Bis vor Kurzem war A/B Testing für Marketingteams oft zeitaufwendig und stark vom Bauchgefühl geprägt. Doch mit AI-Tools im Testing-Prozess können Unternehmen Tests deutlich schneller skalieren, Daten effizient auswerten und das Customer Engagement gezielt steigern.
A/B Testing im KI-Zeitalter
Falls du das Gefühl hast, dass AI inzwischen überall ist, liegst du vermutlich richtig. AI verändert die Marketing- und Tech-Landschaft derzeit grundlegend. Ein zentraler Grund dafür ist ihre Fähigkeit, große Datenmengen sehr schnell auszuwerten und darin Muster zu erkennen. Genau das macht AI-gestütztes A/B Testing so wirkungsvoll.
Der Einsatz von AI-Agenten im A/B Testing kann für Marketing-Teams ein echter Wendepunkt sein. Denn Testideen zu entwickeln, Tests aufzusetzen, Ergebnisse zu analysieren und Änderungen umzusetzen, kostet oft viele Stunden. Mit AI lassen sich viele dieser Schritte deutlich beschleunigen, oft mit nur wenigen Klicks. So bleibt deinem Team mehr Zeit für strategische Aufgaben.
Du kannst dein Testing-Programm in einer Geschwindigkeit und Größenordnung ausbauen, die menschlich kaum erreichbar wäre. Weil AI auf belastbaren Daten basiert, orientieren sich Testing und Experimentation stärker an echten Mustern im Besucherverhalten auf deiner Website als an bloßen Annahmen. Gleichzeitig kann AI wertvolle Insights sichtbar machen, die im manuellen Analyseprozess leicht übersehen werden. Damit werden Personalisierung deutlich gezielter und Optimierung kontinuierlicher. Diese beiden Bereiche waren für viele Marketingteams lange nur schwer skalierbar. AI-Agenten haben das Potenzial, A/B Testing grundlegend zu verändern und neue Wachstumschancen zu eröffnen, wenn Unternehmen sie zum Teil eines strukturierten Testing-Programms machen.
Evi: Dein Marketing-Agent für evidenzbasierte Entscheidungen
Evi ist der AI-gestützte Marketing-Agent von AB Tasty. Er unterstützt Marketingteams dabei, Entscheidungen auf Basis belastbarer Daten zu treffen. Evi übersetzt komplexe Daten in klare, umsetzbare Strategien, was zu messbaren und reproduzierbaren Ergebnissen führt. Evi hilft Unternehmen, ihre Experimentation-Prozesse zu skalieren, von der ersten Testidee bis zum schnelleren Teststart. Dabei soll der AI-Agent menschliche Kreativität und Zusammenarbeit nicht ersetzen, sondern gezielt unterstützen. Marketingteams kommen so schneller voran und können ihre nächsten Schritte einfacher planen.
Mit Evi kann dein Team:
den Testing-Prozess deutlich beschleunigen: dank automatisierter Code-Generierung und Content-Vorschlägen
tiefere Einblicke gewinnen: auf Basis realer Website-Daten, Feedbacks und integrierter AI-Analysen
Testideen erstellen und vorrangig bearbeiten: auf Grundlage deiner Ziele und aktueller Verhaltensmuster.
Mehr als 1.000 Marken nutzen Evi bereits, um ihre Testing- und Experimentation-Prozesse fortlaufend zu skalieren und die Kampagnen-Performance deutlich zu beschleunigen.
Mit Evi konnten sie unter anderem folgende Ergebnisse erzielen:
33 Prozent mehr Kampagnen erstellt
53 Prozent mehr Kampagnen gestartet
73 Prozent schnellere Experimente durchgeführt
Viele Unternehmen stehen derzeit unter dem Druck, AI in ihre Testing-Programme zu integrieren. Das führt häufig zu einer Tool-Landschaft aus mehreren AI-Lösungen, die nur bedingt miteinander kompatibel sind. Wenn du Evi über deinen gesamten Testing-Workflow hinweg einsetzt, profitierst du von gleichbleibender Qualität, einheitlichem Kontext und verlässlichen Ergebnissen.
Funktionen, mit denen du besser testest, schneller lernst und gezielter wächst
Die sechs AI-Agenten von Evi helfen dir, verlässlicher zu testen, schneller zu lernen und deine Nutzer noch besser zu verstehen.
Evi Ideas
Bist du unsicher, was du als Nächstes testen solltest? Evi Ideas analysiert ausgewählte Seiten deiner Website und generiert auf Basis belastbarer Daten neue Testideen, die deine Testing-Roadmap gezielt voranbringen.
Evi Hypothesize
Fällt es dir schwer, eine starke Hypothese für dein Experiment zu formulieren? Evi Hypothesize nutzt eine automatisierte Checkliste mit grundlegenden Bausteinen, um aus ersten Ideen eine präzise, klar strukturierte Hypothese mit eindeutigen Zielen zu entwickeln.
Evi Content
Wartest du noch darauf, dass dein Entwicklungsteam das Experiment umsetzt? Mit Evi Content kannst du deine Vision mit nur wenigen Klicks in ein direkt umsetzbares Experiment verwandeln. Unabhängig von deinen Coding-Kenntnissen hilft Evi Content dabei, Konzepte schneller in testbare Varianten zu überführen.
Evi Analysis
Willst du nicht länger stundenlang Diagramme und Reports auswerten und dich fragen, was die Ergebnisse konkret bedeuten? Evi Analysis analysiert deine Kampagnendaten und liefert klare, umsetzbare Erkenntnisse. Der AI-Agent identifiziert Gewinner-Varianten und zeigt nachvollziehbar, warum sie zu mehr Transaktionen führen. So kannst du datenbasiert Entscheidungen treffen.
Evi Feedback
Erhältst du mehr Feedback, als du sinnvoll auswerten kannst? Evi Feedback reduziert den manuellen Aufwand bei NPS- und CSAT-Kampagnen erheblich. Der Agent analysiert Kundenantworten direkt in deinen Reports und identifiziert schnell zentrale Themen und Sentiment-Trends.
Evi Explore
Möchtest du schon vorab einschätzen, ob deine Tests Umsatzpotenzial haben? Evi Explore basiert auf RevenueIQ, der patentierten Metrik von AB Tasty. Damit kannst du bereits vor dem Launch einschätzen, welchen wirtschaftlichen Beitrag ein Test leisten kann.
AI, der du vertrauen kannst
Du kannst dich darauf verlassen, dass Evi nur die jeweils passenden Daten für den jeweiligen Anwendungsfall nutzt. So bleiben deine Daten sicher, transparent und jederzeit unter deiner Kontrolle.
Eigens entwickelte AI: Evi wird ausschließlich auf Grundlage der firmeneigenen Daten von AB Tasty trainiert. So entstehen relevante Outputs, die direkt für Experimente nutzbar sind.
Deine Eingaben bleiben deine Eingaben: Wichtige Funktionen wie Evi Ideas und Evi Content verarbeiten ausschließlich die von dir bereitgestellten Prompts und Screenshots. Diese bleiben vertraulich.
Security by Design: Evi Analysis läuft vollständig auf den Servern von AB Tasty. Es werden keine Daten an externe Dienste übertragen.
Evi von AB Tasty stützt jeden Schritt im A/B Testing auf belastbare Daten, macht verborgene Potenziale sichtbar und verändert, wie du digitale Nutzererlebnisse optimierst.
Gen Z und Reisen: Neue Regeln für die digitale Customer Journey
John Hughes
Die Tourismus- und Gastronomiebranche ist ein enormer Wirtschaftszweig: Ihr Umsatz wird für 2025 auf 955,90 Milliarden US-Dollar geschätzt. Gleichzeitig verändert sich der Markt rasant. Prognosen zufolge werden Online-Reisebuchungen bis 2029 bereits 75 Prozent des Gesamtumsatzes ausmachen. Genau deshalb haben wir in unserem E-Book „Decoding Online Shopping: Travel and Hospitality Consumer Trends for 2025“ zentrale Brancheneinblicke zusammengestellt.
Unsere Studie zeigt deutlich: Die Gen Z setzt neue Maßstäbe, wie Menschen online Reisen entdecken, planen und buchen. Ihr Verhalten unterscheidet sich dabei deutlich von dem früherer Generationen: von der Suche nach Inspiration über die Gründe für Buchungsabbrüche bis hin zu ihrer Einstellung zu Personalisierung. Für Tourismus- und Gastronomie-Unternehmen hat das weitreichende Folgen
Google Flights/Hotels und Social Media: Wo Gen Z online ihre Reisen startet
Mehr als die Hälfte der befragten Gen Z sagt, dass sie ihre Online-Reiseplanung inzwischen über Google Flights/Hotels (52 Prozent) oder über Social Media (50 Prozent) beginnen. Das stellt einen deutlichen Unterschied zu allen anderen Generationen dar, die ihre Online-Suche eher über eine Suchmaschine oder ein Reiseportal wie Booking.com beginnen.
Diese Ergebnisse zeigen: Social Media dürfte für Reisemarken künftig ein noch wichtigerer Wettbewerbskanal werden. Wer die Aufmerksamkeit der Gen Z gewinnen will, sollte also gezielt Budget für Social-Media-Ads einplanen. Auch Influencer-Content spielt eine wichtige Rolle: nicht nur, um die Gen Z auf passende Reiseoptionen aufmerksam zu machen, sondern auch, um Social Proof für konkrete Reiseangebote zu liefern.
Lage bleibt wichtig, doch Bewertungen und visueller Content gewinnen an Bedeutung
Ein Faktor bleibt auch dann entscheidend, wenn die Gen Z online Unterkunft und Anreise bucht: die Lage. Die Nähe zu beliebten Reisezielen ist nach wie vor der wichtigste Faktor, der die Gen Z zur Buchung bewegt, ähnlich wie bei anderen Generationen.
Anders ist jedoch, wie stark sich die Gen Z auf authentische Bewertungen verlässt. Sie sucht Bestätigung durch andere Reisende ihrer Generation. Gut platzierte, glaubwürdige Bewertungen geben ihr die Sicherheit, die sie für eine Buchungsentscheidung braucht. Unser Tipp: Nutze A/B Testing, um die ideale Platzierung von Kundenbewertungen auf den relevanten Seiten deiner Website zu ermitteln.
Da die Gen Z mit digitalen Technologien und Social Media aufgewachsen ist, reagiert sie besonders stark auf visuellen Content. Aktuelle, visuell ansprechende Bilder und Videos auf deiner Website sprechen diese Zielgruppe stärker an als jede andere Generation. Das gilt auch für Hotelprofile auf Google Hotels sowie auf Reise- und Buchungsportalen.
Checkout vereinfachen und mehr Zahlungsarten anbieten
Der wichtigste Grund, warum die Gen Z eine Reise-Website verlässt, ohne zu buchen: Die gewünschte Zahlungsart wird nicht akzeptiert. Das steht im starken Gegensatz zu älteren Generationen, bei denen der häufigste Grund darin liegt, dass sie schlicht noch nicht kaufbereit sind. Gleichzeitig legt dieses Verhalten nahe: Wenn die Gen Z deine Website erreicht, ist ihre Buchungsabsicht oft bereits hoch. Zusätzliche Zahlungsarten wie Apple Pay oder Google Pay senken das Risiko, dass Nutzer vor dem Buchungsabschluss abspringen.
Außerdem bricht die Gen Z den Buchungsprozess schneller ab, wenn der Checkout zu viele Schritte umfasst. Ein schlankerer Checkout reduziert unnötige Reibung und erhöht die Wahrscheinlichkeit, dass Nutzer ihre Buchung tatsächlich abschließen.
Mit Personalisierung und AI auf neue Erwartungen reagieren
Vor allem anderen erwartet die Gen Z ein nahtloses digitales Erlebnis, das auf ihre Bedürfnisse zugeschnitten ist. 65 Prozent der Gen Z sehen datenbasierte Personalisierung als hilfreiches Instrument – ein höherer Anteil als bei den Generationen vor ihr. Konkret wünscht sie sich Websites, die sich ihre Präferenzen merken und darauf basierend relevante Empfehlungen in Echtzeit ausspielen.
Personalisierung bietet Reisemarken die Chance, engere Beziehungen zur Gen-Z-Kundschaft aufzubauen. Auf Basis von First-Party-Daten kannst du passgenaue Empfehlungen anbieten, den Buchungsprozess vereinfachen und einen schnelleren Checkout ermöglichen.
Die Gen Z ist außerdem offener für AI-gestützte Tools wie Chatbots oder virtuelle Assistenten als frühere Generationen. Fast die Hälfte der Gen Z (49 Prozent) gibt an, bereits ein AI-Tool genutzt zu haben, wenn sie online Reisen buchen. Sie haben es auch als hilfreich empfunden. Nur 7 Prozent sagen, dass sie überhaupt kein Interesse an AI haben.
Entscheidend ist, dass AI-Interaktionen natürlich wirken, effizient ablaufen und echten Mehrwert bieten. Kommuniziere klar, was AI leisten kann und was nicht, und stelle sicher, dass Nutzer bei Bedarf unkompliziert menschlichen Support erreichen.
Beispiele für gelungene Personalisierung
Auch wenn es für Personalisierung kein Patentrezept gibt, zeigen einige Unternehmen besonders gut, wie wirksame Personalisierung funktioniert:
Netflix nutzt Personalisierung, um die Interessen der Nutzer zu erkennen und ihnen in Echtzeit passende Inhalte und Empfehlungen zu zeigen. Das zeigt sehr gut, wie Personalisierung Hürden reduziert und Nutzer schneller zu dem führt, wonach sie suchen.
Stitch Fix sammelt Informationen, die Kunden zu Größe, Körperform und persönlichem Stil bereitstellen. Anschließend stellt das Unternehmen Outfits zusammen, die zum individuellen Geschmack und Stilprofil passen. Das zeigt, wie Personalisierung und AI zusammenspielen können, um ein überzeugendes digitales Erlebnis zu schaffen.
LinkedIn ist ein gutes Beispiel für ein Unternehmen, das Datenschutzbedenken mit echtem Mehrwert in Einklang bringt. Durch personalisierte Vorschläge und Links auf Basis bestehender Kontakte erleichtert LinkedIn das Netzwerken, die Jobsuche und den erneuten Kontakt zu ehemaligen Kollegen.
Fazit
Die Tourismus- und Gastronomie-Branche entwickelt sich rasant weiter. Und die Gen Z verändert, wie Menschen online Reisen planen, vergleichen und buchen. Ihre Erwartungen an digitale Reise- und Buchungserlebnisse sind höher denn je. Wer diese Zielgruppe überzeugen will, sollte ein nahtloses, auf ihre Bedürfnisse zugeschnittenes digitales Erlebnis bieten.
Der Schlüssel liegt in daten- und experimentbasierter Personalisierung. Wenn du das Nutzererlebnis rund um die Online-Reisebuchung für die Gen Z optimierst, stärkst du Vertrauen und Loyalität. Außerdem erhöhst du die Wahrscheinlichkeit, dass Reisende der Gen Z erneut bei dir buchen.
Tipps für Tourismus- und Gastronomie-Unternehmen
Stärke deine Social-Media-Präsenz, um potenzielle Kunden früh in ihrer Reiseplanung zu erreichen.
Heb in deinen Einträgen nahegelegene Sehenswürdigkeiten und Highlights hervor.
