Case Study

Scaling Speed: Wie PUMA globales Wachstum durch personalisierte Experimente vorantreibt

Über PUMA

PUMA ist eine der weltweit führenden Sportmarken und steht für Design, Entwicklung und Vermarktung von Schuhen, Bekleidung und Accessoires. Mit klarem Fokus auf globale Expansion und datenbasierte Entscheidungen strebt PUMA Höchstleistung an, sowohl auf der Laufbahn als auch im digitalen Raum.

Die Challenge: Die Geschwindigkeitsbarriere durchbrechen

PUMA verfolgte drei zentrale Ziele: global skalieren, Personalisierung gezielt ausbauen und Tests so schnell durchführen, dass sie mit den wachsenden Business-Zielen Schritt halten.

Dafür benötigte PUMA:

  • Fundierte Erkenntnisse: Eine Partnerschaft, die fundierte, vertrauenswürdige Insights liefert und sich einfach im Unternehmen teilen lassen.
  • Skalierbarkeit: Eine langfristige Lösung, die mit den globalen Ambitionen mitwächst.
  • Flexibilität: Die Möglichkeit, Reibungspunkte entlang der gesamten Customer Journey ohne technische Hürden zu optimieren.

Seit der Zusammenarbeit mit AB Tasty hat PUMA ein zentrales, globales CRO-Team aufgebaut, das deutlich mehr erreicht, als es seine Größe vermuten lässt. Mit klar gebündelten Ressourcen und einer gemeinsamen Roadmap kann das Team schneller iterieren, Tests mit hoher Sicherheit validieren und kontinuierlich tiefere Expertise aufbauen.

puma bags

Die Lösung: Ein Team, globale Skalierung

Durch die Partnerschaft mit AB Tasty hat PUMA seine bestehende Optimierungsstrategie grundlegend weiterentwickelt und den Schritt von kleinen Verbesserungen hin zu großen Fortschritten in Richtung einer einheitlichen globalen Strategie gemacht.

„Seit Beginn unserer Partnerschaft konnten wir tatsächlich global skalieren. Heute arbeiten wir mit einem globalen CRO-Team, das Tests gemeinsam umsetzt und die Ergebnisse für ein globales Publikum aufbereitet.“ – PUMA

Kleine Schritte, große Ideen

PUMA wollte ein tieferes Verständnis dafür entwickeln, wie Testing funktioniert und wie kleine Schritte große Veränderungen in der Experimentation bewirken können. Ein zentraler Hebel für das Wachstum im Bereich Optimierung war dabei der klare Fokus, die Anzahl monatlicher Tests zu steigern. In Zusammenarbeit mit der Plattform von AB Tasty, die No-Code-Lösungen für schnelleres und umfangreicheres Testing bietet, konnte PUMA genau das umsetzen

Durch den Einsatz der No-Code- und Low-Code-Widgets von AB Tasty hat PUMA zudem eine neue Ebene der teamübergreifenden Zusammenarbeit erschlossen. Das Ergebnis: ein Programm, das sich Monat für Monat weiterentwickelt, mit steigender Testgeschwindigkeit, mehr Iterationen und zunehmend fundierten, belastbaren Erkenntnissen.

Teamwork Makes the Dreamwork

Wir arbeiten besonders gerne mit Marken zusammen, die Teamarbeit als festen Bestandteil sehen, um ihre Expertise kontinuierlich auszubauen. PUMA hat diesen Ansatz konsequent verfolgt und ein zentrales, globales Team aufgebaut, um mit begrenzten Ressourcen mehr zu erreichen, Wissen gezielt zu vertiefen und eine konsistente User Experience über alle Regionen hinweg sicherzustellen.

Doch dabei blieb es nicht. PUMA hat seine Optimierungsstrategie weiter ausgebaut und die Widget-Funktion genutzt, um nicht nur die eigenen CMS-Möglichkeiten zu erweitern, sondern auch die teamübergreifende Zusammenarbeit auf ein neues Level zu bringen. Das Ergebnis: noch stärkere Erfolge in der Content-Personalisierung.

Personalisierung nach Seiten

PUMA hat den Ansatz „try, test, learn“ konsequent gelebt und erkannt, dass Segmente je nach Seitentyp unterschiedlich performen. Um ihre Optimierungsmaßnahmen weiter voranzutreiben, wurde klar, dass die Weiterentwicklung bestehender Strategien genauso wichtig ist wie der Aufbau neuer. 

