Schlagwort: Expérimentation

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3. Sep. 2026
10min. Lesezeit

Wandz: Die AI-Ebene der Wingify Plattform

Stephanie Safdie

Stephanie Safdie

Das Wichtigste auf einen Blick

› Wandz ist die integrierte AI-Ebene von Wingify, kein separater Assistent, der nachträglich an die Plattform angebaut wurde.

› Die AI unterstützt Experimentation, Personalisierung, Feature Management, Kunden-Insights und weitere Optimierungs-Workflows.

› Anders als allgemeine AI-Tools arbeitet Wandz mit dem Kontext, der bereits in der Plattform vorhanden ist: Experimente, Zielgruppen, Metriken und Kundenverhalten.

› Das Ziel: den Weg von einem interessanten Detail in den Daten bis zur konkreten Umsetzung zu verkürzen, ohne dafür die Plattform verlassen zu müssen.

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

Warum Experience-Teams eine andere Art von AI brauchen

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

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

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

Was ist Wandz?

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

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

Warum Wandz direkt in Wingify arbeitet

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

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

Eine AI-Ebene für die gesamte Wingify Plattform

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

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

So unterstützt Wandz die Workflows in Wingify

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

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

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

Experimentation

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

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

Personalisierung

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

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

Feature Management

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

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

Kunden-Insights

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

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

Analytics

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

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

Was unterscheidet Wandz von allgemeiner AI?

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

Allgemeine AIWandz
Startet mit allgemeinem WissenStartet mit Kontext aus Experimentation und Optimierung
Daten müssen kopiert und eingefügt werdenIst bereits mit den Daten der Plattform verbunden
Kennt deine Kampagnen nichtHat Zugriff auf deine Experimente
Kennt deine Zielgruppen nichtHat Zugriff auf deine Zielgruppensegmente
Liefert vor allem VorschlägeKann beim Aufbau und bei der Konfiguration unterstützen
Läuft in einem separaten WorkflowIst direkt in den Workflow integriert

So nutzen unterschiedliche Teams Wandz

  • Product Manager nutzen Wandz, um Experimente zu priorisieren, die Annahme neuer Features zu verstehen und das Tempo von Rollouts abzuwägen.
  • Marketer optimieren damit Kampagnen, bauen personalisierte Journeys auf und analysieren, was Conversions fördert oder ausbremst.
  • Growth-Teams entwickeln schneller Hypothesen, erkennen, welche Segmente auf einen Test besonders gut reagieren, und finden nach Testende bereits die nächste Optimierungschance.
  • Entwickler prüfen Feature-Flag-Konfigurationen, machen einen Plausibilitätscheck für Rollout-Pläne und reduzieren das Risiko, fehlerhafte Änderungen in die Produktion zu bringen.
  • E-Commerce-Teams personalisieren mit Wandz die Shopping Journey, erkennen Reibung im Checkout und verknüpfen Verhaltens-Insights mit Änderungen, die den Umsatz beeinflussen.

Ein typischer Ablauf mit Wandz

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

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

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

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

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

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

FAQs

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

Ist Wandz ein Chatbot?

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

Ist Wandz in jedes Wingify Produkt integriert?

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

Kann Wandz Experimente erstellen?

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

Ersetzt Wandz Analysten?

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

Wie unterscheidet sich Wandz von ChatGPT?

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

Kann Wandz Personalisierungsstrategien empfehlen?

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

Unterstützt Wandz Feature Management?

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

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

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

Die Zukunft der AI liegt im integrierten Workflow

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

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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. 

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2. Sep. 2026
11min. Lesezeit

Experience Optimization Platforms (EOP): So priorisierst du Experimente

Stephanie Safdie

Stephanie Safdie

Die neue digitale Customer Experience

Eine überzeugende Online-Shopping-Experience ist ein entscheidender Erfolgsfaktor. Genau dabei unterstützen Experience Optimization Platforms (EOPs).

86 % der Online-Käufer sind bereit, für eine bessere Customer Experience mehr zu bezahlen. Wer digitale Erlebnisse zugänglich gestaltet und konsequent auf Conversions optimiert, schafft sich damit einen klaren Wettbewerbsvorteil.

Unternehmen konkurrieren längst nicht mehr nur über Produkt und Preis. Entscheidend ist auch die Qualität des digitalen Erlebnisses. Umso wichtiger ist es, Websites kontinuierlich zu optimieren.

Viele Marken wissen dabei nicht, wo sie anfangen sollen. Eine einfache Lösung sind Experience Optimization Platforms (EOPs). Sie bündeln Analyse, Testing und Personalisierung in einer Plattform und helfen Teams, Nutzererlebnisse systematisch und skalierbar zu verbessern.

In diesem Artikel erfährst du, was eine EOP ausmacht, wie du mit dem 3D-Modell Optimierungen strategisch angehst und wie du Experimente so priorisierst, dass diejenigen mit den größten Chancen zuerst auf den Tisch kommen.

Was ist eine Experience Optimization Platform (EOP)?

Eine Experience Optimization Platform (EOP) ist eine Softwareplattform, mit der Unternehmen digitale Kundeninteraktionen über Apps, Websites und weitere Touchpoints analysieren, testen und personalisieren können.

Dafür verbinden EOPs datenbasierte Erkenntnisse, Experimentation wie A/B Testing und AI-gestützte Personalisierung. So können Marken ihre digitale Customer Experience kontinuierlich an reale Nutzerbedürfnisse anpassen.

Das kann Retention und Conversion Rates verbessern und damit die Grundlage für langfristige Markentreue und nachhaltiges Wachstum schaffen.

Die Übersichtskarten zeigen einige typische Funktionen und Merkmale einer Experience Optimization Platform:

A/B Testing icon

A/B Testing & MVT Testing

Teams testen unterschiedliche Versionen von Seiten oder Features und erkennen, welche Variante besser performt.

AI Personalization icon

AI-gestützte Personalisierung

Inhalte, Angebote und Erlebnisse werden anhand von Nutzerverhalten oder demografischen Merkmalen passend ausgespielt.

Data Integration icon

Datenintegration

Daten aus CRM, Analytics, Website und App werden zusammengeführt, damit Teams ein konsistentes Kundenbild erhalten.

Behavioral Analytics icon

Nutzeranalyse

Klicks, Scrollverhalten und Customer Journeys machen sichtbar, wie Nutzer mit digitalen Angeboten interagieren.

AI Recommendations icon

AI-gestützte Produktempfehlungen

Machine Learning erkennt wahrscheinliche Nutzerbedürfnisse und automatisiert passende Content- oder Produktempfehlungen. Link

Journey Orchestration icon

Journey Orchestration

Teams können Customer Journeys über Web, Mobile, E-Mail und weitere Kanäle hinweg zentral abbilden und optimieren.

Warum lohnt sich eine Experience Optimization Platform?

Eine EOP vereint mehrere eng verzahnte Funktionen in einer Plattform. Unternehmen können damit A/B Testing durchführen, Customer Journeys personalisieren und neue Features sicher ausrollen, ohne für jeden Schritt ein separates Tool zu benötigen. Das Ziel: Unternehmenswachstum zu fördern und die Umsätze zu steigern.

Weitere Vorteile von Experience Optimization Platforms sind:

  • Datenbasierte Entscheidungen: Die aus Tests mit EOPs gewonnenen Daten ermöglichen es, Experimente zu bündeln und fundierte Entscheidungen zu treffen.
  • Stärkere Kundenbindung: EOPs können relevantere Erlebnisse schaffen und so die Chance erhöhen, dass Nutzer zurückkehren.
  • Höherer ROI: Erkenntnisse aus Experimenten mit EOPs helfen Marken, ihre Ressourcen auf Änderungen zu konzentrieren, die wichtige Geschäftskennzahlen direkt beeinflussen.
  • Höherer durchschnittlicher Bestellwert (AOV): Durch personalisierte Customer Journeys und eine kontinuierliche Optimierung des Nutzererlebnisses kann der durchschnittliche Bestellwert steigen.

Was unterscheidet EOPs von Einzellösungen? 

EOPs verfolgen einen integrierten Ansatz für Testing und Experimentation. Einzellösungen, oft auch Point Solutions genannt, sind dagegen spezialisierte Tools, die ein klar abgegrenztes Problem lösen.

Der direkte Vergleich zeigt, wo die Unterschiede liegen:

Integrierter Ansatz

Experience Optimization Platform

Fokus: ganzheitliche Customer Journey
  • Gemeinsame Daten und Zielgruppen über mehrere Funktionen hinweg.
  • Durchgängige Workflows für Testing und Personalisierung.
  • Ganzheitlicher Blick auf die Customer Journey von Anfang bis Ende.
  • Zentral angelegte Experimentation als Basis für datenbasierte Entscheidungen.
Kurz gesagt

Eine EOP reduziert Datensilos und bringt die wichtigsten Optimierungsfunktionen in einer Plattform zusammen. Das erleichtert skalierbare Prozesse und schafft eine Grundlage für Unternehmenswachstum.

VS
Einzelne Tools

Einzellösungen

Fokus: isolierte Spezialfunktionen
  • Sinnvoll, wenn nur eine einzelne Lösung benötigt wird.
  • Arbeiten als eigenständige Tools mit jeweils einer Hauptfunktion.
  • Daten zwischen Systemen müssen oft manuell synchronisiert werden.
  • Der Blick auf das Nutzerverhalten kann dadurch fragmentiert bleiben.
Kurz gesagt

Für einfache oder klar begrenzte Anforderungen können Einzellösungen gut funktionieren. Für eine unternehmensweite Optimierung fehlt ihnen jedoch häufig die notwendige Verbindung zwischen Daten, Testing und Personalisierung.

Das 3D-Modell für EOPs: Drive, Delivery und Development

Experience Optimization Platforms können Unternehmen dabei unterstützen, die 3D’s zu erreichen. Das ist ein großer Vorteil.

3D steht für Drive, Delivery und Development und bezeichnet ein strategisches Modell, das unterschiedliche Optimierungsaufgaben klar ordnet.

Drive: Strategie mit A/B Testing vorantreiben

Drive steht für einen fokussierten Ansatz, mit dem Teams Ideen durch Experimentation validieren. Es gibt der Optimierung Richtung und Tempo und schafft die Grundlage für gezieltes Testing.

Zu den wichtigsten Methoden für Drive gehören:

Das reduziert Risiken: Marken lernen schneller aus realem Nutzerverhalten und bauen Schritt für Schritt eine belastbare Basis aus validierten Ideen auf.

Beispiel: Ein Händler testet zwei Varianten seines Produktseiten-Layouts. Der A/B-Test zeigt einen Gewinner, der mehr Klicks auf „In den Warenkorb legen“ erzielt.

Delivery: Personalisierte Erlebnisse gezielt ausspielen

Bei der zweiten Komponente, der „Delivery“, geht es darum, aus Geschäftszielen konkrete Maßnahmen und passende Erlebnisse abzuleiten und diese konsequent umzusetzen.

AI-gestützte Personalisierung kann hier besonders viel leisten. Mit Zielgruppensegmentierung und Tools wie EmotionsAI lassen sich Inhalte dynamisch an Verhalten, Standort und Echtzeit-Aktivität anpassen.

So kann „Delivery“ Engagement, Conversion Rate und den durchschnittlichen Bestellwert (AOV) steigern, weil die passende Botschaft zur passenden Zeit beim jeweiligen Nutzer ankommt.

Beispiel: Eine Reiseplattform erkennt bei Besuchern aufgrund ihrer Browsing-Historie einen Exit Intent und spielt in Echtzeit ein Angebot für ein kurzfristig verfügbares Hotel aus. Das kann die Buchungsrate erhöhen.

Development: Features sicher weiterentwickeln

Der dritte Punkt des 3D-Modells, „Development“, konzentriert sich darauf, gemeinsame Best Practices zu etablieren und neue Features mit Feature Management kontrolliert auszurollen.

Dafür eignen sich unter anderem Feature Flags, schrittweise Rollouts oder KPI-gesteuerte Rollbacks. Produkt- und Engineering-Teams können neue Features dadurch schneller mit ausgewählten Nutzersegmenten testen und negative Auswirkungen auf die User Experience begrenzen.

Beispiel: Ein SaaS-Unternehmen spielt ein neues Dashboard-Feature zunächst nur an 10 % seiner Nutzer aus. Nach der Auswertung von Feature-Adoptionsrate und Performance-Kennzahlen kann das Team entscheiden, ob der Rollout für alle Nutzer sinnvoll ist. 

Drive Icon

Drive

Eine fokussierte Optimierungsstrategie, meist mit A/B Testing, um Ideen schnell zu validieren.

Delivery Icon

Delivery

Ein konkreter Maßnahmenplan, der auf die Geschäftsziele einzahlt und mit AI-gestützter Personalisierung passende Erlebnisse ausspielt.

Development Icon

Development

Gemeinsame Best Practices und Methoden, kombiniert mit Feature Management und schrittweisen Rollouts, um Risiken zu reduzieren.

Experimente priorisieren: Von der Idee zur Wirkung

Bei der Vielzahl möglicher Tests stellt sich in Unternehmen schnell die Frage: Welches Experiment hat als Nächstes Priorität?

Reife Optimierungsprogramme haben meist mehr Ideen als Testkapazität. Die eigentliche Herausforderung ist deshalb selten der Mangel an Ideen, sondern die richtige Reihenfolge. Welche Tests verdienen zuerst Zeit, Traffic und Ressourcen?

Priorisierungsframeworks schaffen dafür einen objektiven, strukturierten Entscheidungsprozess. Statt nach Bauchgefühl zu handeln, bewertet das Team Ideen anhand klarer Kriterien.

Zwei einfache Frameworks eignen sich besonders gut für die Arbeit mit Experience Optimization Platforms: 

PIE Framework

PIE steht für Potential, Importance und Ease. Das Framework bietet eine einfache Struktur, um Experimente zu priorisieren.

Du bewertest dabei drei Kriterien:

  • Potential: Wie viel Verbesserung kann dieser Test voraussichtlich bewirken?
  • Importance: Wie wertvoll ist der Traffic auf den Seiten, die du testen möchtest, zum Beispiel wegen hoher Reichweite oder hoher Geschäftsrelevanz?
  • Ease: Wie einfach lässt sich der Test technisch und organisatorisch umsetzen?

Wie funktioniert PIE?

Jede Testidee oder Variante erhält für alle drei Kriterien einen Score, meist von 1 bis 10. Die Ideen mit dem höchsten Gesamtscore stehen in der Regel zuerst auf der Testliste. 

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ICE Framework

ICE steht für Impact, Confidence und Ease. Auch dieses kompakte Framework hilft Teams, Testing-Initiativen in eine sinnvolle Reihenfolge zu bringen.

Die drei Kriterien sind:

  • Impact: Wie stark würde sich ein erfolgreicher Test auf zentrale Kennzahlen auswirken?
  • Confidence: Wie sicher bist du auf Basis von Daten, Nutzerforschung oder früheren Tests, dass die Hypothese einen positiven Effekt hervorbringt?
  • Ease: Wie einfach lässt sich das Experiment starten?

Wie funktioniert ICE?

