Die Customer Journey entwickelt sich seit Jahren weiter. Aber was gerade passiert, fühlt sich anders an.

Noch vor Kurzem war der Weg zum Kauf vertraut: eine Google-Suche, ein paar Browser-Tabs, Produktvergleiche, einige Bewertungen und schließlich eine Entscheidung. Recherche brauchte Zeit, und Websites spielten dabei eine zentrale Rolle.

Heute hat sich der Prozess grundlegend verändert und damit auch die ursprünglichen Grundlagen des Einkaufserlebnisses.

Eine Customer Journey beginnt heute vielleicht mit einer Frage in ChatGPT, einem Produktvergleich in Gemini oder einer Empfehlung, die in Sekunden aus Dutzenden von Quellen zusammengestellt wird. Wenn jemand auf deiner Website landet, fängt die Recherche oft nicht erst an. Sie ist bereits woanders abgeschlossen worden.

Das verändert alles daran, wie deine digitale Experience funktionieren muss.

In diesem Artikel zeigen wir, wie Websites sich an diese Veränderungen anpassen können und wie wir Marken dabei helfen, in dieser neuen, AI-geprägten Welt erfolgreich zu sein.

Die Journey hat bereits begonnen, bevor jemand klickt

Die wichtigste Veränderung: Das erste Gespräch findet oft statt, bevor ein Besucher überhaupt auf deiner Website landet.

Der Wandel von „suchen und stöbern“ zu „fragen und erhalten“ geht schneller vonstatten, als die meisten Marketer erwartet hätten. Perplexity AI verarbeitet 780 Millionen Anfragen pro Monat, und ChatGPT hat mittlerweile 800 Millionen wöchentlich aktive Nutzer. Die Hälfte der Verbraucher sucht gezielt nach AI-gestützten Suchmaschinen, und die Mehrheit nennt sie als wichtigste digitale Quelle bei Kaufentscheidungen.

Die Auswirkungen sind erheblich. 58 % der Verbraucher nutzen generative AI für Produktempfehlungen, 2023 waren es noch 25 %. Das klassische Modell, bei dem Marken ihre Sichtbarkeit in Suchergebnissen optimierten, um Conversions zu erzielen, verliert zunehmend an Bedeutung.

Stattdessen übernimmt AI die Rolle des Wegweisers: Sie liefert Überblicke und gebündelte Antworten, oft ohne dass Nutzer überhaupt eine Markenwebsite besuchen.

Erste Daten aus AI-gestützten Sucherlebnissen zeigen: Nutzer stellen heute viel längere, detailliertere Anfragen als früher. Sie tippen keine Keywords mehr, sondern teilen Kontext, Einschränkungen, Präferenzen, Dringlichkeit und manchmal sogar Emotionen, im vollen Vertrauen darauf, dass AI sie zur richtigen Marke und Kaufentscheidung führt.

AI-Suchsysteme können komplexe Anfragen immer besser in mehrere Suchströme aufteilen und die Ergebnisse in Echtzeit zusammenführen. Was früher Dutzende von Tabs erforderte, dauert heute Sekunden.

Was bedeutet das für deine Website?

Besucher, die bereits mit einer Empfehlung ankommen, verhalten sich anders als jemand, der deine Marke zum ersten Mal entdeckt. Sie suchen keine Informationen, sondern Bestätigung.

Nutzer stellen sich heute Fragen wie:

• Ist das wirklich das richtige Produkt?
• Kann ich diesem Unternehmen vertrauen?
• Habe ich etwas übersehen, bevor ich meine Entscheidung treffe?

Genau diese Fragen muss deine Website schnell, klar und überzeugend beantworten, um Nutzer zum Kauf zu bewegen.

Die Rolle deiner Website hat sich grundlegend verändert

Der klassische digitale Funnel war einst eine lineare Reise: Awareness, Consideration, Conversion. Besucher kamen, stöberten und kauften (hoffentlich) etwas. Deine Website war die Bühne, die den Ton für alles weitere setzte.

Heute spiegeln diese linearen Pfade die Realität nicht mehr wider. Verbraucher bewegen sich nicht mehr sauber von einer Phase zur nächsten. Sie wechseln zwischen Geräten, unterbrechen ihre Journey und erwarten, dass Marken sie sofort dort abholen, wo sie gerade sind.