Durch den Einsatz des erweiterten Segmentierungs-Tools spricht PUMA Nutzer basierend auf ihrem Echtzeitverhalten an, zum Beispiel durch geschlechterspezifische Ansprache bei Besuchern von Damen-Produkten. Dieser „one-to-few“-Ansatz ermöglicht es, die Kaufintention gezielt zu beeinflussen, auch wenn Nutzer nicht eingeloggt sind.

Von Einblicken zu Wirkung

PUMA setzte zudem gemeinsam mit den Produkt- und Analyseteams auf einen methodischen, datenbasierten Entscheidungsansatz. Dadurch entstand mehr Flexibilität, um seitenübergreifend zu testen und Zielgruppen auszuschließen, die zukünftige Tests weniger effizient gemacht hätten.

Die Ergebnisse: Analysegestützte Agilität

PUMA agiert heute mit „informationsgetriebener Dynamik“ und stellt sicher, dass jede Empfehlung auf klaren, datenbasierten Erkenntnissen aus dem Nutzerverhalten basiert.

Vom Test zum Mehrwert: ROI messbar machen

Durch eine nahtlose Integration mit GA4 kann PUMA Umsätze personalisierten Inhalten zuordnen und dabei dieselben Modelle wie für die übrigen Website-Inhalte nutzen. So entsteht mehr Klarheit darüber, wie sich die sich ständig verändernde User Experience steuern lässt und gleichzeitig neue Ansätze für zukünftige Tests entwickelt werden können.

Finde dein besser , schneller

Seit der Zusammenarbeit mit AB Tasty richtet PUMA seine Optimierungsmaßnahmen gezielt auf spezifische Nutzergruppen aus. Dazu gehört auch der Vergleich zwischen Nutzern, die mit personalisierten Inhalten interagiert haben, und denen, die dies nicht getan haben. So lässt sich der tatsächliche inkrementelle Effekt besser verstehen und ableiten, wie sich diese Ergebnisse weiter optimieren und skalieren lassen.

Eine der wirkungsvollsten Anwendungen dieser Analyse war die geschlechterspezifische Personalisierung. Mithilfe der Segmentierungsfunktion der Plattform und der Möglichkeit zu analysieren, welche Produkte sich Männer und Frauen vor dem Kauf angesehen haben, erzielte PUMA hier besonders starke Ergebnisse. Kennzahlen wie Verweildauer auf der Seite, Anzahl der angesehenen Seiten und weitere Metriken dienten dabei als Grundlage für die strategische Ausrichtung.

Aufbauend auf diesen Personalisierungs-Insights hat PUMA auch seinen Ansatz im Kampagnenmanagement weiter geschärft. Klare Ausschlussgruppen und fortschrittliche Priorisierungsmatrizen ermöglichen es, mehrere Kampagnen parallel auszuspielen, ohne Überschneidungen oder Beeinträchtigungen der User Experience.

„Wir konzentrieren unsere Experimentation gezielt auf die Bereiche, auf die uns die Daten hinweisen. Überall auf der Website, wo sich zeigt, dass Nutzer auf Hürden stoßen, sehen wir eine klare Chance für Testing.“ – PUMA

puma website screenshot

Die Zukunft: Mit Beschleunigung zum Erfolg 2026

PUMA denkt nicht daran, langsamer zu werden. Das Ziel für 2026: die Anzahl der Tests weiter steigern und die Grenzen des Möglichen kontinuierlich verschieben. 

Durch ein unternehmensweites Intake-Portal für Testideen hat PUMA Experimentation demokratisiert und stellt sicher, dass die besten Insights aus allen Bereichen des Unternehmens kommen können.

PUMA plant, weiter voranzugehen mit:

  • Teamübergreifende Zusammenarbeit: PUMA schafft gezielt Raum für kreativen Austausch, in dem nicht nur das CRO-Team neue Ansätze für Personalisierung und Experimentation entwickelt, sondern das gesamte Unternehmen zur Weiterentwicklung der Marke beitragen kann. Indem jeder im Unternehmen potenzielle Tests einreichen kann, ist Zusammenarbeit nicht mehr auf einzelne Teams beschränkt. 
  • Abstimmung mit den Produktteams: Die enge Zusammenarbeit mit Produkt- und Engineering-Teams ermöglicht es PUMA, Experimentation und Personalisierung sicher umzusetzen – mutig in der Idee und gleichzeitig technisch sauber in der Umsetzung.
  • Von großen Visionen zu mutigen Tests: Aufbauend auf den bisherigen Erfolgen und mit dem Anspruch, Grenzen weiter zu verschieben, entwickelt PUMA seine Optimierungsstrategie konsequent weiter, basierend auf gewonnenen Erkenntnissen und neuen, vielversprechenden Experimenten.