Für Impact, Confidence und Ease vergibt das Team jeweils einen Wert von 1 bis 10. Aus den Einzelwerten entsteht ein Gesamtscore, der zeigt, welche Testidee zuerst umgesetzt werden sollte. 

Best Practices für die Umsetzung

Unabhängig davon, welches Priorisierungsframework du mit deiner Experience Optimization Platform nutzt, entscheidet auch die Qualität der Experimentation-Praxis über die Ergebnisse.

Diese Best Practices helfen dabei:

  • Zentralen Backlog pflegen: Alle Testideen werden an einem Ort gesammelt und nachvollziehbar organisiert.
  • Im Team bewerten: Marketing, Produktentwicklung, UX und Development bringen unterschiedliche Perspektiven in die Priorisierung ein.
  • An Geschäftszielen ausrichten: Die wichtigsten Tests sollten direkt auf aktuelle OKRs, KPIs und unternehmensweite Prioritäten einzahlen.
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Eine Kultur der Experimentation aufbauen

Bei der Nutzung einer Experimentation Optimization Platform sind Tools und Frameworks nur ein Teil der Gleichung. Langfristig entsteht der größte Wert einer EOP, wenn sich auch der Umgang mit Experimentation im Unternehmen verändert.

EOPs können dabei mehrere kulturelle Prinzipien unterstützen:

  • Auch aus „gescheiterten“ Tests lernen: Jedes Ergebnis liefert Erkenntnisse, unabhängig davon, ob die Hypothese bestätigt wurde.
  • Ideen im ganzen Unternehmen öffnen: Nicht nur ein kleines Optimierungsteam, sondern alle relevanten Bereiche können Ideen zum Backlog beitragen.
  • Ergebnisse breit teilen: Learnings aus Experimenten werden unternehmensweit sichtbar. Das schafft Verständnis, zeigt den Wert der Optimierung und erhöht die Bereitschaft, weiter zu testen.

Fazit: Dein Weg zu mehr Optimierungsreife

Der strategische Wert einer Experience Optimization Platform entsteht aus dem Zusammenspiel von 3D-Modell und einem klaren Priorisierungsprozess für Testing und Experimentation.

Optimierung ist kein einmaliges Projekt, das mit dem Launch eines Tests endet. Sie ist ein fortlaufender Loop aus Lernen, Entscheiden und Verbessern. Mit einer EOP kann Experimentation so zu einem festen Bestandteil von Entscheidungen und Kundeninteraktionen werden.

Prüfe deshalb deinen aktuellen Optimierungsprozess und identifiziere einen konkreten Hebel. Vielleicht führst du ein Priorisierungsframework ein oder startest zunächst mit einem zentralen Testing-Backlog. Schon dieser erste Schritt kann der Beginn eines kreativen und konstruktiven Prozesses sein.

Bereit, deine nächste mutige Idee gezielt zu testen?

FAQs

Du hast noch Fragen zu Experience Optimization Platforms? Hier findest du die wichtigsten Antworten.

Warum ist eine Experience Optimization Platform wichtig?

EOPs helfen Unternehmen, digitale Erlebnisse mit datenbasiertem Testing, Personalisierung und weiteren Optimierungsfunktionen kontinuierlich zu verbessern. Das kann Conversions, Kundenzufriedenheit, Entscheidungsqualität und langfristige Markentreue stärken.

Welche Funktionen sind bei einer Experience Optimization Platform besonders wichtig?

Achte bei der Auswahl einer Experience Optimization Platform vor allem auf Funktionen wie A/B Testing, Personalisierung, Behavioural Analytics und die Integration von Kundendaten. AI-gestützte Produktempfehlungen und Journey Orchestration werden zusätzlich wichtiger, wenn Optimierung skaliert und stärker automatisiert werden soll.

Sind EOPs besser als Einzellösungen?

Für Unternehmen, die kanalübergreifend und skalierbar optimieren möchten, sind EOPs meist die bessere Wahl. Einzellösungen können dennoch sinnvoll sein, wenn ein sehr spezifisches Problem gelöst werden soll oder der Anwendungsbereich bewusst klein bleibt.

Warum ist AB Tasty als Experience Optimization Platform eine gute Wahl?

AB Tasty unterstützt Experimentation mit Server-Side Tests, Client-Side Tests, Multivariate Testing und klassischem A/B Testing. Dazu kommen AI-gestützte Funktionen für Personalisierung, darunter AdaptiveCX und EmotionsAI.

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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 arbeitete als Social-Media-Video-Creator, freiberufliche Copywriterin und SEO-Copywriterin beim Climate-Tech-Unternehmen Greenly. Außerdem betreibt sie den Reiseblog Destination Dreamer Diaries. 

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8min. Lesezeit

Wie Wingify die Experience Optimization beschleunigt

Stephanie Safdie

Stephanie Safdie

Das Wichtigste auf einen Blick

› Wingify ist die Digital Experience Optimization Plattform (DXO), in der AB Tasty und VWO zusammenkommen

› Sie vereint Personalisierung, Experimentation, Feature Management, Kunden-Insights und AI auf einer Plattform.

› Bestehende AB Tasty- und VWO-Produkte laufen zunächst unverändert weiter und werden schrittweise izu einer einheitlichen Wingify Experience zusammengeführt.

› Wandz ist die AI Engine, die alle Bereiche der Plattform miteinander verbindet.

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.

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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 arbeitete unter anderem als Social-Media-Video-Creator, freie Copywriterin und SEO-Copywriterin beim Climate-Tech-Unternehmen Greenly. Außerdem betreibt sie den Reiseblog Destination Dreamer Diaries. 

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Ein Sommer voller Erfolge: Unsere G2-Auszeichnungen sprechen für sich

Stephanie Safdie

Stephanie Safdie

Erfolg entsteht gemeinsam mit unseren Kunden

Branchenanalysen, Anbieter-Vergleiche und Pressemitteilungen sprechen gern von „Marktführerschaft“. Bei AB Tasty zählt für uns jedoch vor allem ein Urteil: das unserer heutigen Kunden und derjenigen, die wir künftig begrüßen möchten.

Die G2 Summer 2026 Reports zeigen, wie sich AB Tasty in der Welt der Experimentation erfolgreich weiterentwickelt. Wir freuen uns über Spitzenplatzierungen und mehrere „Leader“-Badges in wichtigen Kategorien wie A/B Testing, Personalization und Feature Management. Für uns sind diese Badges jedoch keine Trophäen. Sie stehen für die gemeinsame Arbeit mit unseren Kunden auf dem Weg zum Erfolg und dafür, dass unsere etablierte Plattform immer wieder neue Unternehmen überzeugt.

Wenn unsere Nutzer sich die Zeit nehmen, ehrliches Feedback auf G2 zu geben, bewerten sie nicht nur eine Softwareplattform. Sie bewerten auch die Partnerschaften, die wir aufbauen, die Probleme, die wir gemeinsam lösen, und den konkreten Geschäftswert, den wir möglich machen.

Dieser Artikel zeigt, was die G2-Badges aussagen, warum Kundenbewertungen bei der Softwareauswahl ein wichtiger Maßstab sind und was unser Ergebnis im G2 Sommer 2026 darüber verrät, warum AB Tasty für Digital Experimentation eine starke Wahl bleibt. 

Konstante Leistung, starke Ergebnisse: Unsere G2-Badges im Sommer 2026

Wir freuen uns, dass AB Tasty im Sommer 2026 insgesamt 17 G2-Badges erhalten hat.

Die interaktiven Karten unten zeigen eine Auswahl der G2-Badges, die AB Tasty in diesem Sommer erhalten hat:

Leader Summer 2026 badge

Leader

Für Produkte mit hoher Kundenzufriedenheit und starker Marktpräsenz in der jeweiligen Kategorie.

Regional Leader Summer 2026 badge

Regional Leader

Für Produkte mit hoher Kundenzufriedenheit und starker Marktpräsenz in einer Region.

Easiest Admin Summer 2026 badge

Easiest Admin

Für Lösungen, die Verwaltungsprozesse vereinfachen und Teams dabei helfen, Workflows mit weniger Reibung zu steuern.

Easiest to Do Business With Summer 2026 badge

Easiest to Do Business With

Für Anbieter mit reibungsloser Customer Experience: von der Kommunikation über den Support bis zur Zusammenarbeit.

Best ROI Summer 2026 badge

Best ROI

Für Produkte, mit denen Kunden einen hohen geschätzten Return on Investment ihrer Software erzielen.

High Performer Summer 2026 badge

High Performer

Für Produkte mit hoher Kundenzufriedenheit, v.a. bei Nutzern im jeweiligen Segment oder in der jeweiligen Kategorie.

High User Adoption Summer 2026 badge

High User Adoption

Für eine hohe Nutzung im Alltag, die zeigt, dass Teams die Plattform aktiv einsetzen.

Momentum Leader Summer 2026 badge

Momentum Leader

Für Produkte mit starkem Wachstum, hohem Kundeninteresse und positiver Marktdynamik.

Von Leader in Enterprise und Mid-Market bis zu wichtigen Kategorien wie Best Estimated ROI, Highest User Adoption, Easiest Admin und Easiest To Do Business With: Unsere G2-Badges im Sommer 2026 zeigen, dass die AB Tasty Plattform im Bereich Digital Experience Optimization fest etabliert ist.

Fragt man unsere Kunden, würden sie sagen: Diese Badges sind nicht nur hübsche Siegel. Sie stehen dafür, dass echte Nutzer die Plattform jeden Tag verwenden, komplexe Probleme lösen und ihre digitalen Experiences weiterentwickeln.

Gemeinsam vorwärts gehen: Eine Integration mit dem Kunden im Mittelpunkt

Unsere G2 Summer 2026 Platzierungen kommen zu einem besonderen Zeitpunkt. Nach dem jüngsten Zusammenschluss von AB Tasty und VWO beginnt nach zehn Jahren parallelen Wachstums eine gemeinsame nächste Phase.

Auch VWO hat bei den G2 Summer 2026 Badges stark abgeschnitten. Den Merger mit VWO haben wir vor Kurzem angekündigt. VWO erhielt viele der gleichen Badges und Auszeichnungen und kommt in den aktuellen G2-Bewertungen auf durchschnittlich 4,4 von 5 Punkten. Das zeigt, wie klar wir uns in einem Punkt einig sind: Der Nutzer steht im Mittelpunkt.

Indem wir unsere Fähigkeiten zusammenführen, entsteht ein gemeinsames Angebot, das Experimentation, tiefgehende Personalisierung, intelligenten Commerce, erweiterte Analysen, Feature Management und dynamisches Engagement verbindet. Diese G2-Auszeichnungen gehören vor allem unseren Nutzern. Ihr Feedback zeigt: Die Zukunft von CRO entsteht gemeinsam mit ihnen.

Dabei richten unsere Teams den Blick nicht nach innen. Entscheidend ist, dass gemeinsame Kunden das Beste aus beiden Welten erhalten. Die G2-Badges dieses Sommers zeigen, dass dieser kundenorientierte Ansatz ankommt.

Deep Dive: Was AB Tasty in den G2 Summer 2026 Reports auszeichnet

Ein genauer Blick auf das Feedback hinter unseren G2 Summer 2026 Badges zeigt mehrere wiederkehrende Stärken.

Die nachfolgenden Punkte nennen unsere Kunden immer wieder. Sie zeigen, warum AB Tasty als Partner für digitale Optimierung eine besonders gute Wahl ist.

1. Beziehungen statt reiner Transaktionen: „Best Relationship“ und „Easiest to Do Business With“

Bei AB Tasty ist Software nur ein Teil der Gleichung. Genau das spiegelt sich in unseren konstant guten Bewertungen für die Kundenbeziehung wider.

Wir verkaufen dir nicht einfach eine Plattform und lassen dich dann damit allein. Von Anfang an arbeiten Kunden mit einem festen Customer Success Manager (CSM) und globalen Supportteams zusammen, die ihre internen Ressourcen gezielt ergänzen.

Egal, ob ein Kunde einen einfachen A/B-Test auf einer Landingpage durchführt oder eine komplexe Server-Side-Kampagne mit Feature Flags startet: Er erhält schnell Zugang zu erfahrenen Ansprechpartnern. G2-Reviews beschreiben unser Team als proaktiv, reaktionsschnell und ernsthaft daran interessiert, Marken beim Erreichen ihrer KPIs zu unterstützen.

2. Schneller Nutzen: „Most Implementable“ und „Fastest Setup“

Bei digitaler Optimierung zählt Geschwindigkeit. Wenn die Implementierung einer Plattform sechs Monate dauert und schon für ein Live-Tag viele Entwicklerressourcen nötig sind, verlieren Marken wertvolle Zeit und Umsatz.

AB Tasty setzt seit jeher auf Performance und eine einfache Implementierung. Mit einem der schnellsten Tags am Markt und dem integrierten Performance Center helfen wir dabei, Optimierungen einfach hinzuzufügen, ohne die Ladegeschwindigkeit der Seiten unnötig zu beeinträchtigen.

Unsere G2-Reviews dieses Sommers zeigen, wie schnell Teams vom Vertragsabschluss zum ersten Experiment kommen. Der intuitive Visual Editor senkt die technische Einstiegshürde. Marketing- und Produktteams können Front-End-Tests eigenständig umsetzen, während Entwicklerkapazitäten für komplexe Server-Side Experimentation frei bleiben.

3. Eine zentrale Plattform statt vieler Einzellösungen

Optimierung bedeutet heute mehr, als nur eine Überschrift zu testen oder die Farbe eines CTA-Buttons zu ändern. Moderne digitale Erlebnisse brauchen mehrere aufeinander abgestimmte Ansätze.

Unsere G2-Reviews zeigen, dass Kunden die Breite unserer einheitlichen Multi-Product-Plattform schätzen:

  • Experimentation: Ermöglicht saubere A/B- und Multivariate Tests, um Ideen sicher zu validieren.
  • Personalization: Spielt relevante, kontextbezogene Erlebnisse in Echtzeit aus, zum Beispiel mit AdaptiveCX.
  • Feature Management: Ermöglicht Entwicklern und Produktmanagern, Features mit schrittweisen Rollouts und Feature Flags sicher ein- oder auszuschalten.
  • Commerce & Analytics: Bietet erweiterte Produktsuche, Empfehlungen und Visual Merchandising, unterstützt durch tiefe Insights zu Verhaltensdaten.

Statt fünf Einzellösungen zu jonglieren, die nicht miteinander kommunizieren, schätzen unsere Kunden einen zentralen, verlässlichen Ort für die Gestaltung der gesamten Customer Journey.

Was unsere Community sagt

Um zu verstehen, warum AB Tasty in den G2 Grids so gut abschneidet, lohnt sich ein Blick auf das direkte Feedback unserer Nutzer.

Die nachfolgenden Themen tauchen in den verifizierten G2-Reviews dieses Sommers besonders häufig auf.

Mehr erreichen: Wie die AB Tasty Tools Marken zu besseren Ergebnissen verhelfen können

Mehr Agilität im Marketing mit dem Visual Editor, weniger Abhängigkeit von Entwicklern

Eine der häufigsten Herausforderungen für Optimierungsteams ist die starke technische Abhängigkeit von Entwicklern bei einfachen Front-End-Tests. Wenn Marketing- und Growth-Teams wochenlang in einer Entwickler-Warteschlange hängen, nur um einen Hero-Banner anzupassen, verliert ein CRO-Programm an Tempo.

