Die meisten Digitalteams verfügen heute über jede Menge Daten. Was ihnen oft fehlt, ist die nötige Klarheit, um daraus sicher die richtigen Entscheidungen zu treffen. Genau diese Lücke zwischen Erkenntnis und Handlung kostet Unternehmen häufig mehr, als ihnen bewusst ist.

Das zeigt sich an vielen Stellen im Optimierungsalltag: Experimente laufen, doch ihre Ergebnisse lassen sich nicht zuverlässig mit dem Umsatz verknüpfen. Tools für Personalisierung sind vorhanden, aber die passenden Zielgruppen treffsicher anzusprechen bleibt eine Herausforderung. Neue Features gehen live, ohne dass sich klar beurteilen lässt, welchen Unterschied sie tatsächlich gemacht haben. Und selbst wenn AI längst zum Toolset gehört, beginnt jede neue Session oft wieder damit, den nötigen Kontext jedes Mal von Grund auf zu erklären.

Dahinter steckt kein Mangel an Kompetenz. Das eigentliche Problem ist die fehlende Verbindung zwischen den einzelnen Lösungen. Wenn eine Optimierungsstrategie auf Tools basiert, die weder Daten noch Zielgruppen miteinander teilen und Erfolg unterschiedlich definieren, entstehen an jeder Schnittstelle Reibungsverluste.

Genau diese Lücke will Wingify schließen. Dafür bringt die Plattform AB Tasty und VWO zusammen, zwei etablierte Lösungen für Personalisierung, Experimentation und Digital Experience Optimization. Wingify schafft, was einzelne Tools nicht leisten konnten: eine zentrale, vollständige Sicht auf den Kunden, mit der alle Teams am selben Ort arbeiten können. Daten und Kontext müssen nicht erst zwischen Systemen händisch übertragen werden. Jede Funktion baut automatisch auf der vorherigen auf: Aus einem Insight wird eine Hypothese, daraus ein Experiment und daraus eine bessere Experience.

Was dich voneinander getrennte Tools wirklich kosten

Bevor wir uns ansehen, was Wingify konkret möglich macht, lohnt sich ein Blick auf die Ursache des Problems. Denn die damit verbundenen Kosten sind oft schwer zu erkennen: Sie verstecken sich hinter Nutzungszahlen und Produktivitäts-Dashboards und tauchen nur selten als eigener Posten in einem Report auf.

Wenn Daten in Silos stecken, werden Entscheidungen langsamer

• Ein Team erkennt auf einer Heatmap ein Muster und muss daraus in einem separaten Experimentation-Tool manuell eine Hypothese entwickeln.
• Ein Team findet eine eine Gewinnervariante und setzt sie in einer anderen Personalisierungs-Engine noch einmal als personalisiertes Erlebnis um.
• Eine Zielgruppe aus der Personalisierung muss im Feature-Flag-Tool komplett neu angelegt werden, bevor der Rollout überhaupt die richtigen Nutzer erreicht.

Jede dieser Übergaben kostet Zeit und schafft Raum für Interpretationsfehler. Oft ist der richtige Moment bereits vorbei, wenn aus einer vielversprechenden Idee endlich ein Live-Erlebnis geworden ist.

Zielgruppen driften auseinander, Kennzahlen widersprechen sich

Wenn dieselbe Zielgruppe, etwa „wiederkehrende Kunden, die den Checkout abgebrochen haben“, in vier verschiedenen Tools separat definiert wird, steht sie schon bald nicht mehr überall für dasselbe.

Experimentation liefert eine Zahl, während die Personalisierung eine leicht andere Gruppe anspricht. Analytics zeigt einen dritten Wert, und niemand kann die Abweichung erklären. So fließt weniger Zeit in die Optimierung und mehr in den Abgleich von Tabellen.