Platziere aussagekräftige Bewertungen und hochwertige Bilder auf den entscheidenden Seiten, um Vertrauen zu festigen und die Glaubwürdigkeit zu erhöhen.
Vereinfache den Checkout und biete mehr Zahlungsarten an, um Buchungsabbrüche zu reduzieren.
Nutze relevante Empfehlungen in Echtzeit, um ein stärker personalisiertes digitales Buchungserlebnis zu schaffen.
Setze AI ein, um auf Fragen der Reisenden sofort zu antworten und sie in Echtzeit zu unterstützen.
Von „Was wäre, wenn?“ zu „Was funktioniert“: Wie AB Tasty AI digitale Experimente verändert
Emily Healy
Wenn du dich schon einmal gefragt hast, was du als Nächstes testen solltest, auf Entwicklerressourcen warten musstest oder von Reporting-Dashboards überfordert warst, bist du nicht allein.
Genau vor diesen Herausforderungen stehen Experimentation-Teams jeden Tag. Deshalb haben wir AB Tasty AI entwickelt: eine Plattform AI-gestützter Funktionen, die keinen zusätzlichen Hype in deinen Workflow bringen soll, sondern Teams konkret dabei unterstützt, schneller voranzukommen, smarter zu testen und mit ihrem Experimentation-Programm messbar auf deine Geschäftsziele einzuzahlen. AB Tasty AI hilft dabei, genau diese Hürden gezielt abzubauen. Unsere AI unterstützt dich von der Ideenfindung über die Umsetzung und Personalisierung bis hin zur Analyse, damit du dich weniger mit „Was wäre, wenn?“-Fragen beschäftigen musst und dich stärker auf die Ergebnisse fokussieren kannst, die wirklich zählen. Sehen wir uns an, wie das konkret funktioniert.
AI gegen Rätselraten: So findest du schneller die richtigen Testideen
Schritt 1: Testideen generieren
Jedes Experimentation-Programm beginnt mit derselben zentralen Frage: Was sollten wir als Nächstes testen? In vielen Unternehmen entstehen Testideen noch immer in langen Whiteboard-Runden oder aus der Intuition heraus, was selten zu klar priorisierten Maßnahmen führt. Genau hier setzt AB Tasty AI an. Die Plattform analysiert deine Website und zeigt datenbasierte Testideen auf, die auf Wirkung ausgelegt sind. Statt zu raten, erhältst du eine Liste mit empfohlenen Optimierungen, die auf deine Geschäftsziele abgestimmt sind. So wird AB Tasty AI zum intelligenten Co-Piloten, der nicht nur beim Brainstorming unterstützt, sondern auch belastbare Anhaltspunkte liefert.
AI für bessere Hypothesen: Von Vermutungen zu messbaren Annahmen
Schritt 2: Hypothesen entwickeln
Eine Testidee ist nur so stark wie die Hypothese, auf der sie basiert. Viele Teams tun sich jedoch schwer damit, aus losen Ideen klare, strukturierte Hypothesen mit messbaren Zielen abzuleiten.
AB Tasty AI reduziert dieses Rätselraten, indem es Teams dabei unterstützt, Hypothesen zu schärfen. So werden aus losen „Was wäre, wenn …?“-Ideen fundierte Hypothesen, die die geplante Änderung, den erwarteten Effekt und die passenden Bewertungsmetriken klar festhalten.
Dieser strukturierte Ansatz verbessert nicht nur die Qualität deiner Tests. Er gibt dem Team auch mehr Sicherheit und schafft zusätzlich Vertrauen bei Stakeholdern.
AI, die Ideen schneller in testbare Varianten übersetzt
Schritt 3: Experimente umsetzen
Eine der größten Hürden bei digitalen Experimenten ist die Abhängigkeit von Entwicklerressourcen. Vielversprechende Ideen landen häufig im Backlog, weil Entwicklungsteams andere Prioritäten haben.
Mit AB Tasty AI lassen sich Ideen direkt in testbare Experimente überführen, ganz ohne Coding. Ob du einen Button anpassen, ein neues Layout testen oder eine komplexere Variante launchen möchtest: Unsere AI ermöglicht es dir, Varianten zu erstellen, per Vorschau zu prüfen und live zu schalten, ohne wochenlang auf das Entwicklerteam warten zu müssen.
Das erhöht nicht nur die Testfrequenz, sondern macht Experimentation auch für Marketing-, Produkt- und Designteams leichter zugänglich. So können mehr Teams ihre Ideen eigenständig validieren und schneller in die Umsetzung bringen.
AI für Personalisierung, die menschlicher wirkt
Schritt 4: Zielgruppen besser verstehen
Viele Marken kämpfen mit Personalisierung, die aufgesetzt, austauschbar oder unpersönlich wirkt. Besucher spüren das, und die Ergebnisse bleiben entsprechend oft hinter den Erwartungen zurück.
Mit EmotionsAI Insights erhältst du einen tieferen Einblick in die emotionalen Trigger, die das Kundenverhalten beeinflussen. Statt dich ausschließlich auf demografische Daten oder Verhaltensdaten zu stützen, erkennst du besser, was deine Zielgruppen wirklich motiviert. Das ist Personalisierung mit Empathie: so gestaltet, dass sie natürlich, menschlich und relevant wirkt.
AI, die sichtbar macht, warum Besucher konvertieren
Schritt 5: Die Customer Journey personalisieren
Emotionale Treiber zu verstehen, ist erst der Anfang. Mit EmotionsAI Segments kannst du auf diesen Erkenntnissen aufbauen und digitale Erlebnisse ausspielen, die gezielt auf bestimmte Motivationen zugeschnitten sind.
Eine Besuchergruppe reagiert zum Beispiel besonders stark auf Sicherheit und Orientierung, eine andere fühlt sich eher bei Neuheiten, Abwechslung und Inspiration angesprochen. AB Tasty AI kombiniert emotionale, verhaltens- und kontextbezogene Daten, um diese Unterschiede sichtbar zu machen. So gestaltest du Nutzererlebnisse, die Zielgruppen wirksamer und persönlicher ansprechen. Das Ergebnis: mehr Conversions, stärkere Kundenbindung und eine Customer Journey, die sich nicht wie ein starrer Funnel, sondern wie ein individuell geführter Dialog anfühlt.
AI, die Reporting verständlicher macht
Schritt 6: Reports analysieren
Sobald Experimente laufen, wird häufig das Reporting zur nächsten Herausforderung. Klassische Dashboards sind oft voller Informationen und die Interpretation der Ergebnisse kostet Zeit, besonders dann, wenn Stakeholder schnelle Antworten erwarten.
AB Tasty AI vereinfacht diesen Prozess durch die Analyse in natürlicher Sprache. Du kannst einfach Fragen stellen, zum Beispiel: „Welche Variante hat bei Besuchern auf Mobilgeräten am besten abgeschnitten?“, und erhältst sofort klare, umsetzbare Antworten.
Das spart nicht nur viele Stunden manueller Analyse, sondern macht Daten auch für nicht-technische Teams leichter zugänglich. So können die Mitarbeitenden Ergebnisse eigenständig prüfen, einordnen und für weitere Optimierungen nutzen.
Warum sich AB Tasty AI von anderen AI-Tools abhebt
Der Markt ist voller AI-Lösungen. Viele davon versprechen mehr, als sie tatsächlich leisten. AB Tasty AI ist anders. Die Plattform wurde entwickelt, um die konkreten Hürden abzubauen, mit denen Experimentation-Teams im Alltag konfrontiert sind:
Kein Rätselraten mehr, was getestet werden soll
Keine Hypothesen mehr, die nur auf Bauchgefühl beruhen
Keine Engpässe mehr durch überlastete Entwicklungsteams
Keine Personalisierung mehr, die roboterhaft wirkt
Keine verwirrenden Reports mehr
Keine verlorengegangenen Learnings mehr
Kurz gesagt: AB Tasty AI unterstützt deine Experimente über den gesamten Prozess hinweg, von der ersten Idee bis zum messbaren Ergebnis.
Häufig gestellte Fragen zu AI in der digitalen Experimentation
Welche Art von AI bietet AB Tasty an?
AB Tasty bietet praxisnahe AI-Funktionen, die speziell auf digitale Experimente ausgerichtet sind und den gesamten Testing-Prozess unterstützen. Dazu gehören AI für die Ideenfindung, Hypothesenerstellung, die Erstellung von Experimenten ohne Coding, emotionale Personalisierung mit EmotionsAI, Reporting in natürlicher Sprache und vieles mehr.
Wie hilft AB Tasty AI bei der Personalisierung?
AB Tasty AI nutzt EmotionsAI, um die Motivationen von Website-Besuchern sichtbar zu machen und Zielgruppen anhand emotionaler, verhaltens- und kontextbezogener Daten zu segmentieren. So können Unternehmen Nutzerrlebnisse schaffen, die menschlicher und relevanter wirken und stärker auf die jeweilige Zielgruppe zugeschnitten sind.
Kann AB Tasty AI nicht-technischen Teams dabei helfen, Experimente durchzuführen?
Ja. AB Tasty AI ermöglicht es Marketingfachleuten, Produktmanagern und Designern, Tests zu erstellen und zu starten, ohne auf Entwickler angewiesen zu sein, dank eines No-Code-Builders für Experimente.
Was unterscheidet AB Tasty AI von anderen AI-Lösungen am Markt?
AB Tasty AI wurde entwickelt, um praxisnahe und geschäftsrelevante Lösungen bereitzustellen. Während viele AI-Tools vor allem vom aktuellen Hype leben, hilft AB Tasty AI Teams dabei, den Schritt von „Was wäre, wenn?“ zu „Was funktioniert?“ zu machen. Mit konkreten Ergebnissen in jeder Phase des Experimentation-Zyklus.
Customer Journey Map erstellen: der vollständige Guide
Emily Healy
Die Wege deiner Kunden zu verstehen, ist alles andere als einfach. Jeder Nutzer besucht deine Website aus einem anderen Grund und findet seinen eigenen Weg durch die Seiten.
Wie gewinnst du also belastbare Erkenntnisse, um die Benutzerfreundlichkeit zu verbessern und Kaufmuster zu erkennen? Beginne mit einer Customer Journey Map.
In diesem Beitrag erfährst du, was eine Customer Journey Map ist, wie du sie erstellst, welche Vorlagen sich am besten eignen und wie du sie in die Praxis einsetzt.
Was ist eine Customer Journey Map?
Eine Customer Journey Map ist ein visuelles Tool, das zeigt, wie Kunden mit deinem Unternehmen oder deiner Website interagieren, vom ersten bis zum letzten Kontakt.
Sie macht sichtbar, an welchen Stellen es hakt, und hilft dir, das Gesamterlebnis gezielt zu verbessern.
Stell dir eine Geschichte in Bildern vor. Sie zeigt:
was Kunden tun
was sie denken
wie sie sich fühlen
Im Mittelpunkt stehen die Touchpoints, also konkrete Momente, in denen Kunden mit deiner Marke in Berührung kommen. Vielleicht informieren sie sich über ein Produkt, schließen einen Kauf ab, warten auf die Lieferung oder möchten etwas zurückgeben.
Aus Kundensicht kann jeder Touchpoint positiv, neutral oder negativ sein. Deine Aufgabe: möglichst viele davon positiv gestalten.
Für Customer Journey Mapping brauchst du eine Mischung aus soliden Daten, Kundenfeedback und kreativem Denken. Keine zwei Maps sehen gleich aus, und genau das ist der Punkt. Jedes Unternehmen ist anders.
7 Gründe für Customer Journey Maps
Customer Journey Mapping ist ein strategisches Instrument, das messbare Geschäftsergebnisse unterstützt.
Aus diesen sieben Gründen lohnt es sich:
1. Mit den Augen deiner Kunden sehen
Mithilfe von Journey Maps kannst du die Perspektive deiner Kunden einnehmen. Du verstehst ihre Motive, Erwartungen und Frustrationen in jeder Phase, also nicht nur, was sie tun, sondern auch warum. Diese Empathie führt zu besseren Entscheidungen, klügeren Strategien und Kundenerlebnissen, die begeistern.
2. Hürden schnell erkennen und beseitigen
Jede Customer Journey enthält Reibungspunkte. Vielleicht ist der Checkout zu kompliziert, die Onsite-Suche liefert unpassende Ergebnisse oder Kunden finden nicht rechtzeitig die benötigte Hilfe. Customer Journey Mapping deckt solche Engpässe auf, damit du sie beheben kannst, bevor sie dich Kunden kosten.
3. Langfristige Loyalität aufbauen
Wenn Kunden sich verstanden und wertgeschätzt fühlen, bleiben sie eher. Baue Barrieren ab und erfülle Bedürfnisse an jedem Touchpoint. So stärkst du die emotionale Bindung zwischen deiner Marke und deiner Zielgruppe. Das wiederum fördert Wiederholungskäufe und langfristige Loyalität.
Schon eine um 5 Prozent höhere Kundenbindung kann den Gewinn um 25 Prozent steigern.
4. Personalisierung skalieren
Nicht alle Kunden sind gleich und deshalb sollte auch ihr Erlebnis nicht gleichförmig sein. Journey Maps machen individuelle Vorlieben und Verhaltensweisen sichtbar. So kannst du Botschaften, Produktempfehlungen und Support passender auf einzelne Personen zuschneiden. Personalisierung erhöht die Kaufwahrscheinlichkeit und vermittelt Kunden das Gefühl, dass deine Marke sie wirklich versteht.
5. Das gesamte Team auf ein Ziel ausrichten
Customer Journey Mapping baut Silos ab. Wenn Marketing, Produkt, Vertrieb und Support mit derselben Map arbeiten, verstehen alle die Kundenperspektive und den Einfluss ihrer Arbeit auf das Gesamterlebnis. Dieses gemeinsame Verständnis verbessert die Zusammenarbeit, beschleunigt Problemlösungen und sorgt für ein konsistenteres Markenerlebnis.
6. Bessere, datenbasierte Entscheidungen treffen
Journey Maps sind keine hübschen Schaubilder, sondern strategische Werkzeuge auf Basis realer Daten. Sie unterstützen Entscheidungen darüber, wo du investieren und was du testen solltest und welche Initiativen den größten Einfluss auf Kundenzufriedenheit und Wachstum haben.
7. Innovation fördern und vorausdenken
Kundenbedürfnisse verändern sich. Märkte verschieben sich. Neue Wettbewerber treten auf den Plan. Wenn du deine Customer Journey Map regelmäßig prüfst und aktualisierst, erkennst du neue Trends, veränderte Präferenzen und Chancen früher. So bleibt deine Marke agil, innovativ und anpassungsfähig.
Das Herzstück des Customer Journey Mappings: Buyer Personas
Buyer Personas sind fiktive Figuren, die auf echten Kundendaten basieren. Sie machen deine Zielgruppe greifbar und handlungsrelevant.
In den meisten Projekten entstehen drei bis sieben Personas und jede erhält eine eigene Customer Journey Map. Der Grund: Unterschiedliche Kunden haben unterschiedliche Bedürfnisse, Ziele und Hürden. Eine Persona hilft dir, ihre Perspektive einzunehmen und Erlebnisse zu gestalten, die zu ihr passen.
Dabei sind Personas keine exakten Abbilder realer Menschen. Sie sind bewusst verdichtete Repräsentationen, die Entscheidungen erleichtern.
Wer profitiert von einer Customer Journey Map?
Die klare Antwort: alle.