Die G2-Reviews dieses Sommers zeigen, dass AB Tasty diese verbreitete Hürde adressiert. Ein verifizierter Mid-Market-Reviewer beschreibt es so:

So löst AB Tasty das: Visual Editor + Copilot AI

AB Tasty kombiniert den intuitiven Visual Editor mit Copilot AI, um No-Code-Anpassungen ohne unnötige Entwicklerabhängigkeiten umzusetzen. Marketer können Front-End-Experimente starten, Botschaften austauschen und Layouts visuell anpassen. Entwickler können ihre Kapazitäten gleichzeitig auf komplexe serverseitige Feature Experimentation konzentrieren.

Personalisierung in großem Maßstab: Tiefe Segmentierung mit EmotionsAI

Wer seine Zielgruppe als einen einzigen statischen Traffic-Block behandelt, verschenkt Umsatzpotenzial. Nutzer erwarten heute hochrelevante, kontextbezogene digitale Journeys.

Personalisierung gehört zu den anspruchsvolleren Disziplinen im Bereich Experimentation. Dass AB Tasty hier so viele Badges erhalten hat, ist deshalb besonders relevant.

Das folgende Review zeigt, wie präzise wir Besucher segmentieren und gezielt ansprechen können. 

So löst AB Tasty das: Geolokalisierung, verhaltensbasierte Zielgruppen und EmotionsAI

Für skalierbare Personalisierung kombiniert AB Tasty:

  • Zielgruppen nach Verhaltensmerkmalen: Spricht Nutzer auf Basis von Echtzeitaktivität, Scrolltiefe oder Referrals an.
  • Standortbasiertes Targeting: Spielt regionale Angebote und lokalisierte Botschaften dynamisch aus.
  • EmotionsAI: Segmentiert Besucher nach psychologischen und emotionalen Kaufmotiven, zum Beispiel trend- oder sicherheitsorientiert.
  • Strategien zur Wiedergewinnung von Kunden: Reagieren auf Exit Intent oder Warenkorbabbruch, bevor Nutzer abspringen.

Erfolgsgeschichte: Iberojet

Statt mit starren, generischen Layouts zu arbeiten, wollte der spanische Reiseanbieter Iberojet seinen Such-Funnel stärker an der aktuellen Nutzerintention ausrichten. Mit AB Tasty richtete das Team eine dynamische Personalisierung ein, die die Such-Tabs auf der Startseite anhand der bisherigen Browsing-Historie eines Reisenden automatisch neu anordnet.

Das Ergebnis: 25 % mehr Klicks auf den Button „Suchen“ und 22 % weniger Reibung durch Tab-Wechsel. Das zeigt, wie granulare, verhaltensbasierte Personalisierung messbare Geschäftsergebnisse liefern kann.

Eine gemeinsame Plattform für alle Teams

Mit zunehmender Reife von Optimierungsprogrammen wächst oft auch die Tool-Anzahl: eine Einzellösung für visuelle Web-Tests, eine weitere für serverseitige Feature Flags und eine dritte für Produktempfehlungen.

Ein G2-Review zeigt, wie sehr unsere Kunden diesen Ansatz mit einer zentralen Experimentation Plattform bei AB Tasty schätzen:

 

Ein solch fragmentierter Tech-Stack führt zu Datensilos, verzögert Implementierungen und sorgt für inkonsistente User Experiences.

Die G2-Reviews zeigen, dass Kunden unsere einheitliche Multi-Product-Plattform besonders schätzen. Experimentation, Personalization, Commerce (Recommendations & Search) und Feature Management liegen in einem Dashboard. So erhalten funktionsübergreifende Teams einen gemeinsamen Arbeitsbereich.

So löst AB Tasty das: von Web-Tests zum dynamischen Produkt-Merchandising

Unser gemeinsames Ökosystem hilft Marketing-, Produkt- und Engineering-Teams, enger zusammenzuarbeiten:

  • Smartere Sortierung und Empfehlungen: In einem Praxisbeispiel verabschiedete sich eine E-Commerce-Plattform von der klassischen Sortierung „niedrigster Preis zuerst“. Ein getesteter „Empfohlen“-Algorithmus ordnete Produkte nach aktueller Nutzerrelevanz. Das Ergebnis: +2,8 % Umsatzsteigerung und +4,6 % beim durchschnittlichen Bestellwert (AOV).
  • Sackgassen vermeiden: Ein anderer Reiseanbieter ersetzte die nüchterne Meldung „keine Flüge verfügbar“ durch personalisierte Alternativen, etwa nahegelegene Flughäfen oder flexible Reisedaten. Diese Personalisierung auf der Website führte zu +35 % mehr Anpassungen der Flugsuche und einer um 14 % höheren Conversion Rate.

Kundensupport, der den Unterschied macht: Easiest To Do Business With

Selbst ein leistungsfähiges Optimierungstool liefert ohne die richtige strategische Begleitung weniger Wert. Die G2 Summer 2026 Reports bewerteten den kundenorientierten Ansatz von AB Tasty besonders positiv und zeichneten uns unter anderem mit „Easiest To Do Business With“ und „Best Relationship“ aus.

Unsere Nutzer nennen unser Supportmodell regelmäßig als wichtigen Unterschied zu Wettbewerbern, die ihren Service auslagern.

Der folgende Kommentar zeigt, warum viele Kunden unseren Support besonders hervorheben: 

So löst AB Tasty das: Sicherheit beim Plattformwechsel und reibungsloses Onboarding

Wir unterstützen Kunden in jeder Phase ihrer Optimierungsreife. Unsere festen Customer Success Manager (CSMs) und Supportteams helfen aktiv dabei, typische operative Hürden zu überwinden:

  • Unsicherheit beim Plattformwechsel: klare Artemis-Migrationsplanung, optionale Migrationspfade und stabile Vertragsbedingungen.
  • Datenorientierte Arbeitsweise: strukturierte Testprogramme, individuelle Trainings und personalisierte Optimierungs-Roadmaps.
  • Probleme bei Empfehlungen und Integrationen: gezielter Implementierungssupport, Widget-Fixes und präzises Attribute Mapping.
  • Insights besser nutzen: gezielte „Pulse & Insights“-Trainings und ausführliche Demo-Anleitungen.

Vertrauen und ROI: Performance, die sich auszahlt

Am Ende geht es bei Optimierung um messbaren Geschäftswert und einen möglichst hohen Return on Investment. „Best Estimated ROI Enterprise“ und mehrere „High Performer“-Badges im Sommer 2026 zeigen, dass Geschwindigkeit und Effizienz bei AB Tasty direkt auf das Geschäftsergebnis einzahlen können.

Performance hat Priorität. Mit einem der schnellsten und leichtgewichtigsten Tags am Markt sowie dem integrierten Performance Center helfen wir dabei, dass Experimente die User Experience nicht ausbremsen.

Erfolgsgeschichte: Mehr Transaktionen durch Vertrauenssignale

Optimierung entscheidet sich nicht nur daran, wo ein Button platziert wird. Nutzer müssen auch Vertrauen in einen Kauf haben. Ein Reiseanbieter stellte fest, dass seine Preisgarantie und die Hinweise auf den 24/7-Kundensupport zu weit unten auf der Startseite platziert waren.

Mit den Feature Flags von AB Tasty rollte der Reiseanbieter ein Experiment aus, das den Vertrauensbanner weiter oben auf der Seite platzierte. So waren wichtige Sicherheitssignale früher in der Customer Journey sichtbar. Diese kleine Layoutanpassung führte zu 35 % mehr Transaktionen.

Gemeinsam in die Zukunft

Ein großes Dankeschön an unsere globale Community aus Nutzern, Partnern und Teammitgliedern. Die G2 Summer 2026 Badges spiegeln euer Vertrauen, eure Kreativität und euer Feedback wider. Genau das motiviert uns, gemeinsam weiterzugehen.

Wir freuen uns sehr auf die nächste Phase und erweitern unser Team kontinuierlich mit talentierten Köpfen in der Optimierung, die eine schnellere, intelligentere und menschlichere Experimentation-Plattform entwickeln.

Wenn du sehen möchtest, warum echte Nutzer AB Tasty regelmäßig als Leader für digitale Optimierung bewerten, ist jetzt ein guter Zeitpunkt für den nächsten Schritt.

Bist du bereit für den nächsten Schritt hin zu besseren Ergebnissen?

FAQs

Du hast noch Fragen zu den G2 Summer Reports 2026? Hier findest du die Antworten.

Warum nutzen Kunden AB Tasty gerne?

Kunden schätzen AB Tasty wegen der tiefen Segmentierung mit EmotionsAI, des Visual Editors, der Drag-and-Drop-Funktionen, die keine Programmierung erfordern, und der einfachen Bedienung und unseres Supports.

Was kann der Visual Editor von AB Tasty?

Mit dem WYSIWYG Visual Editor können Teams Website-Inhalte direkt per Klick auf verschiedene Seitenelemente erstellen und bearbeiten. Nutzer können visuelle Styles ändern, Texte anpassen, vorbereiteten HTML-Code einfügen, Elemente neu anordnen und Action Tracker hinzufügen, ohne tiefgehende Programmierkenntnisse zu benötigen.

Was macht die One Platform von AB Tasty?

One Platform verbindet Client-Side und Server-Side Experimentation in einem Workflow. Front-End Testing ohne Code wird dabei mit Feature Experimentation und Rollouts im Backend zusammengeführt. So lassen sich Marketing- und Produktarbeit besser verzahnen, Silos reduzieren, Feature Releases sicherer gestalten und komplette Customer Journeys konsistent optimieren.

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Über die Autorin

Stephanie Safdie

Stephanie Safdie hat einen Bachelorabschluss in Englischer Sprache und Literatur von der University of Maryland mit Schwerpunkt Multimedia-Studien. Sie war unter anderem als Social-Media-Video-Creator, freie Copywriterin und SEO-Copywriterin beim Climate-Tech-Unternehmen Greenly tätig und betreibt den Reiseblog Destination Dreamer Diaries. 

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Blogartikel

7. Aug. 2026
9min. Lesezeit

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

Angelique de Taddeo

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.

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

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

Typisch für diese Phase sind Tests, die:

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

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

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

Ziele dieser Stufe:

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

Stufe 2: Structure – Strukturieren: Das Fundament legen

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

Diese Stufe der Experimentierreife umfasst typischerweise mehrere Bausteine. 

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Hypothesen-Frameworks

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

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Definierte KPIs

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

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Klare Verantwortlichkeiten

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

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Erste Roadmap

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

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Etablierte Templates

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

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Ausbau des Teams

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

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

Ziele dieser Stufe:

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

Mutiger testen, besser lernen

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

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

Höre dir hier die vollständige Podcast-Folge an →

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

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

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

Mit AB Tasty weiterkommen: das Beispiel Pion

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

Durch die Zusammenarbeit mit AB Tasty konnte Pion:

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

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

Ziele dieser Stufe:

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

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

Mehr Tempo für die Experimentation bei PUMA

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

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

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

Die vollständige Fallstudie zu PUMA findest du hier →

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

Ziele dieser Stufe

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

Stufe 5: Blaze – Vorangehen: Mutig weiterdenken

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

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

Ziele dieser Stufe:

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

Fazit: Dein Weg zu besseren Entscheidungen

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

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

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

FAQs

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

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.

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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.

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Blogartikel

27. Juli 2026
10min. Lesezeit

Deine Customer-Experience-Strategie optimieren: So geht’s

AB Tasty

AB Tasty

Fuel customer loyalty by optimizing shopping experiences across multiple touchpoints

Customer Experience Optimization (EXO) war früher deine Geheimwaffe: einen Schritt weiter gehen, Kunden überzeugen, fertig. Doch der Markt hat sich verändert. Heute optimieren alle. Es geht nicht mehr nur darum, sich einen Vorsprung zu sichern, sondern relevant zu bleiben. Eine solide Customer-Experience-Strategie ist kein Nice-to-have mehr, sondern die Grundlage, um im Markt überhaupt mithalten zu können.

Was heißt das konkret? Es geht darum, jede Interaktion zwischen Kunden und Marke aktiv zu gestalten – über alle Touchpoints hinweg: Website, Mobile App, stationärer Handel, Chatbot, Tablet-Interface und weitere Kontaktpunkte. Jede dieser Interaktionen zählt. Denn sie beeinflusst nicht nur Kaufentscheidungen, sondern auch Vertrauen, Loyalität und die Frage, ob Menschen wiederkommen oder dauerhaft abspringen.

Warum ist EXO heute wichtiger denn je?

Beeindruckende Nutzererlebnisse stärken deine Marke dauerhaft. Konversionsraten steigen, die Kundenbindung verbessert sich. Der Haken: Du darfst nicht stehen bleiben. Wer sich auf dem Status quo ausruht, wird schnell überholt. Was braucht es also, um vorn zu bleiben?

  • Finde heraus, was deine Kunden wirklich wollen – nicht, was du glaubst, dass sie wollen.
  • Finde den Sweet Spot zwischen ihren Bedürfnissen und deinem Angebot.
  • Entwickle jede Interaktion kontinuierlich weiter.

Genau dort entstehen herausragende Nutzerlebnisse. Und genau dort beginnt nachhaltiger Geschäftserfolg.

Optimierung ist kein einmaliges Projekt. Sie ist die Mindestanforderung. Wer wettbewerbsfähig bleiben will, muss dauerhaft lernen, testen und verbessern.

Dafür brauchst du eine kontinuierliche Feedbackschleife:

  • Hypothesen testen
  • Verhaltensdaten erfassen
  • Ergebnisse analysieren
  • Verbesserungen iterativ umsetzen

So kannst du deine Customer Experience gezielt verbessern und deinen Vorsprung sichern. Nicht durch den einen großen Launch, sondern durch mutige, fortlaufende Iteration.

Warum solltest du deine CX-Strategie kontinuierlich optimieren?

Technologie verändert sich rasant, und Kundenerwartungen entwickeln sich oft noch schneller. Schritt halten kannst du nur, wenn deine Optimierungsprozesse flexibel genug sind, um in Echtzeit auf neue Anforderungen zu reagieren. So erschließt du Mehrwert, stärkst Loyalität und bleibst relevant.

Wenn Teams gemeinsam an diesem Ziel arbeiten, greift alles ineinander:

  • Marketingteams verstehen das Nutzerverhalten besser.
  • Produktteams konzentrieren sich auf Features, die wirklich relevant sind.
  • Tech-Teams setzen Änderungen effizient um.

Alle verfolgen dieselbe Mission, arbeiten mit demselben Experimentation-Fahrplan und schaffen so die Grundlage dafür, dass Ressourcen frei werden, Verbesserungen zum richtigen Zeitpunkt ausgerollt werden und dein Unternehmen auf Erfolgskurs bleibt.

Warum ist die Optimierung des digitalen Nutzererlebnisses unverzichtbar?

Im Kern versucht jedes Unternehmen – unabhängig von Produkt oder Vertriebskanal – Kunden zufriedenzustellen. Kundenzentrierung ist also kein neues Konzept.