Conversion ist kein Ereignis mehr am Ende einer Journey. Sie passiert dann, wenn das Vertrauen groß genug ist, oft viel früher als Marketer erwarten.

Das ist die neue Realität, in der deine Website operiert. Sie ist keine Discovery-Engine mehr, sondern eine Maschine, die Vertrauen bestätigt und aufbaut.

Die Frage lautet nicht mehr nur: „Welche Informationen zeigen wir?“ Sondern: „Was braucht dieser konkrete Besucher noch, um sicher zu sein?“

Und diese beiden Fragen haben sehr unterschiedliche Antworten, je nachdem, wer sie stellt.

Die Signale sind noch da. Du musst sie nur anders lesen.

Vor einigen Jahren war es noch relativ einfach, die Customer Journey zu verfolgen. Suchbegriffe, Kampagnendaten und Referral-Quellen gaben ein gutes Bild davon, wo jemand in seinem Entscheidungsprozess stand.

Heute spielt sich ein Großteil dieses Prozesses an Orten ab, die du nicht sehen kannst. Vergleiche finden in AI-Gesprächen statt. Bewertungen werden zusammengefasst, bevor sie auf deiner Website gelesen werden. Fragen werden beantwortet, bevor sie dein Support-Team erreichen.

Das bedeutet aber nicht, dass wir weniger über unsere Kunden wissen. Es bedeutet, dass wir genauer auf die Signale achten müssen, die sie hinterlassen, sobald sie ankommen.

Plattformdaten zeigen, dass AI-vermittelte Nutzer etwa 25 % weniger Zeit auf einer Website verbringen als traditioneller Traffic, was auf den ersten Blick auf geringeres Engagement hindeutet. Anfang 2025 zeigten Studien jedoch, dass AI-vermittelte Nutzer tatsächlich doppelt so viel Zeit auf Websites verbrachten wie traditioneller Traffic, wahrscheinlich um AI-Empfehlungen zu validieren. Mit wachsender Adoption sank die Verweildauer, während die Conversion Rates stiegen. Ein klares Zeichen dafür, dass Verbraucher AI-Empfehlungen immer mehr vertrauen.

Mit anderen Worten: Besucher, die über AI kommen, sind informierter, zielgerichteter und kaufbereiter. Das sollte Websites anspornen, klarer zu sein in dem, was passiert, sobald Nutzer landen.

Jeder Klick, jedes Scrollen, jeder Moment des Zögerns sagt dir etwas. Wo pausieren Besucher? Was lesen sie nochmal? Wo springen sie ab? Zusammen zeigen diese Signale, wo Reibung entsteht und wo Vertrauen verloren geht.

Diese Signale zu verstehen wird wertvoller als neue zu sammeln. Genau hier werden Tools wie Insights entscheidend: Sie verwandeln Verhaltensdaten in ein klares, umsetzbares Bild davon, wie Besucher deine Experience navigieren, wo sie stecken bleiben und was sie voranbringt.

Wie du Nutzer abholen kannst, die bereits informiert ankommen

Wer seine Recherche bereits mit AI abgeschlossen hat, stellt höhere Anforderungen an dein Erlebnis vor Ort. Kleine Details werden entscheidend und können einen Kauf ermöglichen oder verhindern.

• Wie schnell versteht jemand deine Produktseite?
• Sind Kundenbewertungen leicht zu überfliegen und glaubwürdig?
• Beantwortet die Seite die Fragen, die noch offen sind?

Reibung bleibt der Feind. Hohe Abbruchraten entstehen nach wie vor durch grundlegende Hürden: unklare Preise, komplizierter Checkout, versteckte Gebühren, verwirrende Rückgabebedingungen oder zu viele Schritte.

Das sind keine glamourösen Probleme. Aber sie kosten dich die Conversion.

Je besser du verstehst, was jemand bereits weiß, bevor er auf deiner Website landet, desto gezielter kannst du das Erlebnis gestalten, das folgt. Nicht jeder Besucher kommt mit demselben Wissensstand. Nicht jeder braucht dieselbe Erklärung. Deshalb ist Personalisierung kein Nice-to-have mehr, sondern die Grundlage einer wettbewerbsfähigen digitalen Experience.

Daten in Erlebnisse verwandeln, die wirklich konvertieren

Die gute Nachricht: Die meisten Daten, die du für bessere Conversions brauchst, hast du bereits.