Kundenzufriedenheit ist heute für Markentreue wichtiger denn je. Menschen sind besser informiert, anspruchsvoller und schneller bereit, Alternativen zu prüfen.
Eine gut konzipierte Customer Journey Map hilft dir dabei:
Probleme sichtbar zu machen, mit denen Kunden konfrontiert sind
die Beziehung zu deiner Marke zu stärken
Kunden bei jeder Entscheidung in den Mittelpunkt zu stellen
Sobald die Map steht, kann dein gesamtes Team damit arbeiten, abgestimmt handeln und konsequent kundenorientiert bleiben. Ein Team, das vom Marketing über die Produktentwicklung bis in den Support reicht.
Das gesamte Unternehmen zusammenbringen
Customer Journey Mapping ist nicht nur für kundennahe Teams gedacht. Es verbindet alle Mitarbeitenden eines Unternehmens.
Wenn du Touchpoints abbildest, erkennen auch Abteilungen ohne direkten Kundenkontakt, wie ihre Arbeit das Erlebnis beeinflusst. Genau darin liegt die Stärke der Methode.
Zum Beispiel:
Wie leicht finden Kunden die Rückgabehinweise auf deiner Website?
Wie schnell erhalten sie eine Antwort, wenn sie Unterstützung brauchen?
Was geschieht nach dem Kauf?
Klassisches Marketing endet häufig am Checkout. Die Customer Journey tut das nicht. Das Erlebnis nach dem Kauf ist ebenso wichtig und sollte in deiner Map sichtbar sein.
Wie lässt sich die Customer Journey visuell abbilden?
Eine Customer Journey Map zeigt dir das Kundenerlebnis aus Sicht deiner Kunden.
Konzentriere dich bei der Erstellung auf zwei Punkte:
Kundenziele definieren: Was möchten Kunden erreichen?
Die nichtlineare Journey verstehen: Kunden bewegen sich selten geradlinig.
Indem du sämtliche Interaktionen entlang der Customer Journey abbildest, erkennst du Chancen, Kunden positiv zu überraschen und wirksamere Engagement-Strategien zu entwickeln.
Laut Aberdeen Group konnten 89 Prozent der Unternehmen mit Multichannel-Engagement-Strategie ihre Kunden halten, gegenüber nur 33 Prozent der Unternehmen ohne eine solche Strategie.
Du kannst deine Map unter anderem erstellen als:
Excel-Tabelle
Infografik
Diagramm
Illustration
Customer Journey Maps unterstützen dich außerdem dabei:
Retargeting mit einer Inbound-Perspektive zu betreiben
neue Kundensegmente zu erreichen
eine konsequent kundenorientierte Unternehmenskultur aufzubauen
Das Ergebnis: bessere Erlebnisse, mehr Conversions und höherer Umsatz.
Es gibt im Grunde vier Arten von Customer Journey Maps. Jede legt den Schwerpunkt auf andere Verhaltensweisen und verfolgt ein anderes Ziel.
1. Vorlage: Ist-Zustand
Sie zeigt, was Kunden aktuell tun, denken und fühlen. Damit eignet sie sich besonders, um Hürden aufzudecken und schrittweise Verbesserungen umzusetzen.
2. Vorlage: Soll-Zustand
Sie richtet den Blick darauf, was Kunden künftig tun, denken und fühlen werden. Das ist hilfreich, wenn du neue Produkte, Services oder Erlebnisse planst.
3. Vorlage: Ein Tag im Leben von …
Diese Variante ähnelt der Vorlage für den Ist-Zustand, ist aber breiter angelegt. Sie betrachtet, wie Kunden mit deiner Marke und mit Wettbewerbern umgehen. So lassen sich unerfüllte Bedürfnisse besonders gut aufdecken.
4. Vorlage: Service Blueprint
Sie startet mit einer vereinfachten Map des Ist- oder Soll-Zustands und ergänzt anschließend die internen Prozesse, beteiligten Personen und Technologien hinter dem Erlebnis. Dadurch wird das Gesamtbild auf Kunden- und Unternehmensseite sichtbar.
So erstellst du eine Customer Journey Map in 7 Schritten
Journey Maps zur Nutzererfahrung brauchen Zeit. Doch der Aufwand zahlt sich aus. So gehst du vor.
Schritt 1: Buyer Personas erstellen
Beginne mit einem klaren Ziel. Für wen ist die Map gedacht? Was möchtest du herausfinden?
Buyer Personas erstellen ist der zeitaufwendigste, zugleich aber auch wichtigste Teil. Du brauchst:
Wähle eine Persona aus und gehe in die Tiefe. Verfolge ihren ersten Kontakt mit deiner Marke und bilde die weitere Journey von dort aus ab.
Frage dich:
Welche Fragen möchten diese Kunden für sich beantworten?
Was hat für sie höchste Priorität?
Schritt 3: Kunden-Touchpoints auflisten
Touchpoints sind sämtliche Interaktionen mit deiner Marke, zum Beispiel Website, Social Media, Anzeigen, E-Mails, Bewertungen und vieles mehr. Liste alle Kontaktpunkte auf. Frage anschließend:
Welche Touchpoints erzeugen das meiste Engagement?
Welche müssen verbessert werden?
Denke daran:Customer Journey Mapping ist immer unternehmensspezifisch. Was bei einer Marke gut funktioniert, muss nicht automatisch auch für eine andere geeignet sein.
Schritt 4: Kundenaktionen identifizieren
Zerlege die Journey in einzelne Handlungen. Was tun Kunden in jedem Schritt?
Wenn du diese Mikrointeraktionen genauer betrachtest, kannst du:
Hindernisse erkennen
Reibung reduzieren
Menschen schneller zum nächsten Schritt führen
Nutze deine Personas, um Problembereiche zu analysieren und das zukünftige Verhalten deiner Kunden besser vorherzusagen.
Schritt 5: Verfügbare Ressourcen verstehen
Deine Map zeigt, wie jeder Bereich deines Unternehmens zur Nutzererfahrung beiträgt.
Nutze das Tool, um zu prüfen:
welche Touchpoints mehr Unterstützung brauchen
ob deine Ressourcen ausreichen
wie sich neue Investitionen auf den ROI auswirken
Schritt 6: Die Customer Journey analysieren
Nun führst du alle Elemente zusammen. Betrachte Daten, Touchpoints und Ziele im Zusammenhang.
Frage dich:
Wo erfüllt das Erlebnis die Erwartungen?
Wo gibt es Lücken?
Funktionierende Elemente sichtbar zu machen ist genauso wichtig wie Probleme aufzudecken. Manche davon lassen sich auf andere Bereiche übertragen.
Gehe die Journey mit jeder Persona selbst durch. Teste sie über Social Media, E-Mail und deine Website hinweg. Beobachte, an welchen Stellen der Ablauf ins Stocken gerät. Eine der besten Quellen für Probleme ist Kundenfeedback, etwa aus Umfragen, Kundendienst-Protokollen und Bewertungen.
Deine Map ist nur dann wertvoll, wenn du konkrete Maßnahmen daraus ableitest.
Nutze sie, um:
Hürden zu beseitigen
neue Ideen zu testen
kontinuierlich zu optimieren
Eine wirkungsvolle Methode, mit der du Veränderungen validieren kannst, ist A/B Testing.
AB Tasty ist eine führende Experimentation-Plattform, mit der du Varianten testen, Erlebnisse personalisieren und schneller mehr Kunden konvertieren kannst. Dank integrierter AI und Automatisierung optimierst du digitale Erlebnisse präzise und zuverlässig.
Sobald deine Map im Einsatz ist, solltest du sie regelmäßig prüfen und aktualisieren. Customer Journeys entwickeln sich weiter, und deine Map sollte das ebenfalls tun.
So sammelst du Daten für Journey Mapping
Aussagekräftige Journey Maps zur Kundenerfahrung basieren auf soliden Daten, nicht auf Vermutungen. Du brauchst sowohl qualitative Erkenntnisse, die das „Warum“ hinter einem Verhalten erklären, als auch quantitative Kennzahlen, die das messbare „Was“ abbilden.
So sammelst du beides:
1. Qualitative Daten: Das „Warum“ verstehen
Qualitative Forschung deckt Motive, Emotionen und Hürden auf, die Zahlen allein nicht sichtbar machen können.
Kundeninterviews
Führe echte Gespräche mit deinen Kunden. Frage nach ihren Erfahrungen, Frustrationen und positiven Momenten. Solche ausführlichen Gespräche liefern facettenreiche, differenzierte Erkenntnisse.
Umfragen
Nutze offene Fragen, um Feedback zu bestimmten Phasen der Journey zu erhalten. Halte Umfragen kurz und fokussiert, damit die Antworten ehrlich und umsetzbar bleiben.
Nutzertests
Beobachte in Echtzeit, wie Menschen mit deiner Website oder deinem Produkt interagieren. Usability-Tests zeigen, wo Nutzer hängen bleiben, verwirrt sind oder Frust erleben.
Mystery Shopping
Erlebe deine eigene Customer Journey aus erster Hand: Durchlaufe jeden Schritt von der Product Discovery über den Kauf bis zum Kundenservice. Prüfe dabei, was funktioniert und was nicht.
Kundenservice-Protokolle
Analysiere Gespräche mit dem Kundenservice, um wiederkehrende Probleme und häufige Fragen zu erkennen. Diese Protokolle sind eine besonders wertvolle Quelle für Hürden.
2. Quantitative Daten: Das „Was“ messen
Quantitative Daten liefern messbare und vergleichbare Erkenntnisse. Mit ihnen kannst du Annahmen validieren und Entwicklungen im Zeitverlauf beobachten.
Website Analytics
Tools wie Google Analytics zeigen, wie Kunden durch deine Website navigieren, wo sie abspringen und welche Seiten das meiste Engagement erzeugen.
Sie zeigen genau, wie Nutzer mit deinen Seiten interagieren: wo sie klicken, wie weit sie scrollen und an welchen Stellen sie zögern. Tools wie Hotjar und Contentsquare erleichtern diese Analyse.
Conversion Funnels
Verfolge, wie Kunden die zentralen Phasen der Journey durchlaufen, und erkenne, an welchen Stellen sie den Prozess abbrechen.
Kennzahlen zur Kundenzufriedenheit
Metriken wie Net Promoter Score (NPS) und Customer Satisfaction Score (CSAT) messen Markentreue und Zufriedenheit an verschiedenen Kontaktpunkten.
CRM-Daten
Dein CRM-System, zum Beispiel Salesforce oder HubSpot, enthält wertvolle Informationen zu Kundeninteraktionen, Kaufhistorie und Verhaltensmustern.
Social Listening
Beobachte, was Kunden in sozialen Netzwerken über deine Marke sagen. So erkennst du Stimmungen, Trends und ungefiltertes Feedback.
Kennzahlen aus E-Mail-Kampagnen
Analysiere Öffnungsraten, Klickraten und Konversionsraten, um zu verstehen, wie Kunden mit deinen Botschaften interagieren.
Anzahl der Kundenservice-Tickets
Erfasse häufige Probleme und Beschwerden, um systemische Schwachstellen in der Customer Journey zu identifizieren.
Erprobte Tipps für die Datensammlung beim Journey Mapping
Beide Datentypen kombinieren
Qualitative Erkenntnisse erklären, warum Kunden sich auf eine bestimmte Weise verhalten. Quantitative Daten zeigen, was sie tatsächlich tun. Zusammen ergeben sie ein vollständiges Bild.
Annahmen testen
Verlasse dich nicht auf Vermutungen. Prüfe deine Hypothesen zum Kundenverhalten durch Forschung und reale Daten.
Stakeholder einbinden
Hole Perspektiven aus Marketing, Vertrieb, Produktentwicklung, Kundenservice und Management ein. Jedes Team bringt eigene Erkenntnisse mit, die deine Map präziser und besser nutzbar machen.
Aktuell bleiben
Kundenverhalten verändert sich. Märkte entwickeln sich weiter. Deine Journey Map sollte das ebenfalls tun. Aktualisiere sie regelmäßig, damit sie bedeutsam und wirkungsvoll bleibt.
Beispiele für Customer Journey Maps
Customer Journey Maps gibt es in vielen Formen und Größen. Manche wirken wie Kunstwerke, andere wie einfache Skizzen. Entscheidend ist, dass sie Klarheit schaffen.
Diese Praxisbeispiele zeigen Customer Journey Mapping im Einsatz:
1. David Jones: den Kontozugriff vereinfachen
David Jones, eine große australische Warenhauskette, erstellte eine Customer Journey Map, um zu verstehen, wie Käufer während des Kaufprozesses mit ihren Kontofunktionen interagierten.
Durch Tests und Personalisierung erleichterte das Unternehmen den Kontozugriff, die Sendungsverfolgung und die Verwaltung persönlicher Einstellungen.
WWF nutzte Customer Journey Mapping, um zu verstehen, warum Desktop-Nutzer ihre Spende nicht abschlossen.
Durch Tests verschiedener Layouts und Botschaften konnte die Organisation das Spenden intuitiver gestalten. So ließen sich Hürden im Spendenprozess abbauen.
Diese Beispiele zeigen: Selbst kleine Veränderungen können spürbare Ergebnisse erzielen, wenn sie durch Customer Journey Mapping gesteuert werden.
Customer Journey Mapping hilft dir, nah an deinen Kunden zu bleiben, ihre Bedürfnisse zu erfüllen und dich gemeinsam mit ihnen weiterzuentwickeln.
Maps vermitteln ein visuelles Verständnis deiner Zielgruppe. Sie helfen dir, kundenorientiert zu handeln und sichere Entscheidungen zu treffen. Wenn du deine Customer Journey regelmäßig optimierst und Hürden gezielt beseitigst, kann deine Marke:
sich differenzieren
wirkungsvolles Engagement schaffen
echtes Geschäftswachstum erzielen
Teste, lerne, optimiere und beginne wieder von vorn.
Fazit
Customer Journey Mapping ist kein einmaliges Projekt, sondern ein kontinuierlicher Prozess. Er hilft dir, die Bedürfnisse deiner Kunden im Blick zu behalten und dauerhaft nah an ihnen dranzubleiben.
Wenn du verstehst, was Menschen brauchen, wo sie Schwierigkeiten haben und was sie begeistert, kannst du Erlebnisse mit Wirkung schaffen.
Das Beste daran: du musst nicht perfekt starten. Beginne klein. Teste regelmäßig. Lerne kontinuierlich. Mit den richtigen Werkzeugen, einer kundenorientierten Haltung und konsequenter Iteration entwickelst du Customer Journeys, die Engagement, Markentreue und Wachstum fördern.
Experimentation Maturity: In 5 Reifegraden vom ersten Test zur strategischen Wachstumsmaschine
Angelique de Taddeo
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.
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.
Hypothesen-Frameworks
Klare Frameworks entwickeln, um Hypothesen für Experimente zu formulieren und zu validieren.
Definierte KPIs
Primäre und sekundäre Key Performance Indicators (KPIs) festlegen, damit die Teams Erfolg zuverlässig messen können.
Klare Verantwortlichkeiten
Definieren, wer für welche Experimente verantwortlich ist. Das schafft Verbindlichkeit und beschleunigt Prozesse.
Erste Roadmap
Eine grundlegende Experimentation Roadmap erstellen, die Orientierung für die ersten systematischen Tests und strategischen Prioritäten gibt.
Etablierte Templates
Templates für Experimentdesign und Analyse einführen, damit Experimente konsistenter geplant und ausgewertet werden.