Die Optimierung der Customer Experience hat jedoch deutlich an Bedeutung gewonnen, seit sich Technologien weiterentwickelt und Touchpoints mit Marken vervielfacht haben. Gleichzeitig sind Daten heute überall verfügbar: Sie lassen sich erfassen, analysieren und in konkrete Maßnahmen übersetzen. Damit kannst du deine Kunden oft besser verstehen, als sie ihr Verhalten selbst beschreiben würden. Noch nicht überzeugt? Die Zahlen sprechen eine klare Sprache. Laut PwC Customer Experience Survey und Studien von Future of CX zeigt sich:

  • Ein Drittel der Konsumenten wendet sich nach nur einer schlechten Erfahrung von einer Marke ab.
  • 73 Prozent der Konsumenten sagen, dass ihre Erfahrung mit einer Marke ein wichtiger Faktor bei Kaufentscheidungen ist.
  • Kunden zahlen bis zu 16 Prozent mehr für Produkte und Services von Marken, die bessere Nutzererlebnisse bieten.

Denk kurz an dein eigenes Online-Shopping-Verhalten:

  • Zu welchen Marken zieht es dich immer wieder? Welche lassen dich kalt?
  • Fühlst du dich als Mensch verstanden – oder nur wie eine weitere Transaktion?

Schon nach wenigen Sekunden wird klar: Das Nutzererlebnis zu optimieren ist nicht nur wichtig. Es ist geschäftskritisch.

Digitale Customer Experience verbessern: 10 bewährte Strategien

Die digitale Customer Experience zu verbessern ist keine einmalige Maßnahme, sondern eine dauerhafte Verpflichtung, jede Online-Interaktion besser zu machen. Ob Website, Mobile App oder Omnichannel-Strategie: Die folgenden Ansätze helfen dir, nahtlose, personalisierte Erfahrungen zu schaffen, zu denen Kunden gern zurückkehren.

1. Eine digitale Customer Journey Map erstellen

Verstehe zunächst alle Touchpoints, die deine Kunden durchlaufen – von der ersten Entdeckung bis zum Kauf und darüber hinaus. Customer Journey Mapping hilft dir, Pain Points, Reibungspunkte und Verbesserungsmöglichkeiten zu identifizieren.

Nutze Tools und Frameworks, um jede Phase der Journey sichtbar zu machen. Priorisiere anschließend die Touchpoints, die für deine Zielgruppe den größten Einfluss haben. Ressourcen wie das Digital Customer Journey Kit von AB Tasty bieten praktische Orientierung für Mapping und Optimierung.

2. Jede Interaktion personalisieren

Personalisierung ist die Grundlage herausragender digitaler CX. 66 Prozent der Verbraucher kaufen nicht mehr bei einer Marke, wenn das Kundenerlebnis nicht personalisiert ist. Nutze Verhaltensdaten, Präferenzen und Analysen, um Inhalte, Produktempfehlungen und Botschaften individuell auszuspielen.

Fortgeschrittene Segmentierung – inklusive emotionaler und verhaltensbasierter Einblicke – hilft dir, unterschiedliche Bedürfnisse und Motive gezielter anzusprechen. Wie AI-gestützte Personalisierung funktioniert, zeigen die EmotionsAI-Fallstudien von AB Tasty.

3. Die UX über alle Geräte hinweg optimieren

Website und App sollten intuitiv, visuell ansprechend und einfach zu bedienen sein – besonders mobil. Optimierung für Mobile ist Pflicht, weil immer mehr Kunden Marken über Smartphones erleben. Vereinfache Navigation und Checkout-Prozesse und entferne Reibungspunkte, die Nutzer ausbremsen. Ein optimiertes Nutzererlebnis wirkt sich direkt auf Konversionsrate und Kundenzufriedenheit aus.

4. Fortlaufend testen, lernen und iterieren

A/B-Testing und Experimentation sind zentrale Hebel für die Optimierung des digitalen Kundenerlebnisses. Teste Layouts, Botschaften, CTAs und Funktionen kontinuierlich, um herauszufinden, was bei deiner Zielgruppe gut ankommt. Nutze die Ergebnisse, um deine digitalen Erlebnisse Schritt für Schritt zu verbessern. Schon kleine Anpassungen können große Effekte auf Engagement und Conversions haben.

5. Für Omnichannel-Konsistenz sorgen

Biete eine einheitliche, nahtlose Nutzererfahrung, egal ob deine Kundschaft über Desktop, Mobile, App, Social Media oder Chat mit deiner Marke interagiert. Ein einheitliches Kundenerlebnis über alle Kanäle hinweg schafft Vertrauen und macht den Wechsel zwischen Kanälen für deine Kunden mühelos. Konsistentes Branding, klare Botschaften und gleichbleibende Servicequalität über alle digitalen Touchpoints hinweg sind entscheidend für Kundenbindung und Loyalität.

6. AI und Automatisierung nutzen

AI-gestützte Tools können die Art verändern, wie du digitale Nutzererlebnisse ausspielst. Setze AI ein, um Personalisierung, Produktempfehlungen und Kundenservice zu automatisieren. Das sorgt für mehr Effizienz und eine höhere Zufriedenheit. Automatisierung entlastet zudem dein Team, sodass es sich stärker auf wertschöpfende Aufgaben konzentrieren kann. Gleichzeitig erhalten Kunden in jeder Phase der Customer Journey schnelle und relevante Antworten.

7. Feedback sammeln und danach handeln

Erhebe regelmäßig Feedback über Umfragen, Bewertungen und direkte Interaktionen. Metriken wie Net Promoter Score (NPS), Customer Satisfaction (CSAT) und Customer Effort Score (CES) helfen dir, das digitale Kundenerlebnis zu messen.

Noch wichtiger ist, dass du aus diesen Erkenntnissen konkrete Maßnahmen ableitest. Kundenfeedback ist eine der wertvollsten Ressourcen für kontinuierliche Verbesserung.

8. Prozesse vereinfachen und Reibung reduzieren

Gestalte jeden Prozess so einfach und schnell wie möglich – von der Registrierung über den Checkout bis zum Support. Reibung zu reduzieren bedeutet, unnötige Schritte zu entfernen, klare Orientierung zu geben und intuitive Abläufe zu schaffen.

Geschwindigkeit und einfache Bedienung sind für moderne Kunden nicht verhandelbar. Je leichter du es ihnen machst, desto eher konvertieren sie und kommen zurück.

9. Entscheidungen datenbasiert treffen

Datenbasierte Erkenntnisse sind entscheidend, um außergewöhnliche digitale Kundenerlebnisse zu bieten. Analysiere Nutzerverhalten, Conversion Funnels und Engagement-Metriken mit Tools wie Google Analytics oder Heatmaps.

Werte Performance regelmäßig aus, erkenne Muster und Trends und nutze diese Erkenntnisse, um deine Optimierungsstrategie weiterzuentwickeln.

10. Kundenzentrierung in der Unternehmenskultur verankern

Die digitale CX zu verbessern ist nicht die Aufgabe eines einzelnen Teams. Sie erfordert bereichsübergreifende Zusammenarbeit. Teile Daten, Erkenntnisse und Ziele über Abteilungsgrenzen hinweg, damit alle auf dieselbe Mission einzahlen: bessere Kundenerlebnisse schaffen. Wenn die Nutzererfahrung zur Priorität im gesamten Unternehmen wird, zeigen sich die Ergebnisse deutlich: höhere Zufriedenheit, stärkere Loyalität und nachhaltiges Wachstum.

Erfahre mehr über unsere Strategien und Tipps zu EXO →

3 zentrale Hebel für eine starke CX-Optimierungsstrategie

1. Deine Nutzererfahrung (UX) optimieren

Verstehe deine Customer Journey – und bring sie auf das nächste Level. Wenn Kunden auf deiner Website landen, verfolgen sie ein Ziel: Produkte finden, Optionen vergleichen, mehr über Funktionen erfahren und Kaufentscheidungen treffen.

Jeder Schritt ist Teil eines Weges voller Chancen und Stolperfallen. Je besser du diese digitale Reise verstehst und Reibung entlang des Marketing-Funnels reduzierst, desto besser performt deine Website. Mit diesen Schritten setzt du es um:

  • Sammle Daten zu Verhalten und Präferenzen deiner Kunden.
  • Führe A/B-Tests durch, um die beste Variante zu identifizieren.
  • Teste alles: CTAs, Landingpage-Aufbau, Produktbilder, Navigation, Formularlänge.

Du bist nicht sicher, ob deine CTAs optimal formuliert sind? Teste sie. Du suchst die perfekte Landingpage? Starte ein Experiment. Du fragst dich, ob Produktbilder angeschnitten oder vollständig gezeigt werden sollten? Auch das lässt sich prüfen.

Am Ende geht es um ein klares Ziel: mehr Conversions. UX-Optimierung entlang einer sich ständig verändernden Customer Journey hält dich wettbewerbsfähig.

2. Deine Personalisierung verbessern

Verstehe deine Kunden – und richte Nutzererlebnisse an ihren Bedürfnissen aus. Personalisierte digitale Markeninteraktionen stärken Loyalität und fördern Wiederkäufe. In der Experience Economy verkaufst du nicht nur ein Produkt, sondern auch die Interaktion, den Kaufmoment, die gesamte Journey.

Das Kundenerlebnis beim Kauf und bei der Nutzung deines Produkts ist genauso wichtig wie das Produkt selbst. Deshalb ist Personalisierung ein zentraler Hebel für langfristige Kundenbindung.

Damit du deine Kunden individuell verstehst:

  • Schaffe eine solide Datenbasis, um Verhaltenseinblicke zu erhalten.
  • Erkenne Bedürfnisse mithilfe von Analytics und Feedback.
  • Liefere personalisierte Erfahrungen, die Kunden zurückbringen.
  • Iteriere auf Basis der Ergebnisse und verfeinere deinen Ansatz.

Denn Personalisierung bedeutet, den Bedarf deiner Kunden zu erkennen – und genau darauf zu reagieren. Wie bei der Customer Journey gilt: Auf sich verändernde Wünsche zu reagieren ist anspruchsvoll. Dafür musst du deine Kunden sehr genau kennen. Wenn es dir gelingt, ist der Effekt enorm. Deshalb solltest du keine relevante Optimierungschance ungenutzt lassen.

3. Setze auf serverseitiges Testing und Feature Management

Hol Tech-Teams mit an Bord, um deine Optimierungsaktivitäten zu erweitern. Hier kommen die großen Hebel ins Spiel.

Während A/B-Tests häufig schnell durch Marketingteams umgesetzt werden können, braucht serverseitiges Experimentieren das Buy-in und die Expertise von Tech-Teams und Entwicklern. Die Zusammenarbeit beider Seiten ist entscheidend, um nahtlose Kundenerlebnisse zu schaffen.

Stell dir das so vor:

  • Das Frontend (Client-Seite) zieht Kunden mit starkem Design und überzeugenden Botschaften an.
  • Das Backend (Server-Seite) sorgt dafür, dass der Kaufprozess reibungslos funktioniert.

Ein Beispiel: Ein attraktives Angebot im Frontend bringt nur dann Ergebnisse, wenn Backend-Prozesse wie Zahlungsportal und Ladezeiten zuverlässig funktionieren.

Lukas Vermeer, Director of Experimentation bei Vista, plädiert dafür, beide Seiten zu testen:

„Ein großer Wertanteil aus Experimentation entsteht aus zwei Dingen: zum einen aus der Entscheidung, schlechte Produkte nicht auszuliefern – das hat enormen Wert. Zum anderen entsteht es aus der strategischen Überlegung, worin man künftig investieren sollte.“

Server-side testing expert Lukas Vermeer on AB Tasty 1000 Experiments Club Podcast

Hör dir die Lukas-Vermeer-Folge im Podcast „The 1000 Experiments Club“ an →

Wenn dein Unternehmen eine gewisse Reife erreicht hat, sorgt die Kombination aus client- und serverseitigem Testing dafür, dass deine Optimierungsmaßnahmen ihr volles Potenzial entfalten.

Customer-Experience-Optimierung in verschiedenen Branchen

E-Commerce-Optimierung

Steigere Transaktionen und Konversionsraten durch kontinuierliches Experimentieren. Teste und optimiere zum Beispiel:

  • Produktseiten-Layouts
  • Checkout-Flow
  • Maßnahmen gegen Warenkorbabbrüche
  • Produktempfehlungen
  • Suchfunktionen

Ziel ist ein möglichst reibungsloses Einkaufserlebnis, das die Bedürfnisse deiner Nutzer konsequent berücksichtigt.

Entdecke in der Fallstudie, wie Ulta Beauty mit Experimentation Ergebnisse erzielt → 

B2B-Leadgenerierung

Nicht jede Website ist auf einen sofortigen Kauf ausgelegt. Manchmal ist der Besuch der erste Schritt in einer längeren Journey. Optimiere für Leadgenerierung bei erklärungsbedürftigen oder hochpreisigen Angeboten – etwa Automotive, Schlafzimmermöbel oder Ferienunterkünfte – und fokussiere dich auf:

  • Seitenstruktur und Navigation
  • Platzierung von Calls-to-Action
  • Zugang zu Produktinformationen
  • Store-Locator-Funktionen
  • Kontaktformulare und Lead-Erfassung

Travel & Hospitality

Reisen umfassen viele Angebotsformen – von Einzelbuchungen für Hotel oder Transport bis hin zu Komplettpaketen. Wenn Leistungen gebündelt werden, ist der richtige Preis entscheidend.

Serverseitiges Testing ist hier besonders relevant. Es hilft dir dabei:

  • Angebote auf Basis von Nutzerpräferenzen zusammenzustellen
  • Preisstrategien zu optimieren
  • Paketkombinationen zu testen
  • Buchungsstrecken zu verbessern
  • Konversionsraten zu steigern

Wirf einen Blick in das EXO Travel Kit von AB Tasty, um unseren Ansatz genauer kennenzulernen → 

Fazit

Das Nutzererlebnis zu optimieren ist heute kein Nice-to-have mehr. Es ist der Weg, wettbewerbsfähig zu bleiben. Jeder Test, jede Erkenntnis, jede Iteration bringt dich näher an Erlebnisse, die wirklich ankommen.

Der Weg ist klar: Customer Journeys verstehen, mutig personalisieren, kontinuierlich testen und Entscheidungen auf Daten stützen. Ob E-Commerce-Checkout, B2B-Leadgenerierung oder Travel-Buchungsstrecken, die Prinzipien sind immer dieselben: Kunden wirklich verstehen, Reibung konsequent abbauen und nie aufhören, besser zu werden.

Die Realität: Deine Wettbewerber optimieren bereits. Die Frage ist nicht ob du anfangen solltest, sondern wie schnell du dich bewegst und wie mutig du experimentierst.

Bereit, weiterzugehen? Lass uns gemeinsam bessere Erlebnisse bauen →

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Blogartikel

17. Juli 2026
10min. Lesezeit

Web Experimentation: Was CMOs in 2026 von ihren Teams erwarten sollten

Stephanie Safdie

Stephanie Safdie

Der neue Auftrag: Wachstum

2026 entsteht Wachstum im digitalen Marketing und in der Web Experimentation nicht mehr dadurch, dass CMOs lediglich Markenstandards verwalten. Entscheidend ist ihre Rolle als progressive Wachstumsarchitekten.