AI ist nur so gut wie ihr Kontext

Allgemeine AI-Tools sind für Brainstorming und erste Entwürfe durchaus hilfreich. Sie sehen aber weder laufende Experimente noch Zielgruppensegmente, Rollout-Historie oder Kampagnenkennzahlen. Für eine brauchbare Antwort musst du erst genügend Kontext exportieren, kopieren und einfügen. Anschließend trägst du das Ergebnis wieder manuell in die Plattform zurück, um damit weiterzuarbeiten. Genau auf diesem Hin- und Rückweg geht wertvoller Kontext verloren.

Governance wird zum Flickenteppich

Wenn Unternehmen Optimierung über mehrere Teams, Marken oder Regionen hinweg betreiben, wird jedes Tool ohne gemeinsames Berechtigungsmodell zu einer weiteren Stelle, an der Zugriffe separat eingerichtet und gepflegt werden müssen.

Audit-Protokolle verteilen sich über mehrere Systeme und Compliance-Fragen lassen sich schwerer eindeutig beantworten. Der Verwaltungsaufwand für fünf getrennte Tools verursacht Kosten; in der ROI-Rechnung eines einzelnen Tools tauchen sie jedoch fast nie auf.

Warum Vernetzung mehr bewirkt als einzelne Funktionen

Eine vernetzte Plattform hat gegenüber einem Stack aus getrennten Best-of-Breed-Tools einen strukturellen Vorteil. Nicht aus marketingtechnischen Gründen, sondern weil die Arbeitsschritte aufeinander aufbauen.

Wenn Experimentation, Personalisierung, Feature Delivery, Kunden-Insights, Commerce, Feedback und Analytics auf dieselbe Datenebene zugreifen, wird das Ergebnis eines Schritts automatisch zum Ausgangspunkt für den nächsten. Beispiel: Eine Heatmap zeigt Reibung im Checkout. Daraus entsteht direkt eine Hypothese. Die Hypothese wird zum Experiment.

Die Gewinner-Variante wird zur personalisierten Experience für genau das Segment, in dem die Reibung am größten war. Diese Personalisierung beeinflusst eine Feature-Entscheidung. Anschließend wird das Feature schrittweise für das Segment ausgerollt, das am besten reagiert hat. Jeder Schritt erweitert das Verständnis des Teams über das Kundenverhalten und liefert die Basis für den nächsten Test.

Verstehen, Hypothesen bilden, experimentieren, personalisieren, ausrollen, lernen, optimieren: Genau dieser Kreislauf erzeugt kumulative Verbesserungen. Dafür braucht es keinen Kraftakt. Es braucht Tools, die die Kette nicht bei jeder Übergabe unterbrechen. Wingify hält diesen Ablauf zusammen. Die Plattform verbindet die Stärken von AB Tasty bei Personalisierung, Segmentierung und AI-gestütztem Targeting mit der mehr als zehnjährigen Erfahrung von VWO in Experimentation und Verhaltensanalyse.

Was eine integrierte AI-Ebene verändert

Eine AI-Ebene außerhalb deiner Plattform fügt jedem Arbeitsschritt eine weitere Station hinzu. Ist sie direkt integriert, Ist sie direkt integriert, entfallen diese Schritte..

Wandz ist die integrierte AI-Ebene von Wingify. Sie steckt direkt in den Workflows für Experimentation, Personalisierung, Feature Management und Analytics. Wandz baut auf Evi von AB Tasty und Copilot von VWO auf und führt beide in einer gemeinsamen AI-Ebene zusammen, die auf Kontext aus der gesamten Plattform zugreifen kann.

Wandz ist in jede Funktion der Plattform integriert und hält den Optimierungs-Loop in Bewegung. Die AI generiert Hypothesen, prüft Konfigurationen, erstellt Zielgruppen, interpretiert Ergebnisse und zeigt die nächste Optimierungschance auf. Das geschieht direkt im Workflow, in dem die Arbeit ohnehin stattfindet. Der Loop wird schneller, weil die Pausen zwischen den Schritten wegfallen.