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.
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.
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.
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.
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?
Hast du noch Fragen zu Experimentation Maturity? Hier findest du Antworten.
Was ist Experimentation Maturity?
Experimentation Maturity beschreibt, wie wirksam ein Unternehmen Tests nutzt, um Entscheidungen zu treffen und Wachstum zu fördern. Bewertet wird dabei unter anderem, wie ausgereift Prozesse, Tools und Unternehmenskultur für konsistente und skalierbare Experimente sind.
Wie finde ich heraus, auf welcher Reifestufe mein Unternehmen steht?
Du kannst deine aktuelle Experimentation Maturity einschätzen, indem du prüfst, wie strukturiert dein Testing-Prozess ist, wie viele Teams beteiligt sind und wie konsequent Daten für Entscheidungen genutzt werden. Der Vergleich mit Branchenstandards zeigt zusätzlich, wo du stehst.
Wie kann mein Unternehmen seine Experimentation Maturity verbessern?
Investitionen in Schulungen, Tools und klare Prozesse machen Teams sicherer und selbstbewusster im Umgang mit Experimenten. Genauso wichtig: Teams arbeiten abteilungsübergreifend zusammen und nutzen ihre Learnings konsequent für strategische Entscheidungen. So baut dein Unternehmen Schritt für Schritt seinen Reifegrad aus.
Über die Autorin
Angélique de Taddeo
Angélique ist Chief of Staff bei AB Tasty. Sie arbeitet eng mit dem Führungsteam an strategischen Initiativen und bereichsübergreifenden Projekten. Mit besonderem Interesse an Produkt, Customer Experience und Markttrends teilt sie in ihren Artikeln Einblicke und Perspektiven.
Wingify: Die Digital Experience Optimization Suite von AB Tasty und VWO
Stephanie Safdie
Das Wichtigste auf einen Blick
› Wingify ist die Digital Experience Optimization Suite (DXO), die jetzt AB Tasty und VWO unter einem Dach vereint.
› Sie vereint Personalisierung, Experimentation, Feature Management, Verhaltensanalysen und AI in einer Plattform.
› Die bestehenden Produkte von AB Tasty und VWO laufen unverändert weiter und werden schrittweise zu einem einheitlichen Wingify-Erlebnis zusammengeführt.
› Wandz ist die AI-Ebene, die alle Bereiche der Suite miteinander verbindet.
Wingify ist eine Suite für Digital Experience Optimization (DXO). Sie richtet sich an Teams, die digitale Erlebnisse auf Desktops, Mobilgeräten und im Backend entwickeln, testen, personalisieren und kontinuierlich verbessern möchten. Seit dem Merger von AB Tasty und VWO in 2026 ist Wingify die gemeinsame Dachmarke beider Plattformen. Die Tools, die du bereits nutzt, wachsen nach und nach zu einem einheitlichen Ökosystem zusammen, auf einer gemeinsamen Daten- und AI-Basis.
Im Folgenden zeigen wir dir, welche Funktionen die Suite umfasst, wie die einzelnen Komponenten zusammenspielen und was sich für bestehende Kunden von AB Tasty oder VWO ändert – und was nicht.
Was ist Wingify?
Wingify vereint mit AB Tasty und VWO zwei etablierte, unabhängig voneinander entwickelte Plattformen. Erreichbar ist die Suite unter app.wingify.com. Mitte 2026 funktionieren beide Plattformen zunächst weiterhin als eigenständige Suiten. Gleichzeitig werden Technologie, Datenmodelle und Workflows in den kommenden Quartalen Schritt für Schritt zusammengeführt. An deinen bestehenden Verträgen, Preisen oder Supportleistungen ändert sich währenddessen nichts.
Die Suite basiert auf sieben eng miteinander verzahnten Funktionsbereichen: Personalisierung, Experimentation, Feature Management, Verhaltensanalysen, Nutzerumfragen, Commerce und AI. Ergänzt werden sie durch eine Governance-Ebene auf Enterprise-Level, damit größere Unternehmen ihre Optimierungsmaßnahmen team- und länderübergreifend skalieren können.
Das bietet Wingify
Wingify führt alle Funktionen, die AB Tasty und VWO bislang getrennt angeboten haben, in einer DXO-Suite zusammen. Statt mehrere Lösungen parallel zu verwalten, können Teams nun sämtliche Phasen der Optimierung an einem einzigen Ort nutzen.
Jeden Kundenkontakt personalisieren
Hier zeigt sich die DNA von AB Tasty besonders deutlich. Dieser Bereich umfasst:
Personalisierung des Nutzererlebnisses: Unterschiedliche Inhalte, Seitenlayouts oder Abläufe werden gezielt verschiedenen Besuchergruppen gezeigt, ohne dafür separate Seitenversionen erstellen zu müssen.
Verhaltensbasiertes Targeting: Personalisierte Erlebnisse werden anhand des individuellen Verhaltens auf der Website ausgelöst, zum Beispiel anhand besuchter Seiten, der Verweildauer, Warenkorbaktivitäten oder der Scrolltiefe.
Dynamische Inhalte und Produktempfehlungen:Jeder Besucher erhält individuell passende Inhalte oder Produktvorschläge. Dieser Ansatz ist besonders im E-Commerce und auf Medienseiten verbreitet.
Zielgruppensegmentierung: Wiederverwendbare Zielgruppensegmente werden aus Verhaltens-, demografischen oder CRM-Daten erstellt und sowohl für Personalisierungskampagnen als auch für Experimente genutzt.
AI-gestützte Personalisierung: Tools wie EmotionsAI analysieren das Verhalten auf der Website, um den emotionalen Zustand eines Besuchers einzuschätzen. AdaptiveCX passt das Erlebnis wiederum fortlaufend an, je länger sich eine Person auf einer Seite aufhält.
Der größte Unterschied zu einem klassischen A/B-Test liegt im Timing: Personalisierung wartet nicht auf einen statistisch signifikanten Gewinner. Stattdessen erhält jedes Segment kontinuierlich das aktuell bestmögliche Erlebnis, während Experimente laufend präzisieren, was „bestmöglich“ überhaupt bedeutet.
Experimente vertrauensvoll durchführen
Dieser Bereich ist besonders eng mit den Wurzeln von VWO verbunden. Er umfasst:
A/B-Testing im Web: Zwei oder mehr Seitenvarianten werden mit realem Traffic gegeneinander getestet, um herauszufinden, welche Variante eine Zielmetrik wie Anmeldungen, Käufe oder die Add-to-Cart-Rate verbessert.
Split-URL-Testing: Vollständig getrennte URLs werden miteinander verglichen. Das ist besonders dann sinnvoll, wenn ein Redesign zu umfangreich ist, um es als einzelne Seitenvariante abzubilden.
Multivariate Tests (MVT): Mehrere Seitenelemente, zum Beispiel Headline, Bild und CTA, werden in Kombination getestet. So lässt sich die stärkste Gesamtkombination ermitteln, statt jeweils nur eine Variable isoliert zu betrachten.
Serverseitige Experimentation: Tests laufen direkt in der Backend-Logik. Das ist unverzichtbar für Bereiche, die sich clientseitig per JavaScript nicht steuern lassen, etwa Preislogiken, Algorithmen oder Checkout-Prozesse.
Experimentation in mobilen Apps: Kontrollierte Tests werden über ein SDK direkt in nativen iOS- und Android-Apps durchgeführt. Dazu gehören auch Feature-Tests, die nicht von den Prüfzyklen der App-Stores abhängen.
Das ist wichtig, weil Produktentscheidungen selten nur eine Ebene betreffen. Eine Überarbeitung des Checkouts kann beispielsweise einen A/B-Test im Frontend, ein serverseitiges Preisexperiment und eine mobile Variante erfordern – alle gemessen an derselben Erfolgsmetrik.
Commerce-Performance steigern
Für Retail- und E-Commerce-Teams bietet Wingify AB Tasty Commerce. Die Lösung führt Produktsuche, Empfehlungen und Merchandising in einem System zusammen statt in drei separaten Tools.
Enthalten sind AI-gestützte Produktempfehlungen (etwa „Häufig zusammen gekauft“, „Zuletzt angesehen“, „Trending“ oder ähnliche Artikel) sowie Merchandising-Funktionen. Dazu kommt eine Onsite-Suche, die Tippfehler und natürlich formulierte Suchanfragen versteht, ganz ohne manuell gepflegte Synonymlisten. Damit können Business-Teams Produkte neu sortieren, einzelne Artikel highlighten oder ausblenden und Kampagnen ohne Entwicklerteams starten. Da Suche, Empfehlungen und Merchandising auf denselben Regeln und Daten basieren, werden Änderungen an einer Stelle überall konsistent übernommen. Auch das Reporting deckt alle drei Bereiche gemeinsam ab.
Diese Ebene soll die Conversion Rate und den durchschnittlichen Bestellwert auf produktstarken Websites steigern und ist eng mit Experimentation und Personalisierung verbunden.
Features ohne unnötiges Risiko ausrollen
Hier treffen Produktentwicklung und Experimentation aufeinander. Teams können Code veröffentlichen, ohne den gesamten Erfolg an einen einzigen Launch-Tag zu knüpfen:
Feature Flags: Schalter, mit denen sich Funktionen ohne erneutes Deployment aktivieren oder deaktivieren lassen.
Progressive Rollouts: Ein Feature wird schrittweise für einen wachsenden Anteil der Nutzer freigeschaltet (von 1 % über 10 % und 50 % bis 100 %) statt sofort für alle.
Kill Switches: Fehlerhafte Funktionen lassen sich in der Produktion sofort abschalten, ohne den Code ändern zu müssen.
Canary Releases: Ein neues Feature wird zunächst mit einer kleinen, häufig internen oder risikoarmen Nutzergruppe getestet, bevor es breiter ausgerollt wird.
Feature Experimentation: Mit einem echten A/B-Test wird geprüft, wie sich ein neues Feature auf zentrale Kennzahlen auswirkt – statt es einfach zu veröffentlichen und auf gute Ergebnisse zu hoffen.
Verstehen, was Kunden wirklich tun
Alle anderen Ebenen sind auf die Insights aus diesem Bereich angewiesen:
Heatmaps zeigen, wo Besucher auf einer Seite klicken, scrollen und den Mauszeiger bewegen.
Session Recordings spielen einzelne Besuchersitzungen ab. So erkennst du genau, was passiert ist und an welcher Stelle jemand nicht weiterkam.
Funnel-Analysen zeigen, an welchem Schritt Besucher einen mehrstufigen Prozess wie Checkout oder Onboarding abbrechen.
Verhaltensanalysen fassen zusammen, wie Nutzer im Zeitverlauf mit einer Website oder App interagieren.
AI-gestützte Research-, Umfrage- und Feedback-Funktionen basieren auf der Technologie von Blitzllama (2025 von Wingify übernommen) und werden unter der Marke Pulse angeboten. Sie liefern AI-gestützte Analysen zu qualitativen Daten wie offenen Umfrageantworten und Nutzerfeedback.
Diese Ebene zeigt Teams, was sie als Nächstes testen sollten. Sie ist der diagnostische Schritt vor der Hypothese. Nicht nur ein Dashboard, auf das man im Nachhinein einen kurzen Blick wirft.
Mit Wandz alles optimieren
Wandz ist die AI-Ebene von Wingify. Sie ist direkt in die Suite integriert und nicht als nachträglich angebauter Assistent daneben platziert. Dieser Unterschied ist entscheidend: Ein allgemeines AI-Tool kennt weder den konkreten Aufbau deines Experiments noch Varianten, Traffic-Verteilung, Erfolgsmetriken oder Zielgruppendefinitionen. Deshalb beginnt jede Frage zunächst mit einem Datenexport und einer erneuten Erklärung des Kontexts. Wandz überspringt diesen Schritt, weil die AI bereits in derselben Umgebung arbeitet, in der das Experiment läuft.
Wandz verbindet die Funktionen, die AB Tasty zuvor mit der Assistentin Evi bereitgestellt hat, mit den Möglichkeiten von Copilot bei VWO.
Konkret kann Wandz:
Ergebnisse verständlich erklären: Fragen wie „Wie hat diese Kampagne auf Mobilgeräten im Vergleich zum Desktop abgeschnitten?“ oder „Zeige mir alle Tests, die wir auf der Checkout-Seite durchgeführt haben“ lassen sich beantworten, ohne zuvor CSV-Dateien zu exportieren.
Hypothesen und Experimentideen vorschlagen: Die Empfehlungen basieren auf realen Kampagnenergebnissen und Verhaltensdaten. Auch externe Materialien wie Screenshots von Wettbewerbern oder Projektbriefings können einbezogen werden.
Konfigurationen vor dem Launch prüfen: Metriken, Zielgruppen-Targeting und Traffic-Verteilung werden vor dem Start eines Tests oder Rollouts auf mögliche Fehler untersucht. Das ist wie bei einem QA-Check vor dem Go-live.
Kampagnen mit dem AI-Editor erstellen und bearbeiten: Teams können Experimente mithilfe von Anweisungen in natürlicher Sprache aufsetzen oder anpassen. Jede Änderung bleibt sichtbar und kann vor der Veröffentlichung rückgängig gemacht werden.
Wandz deckt die gesamte Experimentation Journey ab: von Setup und Targeting über die Analyse bis zur Iteration.
Optimierung auf Enterprise-Ebene
Für Unternehmen, die Optimierungsmaßnahmen über mehrere Teams, Marken oder Regionen hinweg betreiben, bietet Wingify:
Rollenbasierte Berechtigungen, die festlegen, wer Experimente und Kampagnen starten, bearbeiten oder ansehen darf.
Audit-Logs, die Änderungen für Compliance und Nachvollziehbarkeit dokumentieren.
Workflows für die Zusammenarbeit, Freigabeketten und gemeinsame Workspaces, damit Marketing, Produkt und Entwicklung am selben Experiment arbeiten können, ohne sich gegenseitig in die Quere zu kommen.
APIs und Integrationen, die die Suite mit Analytics-Plattformen, Customer-Data-Plattformen, Content-Management-Systemen und internen Data Warehouses verbinden.
Sicherheits-, Compliance- und Governance-Funktionen für mehrere Teams sind genau die Schutzmechanismen, die große oder regulierte Unternehmen benötigen, um Experimentation zu skalieren.
So greifen alle Funktionen ineinander
Der Zusammenschluss dieser Ebenen entfaltet seinen Wert, weil alle auf derselben Datenbasis arbeiten. Teams können dadurch den gesamten Kreislauf durchlaufen, ohne bei jeder Übergabe Daten neu zu exportieren oder Zusammenhänge erneut zu erklären:
Eine Heatmap macht Reibungspunkte auf einer Checkout-Seite sichtbar.
Aus dieser Beobachtung entsteht eine Hypothese.
Die Hypothese wird in einem A/B-Test überprüft.
Die erfolgreichste Variante wird für ein bestimmtes Segment als personalisiertes Erlebnis ausgespielt oder als Feature über einen progressiven Rollout veröffentlicht.
Wandz analysiert das Ergebnis und schlägt den nächsten Test vor. Dieselben Zielgruppendefinitionen, Metriken und historischen Daten fließen durch jede Phase – wie die folgende Abbildung zeigt:
Für wen ist Wingify geeignet?
Marketingteams
Kampagnen testen, Inhalte personalisieren und Conversion Rates steigern.