CMOs prägen heute maßgeblich, wie ein Unternehmen digital auftritt und wie potenzielle Kunden und Nutzer diese Marketingmaßnahmen wahrnehmen. Gleichzeitig erwartet die Geschäftsführung, dass Marketing quantifizierbare Ergebnisse liefert – von der Umsatzsteigerung bis zum Customer Lifetime Value. 

Was macht ein CMO? 

Ein CMO, also Chief Marketing Officer, leitet die Marketingfunktion eines Unternehmens. Andere Rollen und Teams im Marketing berichten in der Regel an den CMO, der zugleich eng mit weiteren Führungskräften auf C-Level zusammenarbeitet.

Zu den zentralen Aufgaben eines CMOs gehören die Planung, Steuerung und Umsetzung aller Marketingaktivitäten. Erfolgreiche CMOs müssen daher neue digitale Möglichkeiten einordnen und bewerten sowie verstehen, wie sich das Verhalten von Verbrauchern verändert.

Zu den neuen Aufgaben, die CMOs im Kontext von Web Experimentation übernehmen, gehören insbesondere:

AI Solutions icon

Neue AI-gestützte Marketinglösungen identifizieren und bewerten

Value Communication icon

Den Produktnutzen gegenüber Partnern und der C-Ebene überzeugend vermitteln

Efficiency icon

Die Effizienz des digitalen Marketings steigern, während sich Marketingtechnologie immer stärker in Richtung AI entwickelt

Revenue icon

Umsatzwachstum fördern und belastbare Markenbeziehungen für das zukünftige Geschäft aufbauen

Die Lücke in der Web Experimentation: Wie CMOs ihre Teams weiterbringen 

Die zentrale Herausforderung der Web-Optimierung im Jahr 2026? Viele Experimentation-Teams sind noch immer auf oberflächliche Optimierungen mit begrenzter Wirkung fokussiert.

Wer nachhaltiges Wachstum erzielen will, muss die Erwartungen an Web Experimentation neu definieren. Das verlangt von den Teams, sich von taktischen Testern zu strategischen Partnern weiterzuentwickeln. Sie werden zu Teams, die Antworten auf die wichtigsten Fragen rund um das Marketing des Unternehmens liefern.

Forderung Nr. 1: Von taktischen Uplifts zu strategischer Wirkung 

Über Conversion Rate Optimization (CRO) hinausdenken

Conversion Rate Optimization, das heißt die Optimierung der Konversionsrate, bleibt wichtig. Doch CRO ist nur ein Teil des Gesamtbilds. Das eigentliche Ziel von Web Experimentation ist es, das gesamte Geschäftserlebnis (Business Experience) zu optimieren.

Business Experience Optimization (BXO) beschreibt den Ansatz, Kunden besser zu verstehen und ihre Einkaufserlebnisse gezielt zu verbessern. 

CMOs sollten deshalb kritisch hinterfragen, wie Analyseergebnisse interpretiert und berichtet werden. Experimentation-Teams präsentieren häufig Steigerungen der Konversionsrate auf einzelnen Seiten. Strategisch relevanter sind jedoch Kennzahlen, die zeigen, wie Experimente den Umsatz pro Besucher erhöhen, Abwanderung reduzieren oder den Kundenwert (Customer Lifetime Value) verbessern.

Experimente mit Geschäfts-KPIs verknüpfen

Damit Web Experimentation wertschöpfend ist, sollte jeder Test mit einem klaren Geschäftsziel verbunden sein. Fehlt diese Verbindung, laufen Teams Gefahr, isolierte Experimente durchzuführen. Diese Tests liefern zwar interessante Erkenntnisse, aber haben kaum messbare Auswirkungen auf das Geschäft. Ein belastbarer Rahmen sorgt dafür, dass jedes Experiment zum größeren Ziel beiträgt – etwa zu mehr Umsatz, besserer Kundenbindung oder einem höheren Kundenwert.

An dieser Stelle werden North Star Metrics und OKRs (Objectives and Key Results) besonders wichtig. Eine North Star Metric definiert die wichtigste Kennzahl für den langfristigen Erfolg eines Unternehmens, zum Beispiel aktive Nutzer, Transaktionen oder Engagement. Sie gibt allen Experimentation-Maßnahmen ein gemeinsames Ziel und hilft Teams, Tests zu priorisieren, die diese zentrale Kennzahl tatsächlich beeinflussen.

OKRs übersetzen dieses übergeordnete Ziel in konkrete, umsetzbare Vorgaben. Objectives beschreiben, was erreicht werden soll. Key Results zeigen, woran Erfolg gemessen wird. Wenn Web Experimentation an OKRs ausgerichtet ist, verfolgt jeder Test ein klares Ziel: ein bestimmtes Ergebnis messbar zu beeinflussen.

Indem Unternehmen North Star Metrics und OKRs kombinieren, entwickeln sie ihre Vorgehensweise weiter: von punktuellen Tests mit schrittweisen Gewinnen hin zu einer disziplinierten, ergebnisorientierten Experimentation-Kultur.

Ein Beispiel dafür, wie CMOs Gespräche über KPIs und OKRs neu ausrichten können:

Alter Ansatz: „Wir haben die Klickrate auf dem Startseiten-Banner um 8 Prozent erhöht.“

Neuer Ansatz: „Unser Experiment auf dem Startseiten-Banner hat den durchschnittlichen Bestellwert bei Erstbesuchern um 4 Prozent gesteigert. Unsere Modelle prognostizieren dadurch einen zusätzlichen Quartalsumsatz von 1,2 Millionen US-Dollar.“

Forderung Nr. 2: AI nutzen, um komplexe Fragen schneller zu beantworten 

CMOs sollten AI-Agenten nicht nur als Automatisierungswerkzeuge betrachten, sondern als strategische Co-Piloten. 2026 ist AI nicht mehr bloß eine Unterstützung für einfache Aufgaben. Sie wird zu einem wichtigen Partner, um schneller Erkenntnisse zu gewinnen, Muster zu erkennen und Vorhersagen abzuleiten.

Drei AI-orientierte Anforderungen von CMOs an ihre Experimentation-Teams: 

Three Core AI-Driven Demands From CMOs

Prädiktive Personalisierung in großem Maßstab

CMOs sollten erwarten, dass ihre Teams prädiktive AI einsetzen, um Erlebnisse nicht nur für bekannte Kunden zu personalisieren, sondern auch für den großen Anteil an anonymem Website-Traffic, der bis zu 90 Prozent betragen kann.

Teams sollten sich dabei nicht auf starre, regelbasierte Segmente verlassen. Stattdessen sollten sie AI nutzen, um Nutzerabsichten in Echtzeit vorherzusagen und das Erlebnis für jeden einzelnen Besucher anzupassen – unabhängig davon, ob jemand eingeloggt ist oder nicht.

Lösungen wie AdaptiveCX können Web-Experimentation-Teams dabei unterstützen, genau diesen Ansatz umzusetzen. Da AdaptiveCX von Grund auf ohne Cookies konzipiert ist, können Marken Website-Erlebnisse dynamisch an Nutzerpräferenzen anpassen – auch bei anonymen Besuchern. 

Ein tieferes Verständnis der Zielgruppe

Nutzer sind heute ungeduldiger denn je. Für CMOs wird es daher entscheidend, emotionale und psychologische Segmentierung in ihre Optimierungsstrategie einzubeziehen. Wer Conversions steigern will, muss nicht nur verstehen, was Nutzer tun, sondern auch, warum sie so handeln.

CMOs sollten ihre Teams auffordern, über demografische Merkmale hinauszugehen. Dazu gehört der Einsatz von AI, um emotionale Trigger und Motivationen wichtiger Zielgruppensegmente sichtbar zu machen. Tools wie EmotionsAI können Besucher beispielsweise anhand ihrer emotionalen Präferenzen 10 verschiedenen Segmenten zuordnen.

AI-gestützte Ideenfindung und Analyse

Experimentation-Teams sollten nicht durch eigene Annahmen und Bias begrenzt werden. Werden Testideen nur aus internen Einschätzungen abgeleitet, bleiben potenziell wertvolle Hypothesen schnell unentdeckt.

AI kann große Datenmengen analysieren und daraus vielversprechende Hypothesen entwickeln – etwa aus Website-Daten, Konkurrenzanalysen und Nutzerfeedback. So entstehen bessere Experimente, höhere Konversionsraten und langfristig eine stärkere Kundenbindung.

CMOs sollten deshalb prüfen, wie stark AI bereits in die Ideenentwicklung ihrer Experimentation-Teams eingebunden ist. Und sie sollten ihre Teams dazu ermutigen, Hypothesen gezielt mit AI-Unterstützung zu entwickeln.

Forderung Nr. 3: Ein Privacy-First-Programm aufbauen, das zukunftssicher ist

2026 achten Nutzer stärker denn je darauf, wie Unternehmen mit Cookies von Drittanbietern und personenbezogenen Daten umgehen. Die Nutzung dieser Art von Cookies wird zunehmend eingeschränkt. Deshalb geraten Marken, die weiterhin stark davon abhängig sind, strategisch ins Hintertreffen. Unternehmen brauchen daher neue Wege, um die Privatsphäre ihrer Nutzer zu schützen.

Datenschutz als strategischer Vorteil

Datenschutz muss kein Hindernis sein. Richtig eingesetzt, kann er zu einem Wettbewerbsvorteil werden, weil er Vertrauen schafft. Das ist besonders wichtig für Marken, die Exklusivität, langfristige Loyalität und wiederkehrende Käufer mit hohen Konversionsraten aufbauen wollen.  

CMOs und ihre Experimentation-Teams sollten deshalb eine Strategie für eine Personalisierung ohne Cookies entwickeln. Mit dem Einsatz von Erstanbieter-Daten innerhalb der aktuellen Sitzung werden relevante Erlebnisse möglich, ohne die Privatsphäre der Nutzer zu gefährden. So entsteht ein Umfeld, in dem sich Nutzer sicher fühlen – und eher bereit sind, zu konvertieren. 

Die richtige Technologie einsetzen

Damit Datenschutz und Personalisierung zusammen funktionieren, braucht es die passende Technologie. AdaptiveCX von AB Tasty unterstützt Marken dabei, sich auf Verhalten in Echtzeit statt auf gespeicherte personenbezogene Daten zu konzentrieren. Das erleichtert die Einhaltung von Vorschriften wie der DSGVO und dem CCPA und schafft eine nachhaltige Grundlage für die Zukunft.

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Forderung Nr. 4: Eine Experimentation-Kultur fördern – nicht nur ein Team

Ein Team, viele Wachstumsmöglichkeiten

Experimentation sollte nicht allein in der Verantwortung eines kleinen, isolierten Teams liegen. Sie sollte als gemeinsame Aufgabe von Marketing, Produktmanagement und sogar Vertrieb verstanden werden.

Diese bereichsübergreifende Zusammenarbeit bringt neue Ideen hervor, stärkt kontinuierliches Wachstum und macht Web Experimentation robuster und wirkungsvoller. 

Jede Idee ermöglichen

Experimentation-Teams sollten sich von reinen „Testern“ zu Enablern entwickeln. Ihre Aufgabe besteht dann darin, Tools, Frameworks und Schulungen bereitzustellen, damit andere Teams sicher und effektiv testen können.

CMOs sollten deshalb den Plan ihres Teams zur Steigerung der Experimentiergeschwindigkeit im gesamten Unternehmen bewerten. Dazu gehört unter anderem, wie der Zugang zu Tests erweitert wird und wie ein gemeinsames Wissensarchiv entsteht, das Erkenntnisse für alle relevanten Teams zugänglich macht.

Vom Testen zur kontinuierlichen Verbesserung

Ein Experimentation-Programm sollte nicht statisch bleiben, sondern sich kontinuierlich weiterentwickeln, sobald neue Erkenntnisse und Lernkurven entstehen.

 

Ein hilfreicher Ansatz ist hier das „Experimentation Maturity Model“.

Dieses Modell hilft Unternehmen, die Effizienz und Reife ihrer Experimente zu strukturieren – etwa bei A/B-Tests oder Mehrvarianten-Tests. Ziel ist ein organisiertes Experimentation-Programm, das echte Ergebnisse liefert.

Das Framework zeigt den Weg von ersten Tests hin zu einer vollständig integrierten Kultur, in der die kontinuierliche Verbesserung im Mittelpunkt steht. Unternehmen durchlaufen dabei zunächst die frühe Entdeckungsphase (Discover), in der Tests eher einfach und punktuell sind, dann die Skalierungsphase (Scale) und schließlich die Gipfelstürmer-Phase (Blaze).

In fortgeschrittenen Reifegraden wird Web Experimentation zu einem zentralen Bestandteil der Unternehmenssteuerung. Tests in Hochgeschwindigkeit, bereichsübergreifende Zusammenarbeit und strategische Erkenntnisse fließen dann direkt in wichtige Geschäftsentscheidungen ein.

CMOs sollten daher einen klaren Weg definieren, wie das Unternehmen von der Discover-Stufe zur Scale- oder Blaze-Stufe gelangt. In dieser letzten Stufe ist Experimentation dann fest in der Unternehmenskultur verankert. 

Die drei Reifestufen im Überblick:

1

Stufe 1

Discover

Analysiere die Performance, identifiziere schnelle Erfolge und definiere erste Benchmarks für den Erfolg deiner Experimente.

2

Stufe 2

Scale

Weite Tests auf weitere Abteilungen aus, führe automatisierte Personalisierung ein und vereinheitliche deine Kundendatenströme.

3

Stufe 3

Blaze

Erreiche eine vollständige Orchestrierung der Customer Journey und nutze prädiktive AI, um die kontinuierliche Optimierung im Alltag zu verankern.

Fazit: Der CMO als Chief Experimenter

CMOs können das Wachstumspotenzial von Web Experimentation deutlich erhöhen, indem sie ihre Teams zu mutigen, strategischen Testentscheidungen motivieren.

Dazu gehört:

  • Strategische Wirkung höher zu bewerten als taktische Uplifts
  • AI-gestützte Erkenntnisse stärker zu nutzen als reine Automatisierung
  • eine Privacy-First-Grundlage für Personalisierung aufzubauen
  • eine unternehmensweite Wachstumskultur zu schaffen, in der Experimentation nicht isoliert, sondern gemeinsam getragen wird 

Teamwork makes the dream work

Effizienz entsteht nicht durch härtere Arbeit, sondern durch intelligentere Arbeit. Wenn CMOs ihre Web-Experimentation-Teams ermutigen, neue und innovative Wege zum Erfolg zu gehen, kann daraus ein nachhaltiger Wettbewerbsvorteil entstehen.

Wer diese Erwartungen klar formuliert, beaufsichtigt nicht nur eine Marketingfunktion. Er oder sie entwickelt Marketing zu einem nachhaltigen, kundenorientierten Wachstumsmodell – passend für 2026 und die Jahre danach. 

Häufig gestellte Fragen

Du hast noch Fragen zu CMOs und Web Experimentation? Hier findest du Antworten.

Was macht ein CMO?