Während PUMA die Grenzen der Experimentation weiter verschiebt, zeigt ihre Strategie, was möglich ist, wenn Experimentation im gesamten Unternehmen verankert ist.

Mit der richtigen Weiterentwicklung kann auch dein Team den nächsten Schritt gehen, euer volles Potenzial entfalten und die nächste Wachstumsphase erschließen.

Webinar

Adaptive CX: Personalisierung in Echtzeit für höhere Conversion

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Viele CRO-Ansätze sind aufwendig, langsam und schwer skalierbar.
Erfahren Sie, wie Sie mit Adaptive CX Nutzerintentionen erkennen und in Echtzeit personalisierte Erlebnisse schaffen – für mehr Conversion und weniger Abbrüche im Funnel.
Schnell implementiert, kontinuierlich optimierend und datenschutzkonform.

Das erwartet Sie im Webinar:

  • Nutzerintention erkennen
  • Personalisierung in Echtzeit
  • Abbrüche im Funnel reduzieren
  • Kontinuierlich & datenschutzkonform optimieren

Speakers

Sema Yildiz
Senior Manager, Customer Success, AB Tasty

Case Study

Samsonite APAC personalisiert Kundenerlebnisse mit EmotionsAI

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+108 %Klicks auf Bewertungen - Wettbewerbssegment

+7,17 %Gesamte Transaction Rate

Entdecke, wie Samsonite, ein führendes Unternehmen in der globalen Lifestyle-Taschenbranche und einer der größten Reisegepäckhersteller der Welt, seine digitale Strategie mit AB Tasty optimiert hat.

Da Gepäck eine wohlüberlegte, seltene Anschaffung ist, stand das Samsonite APAC-Team vor der Herausforderung, Kunden möglichst schnell zu ihrer idealen Gepäcklösung zu führen.

Durch die Integration von EmotionsAI und die Nutzung KI-gesteuerter emotionaler Erkenntnisse hat Samsonite APAC das Einkaufserlebnis auf der Basis wesentlicher emotionaler Treiber wie „Wettbewerb“ und „Sicherheit“ angepasst, wodurch jede Interaktion relevanter und ansprechender gestaltet wird.

Mit Fokus auf entscheidende Touchpoints wie die Startseite, Produktseiten und den Checkout verzeichnete Samsonite einen Anstieg der Klicks auf Produktbewertungen im Wettbewerbssegment um 108 % und eine Steigerung der Transaction Rate um 7,17 %. Durch das Verständnis und die Berücksichtigung verschiedener Kundenbedürfnisse in unterschiedlichen Regionen wurde der Kaufprozess vereinfacht, und Samsonite konnte seine Position als führendes Unternehmen in der Reisebranche festigen.

Lade die vollständige Case Study herunter und erfahre, wie emotionale Personalisierung dein Kundenerlebnis revolutionieren kann.

Case Study

Mit Empathie das Versicherungserlebnis vereinfachen: Eine DirectAsia Customer Story

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+14,8 %Zugriff auf die Angebotsseite Variante 2

+10,9 %Zugriff auf die Angebotsseite Variante 1

Durch den Einsatz vereinfachter und vertrauensbildender Journeys verwandelt DirectAsia die traditionell mühsame Aufgabe des Abschlusses einer ahrzeug- und Reiseversicherung in ein nahtloses Erlebnis, das den allgemeinen Komfort ihrer Marke und ihrer Dienstleistungen widerspiegelt.

Ein Teil dieser Transformation liegt in der strategischen Partnerschaft mit AB Tasty und der Integration von EmotionsAI, um die Kunden besser zu verstehen und die Optimierung der Experience Optimization Roadmap voranzutreiben.

Da Versicherungskunden zunehmend nach Sicherheit, Vertrauen und intuitiven Erlebnissen suchen, erkannte DirectAsia die Notwendigkeit, über traditionelle Ansätze
hinauszugehen, um diese Anforderungen zu erfüllen. Wie viele Finanzdienstleistungen ist auch die Versicherung von Natur aus komplex.