Produktmanager
Produktideen validieren, Releases steuern und die Akzeptanz neuer Features verbessern.
E-Commerce-Teams
Personalisierte Einkaufserlebnisse schaffen und jeden Schritt der Customer Journey optimieren.
Growth-Teams
Kontinuierlich experimentieren und die größten Optimierungspotenziale identifizieren.
CX-Teams
Nutzerverhalten mithilfe qualitativer und quantitativer Insights verstehen.
Entwicklungsteams
Features mit Feature Flags und Progressive Rollouts sicher veröffentlichen.
Das sollten bestehende Kunden von AB Tasty und VWO wissen
Wird AB Tasty zu Wingify?
Ja. AB Tasty wechselt unter die gemeinsame Marke Wingify. Langfristig sollen AB Tasty und VWO vollständig zusammengeführt werden. Die Marke ändert sich, die Funktionen bleiben gleich.
Wird auch VWO zu Wingify?
Ja, auf dieselbe Weise. Auch VWO trägt jetzt die gemeinsame Marke Wingify: Die Anwendung wurde mit Wirkung zum 13. Juni 2026 von app.vwo.com auf app.wingify.com umgestellt. Die VWO-Produktnamen werden entsprechend angepasst: aus VWO Insights wird beispielsweise Wingify Insights. Deine bestehenden Tarife, Funktionen, Daten und Zugänge bleiben unverändert.
Ändern sich die Produkte an sich?
Nicht sofort. Deine laufenden Website-Kampagnen, Mobile-SDK-Kampagnen, serverseitigen Experimente, Tracking-Snippets, Feature Flags und die Datenerfassung funktionieren während der Umstellung wie gewohnt. Lediglich das Dashboard ändert sich. Mittelfristig rücken die Stärken von AB Tasty bei Personalisierung und AI-gestütztem Targeting enger an die Experimentation-, Analytics- und Verhaltensanalysefunktionen von VWO heran. Beide fließen in eine gemeinsame Roadmap ein.
Was passiert mit bestehenden Verträgen?
Deine aktuellen Verträge, Preise und Service-Levels bleiben infolge des Mergers unverändert. Auch dein bisheriges Supportteam betreut dich weiterhin.
Was passiert mit den Logins?
Als VWO-Kunde werden dein Konto, deine Einstellungen und deine Zugangsdaten auf app.wingify.com übertragen. Aktive Sitzungen enden allerdings in dem Moment, in dem die Domain umgestellt wird. Du musst dich daher unter der neuen Adresse erneut anmelden. Single Sign-on (SSO) und SAML-Konfigurationen funktionieren automatisch weiter, da die SSO-Callback-URL auf die neue Domain weiterleitet. Eine Ausnahme sind Passkeys: Sie sind aus Sicherheitsgründen an eine bestimmte Domain gebunden. Ein für app.vwo.com erstellter Passkey kann deshalb nicht übertragen werden. Nach der Anmeldung unter der neuen Domain musst du einen neuen Passkey erstellen. System-E-Mails, Passwortrücksetzungen, Reports und Benachrichtigungen kommen künftig von @wingify.com statt von @vwo.com. Bitte daher deine IT-Abteilung, diese Domain auf die Allowlist zu setzen.
Was passiert mit Integrationen?
Deine Integrationen bleiben bestehen. Die REST-APIs von VWO werden nun über die Wingify-Domain bereitgestellt. Bestehende Integrationen funktionieren ohne Anpassungen weiter. Auch der bereits auf deiner Website installierte VWO SmartCode muss nicht ersetzt werden. IT-Teams sollten wingify.com und die zugehörigen Subdomains in ihren Firewalls freigeben. So bleiben Funktionen wie die Wiedergabe von Session Recordings, die über diese Domains laufen, unterbrechungsfrei nutzbar.
Was ändert sich nicht?
Deine historischen Daten, Reports, Einstellungen, Integrationen, Zielgruppen und Konfigurationen bleiben vollständig erhalten und sind über die neue Domain erreichbar. Vertragsbedingungen, Preise, Supportteam und Service-Levels ändern sich nicht. Tracking-Snippets und laufende Kampagnen funktionieren während der gesamten Umstellung ohne Unterbrechung. Zusammengefasst: Geändert wird die Marke – und langfristig der Grad, in dem die Funktionen von AB Tasty und VWO integriert sind. Was du bereits gebucht hast und wie es heute funktioniert, bleibt unverändert.
Die Zukunft der Digital Experience Optimization
Die digitale Optimierung entwickelt sich weiter: Personalisierung, Experimentation, Feature Management, Nutzerverhalten und AI wachsen in einer einzigen Suite zusammen, in der jede Funktion direkt auf der vorherigen aufbaut.
Genau dafür wurde Wingify entwickelt.
Wingify bietet Teams eine gemeinsame Basis für kontinuierliches digitales Wachstum: Kundenverhalten verstehen, neue Features einführen und jede einzelne Interaktion optimieren. Starte eine kostenlose Testversion oder buche eine Demo und erlebe, wie beide Plattformen als einheitliche Suite zusammenarbeiten.
Hast du noch Fragen zu Wingify? Hier findest du Antworten.
Was ist Wingify?
Wingify ist die gemeinsame Suite für Digital Experience Optimization, die nach dem Merger von AB Tasty und VWO in 2026 entstanden ist.
Was ist in Wingify enthalten?
Wingify umfasst Experimentation auf Desktops, Mobilgeräten und auf Serverseite, Personalisierung und Produktempfehlungen, Feature Management einschließlich Progressive Rollouts und Kill Switches, Verhaltensanalyse-Tools wie Heatmaps, Session Recordings und Umfragen sowie Wandz, die gemeinsame AI-Ebene der Suite.
Unterstützt Wingify Feature Flags?
Ja. Feature Management einschließlich Progressive Rollouts und Kill Switches ist direkt in die Suite integriert. Entwicklungs- und Produktteams können Funktionen damit schrittweise ausrollen und bei Problemen sofort deaktivieren.
Unterstützt Wingify Personalisierung?
Ja. Personalisierung ist ein Kernstück der Suite und nutzt AB Tastys Stärke im adaptiven, verhaltensbasierten Targeting. Dazu gehören EmotionsAI, das den emotionalen Zustand von Nutzern anhand ihres Verhaltens erfasst, und AdaptiveCX, das das Erlebnis anpasst, je länger sich ein Besucher auf der Website aufhält.
Was genau ist Wandz?
Wandz ist die gemeinsame AI-Ebene von Wingify. Sie ist direkt in die Workflows für Experimentation und Personalisierung integriert und nicht ein separates Tool. Wandz vereint die Funktionen, die AB Tasty zuvor mit Evi und VWO mit Copilot angeboten hat. Teams können damit in natürlicher Sprache Fragen zur Kampagnen-Performance stellen, Experimentideen aus realen Daten entwickeln, Kampagnenkonfigurationen vor dem Launch prüfen und Kampagnen über einen AI Editor mit Anweisungen in natürlicher Sprache erstellen oder anpassen.
Funktioniert Wandz in allen Wingify-Produkten?
Wandz ist so konzipiert, dass die AI die gesamte Experimentation Journey abdeckt: vom Kampagnen-Setup über das Zielgruppen-Targeting bis zur Ergebnisanalyse und Hypothesenentwicklung. Während AB Tasty und VWO technisch weiter zusammenwachsen, soll Wandz schrittweise auf die gesamte gemeinsame Plattform ausgeweitet werden. Wie schnell jede einzelne Funktion erreicht wird, hängt jedoch vom weiteren Integrationsfortschritt ab.
Über die Autorin
Stephanie Safdie
Stephanie Safdie hat einen Bachelorabschluss in englischer Sprache und Literatur von der University of Maryland mit Schwerpunkt Multimedia Studies. Sie war als Social-Media-Video-Creatorin, Freelance Copywriter und SEO-Copywriter beim Climate-Tech-Unternehmen Greenly tätig und betreibt den Reiseblog Destination Dreamer Diaries.
Warum Airline-Websites 2026 weiterhin Umsatz verlieren – und wie sich Abbrüche reduzieren lassen
John Hughes
Bereit zum Abflug: Wenn jede Hürde auf der Buchungsstrecke Umsatz kostet
2026 ist die digitale Präsenz einer Airline kein reines Buchungsportal mehr. Sie ist die neue „First Class Lounge“. Wird das Erlebnis holprig, schaffen es viele Reisende gar nicht erst bis zum Gate.
Trotz moderner Technologien liegen die Abbruchraten im Airline-Sektor weiterhin bei rund 90 Prozent. Der Grund: Reisende haben heutzutage mit jedem Klick durch den Buchungsprozess höhere Erwartungen.
Mehrere geöffnete Tabs, Preisvergleiche über verschiedene Plattformen hinweg, der Wunsch nach voller Transparenz bei Gebühren, Flexibilität und Richtlinien: Die Aufmerksamkeit von Reisenden während der Buchung zu halten, wird immer anspruchsvoller. Schon kleine Reibungspunkte können Vertrauen zerstören und Nutzer zur Konkurrenz treiben. Dazu gehören zum Beispiel unklare Gepäckkosten, eine erzwungene Kontoerstellung oder eingeschränkte Zahlungsoptionen.
Noch bevor die Koffer gepackt sind, müssen Fluggesellschaften Unsicherheit reduzieren, Vertrauen aufbauen und Nutzer reibungslos von der Suche bis zum Kauf führen. Sonst wird die Reise am Ende gar nicht erst gebucht.
Für Fluggesellschaften besteht die zentrale Herausforderung darin, die Lücke zwischen Kaufabsicht und Buchung zu schließen und damit Umsatzpotenziale in Milliardenhöhe zurückzugewinnen. In diesem Artikel zeigen wir, warum Erfolg 2026 mehr verlangt als statische Formulare: Entscheidend ist eine dynamische Strategie, um das Nutzererlebnis zu optimieren und so Buchungsabbrüche zu reduzieren.
Turbulenzen auf dem Weg: Warum Reisende Flugbuchungen abbrechen
Die Gründe, warum Reisende Buchungen abbrechen, sind vielfältig. Der gesamte Buchungsprozess ist zu einem Balanceakt zwischen Preis, Vertrauen und Transparenz geworden. 2026 springen Nutzer schnell ab, sobald vermeintlich günstige Tarife durch Gepäck- oder Sitzplatzgebühren deutlich teurer werden. Je nach Tageszeit, Saison und Nachfrage kann sich dieser Eindruck zusätzlich verstärken.
Zu den Faktoren, die Flugpreise beeinflussen, gehören unter anderem:
Nachfrage
Flugpreise steigen häufig in Zeiten mit hoher Nachfrage, etwa im Sommer, zu Weihnachten oder während der Schulferien, wenn viele Reisende gleichzeitig suchen und buchen.
Wettbewerb auf der Strecke
Bieten mehrere Airlines Flüge auf derselben Strecke an, bleiben Preise oft niedriger. Begrenzte Verbindungen oder wenige tägliche Abflüge bedeuten dagegen weniger Wettbewerb und häufig höhere Preise.
Saisonales Reiseverhalten
Das Verhalten von Reisenden verändert sich mit den Jahreszeiten: zum Beispiel die Flucht vor dem Winter in wärmere Gegenden oder die Planung von Fernreisen im Sommer. Das prägt sowohl Nachfrage als auch Preisgestaltung.
Doch nicht nur Saisonalität beeinflusst Reisebuchungen. Häufig liegt das Problem im Prozess selbst: Checkouts, die sich wie Steuerformulare anfühlen statt wie eine intuitive Unterhaltung, schrecken Nutzer ab und führen zu Abbrüchen.
Weitere Gründe, warum Reisende ihre Buchung abbrechen:
Warum Momentum über mehrere Seiten hinweg entscheidend ist
Mehrseitige Buchungsprozesse zählen in der Reisebranche zu den häufigsten Ursachen für Buchungsabbrüche. Nutzer, die unterwegs buchen, haben keine Geduld bei Sitzplänen, die nicht responsiv sind, oder bei umständlichen Feldern während der Zahlung, besonders auf dem Smartphone.
Die Lösung: Halte das Interesse der Nutzer über jeden Schritt der Journey hinweg aufrecht. Reduziere Reibungspunkte und passe das Nutzererlebnis in Echtzeit an. Dazu gehören schlankere Formulare, eine konsequente Optimierung für Mobile und der Verzicht auf unnötige Schritte, damit Nutzer nahtlos von der Suche zur Buchung gelangen.
Reisebuchungen sind emotional und finanziell sensibel. Viele Nutzer brauchen ein klares Sicherheitsgefühl, bevor sie eine Buchung abschließen. Fehlen sichtbare Sicherheitsmerkmale oder sind Stornierungsbedingungen unklar, haben Nutzer oftmals Bedenken. Und damit entsteht zusätzliche Reibung im Check-out.
Vergleichsmüdigkeit als Treiber für Buchungsabbrüche
Nutzer mit mehreren geöffneten Tabs suchen nach einem Grund zu bleiben. Wenn du ihre Aufmerksamkeit nicht sofort gewinnst, sind sie weg. Deshalb reicht es nicht, Reisende nur auf die Website zu bringen: Du musst ihre Aufmerksamkeit halten und Vertrauen schaffen. Sonst kommt die Flugbuchung schnell vom Kurs ab.
Experience Optimization Platform (EOP): Dein neues Cockpit für Conversion
Klassisches A/B Testing allein reicht nicht mehr aus, um über Experience Optimization Platforms langfristig das bestmögliche Kundenerlebnis zu schaffen. Das gilt besonders bei komplexen und sensiblen Prozessen wie Flugbuchungen.
Einzelne Tests von Texten, CTAs oder Bildern nebeneinander zu vergleichen, liefert wichtige Impulse. Um Nutzer aber über die gesamte Sitzung hinweg zu halten, braucht es eine belastbare Roadmap, wie sie mit einer EOP wie AB Tasty entwickelt werden kann.
Mithilfe dieser fortgeschrittenen Optimierungsansätze erhalten Airlines und Reiseagenturen den entscheidenden Auftrieb:
Kundendaten integrieren
Die Zusammenführung von CRM-Daten, Analytics-Plattformen und Verhaltensdaten auf der Website schafft ein umfassenderes Bild der Customer Journey.
Statt auf fragmentierte Signale aus einzelnen Tools zu schauen, können Reiseagenturen Kundenprofile, Surfverhalten, Kaufhistorie, Treuestatus und Engagement-Muster miteinander verbinden.
So lassen sich langfristige Muster besser erkennen, gezielt optimieren und für mehr Conversions im Buchungsprozess nutzen.
Verhaltensanalysen
Bessere Ergebnisse beginnen mit mutigen Entscheidungen. Wer über Standardkennzahlen wie Bounce Rate oder Konversionsrate hinausschaut, erhält deutlich tiefere Einblicke in die digitale „Körpersprache“ der Nutzer. Signale wie Scrolltiefe, Wutklicks, absichtliches Maus-Hovering und weitere Interaktionen zeigen, ob Nutzer verwirrt sind, Frust erleben oder Vertrauen verlieren.
Diese Erkenntnisse helfen Teams, kritische Reibungspunkte in der Customer Journey präzise zu erkennen und zu entscheiden, wo UX-Verbesserungen, personalisierte Vertrauensbotschaften oder Experimente den größten Effekt erzielen können.
Die Stärke multivariater Tests (MVT)
Multivariates Testen (MVT) ermöglicht es Airline-Teams, mehrere Elemente der Nutzererfahrung gleichzeitig zu testen, statt immer nur eine einzelne Variable zu verändern.