CMOs verantworten die strategische Ausrichtung des Marketings, steigern die Markenbekanntheit und sorgen dafür, dass Marketingaktivitäten messbare Geschäftsergebnisse liefern. Dazu gehört auch, neue Technologien zu bewerten, Marketingteams effizienter zu machen, mit anderen Abteilungen und der C-Suite zusammenzuarbeiten und das Unternehmen sowie seine Produkte oder Services wirksam am Markt zu positionieren.

Welchen Nutzen haben Plattformen für Web Experimentation und Optimierung für CMOs?

Web-Experimentation- und Optimierungsplattformen wie AB Tasty geben CMOs direkten Einblick, wie Headlines, CTAs, Farben, Banner, Buttons und andere Website-Elemente performen. Gleichzeitig zeigen sie, worauf Nutzer reagieren. Dadurch können Teams digitale Erlebnisse gezielter optimieren und langfristig mehr Umsatz erzielen. 

Sind CMOs für AI-gestützte Marketingtechnologien verantwortlich?

Ja. CMOs sollten neue AI-gestützte Technologien identifizieren und bewerten, die ihren Marketingteams helfen, effizienter, datenbasierter und wirkungsvoller zu arbeiten. Diese Aufgabe wird im Zeitalter von AI, Optimierung und Web Experimentation immer wichtiger. 

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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 Copywriterin und SEO-Copywriterin bei Greenly Climate Tech tätig und betreibt den Reiseblog Destination Dreamer Diaries. 

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Blogartikel

13. Juli 2026
13min. Lesezeit

Von Analytics für Unternehmen zu Experimentation: Das Beste aus deinen Daten herausholen

Lea Marks

Lea Marks

Warum Messen allein nicht mehr reicht

Unternehmen haben heute mehr Daten zur Verfügung als je zuvor. Aber wie lassen sich diese Zahlen in fundierte Entscheidungen und messbaren Business Impact verwandeln?

Der Wert von Analytics liegt darin, wie gut Teams die Signale vor ihnen lesen, echte Chancen erkennen und mit Sicherheit handeln können.

Genau deshalb spielt Analytics eine so zentrale Rolle in modernen Entscheidungsprozessen. Es hilft Teams dabei, Performance zu verstehen, Reibungspunkte zu identifizieren, Muster im Nutzerverhalten zu erkennen und zu messen, was in digitalen Erlebnissen funktioniert und was nicht.

Der eigentliche Vorteil entsteht aber erst, wenn Unternehmen diese Erkenntnisse in Handlungen übersetzen. Ob es darum geht, eine Customer Journey zu verfeinern, die User Experience zu verbessern, eine neue Idee zu testen oder eine strategische Änderung zu validieren: Analytics wird deutlich wirkungsvoller, wenn es den nächsten Schritt zum Erfolg weist.

In diesem Artikel schauen wir uns an, warum Analytics für Unternehmen wichtig ist, wie es bessere Entscheidungen unterstützt und wie Teams aus Messungen echten Business Impact machen.

Von Erkenntnissen zu Ergebnissen: Was ist Digital Experimentation?

Digital Experimentation bezeichnet den datengestützten Prozess, bei dem Variationen digitaler Produkte getestet werden. Das umfasst A/B Testing, Multivariate Testing und mehr, für Interfaces wie Websites, Apps oder Marketingkampagnen.

Die folgenden Flip Cards zeigen einige Beispiele für Digital Experimentation:

A/B Testing Icon

A/B Testing

Klassische Vergleiche zwischen zwei Ideen testen, etwa Textgröße, Farben oder Schriftarten, um herauszufinden, welche Version besser performt.

MVT Icon

MVT

Multivariate Testing ermöglicht es, mehrere Änderungskombinationen gleichzeitig zu testen und herauszufinden, welche Elemente das Nutzerverhalten am stärksten beeinflussen.

Feature Rollouts Icon

Feature Rollouts

Neue Features schrittweise mit Toggles ausrollen Risiken minimieren und den Impact validieren, bevor alles live geht.

Personalization Icon

Personalisierung

Mit Tools wie EmotionsAI und Evi AI individuelle Shopping-Erlebnisse in Echtzeit auf emotionale Bedürfnisse und Nutzerabsicht zuschneiden.

Das Hauptziel von Digital Experimentation ist es, neue Ideen mit älteren Versionen dieser Interfaces zu vergleichen, um das Nutzerverhalten in Echtzeit zu messen und bessere Geschäftsentscheidungen zu treffen.

Die gesammelten Daten helfen Marken, neue Ideen auf Basis konkreter Erkenntnisse zu entwickeln, statt auf Bauchgefühl zu setzen. Das macht Optimierung präziser und verbessert sowohl die Customer Experience als auch die Umsatzchancen.

Analytics zeigt dir, was Nutzer tun. Digital Experimentation ist der nächste Schritt, um besser auf dieses Verhalten einzugehen. Wer beides verbindet, bringt seine Marke gezielt voran.

Wie Analytics Marken den Mut gibt, mehr zu wagen

Analytics ist nützlich, aber allein nicht besonders aussagekräftig.

Die rohen Zahlen haben ihren Wert. Entscheidend ist aber, was Unternehmen daraus machen.

Analytics zeigt Trends, Abbruchpunkte und Verhaltensmuster, erklärt aber nicht immer, warum sie entstehen. Viele Unternehmen machen deshalb den Fehler, Änderungen auf Basis von Dashboards, Bauchgefühl oder Stakeholder-Meinungen zu treffen. Ohne echtes Testing ist es schwer, fundierte Entscheidungen zu treffen und falsche Annahmen, widersprüchliche Dateninterpretationen, langsame Entscheidungsprozesse und verschwendeten Entwicklungsaufwand zu vermeiden.

Genau hier kommt Experimentation ins Spiel. Es ergänzt Analytics, indem es validiert, was wirklich funktioniert, und zeigt, wo Marken mutig wachsen können.

Wie Analytics klarere und bessere Entscheidungen ermöglicht

Analytics entfaltet seinen vollen Wert, wenn Unternehmen wissen, wie sie ihn nutzen. Daten zeigen, was in digitalen Erlebnissen passiert, von Traffic-Mustern über Abbruchpunkte bis zur Conversion Performance. Ihre eigentliche Stärke liegt aber darin, Teams zu helfen, den nächsten Schritt zu entscheiden.

Stell dir Analytics weniger als Rückspiegel vor, sondern als Roadmap. Es hilft Unternehmen zu erkennen, wo Kunden engagiert sind, wo Reibung sie ausbremst und wo die größten Verbesserungspotenziale liegen. Von dort aus können Teams die richtigen Maßnahmen priorisieren, Journeys verfeinern und Änderungen mit mehr Sicherheit testen.

Für Marken, die in Analytics investieren, geht es nicht nur ums Messen. Es geht darum, Erkenntnisse in smartere, umsetzbare Entscheidungen zu verwandeln, die Wachstum fördern.

Bessere Entscheidungen, weniger Rätselraten

Einer der deutlichsten Vorteile von Digital Experimentation sind bessere Entscheidungen. Statt auf Bauchgefühl, interne Meinungen oder Annahmen zu setzen, können Teams Änderungen validieren, bevor sie sie in großem Maßstab ausrollen.

Das schafft eine objektivere Arbeitsweise. Marketing, Product, Design und Engineering können sich an Daten orientieren, statt in endlosen Meetings über Präferenzen zu diskutieren. Statt „Was glauben wir, was funktioniert?“ fragt das Team: „Was haben die Daten bewiesen?“ Das klingt nach einer kleinen Verschiebung, hat aber einen enormen Einfluss darauf, wie sicher Organisationen vorankommen.

Experimentation hilft Teams auch dabei, strategischer zu priorisieren. Nicht jede Idee braucht ein komplettes Redesign oder einen großen Launch. Testing ermöglicht es, den potenziellen Impact zu bewerten, bevor größere Investitionen getätigt werden. So fließen Ressourcen in die Initiativen, die am ehesten Ergebnisse bringen.

Dieses Vertrauen beschränkt sich nicht auf die Teams, die die Tests durchführen, sondern reicht bis in die Führungsebene. Wenn Entscheidungen durch messbare Ergebnisse gestützt werden, lassen sich Investitionen leichter rechtfertigen, Stakeholder besser ausrichten und Vertrauen in den Optimierungsprozess aufbauen. Kurz gesagt: Experimentation ersetzt Unsicherheit durch Klarheit, und genau dort beginnen bessere Geschäftsentscheidungen.

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Mehr als eine Funnel-Optimierung: Wie Digital Experimentation entlang der gesamten Customer Journey Wert schafft

Digital Experimentation schafft Mehrwert, der weit über eine einzelne Landing Page oder einen Checkout-Button hinausgeht. Richtig eingesetzt verbessert es die Performance entlang der gesamten Customer Journey, von der Akquise bis zur Kundenbindung und allem dazwischen.

Zeig mir den Umsatz

Experimentation wird oft mit CRO in Verbindung gebracht. Es hilft dabei, verschiedene Flows, CTAs, Botschaften, Layouts, Formulare und Angebote zu testen, die direkten Einfluss auf Lead-Generierung, Checkout-Abschlüsse und Käufe haben. Selbst kleine Verbesserungen können schnell skalieren und Marken dem Erfolg einen Schritt näherbringen.

Statt sich allein auf Best Practices zu verlassen, können Unternehmen mit Experimentation beweisen, welche Erlebnisse wirklich Umsatz bringen und welche auf die lange Bank geschoben werden können.

Friction hat den Chat betreten

Nicht jede Optimierung dreht sich ums Verkaufen. Manchmal geht es darum, Dinge einfacher zu machen. Experimentation hilft Teams, genau zu erkennen, wo Nutzer zögern, sich verwirren oder abspringen, und dann Wege zu testen, diese Reibung zu reduzieren. Das kann durch einfachere Navigation, klarere Texte, bessere Seitenstruktur oder kürzere Formulare passieren. Das Ergebnis ist eine reibungslosere, intuitivere Customer Experience, die oft mehr Vertrauen schafft, was zu mehr Markentreue, Conversions und Geschäftserfolg führt.

Auch Loyalität braucht einen Testplan

Experimentation ist nicht nur für die Akquise, sondern auch für die Kundenbindung. Unternehmen können Onboarding-Flows, Account-Erlebnisse, Post-Purchase-Botschaften, Loyalty Journeys und Re-Engagement-Taktiken testen, um herauszufinden, was Kunden zurückbringt. Das ist besonders wertvoll für Abo-Marken, SaaS-Unternehmen und alle, bei denen der langfristige Kundenwert genauso wichtig ist wie der erste Kauf.

Innovation ohne den großen dramatischen Launch

Neue Features oder Produktänderungen ohne Testing auszurollen kann riskant sein. Genau hier hilft Experimentation Product Teams, Ideen zu validieren, bevor sie der Welt gezeigt werden. Durch kontrollierte Rollouts, gestufte Releases oder Feature Flags können Unternehmen Risiken reduzieren, schneller lernen und Alles-oder-nichts-Launches vermeiden. Eine smartere Art zu innovieren, die die User Experience schützt und gleichzeitig Fortschritt ermöglicht.

Weniger Verschwendung, mehr Erfolge

Experimentation hat auch einen großen operativen Vorteil: Es hilft Teams, sich auf die KPIs zu konzentrieren, die wirklich zählen, und mit mehr Sicherheit zu handeln. Wer sich auf Ideen mit bewiesenem Impact fokussiert, spart Zeit und vermeidet Budgetentscheidungen auf Basis von Annahmen. Das bedeutet weniger kostspielige Redesigns, weniger Sackgassen und einen effizienteren Weg von der Idee zur Umsetzung.

In einer Welt, in der jedes Team mehr mit weniger leisten soll, wird Experimentation mehr als eine Testtaktik. Es wird zum praktischen Weg, Optimierungsbemühungen mit Business-Ergebnissen zu verbinden.

Die folgenden Übersichtskarten zeigen einige der wichtigsten KPIs in Business Analytics:

AOV Icon

Average Order Value (AOV)

Messen, wie viel Kunden pro Transaktion ausgeben, um Upselling- und Cross-Selling-Chancen zu identifizieren.

Purchase Rate Icon

Purchase Rate

Verfolgen, wie effektiv Besucher zu Käufern werden, und den Erfolg von Checkout und Produkt-Journeys bewerten.

Revenue Icon

Revenue

Experimentation direkt mit Unternehmenswachstum verknüpfen , und den finanziellen Impact jeder Optimierung und jedes Feature Rollouts beweisen.

Mehr über AB Tastys KPIs erfahren →

Der eigentliche Gewinn: Warum der Business Value von Experimentation weit über kurzfristige Erfolge hinausgeht

Es ist verlockend, Experimentation als Taktik für schnelle Gewinne zu sehen: Test durchführen, Conversions steigern, weitermachen. Aber der echte Business Value geht weit über kurzfristige Performance-Steigerungen hinaus.

In der Realität ist es nicht so einfach. Wenn Experimentation sein volles Potenzial entfaltet, baut es langfristige organisatorische Stärke auf. Es hilft Teams, schneller zu lernen, besser zusammenzuarbeiten und mit der Zeit bessere Entscheidungen zu treffen. Statt Optimierung als Einmalprojekt zu behandeln, bauen Unternehmen ein wiederholbares System auf, um herauszufinden, was funktioniert und warum.

Das hat Auswirkungen auf die gesamte Organisation. Cross-funktionale Teams werden besser ausgerichtet, weil sie auf Basis gemeinsamer Erkenntnisse arbeiten. Priorisierung wird schärfer, weil Roadmaps durch Insights statt durch Annahmen geprägt werden. Die digitale Strategie wird widerstandsfähiger, weil Teams kontinuierlich lernen und sich anpassen, statt auf fixen Ideen zu beharren.

Der übergeordnete Vorteil von Experimentation ist aber, dass es eine Kultur der kontinuierlichen Verbesserung schafft. Es fördert Neugier, belohnt Evidenz und macht Iteration zum Teil des Geschäftsrhythmus. Mit der Zeit verstärkt diese Denkweise die Business Performance, denn die Organisation reagiert nicht mehr nur, sondern lernt in Echtzeit, welche proaktiven Maßnahmen am besten zu ihren Zielen passen… 

Letztlich ist Experimentation eher ein Treiber von Reife als eine bloße Conversion-Taktik. Der langfristige Wert liegt nicht nur in den Tests selbst, sondern in der Entwicklung smarterer Arbeitsweisen.

Gemeinsam stärker: Wenn Analytics auf Experimentation trifft

Analytics und Experimentation sind am wirkungsvollsten, wenn sie Hand in Hand gehen. Analytics hilft Marken zu verstehen, was Nutzer tun: wo sie abspringen, wo sie engagiert sind, welche Wege sie nehmen und wo Reibung entstehen könnte. Allein erzählt Analytics aber nur einen Teil der Geschichte.

Experimentation validiert, welche Änderungen die Performance wirklich verbessern. Mit anderen Worten: Analytics identifiziert die Chance, Experimentation beweist die Lösung.