DirectAsia führte Tests durch, die sich auf einen Bereich ihrer Website konzentrierten, von dem sie wussten, dass er verbesserungsbedürftig war. Sie verglichen die Ergebnisse dieses Tests mit von EmotionsAI ausgewählten Segmenten mit einem breiteren Publikum. Lade die Case Study herunter, um herauszufinden, wie EmotionsAI den Weg der Besucher zur Angebotsseite beschleunigt hat.

Case Study

Groupama erhöht die Anzahl der Angebotsabgaben mit EmotionsAI

2 Punkt-Eröhung beim nächsten Stufen-Übergang

Groupama ist eine multinationale Versicherungsgruppe, die in 10 Ländern tätig ist. Sie entschied sich für AB Tasty’s EmotionsAI, um die Teststrategie besser an die vielfältigen Kundenprofile anpassen zu können.

 


 

HERAUSFORDERUNG

Groupama wollte einen Weg finden, ihren A/B-Testing-Ansatz besser an die einzigartigen emotionalen Bedürfnisse der Kunden anzupassen. Sie hatten bereits eine Testlösung im Einsatz, waren aber neugierig auf das innovative emotionale Targeting von EmotionsAI.

 

TEST-IDEE

Es wurde ein A/B-Test durchgeführt, der sich auf das Angebotsformular konzentrierte. Der Gruppe der „Emotionals“ wurde eine beruhigende Nachricht auf dem Angebotsformular angezeigt, die den Schutz ihrer privaten Daten versprach. Der Gruppe der „Rationals“ wurde das Formular ohne die zusätzliche Nachricht angezeigt, so dass sie ohne Ablenkung fortfahren konnten.

 

ERGEBNISSE

Innerhalb von 2 Wochen hatte Groupama die Ergebnisse. Es war ein sofortiger Erfolg, denn die gezielte Ansprache durch EmotionsAI führte zu einem Anstieg der Angebotsabgaben um 10 %. Außerdem stieg die Zahl der Weiterleitungen zum nächsten Schritt des Angebotsformulars um 2 Prozentpunkte, was die Kunden weiter durch den Trichter führte.

 

TAKEAWAYS

Nach dem frühen Erfolg des ersten Tests beschloss Groupama, EmotionsAI zu implementieren, da sich die Investition sofort auszahlte.

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Case Study

La Redoute verdreifacht die Erfolgsrate von A/B-Tests mit EmotionsAI

4 % mehr Umsatz pro Besucher

La Redoute ist ein französischer Multichannel-Einzelhändler, der sich auf Wohnkultur und Bekleidung spezialisiert hat. Seine E-Commerce-Website ist mit über 7 Millionen Besuchern pro Monat die meistbesuchte französische Website.


HERAUSFORDERUNG

Das Team von La Redoute war bestrebt, die Art und Weise der Website-Optimierung zu ändern. Sie wollten einen Weg finden, das Engagement zu verbessern, insbesondere auf mobilen Geräten.

Sie entschieden sich für EmotionsAI von AB Tasty, um den Besuchern ihrer Website ein möglichst individuelles Erlebnis zu bieten.

Durch den Einsatz von KI-gestützter Segmentierung zur Erstellung besserer Experimente haben sie begonnen, die Psychologie hinter den Entscheidungen der Kunden in die Optimierung einfließen zu lassen.

ERGEBNISSE

Nach der Implementierung von EmotionsAI und der Schaffung neuer emotionsbasierter Zielgruppensegmente, konnte La Redoute einen signifikanten Effekt auf die Engagement-Raten feststellen. Das verbesserte Kundenerlebnis führte zu einem Anstieg des Umsatzes pro Besucher um 4 % und zu einer um 3 % höheren Conversion Rate.

TAKEAWAYS

Seit dem Einsatz von EmotionsAI hat La Redoute die Erfolgsquote ihrer A/B-Tests verdreifacht und damit ihren Optimierungsansatz komplett verändert.

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Case Study

Decathlon punktet mit Social Proof

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+3%Umsatzsteigerung durch wiederkehrende Besucher

+3%Mehr Transaktionen

Die Social-Proof-Hypothese

Das Team führte einen A/B-Test auf 400 Produktseiten durch, um herauszufinden, ob diese Art von Social Proof Messaging einen Einfluss auf die Kaufentscheidung der BesucherInnen haben würde.

Erfahren Sie in unserer Case Study, wie Decathlon mit Social Proof punkten konnte.