Statt beispielsweise Headline, Buchungs-Widget oder Social-Proof-Modul getrennt zu testen, können Airlines mit MVT besser verstehen, wie diese Elemente innerhalb einer vollständigen Nutzererfahrung auf einer Seite zusammenspielen.
So lässt sich die effektivste Kombination aus Content, Layout und Messaging identifizieren – und ein Seitenaufbau finden, der Engagement und potenzielle Conversion am stärksten unterstützt.
Der AI-Co-Pilot: Den Weg von der Inspiration bis zur Ankunft personalisieren
Airlines müssen die Optimierung des digitalen Buchungserlebnisses nicht allein bewältigen. AI kann als Co-Pilot für Personalisierung entlang des gesamten Prozesses dienen – vom ersten Besuch auf der Website bis zum Klick auf die nächste Traumreise.
Denn: Reiseabsichten unterscheiden sich von der Suche bis zum Sicherheitscheck. Statt alle Reisenden identisch zu behandeln, können Airlines und Reiseagenturen AI-gestützte Personalisierung nutzen, um besser zu verstehen, warum jemand die Website besucht, welches Ziel diese Person verfolgt und welches Erlebnis sie mit weniger Reibung voranbringt.
Von der Reiseinspiration bis zum Check-out kann AI Nutzer zu relevanten Optionen führen, Komplexität reduzieren und im richtigen Moment passende Unterstützung anzeigen.
Hier sind einige Möglichkeiten, wie AI als Co-Pilot Airlines dabei unterstützt, mehr Plätze zu füllen:
Absichtsbasierte Segmentierung
Potenzielle Flugbuchende nach Absicht und emotionalem Kontext zu segmentieren, hilft Reiseagenturen, den Moment besser zu nutzen. Ist der Besucher ein Geschäftsreisender mit Zeitdruck, der schnell umbuchen muss? Eine Urlauberin, die flexible Tarifoptionen vergleicht? Oder eine preissensible Familie, die klare Gepäckinformationen und den besten Gesamtwert sucht?
Durch absichtsbasierte Segmentierung können Airlines die Journey für jeden potenziellen Reisenden verfeinern – etwa durch personalisierte Botschaften und Angebote sowie eine Navigation, die vom Einstieg bis zum Check-out besser zur jeweiligen Situation passt.
Zehn Zielgruppen mit unterschiedlichen Absichten könnten sich auf deiner Airline-Buchungsseite befinden:
Wettbewerb
Der Wunsch, sich zu vergleichen und die bestmögliche Wahl zu treffen.
Aufmerksamkeit
Den Eindruck bekommen, dass alles auf die eigene Zufriedenheit ausgerichtet ist.
Sicherheit
Das Bedürfnis, sich sicher zu fühlen, alles unter Kontrolle zu haben.
Komfort
Der Wunsch nach einer ruhigen, reibungslosen Customer Journey.
Gemeinschaft
Das Bedürfnis, sich mit nahestehenden Menschen oder deren Umfeld verbunden zu fühlen.
Unmittelbarkeit
Das Bedürfnis nach klaren Impulsen und konkreten nächsten Schritten.
Bekanntheit
Der Wunsch, Risiken zu reduzieren und mithilfe sozialer Bestätigung sicherer zu entscheiden.
Verstehen
Das Bedürfnis nach klaren Fakten, um eine Entscheidung zu treffen.
Veränderung
Der Wunsch, Routinen zu durchbrechen und Neues zu entdecken.
Qualität
Das Bedürfnis nach qualitativen Informationen, um eine Entscheidung zu treffen.
EmotionsAI & AdaptiveCX
Tools wie EmotionsAI und AdaptiveCX machen Echtzeit-Personalisierung für Airlines skalierbar. Das Buchungserlebnis kann auf den Zustand, den Kontext und die konkreten Bedürfnisse des Nutzers im jeweiligen Moment reagieren.
Statt jedem Besucher dieselbe Journey zu zeigen, können Reiseunternehmen dynamisch auf verhaltens- und kontextbezogene Signale eingehen. Das kann ein vereinfachter „Schnell buchen“-Pfad für eilige Nutzer sein, eine reduzierte Auswahl für zögernde Nutzer oder Vertrauensbotschaften, sobald ein Besucher Anzeichen von Unsicherheit zeigt.
So entstehen Buchungsstrecken, die stärker unterstützen, intuitiver sind und besser auf die emotionalen Bedürfnisse von Kunden während der Buchung abgestimmt sind.
Mithilfe von Machine Learning lässt sich einschätzen, was Reisende benötigen könnten, bevor sie aktiv danach suchen.
Statt zu warten, bis Nutzer Zusatzoptionen durchstöbern, kann AI vorhersagen, welche davon besonders relevant sind. Grundlage hierfür sind die Art der Reise, das Profil der Reisenden, die Route, das Sitzungsverhalten oder frühere Käufe. Für Vielflieger kann das Lounge-Zugang bedeuten, für Langstreckenreisende mehr Beinfreiheit oder für Familien Gepäck-Upgrades.
Solche Empfehlungen verbessern das Kundenerlebnis und unterstützen gleichzeitig die Umsatzsteigerung, weil Zusatzangebote hilfreicher und weniger aufdringlich wirken.
Sicher landen: Ein reibungsloses Check-out-Erlebnis entwickeln
Der Buchungsprozess einer Airline bündelt viele Emotionen in einem einzigen digitalen Einkaufserlebnis. Deshalb ist es besonders wichtig, den gesamten Weg zu betrachten: vom ersten Kontakt mit einer möglichen Instagram-Anzeige für günstige Flugtickets bis zur finalen „Danke“-Seite nach der Buchung – über alle Geräte hinweg.
Um den Buchungsprozess möglichst nahtlos zu gestalten und potenzielle Umsätze nicht zu verlieren, sollten Airlines insbesondere auf diese Hebel achten:
Proaktive Maßnahmen: Exit-Intent-Overlays oder AI-gestützte Chatbots an besonders abbruchgefährdeten Stellen – etwa auf der Zahlungsseite – können Frust reduzieren und Buchungsabbrüche vermeiden.
Treue belohnen, um Reibung zu reduzieren: Treueprogramme sollten nicht nur zukünftige Vorteile versprechen, sondern sofort spürbare Erleichterungen bieten, etwa vorausgefüllte Daten oder Ein-Klick-Buchungen für Mitglieder.
Komplexität vereinfachen: Flugübersichten sollten so strukturiert sein, dass Gesamtkosten, Gepäckregeln und Tarifbedingungen klar erkennbar sind. Das stärkt Vertrauen und motiviert Kunden, ohne weiteres Zögern zu buchen.
Zu guter Letzt: Die digitale Startbahn deiner Marke ist dynamisch
Erfolg entsteht nicht durch eine einmalige Optimierung, sondern durch eine Kultur des kontinuierlichen Experimentierens. Teams müssen das digitale Erlebnis auf ihren Buchungswebsites konsequent weiterentwickeln, wenn sie Wachstum und langfristige Loyalität fördern wollen.
Durch die Kombination von EOP-Funktionen wie A/B Testing, AI-Personalisierung und einheitlichen Daten können Fluggesellschaften aus „Geister-Shoppern“ treue Passagiere machen.
Lass uns gemeinsam abheben
Lass deinen Umsatz nicht in der Warteschleife hängen. Starte jetzt durch, optimiere die Customer Journey und bring mehr Buchungen sicher ans Ziel.
Du hast noch Fragen dazu, warum Airline-Websites weiterhin Umsatz verlieren? Hier findest du die wichtigsten Antworten.
Warum verlieren Airline-Websites auch 2026 noch Umsatz?
Viele Airline-Websites verlieren weiterhin Umsatz, weil der Buchungsprozess zu viele Reibungspunkte enthält: langsame Buchungsstrecke, unklare Navigation oder schlechte Nutzererfahrungen auf mobilen Geräten führen dazu, dass Nutzer ihre Buchung abbrechen.
Bevorzugen Reisende weiterhin Buchungsplattformen gegenüber Airline-Websites?
Ja. Viele Reisende bevorzugen Buchungsplattformen, weil sie dort Preise, Flugzeiten und Optionen verschiedener Airlines an einem Ort vergleichen können. Diese Vergleichbarkeit zwischen einzelnen Airline-Websites ist oft schwieriger. Deshalb müssen Airlines stärker auf Komfort, Klarheit und ein überzeugendes digitales Erlebnis setzen.
Wie beeinflusst Preistransparenz den Umsatz von Fluggesellschaften?
Preistransparenz ist wichtig für Fluggesellschaften, weil versteckte Gebühren oder unklare Kosten für Gepäck und Sitzplätze Vertrauen schwächen und Abbrüche im Check-out erhöhen. Reisende buchen eher, wenn die Gesamtkosten übersichtlich dargestellt sind.
Warum ist mobile Optimierung für Fluggesellschaften so wichtig?
Mobile Optimierung ist für Airline-Websites zentral, weil 63 Prozent der Reisebuchungen auf mobilen Geräten stattfinden. Langsame Ladezeiten und umständliche Benutzeroberflächen schaden der Konversionsrate schnell. Airlines mit eher mäßigen mobilen Erlebnissen riskieren, Kunden an Wettbewerber oder Buchungsplattformen zu verlieren.
Über den Autor
John Hughes
John Hughes ist Vice President of Marketing bei AB Tasty und verfügt über mehr als 20 Jahre Erfahrung in Tech und SaaS. Seine Leidenschaft gilt der Kreativität und dem globalen Wachstum. Auf dem Blog teilt er Einblicke zu AI, Optimierung und strategischen Marketing-Tools für die Reisebranche.
Das Power-Duo für Personalisierung: Empathie trifft auf Echtzeit-Anpassungen
Kate Feng
Personalisierung: Mehr als nur Echtzeit
Personalisierung in Echtzeit ist für Marken zu einem bedeutenden Hebel geworden, um digitale Erlebnisse relevanter und responsiver zu gestalten. Wenn sich Inhalte daran orientieren, was Nutzer genau in diesem Moment tun, lassen sie sich wirksamer zum nächsten Schritt führen.
Doch Verhalten allein erklärt noch nicht, was Nutzer wirklich brauchen. Ein Käufer zögert vielleicht kurz vor dem Kauf. Ohne zu verstehen, warum er zögert, ist es schwierig, die richtige Botschaft, das passende Design oder die richtige Interaktion auszuspielen.
Stell dir einen Käufer vor, der vor allem Sicherheit sucht. Er braucht klare Rückgabebedingungen, sichtbare Hinweise zur sicheren Zahlung und vertrauenswürdige Bewertungen, bevor er kauft. Wenn du dieses Bedürfnis nach Vertrauen und Kontrolle nicht erkennst: Wie willst du dann die richtigen Pop-ups, Banner oder Designelemente einsetzen, damit er sich sicher genug fühlt, um zu konvertieren?
Genau hier bringt dich das Zusammenspiel von EmotionsAI und AdaptiveCX einen bedeutenden Schritt weiter.
Auf das Sitzungsverhalten eines Nutzers zu reagieren und ihm passende Inhalte auszuspielen, ist eine starke Grundlage für personalisierte Einkaufserlebnisse, solange er sich noch auf deiner Website befindet. Aber was, wenn das nur die halbe Geschichte ist?
Wenn „Was“ und „Warum“ zusammenspielen: Personalisierung mit mehr Wirkung
Starke Personalisierung entsteht, wenn du verhaltensbasierte Echtzeit-Anpassungen mit einem tiefen emotionalen Verständnis kombinierst. Es reicht nicht zu wissen, was ein Besucher tut. Du musst auch verstehen, warum er es tut.
Die smarte Kombination aus AdaptiveCX und EmotionsAI, zwei von AB Tasty entwickelten Tools, macht aus einzelnen Interaktionen beeindruckende Erlebnisse.
Die „Warum“-Engine: EmotionsAI für ein tieferes Verständnis
Stell dir vor, du könntest schon im Moment des Website-Besuchs erkennen, wer ein Besucher ist. Nicht nur, was er anklickt, sondern wie er sich verhält. Subtile Signale wie Zögern, wiederholte Vergleiche oder schnelle Ausstiege können zeigen, wonach jemand sucht. Ohne zusätzliche Informationen kannst du erkennen, ob ein Nutzer Sicherheit, Inspiration, Dringlichkeit oder Einfachheit braucht und sein Shopping-Erlebnis sofort an diese Bedürfnisse anpassen.
EmotionsAI macht genau das online. Statt Mimik oder Tonfall zu interpretieren, erkennt das Tool Verhaltenssignale, identifiziert, was ein Käufer in diesem Moment empfindet, und hilft dabei, ein Erlebnis auszuspielen, das zu seinen emotionalen Bedürfnissen passt. Das kann bedeuten, Sicherheit zu bieten, Vertrauen aufzubauen, Orientierung zu geben oder Begeisterung für den Kauf zu wecken.
Marken können EmotionsAI nutzen, um ihre Website von einem statischen Schaufenster in einen aufmerksamen digitalen Verkaufsberater zu verwandeln, der situativ auf die Bedürfnisse einzelner Nutzer reagiert.
EmotionsAI: Das „Warum“ hinter dem Klick entschlüsseln
Welche Kampagne, welches Pop-up oder welche Botschaft passt wirklich, wenn du nicht weißt, was ein Nutzer gerade braucht? Hier setzt EmotionsAI an: Das Tool hilft Marken, Bedürfnisse und Absichten während des Einkaufs besser zu verstehen.
Der Wunsch, sich zu vergleichen und die bestmögliche Wahl zu treffen.
Aufmerksamkeit
Den Eindruck bekommen, dass alles auf die eigene Zufriedenheit ausgerichtet ist.
Sicherheit
Das Bedürfnis, sich sicher zu fühlen, alles unter Kontrolle zu haben.
Komfort
Der Wunsch nach einer ruhigen, reibungslosen Customer Journey.
Gemeinschaft
Das Bedürfnis, sich mit nahestehenden Menschen oder deren Umfeld verbunden zu fühlen.
Unmittelbarkeit
Das Bedürfnis nach klaren Impulsen und konkreten nächsten Schritten.
Bekanntheit
Der Wunsch, Risiken zu reduzieren und mithilfe sozialer Bestätigung sicherer zu entscheiden.
Verständnis
Das Bedürfnis nach klaren Fakten, um eine Entscheidung zu treffen.
Veränderung
Der Wunsch, Routinen zu durchbrechen und Neues zu entdecken.
Qualität
Das Bedürfnis nach qualitativen Informationen, um eine Entscheidung zu treffen
Mit diesen Informationen geht EmotionsAI über reines Verhalten hinaus und macht die emotionalen Treiber hinter den Handlungen eines Nutzers sichtbar. Die Segmentierung schafft eine zusätzliche Wahrnehmungsebene, die Verhaltensdaten allein nicht liefern können, weil sie Nutzer auf Basis ihrer Live-Aktivitäten einordnet.
Wenn Marken verstehen, warum Nutzer so handeln, wie sie handeln, können sie deren Motivation besser einordnen. Mit Tools wie AdaptiveCX können sie diese Erkenntnisse anschließend nutzen, um relevantere Inhalte und Kampagnen für jeden einzelnen Nutzer auszuspielen.