Ein starker Workflow folgt in der Regel diesem Muster:

  1. Nutzerverhalten beobachten
  2. Ein potenzielles Problem oder eine Chance identifizieren
  3. Eine Hypothese formulieren
  4. Eine Änderung testen
  5. Ergebnisse messen
  6. Auf Basis der Erkenntnisse iterieren

Dieser Prozess verwandelt passives Reporting in aktive Optimierung, und genau dort wird Analytics für Unternehmen deutlich wertvoller. Statt nur Daten für Dashboards zu sammeln, können Unternehmen Analytics nutzen, um die Bereiche zu priorisieren, die am ehesten getestet werden sollten. Das schafft einen Ausgangspunkt für smarteres Handeln.

Wenn Analytics und Experimentation verbunden sind, hören Unternehmen auf zu raten, welche Erkenntnisse am wichtigsten sind, und fangen an, auf die zu handeln, die es wirklich sind. So können sie sich auf die richtigen Chancen konzentrieren, gezielt testen und einen klaren Weg von den Daten zur Entscheidung schaffen.

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Wer Zustimmung will, braucht Beweise

Um den Wert von Digital Experimentation intern zu beweisen, braucht es mehr als ein paar isolierte Erfolge. Ein glaubwürdiger und wiederholbarer Ansatz, der zeigt, dass Experimentation langfristig messbare Ergebnisse liefert, ist genauso wichtig wie einzelne Wins.

Das beginnt mit klaren Erfolgsmetriken, die an echte Business-Ziele geknüpft sind. Ob der Fokus auf Conversion Rate, Revenue per Visitor, Engagement, Retention oder Feature Adoption liegt: Die Metrik sollte über das Optimierungsteam hinaus relevant sein. Gut definierte Hypothesen helfen ebenfalls, damit jeder Test einen klaren Zweck hat und Teams wissen, was sie herausfinden wollen.

Zuverlässiges Reporting ist genauso wichtig. Statistische Sorgfalt, transparente Messung und konsistente Dokumentation bauen Vertrauen in den Prozess auf. Und diese Dokumentation sollte Erkenntnisse aus verlierenden Tests einschließen, nicht nur die Erfolge. Manchmal ist es genauso wertvoll zu wissen, was nicht funktioniert, wie zu beweisen, was funktioniert.

Teamübergreifende Ausrichtung ist ein weiterer entscheidender Faktor. Experimentation gewinnt an Fahrt, wenn Marketing, Product, Design und Führungsebene alle verstehen, was getestet wird und warum. Mit der Zeit stärkt diese Ausrichtung das Vertrauen der Führungsebene und macht Experimentation leichter skalierbar.

Letztlich geht es beim Beweis des Business Value um Konsistenz. Ein erfolgreicher Test ist interessant, aber ein zuverlässiges System zum Lernen und Verbessern ist das, was wirklich transformativ wirkt.

Von Dashboard zu Entscheidung: Wie AB Tasty hilft

AB Tasty hilft Unternehmen, über Dashboards hinauszugehen und mit mehr Geschwindigkeit, Sicherheit und Kontrolle auf Erkenntnisse zu handeln.

Statt bei der Beobachtung zu bleiben, können Teams mit AB Tasty experimentieren, personalisieren, Features sicher ausrollen und digitale Erlebnisse entlang der gesamten Customer Journey optimieren.

Hier sind einige der Möglichkeiten, wie Digital Experimentation Unternehmen auf ein neues Level bringt:

  • Experimentation: Ideen validieren, bevor man sich vollständig committet, ob es um Botschaften, Flows, Layouts oder neue Produktkonzepte geht. So wird sichergestellt, dass Ideen vor einem vollständigen Rollout erfolgreich sind.
  • Personalisierung: Erlebnisse auf verschiedene Zielgruppen, Kontexte und Verhaltensweisen zuschneiden, auf eine Art, die relevanter und wirkungsvoller ist. Das hilft Marken, jeden einzelnen Nutzer besser anzusprechen und Loyalität sowie Conversions zu steigern.
  • Feature management: Änderungen schrittweise ausrollen, Risiken reduzieren und schneller aus der realen Nutzung lernen.
  • AI-gestützte Optimierung: AI-tools AI-Tools helfen dabei, neue Chancen zu entdecken und Entscheidungen effizienter zu skalieren.

Der echte Wert entsteht, wenn wir gemeinsam daran arbeiten. AB Tasty hilft Teams, Erkenntnisse in Handlungen zu übersetzen und Analytics in messbaren Impact zu verwandeln, statt passiv zu beobachten.

Durch smartere Entscheidungsunterstützung bei Akquise, Conversion, Retention und Product Experience helfen wir Teams, schneller voranzukommen und besser zusammenzuarbeiten.

Fazit: Analytics ist gut, aber Handeln ist besser

Analytics ist unverzichtbar, aber denk daran: Es ist nur ein Teil des Bildes.

Zu wissen, was passiert ist, ist nützlich. Zu wissen, was als nächstes zu tun ist, und es beweisen zu können, das ist der eigentliche Business Value.

Genau hier kommt Digital Experimentation ins Spiel und verwandelt Erkenntnisse in messbaren Mehrwert. Mit AI-gestützten Tools, Personalisierung und verschiedenen Testing-Methoden können Marken genau das Nutzererlebnis schaffen, das die Daten ihnen nahelegen.

Deshalb sind Unternehmen, die testen, lernen und iterieren, besser für Wachstum aufgestellt. Digital Experimentation verwandelt Erkenntnisse in Handlungen, Annahmen in Evidenz und Ideen in messbare Ergebnisse.

Fortschritt muss kein Rätsel sein. Mit einem Optimierungspartner wie AB Tasty bauen Marken eine Kultur der evidenzbasierten Optimierung auf und erschließen neue Erfolgspotenziale.

Bereit, gemeinsam mutiger voranzugehen?

FAQs

Noch Fragen zu Business Analytics? Hier sind die Antworten.

Was ist Business Analytics?

Business Analytics bezeichnet die Praxis, Daten, Analysetools und verschiedene Methoden einzusetzen, um herauszufinden, welche vergangenen Geschäftsentscheidungen erfolgreich waren und wo noch Verbesserungspotenzial steckt.

Warum reicht Analytics allein nicht aus?

Analytics hilft Marken oft nicht dabei zu verstehen, warum Nutzer so handeln, wie sie es tun. Das macht es schwierig, sich anzupassen und Ergebnisse zu verbessern. Digital Experimentation schließt diese Lücke, indem es Ideen in Echtzeit testet und zeigt, was die Performance wirklich steigert. 

Was ist Digital Experimentation?

Digital Experimentation ist der Prozess, Variationen digitaler Erlebnisse zu testen, etwa auf Websites oder in Apps, um herauszufinden, welche Nutzerreaktion das beste Ergebnis liefert. Strategien wie A/B Testing, Multivariate Testing und Personalisierung helfen Unternehmen, datengestützte Entscheidungen mit mehr Sicherheit zu treffen.

Wie schafft Experimentation Business Value?

Experimentation reduziert Rätselraten, indem Ideen vor der vollständigen Umsetzung geprüft werden. Das hilft Teams, smartere Entscheidungen mit weniger Risiko zu treffen. Es verbessert Conversion Rates, Customer Experience, Retention und operative Effizienz und unterstützt langfristiges Geschäftswachstum.

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Über die Autorin

Stephanie Safdie



Stephanie Safdie hat einen Bachelor-Abschluss in englischer Sprache und Literatur von der University of Maryland mit Schwerpunkt Multimedia-Studien. Sie hat als Social-Media-Video-Creatorin, Freelance Copywriter und SEO-Copywriter bei Greenly Climate Tech gearbeitet und betreibt den Reiseblog Destination Dreamer Diaries.

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Blogartikel

1. Apr. 2026
9min. Lesezeit

Berechnung der Stichprobengröße bei A/B-Tests: 7 Best Practices

Hubert Wassner

Hubert Wassner

Stichprobengrößen für A/B-Tests leicht berechnen

A/B-Tests helfen dabei, fundierte Entscheidungen auf Basis von Daten statt Bauchgefühl zu treffen. Wie viele Besucher Sie für eine Stichprobe benötigen, um diesen Ergebnissen vertrauen zu können, hängt wiederum von verschiedenen Faktoren ab. Zum Glück stehen Ihnen heutzutage zahlreiche Online-Tools zur Verfügung, die diese Berechnung übernehmen und den Prozess vereinfachen. Ein Mathematikstudium brauchen Sie nicht mehr.

Ein weißer Taschenrechner.

So berechnen Sie die Stichprobengröße

Die optimale Stichprobengröße für einen Test ist entscheidend, da sie Ihre gesamte Zielgruppe möglichst realistisch abbilden soll. Nur so werden die Ergebnisse belastbar und Sie vermeiden Fehlinterpretationen, wie etwa falsch-positive oder negative Resultate. Ist die Stichprobe zu klein, können die Ergebnisse stark verzerrt sein. Ist sie hingegen zu groß, investieren Sie unnötig Zeit und Ressourcen ohne zusätzlichen Erkenntnisgewinn.

Als grobe Faustregel gilt, dass pro Testvariante mindestens 10.000 Website-Besucher einbezogen sowie mindestens 300 Conversions erzielt werden sollten. Die exakte Stichprobengröße lässt sich für jede A/B-Testvariante mithilfe einer standardisierten mathematischen Formel berechnen, die wie folgt aussieht:

Die Formel zur Berechnung der Stichprobengröße

Die nachfolgende Übersicht erläutert, wofür die einzelnen Variablen in der Gleichung stehen:

  • n ist die benötigte Stichprobengröße pro Testvariante
  • p1 ist die erwartete Konversionsrate vor einer Veränderung
  • p2 ist die Konversionsrate, die um die absolute minimale Effektgröße erhöht wurde
  • Z⍺/2 ist der Z-Wert des Konfidenzniveaus
  • Zβ ist der Z-Wert der Teststärke

Klingt kompliziert? Bevor Sie jetzt zum Mathebuch greifen, lassen Sie uns einen Blick darauf werfen, was die einzelnen Variablen im Detail bedeuten:

  • Erwartete Konversionsrate: beschreibt die aktuelle Konversionsrate für das Ziel, das Sie verbessern möchten. Das kann zum Beispiel die Anmelderate, die Kaufabschlussrate oder die Click-Through-Rate (CTR) sein.
  • Minimale Effektgröße (MDE): steht für die kleinste Veränderung der erwarteten Konversionsrate, die Sie mit statistischer Sicherheit nachweisen möchten. Sie bestimmt, wie sensibel Ihr A/B Testing auf Veränderungen reagiert.
  • Konfidenzniveau: gibt an, wie wahrscheinlich es ist, dass der Unterschied zwischen Ihrer erwarteten Konversionsrate und der Konversionsrate einer Testvariante nicht zufällig entstanden ist. Als gängiger Standard gelten hierbei 95 Prozent. Der zugehörige Z-Wert liegt bei 1,96.
  • Teststärke: beschreibt die Wahrscheinlichkeit, dass Ihr Test einen tatsächlich vorhandenen Effekt auch erkennt. Üblicherweise wird hier mit 80 Prozent gearbeitet. Das bedeutet, Sie haben eine 80-prozentige Chance, eine echte Gewinner-Variante zu identifizieren. Der entsprechende Z-Wert beträgt 0,84.
Steigern Sie Ihre Konversionsraten, indem Sie personalisierte Erlebnisse schaffen.

Zum Glück gibt es inzwischen zahlreiche Online-Tools, die Ihnen diese Berechnungen abnehmen. In den meisten Fällen reicht es aus, die zuvor genannten Variablen in die Tools einzugeben und Sie erhalten sofort eine verlässliche Einschätzung.

Wichtig: Sowohl die minimale Effektgröße als auch die Teststärke beeinflussen die Stichprobengröße eines Tests. Wenn Sie eine höhere Teststärke anstreben oder eine kleinere minimale Effektgröße festlegen, muss Ihre Stichprobe entsprechend größer sein. Das wirkt sich wiederum auf die Laufzeit des Tests und den erforderlichen Ressourceneinsatz aus.
Irgendwann stellt sich daher die Frage, ob dieser zusätzliche Aufwand lohnenswert ist.

Verschiedene Ansätze zur Berechnung des Stichprobenumfangs

Viele Plattformen empfehlen, die Stichprobengröße eines A/B-Tests erst in der Planungsphase direkt vor dem Test zu berechnen. Aus Sicht von AB Tasty ist das bereits zu spät. Es könnte sich herausstellen, dass die benötigte Stichprobe zu groß ist und der Test dadurch zu lange laufen würde, um praktisch umsetzbar zu sein. In solchen Fällen lohnt es sich schlicht nicht, die Testvariante überhaupt zu erstellen.

Aus diesem Grund hat AB Tasty einen MDE-Rechner entwickelt, der bereits vor der eigentlichen Testplanung ansetzt. Damit können Sie frühzeitig abschätzen, welche minimale Effektgröße erforderlich ist und wie lange ein Experiment basierend auf Ihren realen historischen Daten laufen müsste, um das Konfidenzniveau zu erreichen. So arbeiten Sie von Anfang an mit realistischen Erwartungen.

Die Nutzung unseres MDE-Rechners ist unkompliziert:

1

Eingeben

Erwartete Konversionsrate definieren

Geben Sie Ihre aktuellen Website-Besucherzahlen sowie die Konversionsrate für das Ziel ein, das Sie verbessern möchten.

2

Berechnen

Chancen identifizieren

Der Rechner schätzt die für das Konfidenzniveau erforderliche Mindesteffektgröße. Sie sehen, wie viele Tage es dauert, bis Ihr Konfidenzniveau erreicht ist.

3

Starten

Verlust vermeiden

Verschwenden Sie keine Zeit und Ressourcen für Tests, die voraussichtlich keine schlüssigen oder statistisch signifikanten Ergebnisse liefern werden.

Außerdem steht Ihnen ein Rechner für Stichprobengrößen zur Verfügung. Damit können Sie die benötigte Anzahl an Website-Besuchern für Ihren Test bestimmen. Sie können darüber hinaus abschätzen, wie lange Ihr Test laufen sollte, um die gewünschten Ergebnisse zu erzielen. Dieses Tool ist ideal für laufende Tests, weniger für die Planungsphase vor einem Test.

So schätzen Sie die Zahl der Website-Besucher ein:

  • Sie geben die aktuelle Konversionsrate für das Ziel ein, das Sie verbessern möchten, sowie die erwartete minimale Effektgröße zwischen den Testvarianten.
  • Unser Rechner schätzt dann die erforderliche Anzahl an Website-Besuchern pro Testvariante.

So berechnen Sie die Dauer Ihres A/B-Tests:

  • Zusätzlich zu den im vorherigen Schritt eingegebenen Informationen fügen Sie die durchschnittliche Anzahl der täglichen eindeutigen Website-Besucher (Unique Visitors) einer getesteten Seite sowie die Gesamtzahl der Testvarianten einschließlich der Kontrollversion hinzu.
  • Unser Rechner schätzt dann die minimal erforderliche Testdauer in Tagen, um die gewünschten Ergebnisse zu erzielen. Dabei gibt es jedoch einen wichtigen Punkt zu beachten, den wir im nächsten Abschnitt erläutern.