Das bringt konkreten geschäftlichen Nutzen:

• Schneller zu neuen Hypothesen: Anstatt dass ein Growth Team eine Woche lang Daten zusammensucht, um eine Testidee zu begründen, kann Wandz in wenigen Minuten Experiment-Hypothesen aus den Daten ableiten, die bereits in der Plattform vorliegen: Verhaltensmuster, Segment-Performance und historische Testergebnisse.
• Weniger Fehler vor dem Launch: Bevor ein Experiment oder Rollout live geht, prüft Wandz Konfiguration, Metriken, Zielgruppen-Targeting und Traffic-Verteilung und weist auf wahrscheinliche Fehler hin. Ein falsch konfigurierter Test, der zwei Wochen unbemerkt läuft, kostet Zeit und Geld. Ein Pre-Launch-Check hätte das erkennen können.
• Ergebnisse schneller verstehen: Statt auf die Interpretation eines beendeten Tests durch einen Analysten zu warten, können Teams Wandz in natürlicher Sprache fragen: „Wie hat diese Kampagne bei Erstbesuchern auf Mobile im Vergleich zu Desktop abgeschnitten?“ Die Antwort kommt sofort aus den eigenen Daten.
• Kampagnen schneller umsetzen: Mit dem AI Editor erstellen oder ändern Teams Kampagnen per Anweisung in natürlicher Sprache. Jede Änderung bleibt sichtbar und kann vor dem Go-live rückgängig gemacht werden. So gehen Kampagnen schneller live, ohne dass die Kontrolle verloren geht.

Jeder dieser Punkte verkürzt den Weg von Insight zu Handlung. Über alle Experimente, Rollouts und Personalisierungskampagnen eines Jahres hinweg macht das einen spürbaren Unterschied darin, wie viel Optimierung ein Team umsetzen kann.

Was Wingify liefert

Der Wert von Wingify entsteht durch die Verbindung zweier Plattformen: die Stärken von AB Tasty in Personalisierung und AI-gestützten Erlebnissen sowie die Tiefe von VWO in Experimentation. Alles nutzt dieselbe Datenebene, denselben Workflow und dasselbe AI-System.

Für Teams entsteht so ein engerer Loop zwischen Kundenverständnis und Verbesserung der Experience. Er läuft kontinuierlich, statt nur in Schüben, wenn jemand Zeit findet, fünf Dashboards manuell miteinander abzugleichen.

Darin liegt der Business Case für eine einheitliche Digital Experience Optimization Plattform. Und genau das liefert Wingify.

FAQs

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

Was ist Wingify?

Wingify ist die gemeinsame Digital Experience Optimization Plattform, die aus AB Tasty und VWO nach ihrem Zusammenschluss 2026 geworden ist.

Was gehört zu Wingify?

Wingify umfasst Web-, Mobile- und Server-Side Experimentation, Personalisierung und Produktempfehlungen, Feature Management inklusive schrittweiser Rollouts und Kill Switches, Verhaltensanalyse mit Heatmaps, Session Recordings und Umfragen sowie Wandz als gemeinsame AI-Ebene der Plattform.

Unterstützt Wingify Feature Flags?

Ja. Feature Management inklusive schrittweiser Rollouts und Kill Switches ist Teil der Plattform. Engineering- und Produktteams können Features schrittweise ausrollen und bei Problemen sofort abschalten.

Unterstützt Wingify Personalisierung?

Ja. Personalisierung ist eine der zentralen Säulen der Plattform. Sie basiert auf die Fähigkeiten von AB Tasty für adaptives, verhaltensbasiertes Targeting auf, darunter EmotionsAI zur Erkennung des emotionalen Zustands von Nutzern und AdaptiveCX, das die Experience dynamisch anpasst, je länger ein Besucher auf der Website bleibt.