Die „Was“-Engine: AdaptiveCX für das Handeln in Echtzeit
Zu verstehen, warum sich Nutzer auf eine bestimmte Weise verhalten, ist wichtig, um ihnen beim Einkaufen das bestmögliche Erlebnis zu bieten. Sobald du dich mit EmotionsAI besser in ihre Perspektive hineinversetzen kannst, kannst du für jeden Nutzer relevantere Erlebnisse schaffen. Und hier kommt AdaptiveCX ins Spiel.
AdaptiveCX: Der Motor für Relevanz in Echtzeit
AdaptiveCX analysiert Live-Signale während einer Sitzung, darunter Klicks, Scrolls und Mausbewegungen. Daraus prognostiziert das Tool die Absicht eines Nutzers und passt das Erlebnis sofort an. Weil AdaptiveCX diese Signale innerhalb von nur 20 Millisekunden verarbeitet und ohne Cookies arbeitet, eignet es sich besonders für die Personalisierung der zu 90 Prozent anonymen Besucher.
Stell dir AdaptiveCX als den handlungsorientierten Teil des Duos vor. Das Tool stützt sich bei der Personalisierung nicht auf Vermutungen oder langsame historische Daten, sondern auf Echtzeit-Signale und zeigt, wie sich ein Nutzer im jeweiligen Moment verhält. So kann es Bedürfnisse vorhersagen und Suchergebnisse, Produktempfehlungen und Inhalte dynamisch anpassen – genau dann, wenn sie relevant sind.
Mit AdaptiveCX können Marken sicherstellen, dass jeder Besucher, ob bekannt oder anonym, ein passgenaues Nutzererlebnis erhält, das Engagement fördert und das Konversionspotenzial erhöht.
Gemeinsam stärker: Wie das Power-Team Personalisierung verändert
AdaptiveCX und EmotionsAI sind schon einzeln leistungsstark. Gemeinsam bilden sie ein besonders starkes Duo für moderne Personalisierung.
EmotionsAI ist die „Warum“-Engine. Innerhalb weniger Sekunden liest das Tool emotionale Signale eines Website-Besuchers und erkennt sein vorrangiges Bedürfnis, zum Beispiel Sicherheit, Verständnis oder Zugehörigkeit.
AdaptiveCX übernimmt anschließend die Rolle der „Was“-Engine. Das Tool erkennt und prognostiziert individuelle Vorlieben und Verhaltensweisen in Echtzeit, während Nutzer durch die Website navigieren, und erfasst ihre unmittelbare Absicht an jedem Touchpoint.
Zusammen geben sie Marken alles, was sie brauchen, um die Customer Journey jedes Besuchers dynamisch im Moment anzupassen, mit maßgeschneiderten Szenarien, die zum Handeln auffordern und zu 100 % personalisiert sind.
Das Ergebnis ist ein nahtloser Kreislauf: Emotionale Intelligenz steuert Maßnahmen in Echtzeit, und Echtzeit-Anpassungen machen Erkenntnisse zu emotionalen Bedürfnissen unmittelbar erlebbar.
Genau darin liegt die Stärke dieses Duos: Es liefert die richtige Botschaft an die richtige Person, im richtigen Moment und auf die passende Art und Weise.
Die Zukunft ist adaptiv und empathisch
Die Zukunft der Personalisierung ist nicht nur schnell. Empathie und Erkenntnisse sind zusammen ein unverzichtbares Duo, das zu besseren Ergebnissen und größeren Erfolgen führt.
Wenn Marken die Vorhersagekraft von AdaptiveCX mit der emotionalen Intelligenz von EmotionsAI verbinden, schaffen sie Erlebnisse, die nicht nur relevant sind, sondern beim Nutzer wirklich ankommen – und so Vertrauen aufbauen und nachhaltiges Wachstum in einer Welt ohne Cookies fördern.
Nicht einfach nur anpassen: Verbinden
Marken stehen vor der anspruchsvollen Aufgabe, sich an die Bedürfnisse von Nutzern anzupassen, während diese noch einkaufen. Oft ist es schwierig, gleichzeitig zu erkennen, was sie wollen und wie man darauf am besten reagiert. EmotionsAI und AdaptiveCX nehmen genau dieses Bauchgefühl aus der Rechnung heraus und liefern ein Maß an Personalisierung und Wirkung, das die Erwartungen regelmäßig übertrifft.
Willst du erleben, wie EmotionsAI und AdaptiveCX zusammen ihr volles Potenzial entfalten?
Hast du noch Fragen zum Thema Personalisierung? Hier findest du Antworten.
Was ist der Unterschied zwischen AdaptiveCX und EmotionsAI?
AdaptiveCX ist eine Echtzeit-Personalisierungs-Engine, die das Live-Verhalten eines Besuchers während der Sitzung analysiert, seine Absicht vorhersieht und das Website-Erlebnis sofort entsprechend anpasst. EmotionsAI ist dagegen ein Tool zu Segmentierung von Website-Besuchern, das emotionale Bedürfnisse und Motivationen eines Nutzers erkennt.
Sollte ich sowohl EmotionsAI als auch AdaptiveCX nutzen?
Ja, du solltest EmotionsAI und AdaptiveCX zusammen nutzen, wenn du eine besonders leistungsstarke Personalisierungsstrategie aufbauen möchtest. Stell dir EmotionsAI als das „Warum“ und AdaptiveCX als das „Was“ vor. AdaptiveCX liefert das „Was“, also das passende Erlebnis zum richtigen Zeitpunkt, während EmotionsAI das „Warum“ dahinter bereitstellt. Zusammen können beide Lösungen dazu beitragen, Umsatz und Engagement deutlich zu steigern.
Welche Unternehmen profitieren vom Einsatz von AdaptiveCX und EmotionsAI?
Grundsätzlich können alle Unternehmen mit einer starken Online-Präsenz vom Einsatz von AdaptiveCX und EmotionsAI profitieren – unabhängig von Branche oder Geschäftsmodell. Führende Marken aus Mode, Kosmetik, Retail, Finanzdienstleistungen und Tourismus haben AdaptiveCX und EmotionsAI bereits erfolgreich genutzt, um den Umsatz zu steigern und das Engagement zu erhöhen.
Über die Autorin
Kate Feng
Kate Feng hat einen Abschluss in International Business von der SKEMA Business School, wo sie sich mit ethischer AI-Personalisierung in der Werbung beschäftigt hat. Sie ist Growth Marketer und Creative Strategist bei AB Tasty und Gründerin des Pariser Modelabels KATE FENG PARIS.
The Optimization Loop: Wie Verhaltensdaten Fortschritt fördern
Stephanie Safdie
Die wichtigsten Erkenntnisse
› Warum Verhaltensdaten für Experimente so wichtig sind
› Beispiele für Verhaltensdaten wie Heatmaps, Scrolltiefe und Funnel-Analyse
› Warum Optimierung ein kontinuierlicher Prozess ist
› Wie die AI-Tools von Wingify Marken dabei unterstützen, schneller und intelligenter zu experimentieren
Marken, die vor einer strategischen Entscheidung stehen, brauchen sich nicht mehr auf ihr Bauchgefühl verlassen: Verhaltensdaten zeigen, was wirklich zählt.
Jedes Optimierungsteam kennt diese Situation. Auf der Checkout-Seite sinkt die Konversionsrate um 3 Prozent. Dein Dashboard zeigt dir ganz genau, was passiert ist. Es verrät dir aber nicht, warum.
Also stellst du wahllose Vermutungen an: Ist die Farbe des CTA ungeeignet? Stehen die Versandinformationen zu weit unten auf der Seite?
Du startest auf Grundlage einer solchen Vermutung einen A/B-Test, wartest zwei Wochen und … nichts passiert. Kein Uplift. Keine neue Erkenntnis. Nur eine flache Linie.
Tests aus dem Bauch heraus sind wie eine Autoreparatur allein nach der Warnleuchte. Du siehst, dass die Motorkontrollleuchte leuchtet. Ob es an der Zündkerze oder der Kraftstoffleitung liegt, weißt du aber erst, wenn du die Motorhaube öffnest und der Sache auf den Grund gehst.
In der Optimierung digitaler Inhalte übernimmt die Verhaltensanalyse genau diese Aufgabe: Sie öffnet gewissermaßen die Motorhaube und hilft Marken dabei, gezielt zu handeln, statt nur zu raten.
Teams, die mit Verhaltensbeobachtungen beginnen, führen nicht nur bessere Tests durch. Sie vermeiden auch mehr schlechte Tests.
Das spart Kosten, schont knappe Budgets, reduziert die Zahl nicht eindeutiger Ergebnisse und schafft mehr Ressourcen für Experimente, die bei Conversions, Interaktion und Umsatz tatsächlich etwas bewegen.
Der Unterschied zwischen einem Team, das Vermutungen anstellt, und einem Team, das beobachtet, wächst mit jedem Durchlauf. Jede neue Erkenntnis schärft die nächste Hypothese. Jedes Testergebnis vervollständigt das Bild des Nutzerverhaltens. Mit der Zeit wird dieser Loop zu deinem größten Wettbewerbsvorteil: Deine Marke entwickelt sich nicht nur einmal in Richtung einer besseren Version, sondern immer wieder.
„Was“ vs. „Warum“: Die Lücke, die Verhaltensanalysen schließen
Klassische Analysetools können hervorragend zählen … aber keine Geschichte erzählen.
Sie erfassen Klicks, Sitzungen und Umsatz, zeigen aber nur unzureichend, was hinter diesem Nutzerverhalten steckt. Das ist, als würdest du nur die Ziellinie sehen, nicht aber den Weg, der dorthin geführt hat.
Tools für Verhaltensanalysen wie Heatmaps, Sitzungsaufzeichnungen und Funnel-Analysen schließen diese Lücke. Sie verlagern den Fokus von der Frage, was Nutzer tun, hin zu der Frage, wie sie deine Website erleben.
Darüber hinaus können Marken mit diesen Werkzeugen Reibungspunkte auf verschiedene Weise genauer lokalisieren:
Scrollmaps: Eine visuelle Ebene zeigt, wie weit Nutzer auf einer Seite nach unten scrollen. Dunklere Bereiche markieren den Punkt, den viele Personen erreicht haben; hellere Bereiche stehen für einen stärkeren Abbruch. So können Marken erkennen, ob ein CTA, ein Nutzenversprechen oder ein Produktdetail überhaupt gesehen wird – und die Seite andernfalls so anpassen, dass dies künftig der Fall ist.
Formularanalyse: Eine Aufschlüsselung nach Feldern zeigt, wie Nutzer mit deinen Formularen interagieren. Sie macht sichtbar, welche Felder am längsten dauern, welche übersprungen werden, welche zum vollständigen Abbruch führen und an welcher Stelle Nutzer aussteigen, bevor sie auf „Absenden“ klicken. Eine Formularanalyse zeigt dir also nicht nur, dass dein Formular eine niedrige Abschlussrate hat, sondern auch ganz konkret, welches Feld verhindert, dass Nutzer es bis zum Ende ausfüllen.
Experience Scoring: Eine automatische Ebene, die Sitzungen bewertet und Reibung anhand von Signalen wie Wutklicks, leeren Klicks und Fehlklicks erkennt. Anschließend hebt sie für dein Team die Sitzungen und Segmente mit der größten Reibung hervor. Statt Aufzeichnungen manuell nach Problemen zu durchsuchen, markiert das Experience Scoring sie automatisch. Betrachte es als Frühwarnsystem für UX-Probleme, die deinen Kundensupport noch gar nicht erreicht haben.
Sobald du Nutzer nicht mehr nur als Zahlen in einem Diagramm betrachtest, sondern sie als Menschen siehst, die durch deine Website navigieren, verändert sich deine Perspektive. Denn dann erkennst du endlich Zögern, Verwirrung und Wutklicks, die deinen Zielen entgegenwirken. Und du gewinnst Klarheit darüber, mit welchen Experimenten du diese Hindernisse in Wegbereiter verwandeln kannst.
Genau hier beginnt echter Fortschritt.
Von der Beobachtung zur Hypothese
In einem Session Recording oder einer Heatmap geht es nicht allein darum, die wichtigsten Reibungspunkte zu finden. Du willst ausreichend Belege sammeln, um eine bessere Hypothese zu formulieren. Anders gesagt: Wir suchen nicht nur nach der Ursache des Problems, sondern entwickeln innovative Wege, um es zu lösen.
Art der Hypothese
Beispiel
Schwache Hypothese
„Wir glauben, dass eine andere Button-Farbe die Klickrate erhöht, weil der Button dadurch besser sichtbar ist.“
Starke, datenbasierte Hypothese
„In den Session Recordings haben wir beobachtet, dass 40 Prozent der mobilen Nutzer wiederholt auf das nicht interaktive Header-Symbol klicken statt auf den Button ‚Jetzt kaufen‘. Wenn wir die visuelle Hierarchie klarer gestalten, erwarten wir weniger Verwirrung und eine höhere Konversionsrate.“
Genau darin liegt der entscheidende Unterschied: Die eine Hypothese ist ein Schuss ins Blaue, die andere ist ein gezielter Treffer.
Sechs Verhaltensdimensionen und was sie dir verraten
Für präzisere Hypothesen brauchst du die richtigen Diagnosewerkzeuge, die gemeinsam eingesetzt werden.
Die Wingify Analyze Suite enthält folgende Tools:
1. Heatmaps und Scrollmaps
Mit diesen Karten verfolgst du die Aufmerksamkeit deiner Nutzer. Sie zeigen dir, wohin Menschen schauen, und ebenso wichtig: wohin nicht. Befindet sich dein zentrales Nutzenversprechen unterhalb des Bereichs, bis zu dem Nutzer üblicherweise scrollen, hast du bereits die erste Testidee gefunden. Scrollmaps sind besonders wirkungsvoll bei längeren Content-Formaten, bei denen die Platzierung auf der Seite über die Interaktion entscheidet.
2. Session Recordings
Session Recordings von Nutzern kommen dem Erlebnis, direkt neben deinen Kunden zu sitzen, am nächsten. Reibungssignale wie leere Klicks, Wutklicks oder zögerliches Verhalten führen dich direkt zu den entscheidenden Momenten – ohne stundenlang Aufzeichnungen anzusehen. Sie gelten als eine der wirkungsvollsten Möglichkeiten, Empathie für deine Nutzer zu entwickeln.
3. Funnel-Analyse
Unterteile die User Journey in messbare Schritte. Analysiere die Schritte der Customer Journey, die Reibung erzeugen, und identifiziere die wichtigsten Stellen, an denen Nutzer abbrechen. Anschließend kannst du direkt zu den Session Recordings der betreffenden Nutzer springen. Dort siehst du genau, was sie von deiner Website und letztlich von einer Conversion abgehalten hat.
4. Formularanalyse
Formulare gehören häufig zu den anstrengendsten Stationen einer User Journey. Die Formularanalyse zeigt, welche Felder Nutzer überspringen (etwa Telefonnummer, Geburtsdatum oder Adresse) oder wo sie ihr Passwort mehrfach erneut eingeben müssen. So lässt sich der genaue Moment bestimmen, in dem der Prozess an Schwung verliert und der Klick auf „Absenden“ in weite Ferne rückt.
5. Segmentanalyse
Nicht jeder Reibungspunkt betrifft alle Nutzer gleichermaßen. Mit der Segmentanalyse kannst du jede Erkenntnis nach Gerät, geografischer Region, Traffic-Quelle oder Verhalten filtern. Was einen mobilen Nutzer aus der bezahlten Suche frustriert, kann für einen Desktop-Nutzer aus der organischen Suche vollkommen unsichtbar sein. Dieser Unterschied verändert alles.