Produktinformationen, Kundenbewertungen, Verhaltensdaten, CRM-Insights und Kaufhistorie können alle zu einem besseren Verständnis deiner Kunden beitragen. Einzeln sind es nur Datenpunkte. Zusammen werden sie zur Grundlage für relevantere, menschlichere Erlebnisse.

Die Herausforderung ist nicht, mehr Daten zu sammeln. Sondern das, was du bereits hast, besser zu nutzen.

AI-gestützte Review-Zusammenfassungen: Kleine Änderung, großer Impact

Denk an all die Kundenbewertungen. Die meisten Produkte haben Hunderte, manchmal Tausende davon. Alles, was ein potenzieller Kunde wissen möchte, ist bereits dort. Aber nur wenige haben die Zeit oder Geduld, sie alle zu lesen.

Genau hier kann AI einen echten Unterschied machen. Statt Besucher durch seitenweise Bewertungen scrollen zu lassen, identifiziert AI wiederkehrende Themen, hebt hervor, was Kunden konsistent erwähnen, und macht diese Erkenntnisse in Sekunden sichtbar.

Die Magie von AI-Unterstützung am Beispiel von TRKKN

In unserem jüngsten Webinar mit TRKKN haben wir ein echtes Beispiel aus der Reisebranche geteilt: AI-generierte Review-Zusammenfassungen steigerten die Buchungsrate um 6 %, die Besuche des Buchungsformulars um 6 % und die Klicks auf Kundenbewertungen um 3 %. Die Informationen selbst haben sich nicht verändert. Sie waren nur leichter zugänglich, leichter verständlich und leichter zu vertrauen.

Das ist die Kraft davon, Besucher dort abzuholen, wo sie sind, nicht dort, wo du sie dir wünschst.

Das vollständige Webinar findest du hier:

Semantic Search: Absicht verstehen, nicht nur Keywords

Das Suchverhalten entwickelt sich in dieselbe Richtung. Noch vor Kurzem suchten Menschen mit ein paar Keywords. Heute beschreiben sie, was sie erreichen wollen.

• „Ich suche Laufschuhe für einen Halbmarathon.“
• „Welche Kamera eignet sich am besten für Reisevideos?“
• „Welche Feuchtigkeitscreme ist am besten für trockene Haut?“

Das ist die natürliche Sprache, die Menschen im Umgang mit AI-Assistenten gewohnt sind. Und genau das erwarten sie heute von jeder Website, die sie besuchen.

Semantic Search macht das möglich. Statt Keywords abzugleichen, versteht sie Absichten. Sie erkennt Kontext, verbindet verwandte Konzepte und liefert Ergebnisse, die viel näher an dem sind, was Besucher wirklich suchen. Weniger Frustration, mehr Vertrauen und schnellere Wege zum Kauf.

AI Shopping Assistants: Der kompetente Verkäufer, jetzt skalierbar

Shopping Assistants entwickeln sich aus genau demselben Grund weiter.

Statt Besucher durch starre, vorgegebene Entscheidungsprozesse zu führen, reagieren moderne AI-Assistenten eher wie ein kompetenter Verkäufer. Sie beantworten Fragen, erklären Unterschiede zwischen Produkten und passen Empfehlungen in Echtzeit an das Gespräch an.

Bei Produkten, die etwas mehr Orientierung erfordern, wie komplexe Käufe, hochpreisige Kategorien oder technische Entscheidungen, kann ein AI Shopping Assistant ein Einkaufserlebnis schaffen, das sich viel natürlicher anfühlt. Und dein Support-Team wird dabei gleich mit entlastet!

Die Antwort auf den Wandel: Experimentation

Das sollte man klar sagen: Keine Marke hat bisher herausgefunden, wie man das alles perfekt löst. Alle lernen noch, wie sie ihre Websites entsprechend anpassen.

Nur 16 % der Marken tracken heute systematisch die Performance von AI-Suchen. Verhalten, Signale und Erwartungen verschieben sich ständig. Was heute funktioniert, muss morgen angepasst werden.

Während diese Modelle sich weiterentwickeln, müssen auch die Strategien, die heute funktionieren, für das, was morgen kommt, flexibel bleiben. Unternehmen sollten besser verstehen, wie sich die Bedürfnisse und das Verhalten ihrer Kunden entlang der Journey von der Entdeckung bis zum Kauf verändern. Und sie müssen ihre Experimentation-Fähigkeiten ausbauen, um flexibel reagieren zu können.

