilung. Gewinnt die neue Variante, kann Wandz auch dabei unterstützen, einen schrittweisen Rollout statt eines sofortigen Releases für alle zu planen.

Keiner dieser Schritte erfordert einen Wechsel zu einem anderen Tool außerhalb der Plattform oder eine erneute Erklärung des Kontexts. Genau diese Kontinuität ist der eigentliche Wert einer integrierten AI-Ebene, mehr als jede einzelne Funktion für sich.

Eine AI-Ebene, die so nah an laufenden Experimenten und Feature Flags in Produktion arbeitet, braucht klare Schutzmechanismen. Empfehlungen werden deshalb zur menschlichen Prüfung vorgelegt und nicht automatisch ausgeführt. Änderungen, die Wandz beim Erstellen unterstützt, bleiben sichtbar und bearbeitbar, bevor sie live gehen. Außerdem gelten die bestehenden rollenbasierten Berechtigungen, Audit-Logs und Sicherheitskontrollen der Plattform für AI-gestützte Aktionen genauso wie für manuelle Änderungen.

Gerade für Enterprise-Teams lautet die Frage deshalb nicht nur: „Kann die AI das?“ Ebenso wichtig ist: „Können wir nachvollziehen, was sie getan hat und wer es freigegeben hat?“ Diese Nachvollziehbarkeit ist eine Voraussetzung und kein nachträglicher Zusatz.

[Wandz in dein Optimierungs-Ökosystem integrieren.] <CTA-Link>

FAQs

Du hast noch Fragen zu Wandz? Hier findest du die Antworten.

Ist Wandz ein Chatbot?

Nicht im Sinne eines eigenständigen Chatbots. Wandz läuft nicht in einem separaten Chatfenster, das vom eigentlichen Arbeitsprozess getrennt ist. Die AI ist in die Oberflächen für Experimentation, Personalisierung, Feature Management und Analytics integriert, die du ohnehin nutzt. Eine dialogbasierte Oberfläche ist nur eine Möglichkeit, mit Wandz zu arbeiten, nicht das gesamte Produkt.

Ist Wandz in jedes Wingify Produkt integriert?

Wandz ist für die gesamte Plattform konzipiert und nicht auf einen einzelnen Produktbereich begrenzt. Während VWO und AB Tasty unter Wingify weiter zusammenwachsen, kann es unterschiedlich lange dauern, bis Wandz jede einzelne Funktion erreicht. Die Richtung ist jedoch klar: eine gemeinsame AI-Ebene für die kombinierte Plattform statt separater AI-Tools pro Produkt.

Kann Wandz Experimente erstellen?

Wandz kann beim Entwurf und bei der Konfiguration von Experimenten unterstützen und Varianten, Metriken und Zielgruppen vorschlagen. Vor dem Start prüft und bestätigt das Team die Konfiguration.

Ersetzt Wandz Analysten?

Wandz arbeitet mit Experiment-, Zielgruppen- und Verhaltensdaten, die bereits in der Plattform erfasst sind, um relevante Empfehlungen zu erstellen. Dabei gelten dieselben Regeln für Datenverarbeitung und Sicherheit wie im übrigen Teil der Plattform.

Wie unterscheidet sich Wandz von ChatGPT?

ChatGPT und ähnliche Tools sind für allgemeine Aufgaben konzipiert und kennen deine konkreten Experimente, Zielgruppen oder Kampagnen zunächst nicht, solange du den Kontext nicht manuell bereitstellst. Wandz wurde speziell für Experimentation- und Optimierungs-Workflows entwickelt und hat diesen Kontext bereits, weil die AI direkt in der Plattform arbeitet, in der auch die Daten liegen.

Kann Wandz Personalisierungsstrategien empfehlen?

Ja. Wandz kann relevante Muster im Nutzerverhalten erkennen und auf Basis der bereits in der Plattform vorhandenen Daten segmentbezogene Personalisierung vorschlagen.

Unterstützt Wandz Feature Management?

Ja. Wandz unterstützt die Prüfung von Rollout-Konfigurationen, macht potenzielle Risiken vor dem Launch sichtbar und hilft Teams dabei abzuwägen, wie schnell ein Feature ausgerollt werden sollte.

Steht Wandz für Funktionen von VWO und AB Tasty zur Verfügung?

Wandz ist als gemeinsame AI-Ebene für die Funktionen von VWO und AB Tasty gedacht, während beide unter Wingify zusammenwachsen. Damit wachsen die Funktionen zusammen, die VWO zuvor mit Copilot und AB Tasty mit Evi separat angeboten haben.

Die Zukunft der AI liegt im integrierten Workflow

AI liefert meist dann den größten Nutzen, wenn sie Teil des Workflows ist, in dem ein Team ohnehin arbeitet, statt in einer separaten Anwendung, zwischen der ständig gewechselt werden muss. Wandz bringt AI direkt in Experimentation, Personalisierung, Feature Management, Kunden-Insights und Analytics. So können Teams schneller von einer Beobachtung in den Daten zu einer konkreten Umsetzung kommen, ohne dass der Zusammenhang beim Wechsel zwischen Tools verloren geht.