6. Experience Scoring
Das Experience Scoring dient als Frühwarnsystem für deine Marke, weil es Sitzungen mit hoher Reibung automatisch markiert. Dadurch muss ein Team Probleme nicht mehr manuell suchen. Durch den detaillierten Blick auf die Besuchersegmente mit den größten Schwierigkeiten können Marken handeln, bevor diese Nutzer abspringen. Und sie können daran arbeiten, das Problem zu vermeiden, noch bevor es entsteht.
Eine Suite, vielfältige Testmöglichkeiten
Verhaltensbasierte Erkenntnisse liefern die Grundlage für A/B-Tests sowie für viele unterschiedliche Arten von Experimenten.
Sobald du das Warum verstehst, kannst du den passenden Test auswählen und so die Konversionsrate sowie die langfristige Kundenbindung deiner Marke verbessern:
A/B Testing
Wenn du zwei klar voneinander abgegrenzte Möglichkeiten hast, einen Reibungspunkt zu entfernen.
Wenn du verstehen musst, wie mehrere Elemente auf einer Seite miteinander interagieren.
Personalisierung
Wenn ein Reibungspunkt ein bestimmtes Segment betrifft – beispielsweise mobile Nutzer aus einer bezahlten Kampagne.
Feature Rollouts
Wenn du in Echtzeit beobachten möchtest, wie Nutzer mit einer neuen Funktion interagieren, bevor du sie für alle ausrollst.
Dieselbe verhaltensbasierte Erkenntnis kann all diese Ansätze unterstützen. Genau deshalb ist Analyze nicht nur ein Zusatz für A/B-Tests, sondern eine Grundlage für den gesamten Optimierungsprozess.
Wandz: Die AI-Ebene, die den Loop in Bewegung hält
Wir haben Analyze so entwickelt, dass es nahtlos mit den Experimentier- und Personalisierungstools von Wingify zusammenarbeitet.
Wenn du in einer Sitzungsaufzeichnung einen Reibungspunkt entdeckst, solltest du weder die Plattform wechseln noch ein Briefing für einen neuen Test schreiben müssen. Stattdessen kannst du innerhalb weniger Minuten ein neues Experiment starten.
Diese Verbindung ermöglicht unsere AI-Ebene Wandz, die die gesamte Analyze-Suite zusammenhält. Wandz stellt die Funktion „Identify Friction“ bereit. Teams ohne Analyze haben keinen Zugriff darauf. Damit ist Wandz die intelligente Ebene, die sechs Werkzeuge zu einem durchgängigen Workflow verbindet.
In der Praxis unterstützt Wandz dein Team dabei:
Session Recordings zusammenzufassen: Statt Hunderte Videos anzusehen, um deine Kunden besser zu verstehen, erhält deine Marke innerhalb von Sekunden ein klares Bild wiederkehrender Muster über mehrere Sitzungen hinweg.
Heatmap-Daten zu analysieren: Mit Heatmaps können Marken die wichtigsten Klick- und Scrollmuster automatisiert aufdecken. So können sie ihre Zeit und Ressourcen in das Testen neuer Ideen investieren, statt Informationen mühsam von Grund auf zu interpretieren.
Hypothesen zu erstellen: Marken gelangen schneller von einem Reibungspunkt zu einer testbaren Idee – unterstützt durch AI-basierten Kontext aus den eigenen Kampagnendaten.
Betrachte Wandz als den Motor, der den Loop am Laufen hält. Dein Team verbringt weniger Zeit mit der Datensuche und mehr Zeit mit konkreten Maßnahmen – und zwar in dem Tempo, in dem sich auch deine Kunden bewegen.
Teams stehen heutzutage unter dem Druck, immer schneller zu arbeiten. Dadurch wirken Abkürzungen verlockend, etwa Berichte in allgemeine AI-Tools zu kopieren. Doch dieses Vorgehen hat einen Preis.
Generische AI weiß nicht, wie sich dein Traffic auf unterschiedliche demografische Gruppen, Varianten, Zielgruppensegmentierungen und frühere Experimente verteilt. Deshalb kann sie mit einer Sicherheit antworten, die sachlich möglicherweise gar nicht gerechtfertigt ist. Für Marken, die bei der Weboptimierung mehr erreichen möchten, können solche Informationen irreführend sein.
Wandz ist anders, weil die AI direkt in der Plattform verankert ist. Sie fasst Daten nicht nur zusammen, sondern fungiert als intelligente Schnittstelle zwischen dir und den tatsächlichen Nutzerdaten. Das Tool kann Analysedaten auswerten und dir konkret vorschlagen, wo du testen solltest. So verwandelst du Erkenntnisse innerhalb von Sekunden in umsetzbare Maßnahmen.
Schau genauer hin und halte den Loop in Bewegung
Optimierung ist kein Projekt mit einem einmaligen Abgabetermin, sondern eine Gewohnheit: fortlaufend bessere Fragen stellen, genauer zuhören und im Einklang mit den Beobachtungen handeln, um dem Wettbewerb immer einen Schritt voraus zu sein.
Wenn du die Lücke zwischen Verhalten und Experimenten schließt, entsteht ein Loop, in dem jeder Test – unabhängig davon, ob es einen Gewinner oder Verlierer gibt – deinen nächsten Schritt intelligenter macht.
Gemeinsam mit Wingify können Marken anfangen zu beobachten und den Optimierungs-Loop dauerhaft in Bewegung halten. Datenbasiert, ganz ohne Bauchgefühl.
Möchtest du sehen, an welchen Stellen deine Kunden tatsächlich hängen bleiben?
Dann sehen wir uns gemeinsam an, was Analyze in der Praxis leistet.
Du hast noch Fragen zu Verhaltensdaten? Hier findest du die Antworten.
Was sind Verhaltensdaten?
Verhaltensdaten beziehen sich auf unterschiedliche Aspekte menschlichen Verhaltens. Im Kontext von Experimentation beschreiben sie die verschiedenen Arten, wie ein Nutzer mit einer Seite interagiert und wie Analysetools diese Interaktionen erfassen und messen – beispielsweise Scrolltiefe, Seitenaufrufe und Verweildauer.
Warum sind Verhaltensdaten für Experimentation wichtig?
Verhaltensdaten sind für Experimentation wichtig, weil Marken dadurch Kundenmuster besser verstehen – etwa wie Nutzer mit einer Seite interagieren und wie lange sie dort bleiben. Mit Werkzeugen für Verhaltensdaten wie Heatmaps, Scrolltiefe, Formularanalyse und Funnel-Analyse können Marken das Nutzererlebnis gezielt verbessern und stärker an den Erwartungen ihrer Nutzer ausrichten. Das kann mehr Interaktion, Conversions und Markentreue fördern.
Warum sollten Marken ihre Landingpages, Startseiten, Produkt- und Kategorieseiten fortlaufend optimieren?
Hohe Absprungraten bei Social Traffic deuten meist auf eine Erwartungslücke hin: Die Zielseite passt nicht zu dem, was Beitrag, Anzeige oder Reel versprochen haben. Besucher aus sozialen Netzwerken kommen mit einer konkreten Absicht, die durch den unmittelbar zuvor gesehenen Inhalt geprägt wurde. Wirkt die Landingpage beliebig, lädt sie langsam oder fehlt die visuelle Verbindung zu dem Inhalt, der den Klick ausgelöst hat, verlassen sie die Seite. Deshalb ist eine entsprechende Optimierung wichtig, damit ihr Interesse bis zum Checkout erhalten bleibt.
Wie hilft Analyze meiner Marke, mehr Conversions zu erzielen?
Analyze zeigt dir genau, wo deine Besucher Schwierigkeiten haben: welche Seiten sie verlassen, welche Formulare sie abbrechen und welche Buttons sie nicht finden. Dadurch basiert jeder Test auf echtem Verhalten statt auf Vermutungen. Das führt zu präziseren Hypothesen, wirkungsvolleren Experimenten und mehr Conversions aus dem bereits vorhandenen Traffic.
Über die Autorin
Stephanie Safdie
Stephanie Safdie hat einen Bachelorabschluss in englischer Sprache und Literatur von der University of Maryland mit Schwerpunkt Multimedia Studies. Sie war als Social-Media-Video-Creatorin, freiberufliche Texterin und SEO-Texterin beim Climate-Tech-Unternehmen Greenly tätig und betreibt den Reiseblog Destination Dreamer Diaries.
Echtzeit-Personalisierung 2026: So erfüllst du die Erwartungen deiner Kunden
Emily Healy
Personalisierung ist seit Jahren ein zentrales Ziel für Marken, die relevante und ansprechende Kundenerlebnisse schaffen möchten. Lange bedeutete das vor allem: mit statischen Regeln und Segmenten zu arbeiten, also neuen Besuchern, wiederkehrenden Kunden und VIP-Kunden unterschiedliche Inhalte auszuspielen.
Dieser Ansatz ist weiterhin wertvoll. Er stößt jedoch schnell an Grenzen, wenn sich die Bedürfnisse, Interessen und Kaufabsichten von Kunden innerhalb kürzester Zeit verändern.
Warum Echtzeit-Personalisierung wichtiger ist denn je
Die Kunden von heute sind schwer vorhersehbar. Sie wechseln zwischen Geräten, ändern mitten in einer Sitzung ihre Meinung und erwarten trotzdem, dass Marken Schritt halten. Besonders im E-Commerce ist es völlig normal, dass sich die Absicht eines Nutzers während eines einzigen Besuchs verändert.
Ein Beispiel: Ein Nutzer sucht zunächst nach einer kleinen Handtasche für den Alltag [Kategorie: Taschen]. Kurz darauf interessiert er sich für eine schwarze Sonnenbrille für den bevorstehenden Strandurlaub [Kategorie: Accessoires]. Und das alles innerhalb derselben Sitzung. Echtzeit-Personalisierung erkennt solche Signale und passt das Erlebnis an die aktuelle Absicht an.
Klassische Personalisierung basiert dagegen auf festen Segmenten und Regeln. Sie kann schnelle Veränderungen in Bedürfnissen und Präferenzen oft nicht abbilden und behandelt Nutzer während des gesamten Besuchs gleich, obwohl ihr Verhalten längst neue Hinweise liefert. Dadurch bleiben wichtige Signale ungenutzt, und wertvolle Möglichkeiten zur Interaktion gehen verloren.
Die Herausforderung: die Grenzen statischer Personalisierung
Die meisten Marken haben bereits in Standard-Personalisierung investiert. Das ist eine starke Grundlage: Segmente wie „neuer Besucher“, „wiederkehrender Kunde“ oder „VIP“ helfen dabei, Erlebnisse gezielter auszusteuern. Doch statische Regeln reagieren nur langsam. Sie orientieren sich daran, wer ein Kunde bisher war, nicht daran, was er in diesem Moment tut oder welches Verhalten er gerade zeigt.
Die Folge: Marken verpassen Chancen für Upselling, Cross-Selling oder schlicht dafür, Kunden mit relevanten Inhalten positiv zu überraschen. In einem Marktumfeld mit kurzen Aufmerksamkeitsspannen und hohem Wettbewerbsdruck ist das ein Risiko, das sich Unternehmen kaum leisten können.
Die Lösung: Echtzeit-Personalisierung mit AdaptiveCX
Echtzeit-Personalisierung bedeutet, auf Kundenabsichten zu reagieren, sobald sie entstehen. Statt sich ausschließlich auf historische Daten oder starre Segmente zu verlassen, analysieren Echtzeit-Lösungen fortlaufend das aktuelle Nutzerverhalten (Klicks, Suchanfragen, Verweildauer auf bestimmten Seiten) und passen das Erlebnis sofort an.
Wie können Marken also 2026 in Echtzeit personalisieren? Die Antwort liegt in Lösungen wie AdaptiveCX: einer Technologie, die Kundenabsichten im Moment ihres Entstehens erkennt, interpretiert und beantwortet.
Der Umstieg auf Echtzeit-Personalisierung bedeutet nicht, bewährte Ansätze aufzugeben. Vielmehr entwickelt er die bestehende Strategie weiter: Echtzeit-Fähigkeiten ergänzen vorhandene Personalisierungsmaßnahmen.
So funktioniert Echtzeit-Personalisierung in der Praxis:
Interaktionen kontinuierlich erfassen: Das System erfasst jede Interaktion in Echtzeit.
Veränderte Absichten erkennen: Das System erkennt, wenn sich Interessen oder Ziele eines Nutzers verändern, auch innerhalb einer einzigen Sitzung.
Nutzererlebnis sofort anpassen: Das System aktualisiert Inhalte, Angebote und Empfehlungen dynamisch, damit sie zur aktuellen Absicht des Nutzers passen
Beispiel:
Angenommen, ein Nutzer bucht bei einer Marke normalerweise Mietwagen für Geschäftsreisen. Nun besucht er dieselbe Website, um nach Ferienunterkünften für einen Familienurlaub zu suchen. Mit Echtzeit-Personalisierung erkennt die Website diesen Kontextwechsel sofort. Statt weiterhin geschäftsreisebezogene Inhalte in den Vordergrund zu stellen, hebt sie familienfreundliche Angebote, passende Zusatzleistungen und relevante Upselling-Möglichkeiten hervor. So bleibt das Erlebnis während der gesamten Sitzung relevant.
So personalisieren Marken 2026 in Echtzeit
Verhaltensdaten nutzen: Geh über statische Segmente hinaus und analysiere, was Nutzer gerade anklicken, suchen und ansehen.
Kanalübergreifend integrieren: Stell sicher, dass deine Personalisierungslösung nahtlos auf der Website, in der mobilen App, in E-Mails und, falls relevant, auch im stationären Handel funktioniert.
Den Fokus auf die Absicht legen: Konzentrier dich darauf, was Nutzer im Moment tun, nicht nur darauf, wer sie sind oder was sie in der Vergangenheit getan haben.
Testen und optimieren: Experimentier kontinuierlich mit unterschiedlichen Ansätzen, um herauszufinden, welche Erlebnisse die besten Resultate liefern.
Datenschutz einhalten: Kommunizier transparent, wie du Daten nutzt, und gib Nutzern Kontrolle über ihre Personalisierungseinstellungen.
Die Wirkung von Echtzeit-Personalisierung
Marken, die Echtzeit-Personalisierung erfolgreich einsetzen, profitieren von klaren Vorteilen:
Höhere Engagement- und Konversionsraten
Mehr Kundenzufriedenheit und stärkere Kundenbindung
Effektiveres Upselling und Cross-Selling
Eine stärkere Position im Wettbewerb
Der nächste Schritt
Personalisierung im Jahr 2026 bedeutet mehr, als Kunden nur zu kennen. Entscheidend ist, zu verstehen, was sie genau in diesem Moment wollen, und unmittelbar darauf zu reagieren. Echtzeit-Personalisierung hilft Marken dabei, relevant zu bleiben, mehr Chancen zu nutzen und digitale Erlebnisse zu schaffen, die wirklich ankommen.
Möchtest du erfahren, wie Echtzeit-Personalisierung für deine Marke funktionieren kann? Entdecke unsere Ressourcen, fordere eine Demo an. Oder sprich mit unserem Team, um mehr über AdaptiveCX zu erfahren: wie du deinen Kunden genau das bietest, was sie jetzt brauchen.