Das ist kein Grund zu warten. Es ist ein Grund zu testen.

Experimentation wird immer wichtiger, nicht weil AI es fordert, sondern weil Menschen es tun. Besucher kommen nicht mehr mit denselben Fragen, demselben Vertrauen oder derselben Absicht an. Der einzige Weg zu verstehen, was Vertrauen aufbaut, Reibung abbaut und bessere Entscheidungen unterstützt, ist: weiter testen, lernen und anpassen.

Probiere etwas aus. Lerne daraus. Und probiere es erneut.

Das ist keine Methodik. Es ist eine Denkweise. Und sie ist es, die Teams, die sich anpassen, von Teams unterscheidet, die zurückfallen.

Was das für dein Team bedeutet

Der Wandel im Kundenverhalten ist keine Krise. Es ist ein Signal. Und gute Teams handeln auf Basis von Signalen.

Worauf du dich konzentrieren solltest:

In einer Welt, in der Verbraucher komplexere Fragen stellen und sofort gebündelte Antworten erhalten, werden nicht die lautesten Marken gewinnen. Sondern die, die am einfachsten als die richtige Lösung im richtigen Kontext erkennbar sind.

Die Journey ist nicht vorbei. Sie beginnt nur woanders.

AI verändert, wo die Customer Journey beginnt. Sie komprimiert die Recherchephase, erhöht die Anforderungen an On-Site-Erlebnisse und setzt einen Premium auf Klarheit, Vertrauen und Relevanz.

Aber eines hat sich nicht verändert: Menschen treffen die Entscheidung.

Sie wollen sich sicher fühlen. Sie wollen sich verstanden fühlen. Sie wollen ein Erlebnis, das sie dort abholt, wo sie sind, nicht dort, wo es für die Marke bequem ist.

Darum ging es bei guter Experimentation und Personalisierung schon immer. Und darum wird es auch weiterhin gehen, egal wie viele AI-Tools ins Spiel kommen.

Die Frage ist nicht, ob dein Team bereit ist für die Zukunft der Customer Journey. Sondern ob du bereit bist, weiter zu testen, bis du dein Bestes findest.

Lass uns gemeinsam weitergehen.

Häufig gestellte Fragen

Du hast noch Fragen zur Customer Journey und AI? Hier findest du Antworten.

Wie verändert AI die Customer Journey?

AI verlagert einen Großteil des Rechercheprozesses vor den Website-Besuch. Besucher kommen oft mit mehr Wissen, klareren Erwartungen und stärkerer Kaufabsicht an.

Warum wird Personalisierung im Zeitalter von AI wichtiger?

Besucher kommen mit unterschiedlichem Wissensstand und unterschiedlicher Absicht an. Personalisierung hilft dabei, die relevantesten Inhalte und Erlebnisse basierend auf ihrer Position in der Journey zu liefern.

Welche Rolle spielen Daten bei AI-gestützten Customer Experiences?

Vernetzte Daten, also Produktinformationen, Kundenbewertungen, Verhaltensinsights und CRM-Daten, geben AI den Kontext, den sie braucht, um relevantere Erlebnisse zu liefern.

Wie können Unternehmen sich auf AI-gesteuerte Customer Journeys vorbereiten?

Durch die Kombination hochwertiger Daten mit kontinuierlicher Experimentation, Semantic Search und personalisierten Erlebnissen, die sich an das sich verändernde Kundenverhalten anpassen.

Wir entwickeln Feature Experimentation & Rollouts (FE&R) kontinuierlich weiter, damit Teams noch reibungsloser, schneller und zuverlässiger arbeiten können. Die nachfolgenden neuesten Updates sind ab sofort verfügbar.

Data Explorer: jetzt auch in FE&R verfügbar

Der Data Explorer, der bereits für Web Experimentation verfügbar ist, steht jetzt auch in Feature Experimentation & Rollouts zur Verfügung. Damit können Sie Ihre serverseitigen Daten direkt in der Plattform untersuchen und von dort exportieren, ganz ohne externe oder technische Tools wie Postman.