Best Practices und Fallstricke

Sehen wir uns nun einige der wichtigsten Dos und Don’ts an, die Sie bei der Berechnung der Testdauer und des Stichprobenumfangs beachten sollten.

1. Testen Sie für mindestens 14 Tage

Selbst wenn Sie Ihre erforderliche Stichprobengröße bereits nach wenigen Tagen erreichen oder der Rechner eine kürzere Testdauer nahelegt, gilt es als Best Practice, einen A/B-Test mindestens zwei Wochen laufen zu lassen. So werden Schwankungen im Nutzerverhalten besser ausgeglichen, etwa Unterschiede zwischen Wochentagen und Wochenenden. Ihre Datenbasis wird dadurch deutlich belastbarer.

2. Berücksichtigen Sie externe Faktoren wie saisonale Schwankungen

Bestimmte Zeitpunkte im Jahr, etwa Weihnachten, Ostern oder lange Wochenenden, können Ihre Ergebnisse stark verzerren. Wenn Ihre Stichprobe Ihre Zielgruppe realistisch abbilden soll, berücksichtigen Sie solche Sondereffekte bei Ihren Testläufen.

3. Beenden Sie Tests nicht zu früh

Sie sollten außerdem der Versuchung widerstehen, Tests bereits vor Erreichen der geplanten Testdauer oder Stichprobengröße auszuwerten. Andernfalls steigt das Risiko für falsche Schlussfolgerungen.

Unser KI-Agent „Evi Analysis“ stützt sich auf das Konfidenzniveau, um eine Gewinner-Variante zu ermitteln. Damit er seine Aufgabe korrekt erfüllen kann, sollte Evi erst dann Ergebnisse interpretieren, wenn der Test die vom Stichprobengrößen-Rechner empfohlene Besucherzahl erreicht hat.

Denn: Evi Analysis kann nicht wissen, dass Sie ursprünglich eine Stichprobengröße von zum Beispiel 100.000 Website-Besuchern geplant hatten, sich danach aber entschieden haben, den Test nach nur 10.000 Besuchern zu beenden.

4. Überprüfen Sie die Machbarkeit

Auch wenn Testergebnisse statistisch signifikant sein sollten, bedeutet das nicht automatisch, dass sie für Ihr Unternehmen einen praktischen Nutzen haben. Eine Änderung, die aus Testergebnissen abgeleitet wurde, kann so kostspielig sein, dass es sich möglicherweise gar nicht erst lohnt, den Test durchzuführen.

5. Legen Sie den Fokus auf Seiten mit hohem Traffic

Zu Beginn sollten Sie Ihre Tests auf die Seiten Ihrer Website konzentrieren, die den meisten Traffic erhalten. Dazu zählen beispielsweise die Startseite, Kategorieseiten (PLPs) und Produktseiten (PDPs). Durch das höhere Besucheraufkommen auf diesen Seiten sammeln Sie schneller ausreichend Daten und bringen Ihre Tests zügiger zum Abschluss.

6. Begrenzen Sie die Anzahl der Varianten

Das gleichzeitige Testen mehrerer Varianten mag effizient erscheinen, erhöht jedoch das Risiko von falsch-positiven Ergebnissen. Wenn Sie Tests auf Seiten mit geringem Besucheraufkommen durchführen, ist es daher sinnvoll, mit weniger Varianten zu arbeiten. So vermeiden Sie, dass sich die Stichprobe auf zu viele Testgruppen verteilt und die Ergebnisse an Aussagekraft verlieren.

7. Stellen Sie Ihre Tests möglichst breit auf

Führen Sie nach Möglichkeit A/B-Tests in mehreren Ländern oder Marktsegmenten durch, um den Stichprobenumfang zu vergrößern.

Fazit: Von wagen Vermutungen zu konkretem Wachstum

Die Berechnung der richtigen Stichprobengröße für Ihre A/B-Tests ist der Schlüssel zu verlässlichen, statistisch signifikanten Ergebnissen. Und das Beste: Um Ihre Stichprobengröße zu ermitteln, müssen Sie heutzutage kein Mathegenie mehr sein.
Nutzen Sie unseren MDE-Rechner für die Planungsphase Ihrer Tests und halten Sie sich an die Best Practices für Stichprobengröße und Testdauer. So stellen Sie sicher, dass Ihre A/B-Tests sowohl effektiv als auch zuverlässig sind.

Sind Sie bereit, das Rechnen hinter sich zu lassen und mit der Umsetzung zu beginnen?

Häufige Fragen zur Berechnung der Stichprobengröße bei A/B-Tests

Haben Sie noch Fragen zur Berechnung der Stichprobengröße? Hier finden Sie die Antworten, die Sie suchen.

Warum ist die Berechnung der Stichprobengröße bei A/B-Tests wichtig?

Die Berechnung der Stichprobengröße stellt sicher, dass Ihr Test über genügend Aussagekraft verfügt. Es sollte ein signifikanter Unterschied zwischen den Varianten festgestellt werden, ohne dabei Ressourcen zu verschwenden. Eine zu kleine Stichprobe kann zu falsch-negativen Ergebnissen führen, während eine zu große Stichprobe ineffizient ist oder unnötig viele Nutzer einbezieht.

Welchen Ansatz sollte ich zur Berechnung des Stichprobenumfangs verwenden?

In der Regel verwendet man eine Leistungsanalyse, welche die erwartete Effektgröße, das Konfidenzniveau (α) und die gewünschte Teststärke (1−β) berücksichtigt. Hilfsmittel wie Online-Rechner oder Statistiksoftware können dabei helfen; sie basieren je nach der gewählten Metrik auf einer binomialen oder einer normalen Näherung.

Wie bestimmt man die minimale Effektgröße (MDE) für einen A/B-Test?

Die MDE ist die kleinste Veränderung zwischen Ihrer Kontroll- und Ihrer Variantenversion, die Sie als praktisch signifikant erachten. Dieser Wert wird auf der Grundlage von Geschäftszielen, erwarteten Konversionsraten und der von Ihnen angestrebten Teststärke berechnet. In der Regel legen Sie fest, welcher Anstieg der Kennzahlen (z. B. Klickrate/CTR, Umsatz) die Einführung der neuen Variante rechtfertigen würde.

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Über den Autor

Hubert Wassner

Hubert Wassner ist Chief Data Scientist bei AB Tasty, wo er seit über einem Jahrzehnt seine Erfahrung in Künstlicher Intelligenz und Maschinellem Lernen in die Welt der Experimente einbringt. Mit seinem fundierten akademischen Hintergrund in Computerwissenschaften ist Hubert der leitende Entwickler der ausgeklügelten statistischen Modelle, auf denen die AB Tasty-Plattform basiert. Damit trägt er dazu bei, dass Marken wichtige Entscheidungen mit vollstem Vertrauen treffen können.


Er schreibt zudem regelmäßig Beiträge für den AB Tasty-Blog. Hier liegt sein Fokus darauf, komplexe datenwissenschaftliche Konzepte wie die Bayes’sche Statistik oder prädiktive KI verständlich zu erklären und in praktische Strategien für digitales Wachstum zu verwandeln. Mit dem Ziel, die Kluft zwischen anspruchsvoller Technik und praktischer Geschäftsanwendung zu überbrücken, hilft Hubert Marken dabei, die technische Evolution des digitalen Zeitalters mit Klarheit, Präzision und einem Fokus auf menschenzentrierte Innovation zu meistern.

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Blogartikel

6. Nov. 2024
5min. Lesezeit

Skriptausführungszeit: Warum AB Tasty 4x schneller liefert

Leo Wiel

Leo Wiel

Hallo! Ich bin Léo, Produktmanager bei AB Tasty. Ich bin verantwortlich für das JavaScript-Tag von AB Tasty, das derzeit auf Tausenden von Websites weltweit läuft. Wie du dir denken kannst, ist meine Roadmap voll mit Themen rund um Datenerfassung, Datenschutz und… Performance.

Deshalb freue ich mich, ein Update zu unserer Leistung zu geben und zu zeigen, wie hart wir daran gearbeitet haben, die Besten zu sein. Wir bieten jetzt Ladezeiten, die bis zu 4-mal schneller sind als andere Lösungen auf dem Markt.

In einer Welt, in der jede Sekunde zählt, führen langsam ladende Seiten schnell zu Umsatzeinbußen. Bei AB Tasty wissen wir, dass Geschwindigkeit nicht nur eine Frage des Komforts ist, sondern entscheidend für ein reibungsloses, verlässliches Erlebnis, das heutige Verbraucher erwarten.

Deshalb sind wir stolz darauf, von ThirdPartyWeb.today als eine der Plattformen mit den geringsten Auswirkungen auf die Web-Performance unter den führenden Experimentation- und Personalisierungsplattformen anerkannt zu werden. Diese Auszeichnung bestätigt unser Engagement für Geschwindigkeit, Skalierbarkeit und Kundenzufriedenheit.

Aber was bedeutet das eigentlich für Marken, die AB Tasty nutzen?

Werfen wir einen Blick darauf, wie die Priorisierung der Performance deine SERP-Rankings, die Customer Experience (CX) und die Effektivität deiner Kampagnen insgesamt verbessern kann.

Warum Web-Performance deine Ergebnisse beeinflusst

Stell dir vor, du klickst auf eine Seite, die ewig lädt. Wahrscheinlich wärst du schneller wieder weg, als du „Conversion Rate“ sagen kannst. Und du wärst nicht allein: Langsame Ladezeiten führen oft zu höheren Absprungraten, verpassten Chancen und letztlich frustrierten Besuchern.

Gute Performance bedeutet eine reibungslose Customer Journey, was zu besserem Engagement und höheren Conversion Rates führt.

ThirdPartyWeb.today: Der Performance-Benchmark

ThirdPartyWeb.today ist eine unabhängige Plattform zur Visualisierung von Performance-Daten, die den Einfluss verschiedener Tools auf die Seitenladezeit analysiert. Sie stuft Tools nach ihrem Performance-Kostenfaktor ein, basierend auf Daten von fast 4 Millionen Websites, und schafft so einen objektiven Performance Benchmark. Für Marken, die eine nahtlose Benutzererfahrung ohne Geschwindigkeitseinbußen bieten wollen, ist ThirdPartyWeb.today eine zuverlässige Quelle zur Bewertung der Performance-Auswertungen ihrer Tools.

Dass wir von ThirdPartyWeb.today als eine der performancefreundlichsten Experience-Optimierungsplattformen anerkannt wurden, zeigt, dass unsere Kunden auf eine Technologie setzen, die Geschwindigkeit in den Vordergrund stellt.

Warum ist AB Tasty so schnell?

Unsere Entwicklerteams haben hart daran gearbeitet, AB Tasty nicht nur zu einer intuitiven Plattform für Experimentation und Personalisierung zu machen, sondern auch eine, die hohe Performance in den Vordergrund stellt. Hier ein kurzer Überblick über die Innovationen, die AB Tasty so schnell und zuverlässig machen:

  1. Modulare Architektur mit innovativem Dynamic Importing und Smart-Caching-Technologie

Unsere Plattform basiert auf einer modularen Architektur, bei der nur der essentielle Code für jede Kampagne geladen wird. So bleiben die Dateigrößen schlank, was Ladezeit und Ressourcenverbrauch reduziert. Unsere firmeneigene Smart-Caching-Technologie stellt sicher, dass Besucher nur die Daten laden, die sie noch nicht abgerufen haben. Durch die Minimierung redundanter Datenabrufe verkürzen wir die Ladezeiten auf allen Geräten erheblich. Zusätzlich bieten wir weltweite API-Endpunkte und verfügen über eine globale CDN-Präsenz mit mehreren Edge-Standorten und regionalen Edge-Caches, die schnelle Antwortzeiten gewährleisten – egal, wo du und deine Website-Besucher sich befinden.

  1. Performance Center

Das spezielle Performance Center von AB Tasty ermöglicht es dir, die Performance deiner Kampagnen in Echtzeit zu überwachen. Dieses Tool bietet dir volle Transparenz darüber, was hinter den Kulissen passiert, sodass du bei Bedarf Anpassungen vornehmen kannst, um einen reibungslosen Ablauf zu gewährleisten. Es gibt Empfehlungen, um die Tag-Größe zu überwachen und zu optimieren.

Erfahre hier alles darüber.


  1. Kompatibilität mit Single-Page Applications (SPA)

Die Plattform von AB Tasty ist ohne benutzerdefinierten Code SPA-kompatibel, was es Entwicklern erleichtert, AB Tasty in ihre Technologie-Umgebung zu integrieren. AB Tasty basiert auf einem nativen Vanilla-TypeScript-Framework. Unser Tag ist kompatibel mit modernen JS-Frameworks wie React, Angular, Vue, Meteor und Ember. Das Tag ist für alle Umgebungen einzigartig und erfordert keine zusätzliche Implementierung. Viele unserer Kunden sind von ihrem vorherigen Anbieter zu uns gewechselt, da es bei anderen Tools Herausforderungen mit SPA-Seiten gab. In diesen Tools sind Änderungen bei dynamischem Content oft nicht „persistent“ oder flackern. Zudem benötigen SPA-Tests in solchen Umgebungen häufig benutzerdefinierten Code für jeden Test, was das Testen komplizierter und weniger benutzerfreundlich macht.

  1. Flicker-freie Erlebnisse

Das Tag von AB Tasty verwendet eine kombinierte Methode aus synchronen und asynchronen Skripten, um Flackern zu vermeiden und gleichzeitig eine optimierte Performance aufrechtzuerhalten. Andere Lösungen empfehlen „Anti-Flicker“-Snippets, um das Flackern zu verhindern – was jedoch nicht als bestes Verfahren gilt. Dabei wird der Seiteninhalt ausgeblendet, während das Tag lädt, was letztlich die Seitenanzeige verzögert. Dies verschlechtert das Benutzererlebnis, erhöht den Largest Contentful Paint (LCP)-Wert und kann letztlich zu höheren Absprungraten und geringeren Conversions führen. Im Gegensatz dazu verwendet das synchrone Tag von AB Tasty nur 3 KB render-blockierende Daten, um eine schnelle Ausführung des Tags vor dem Laden der Seite zu ermöglichen, anstatt die gesamte Seitensichtbarkeit für die volle Paketgröße zu blockieren.

Und das bedeutet…

Erste Ladezeit < 100 ms
Cache-Ladezeit < 10 ms
Ausführungszeit < 500 ms
Minimale Auswirkungen auf die Core Web Vitals von Lighthouse

Ein Dank an unsere Produkt- und Tech-Teams

Das wäre ohne das Engagement unserer Produkt- und Tech-Teams nicht möglich (danke, Team!). Wir haben es gewagt, innovativ zu sein und die Grenzen dessen, was im Bereich Web-Performance für Experimentation und Personalisierung möglich ist, neu zu definieren.

Fazit

Wenn Marken sich für AB Tasty entscheiden, wählen sie eine Plattform, die sowohl Innovation als auch Performance priorisiert. Indem wir die Auswirkungen auf die Web-Performance minimieren, helfen wir Marken, schnellere und bessere Erlebnisse zu schaffen, die Kunden begeistern und Ergebnisse liefern.

Neugierig, mehr zu erfahren? Kontaktiere uns noch heute, um herauszufinden, was uns sonst noch auszeichnet.

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