Mit dem FE&R Data Explorer können Sie:

• Metriken abfragen und exportieren, darunter Konversionsrate, Umsatz, benutzerdefinierte Ziele, NPS und Anzahl der Aktionen
• Rohdaten wie SDK-Events und API-Aufrufe einsehen und exportieren
• Filter und Dimensionen anwenden, zum Beispiel Kampagne, Umgebung, Feature, Benutzereigenschaften oder Zeitraum
• benutzerdefinierte Datumsbereiche und Ergebnisgrenzen festlegen
• API-Payloads direkt über die Benutzeroberfläche generieren

Diese Funktion gehörte zu den Verbesserungen, die sich unsere Kunden am häufigsten gewünscht hatten. Sie sorgt für mehr Transparenz, stärkt das Vertrauen in die Datenerfassung und sorgt innerhalb ein und derselben Plattform für mehr Kontinuität zwischen clientseitigen und serverseitigen Funktionen.

👉 Den Data Explorer erreichen Sie direkt über Ihre FE&R-Oberfläche.

Live Hits: Echtzeit-QA für serverseitige Experimente

Wenn Sie eine Kampagne implementieren oder debuggen, können aggregierte Reports den Prozess unnötig ausbremsen. Mit Live Hits visualisieren Sie eingehende SDK-Events jetzt in Echtzeit und prüfen sofort, ob Ihre Implementierung wie erwartet funktioniert.

Keine Vermutungen. Kein Warten.

Live Hits verbessert QA-Workflows deutlich und reduziert Reibungsverluste bei der Implementierung für technische Teams.

Sie können schnell überprüfen:

• ob Events korrekt ausgelöst werden
• ob der Traffic richtig zugewiesen wird
• ob Varianten wie erwartet ausgespielt werden

👉 Zugriff über „Reporting“ → Button neben dem Filter.

Serverseitiges Reporting: weiterentwickelt für tiefere Analysen

AND-/OR-Filteroperatoren

Sie können nun innerhalb desselben Filtertyps bei mehreren Werten zwischen AND- und OR-Operatoren wechseln.

Das gibt Ihnen deutlich mehr Flexibilität bei der Segmentierung Ihrer Daten und ermöglicht tiefere Analysen direkt in Ihren Reports.

Durch die präzise Segmentierung erhalten Sie aussagekräftige Erkenntnisse.

RevenueIQ*: jetzt auch für serverseitige Reports verfügbar 💰

*RevenueIQ ist die patentierte Statistik-Engine von AB Tasty. Sie übersetzt Ergebnisse aus Experimenten in klare, verlässliche Umsatzprognosen und unterstützt Teams dabei, über klassische Conversion-Rate-Optimierung (CRO) hinauszugehen: hin zu echter Revenue Optimization, bei der sich Uplift und ROI bei jeder Variante fundiert beziffern lassen.

RevenueIQ ist bereits für clientseitige Experimente verfügbar und dort breit im Einsatz. Ab sofort steht das Tool auch für serverseitige Reports zur Verfügung.

Damit können Sie die finanziellen Auswirkungen Ihrer Experimente direkt aus Ihrem serverseitigen Reporting heraus prognostizieren.

RevenueIQ ist in allen Reports mit Transaktionsziel im Tab „Umsatzstatistiken“ verfügbar und liefert:

• Uplift pro Besucher: geschätzte Umsatzsteigerung pro Besucher nach der Ausspielung
• Uplift pro Monat: prognostizierter monatlicher Umsatzbeitrag
• Konfidenzintervalle: unteres, mittleres und oberes Umsatzszenario
• Umsatzgewinnchance: Wahrscheinlichkeit, dass die Variante den Umsatz steigert

Das bedeutet: klarere Entscheidungen, weniger uneindeutige Experimente und einen direkten Blick darauf, wie sich Ihre Experimente tatsächlich auf Ihr Geschäft auswirken.

So können Sie den ROI jedes serverseitigen Experiments fundiert beziffern und intern überzeugend kommunizieren.

Fazit

Die neuesten Verbesserungen an Feature Experimentation & Rollouts geben Ihren Teams mehr Transparenz, mehr Flexibilität und besser nutzbare Erkenntnisse. Mit Echtzeit-Datenzugriff, erweiterten Reporting-Optionen und belastbaren Umsatzprognosen können Sie Ihre Experimente gezielter optimieren und messbare Geschäftsergebnisse erzielen.