Wie modernes Experimentieren das Geschäftswachstum im Jahr 2025 und darüber hinaus vorantreibt

Die Antwort auf die Frage, warum wir experimentieren, liegt auf der Hand: um ein digitales Erlebnis zu bieten, das sich stärker an den Wünschen der Nutzer orientiert. Aber die Art und Weise, wie wir als Branche an dieses Thema herangehen, ändert sich.

Marken konzentrieren sich jetzt darauf, einer größeren Anzahl von Nutzern mit immer höheren Erwartungen an personalisierte Erlebnisse eine gut getimte kanalübergreifende Reise zu bieten. Isolierte Tests und Experimente liefern nicht genügend Informationen über die Gesamtheit der Reise eines Nutzers.

Sind Experimente also wirklich "tot", wie Datenvordenker behaupten? Sind wir bereit, zum nächsten, neuesten und besten Framework überzugehen, das generative und agentenbasierte KI zu bieten hat?

Die Lektüre des jüngsten TMAI-Newsletters von Avinash Kaushik hat mich zum Nachdenken darüber gebracht, wohin wir uns als Branche entwickeln. Er hat viele Dinge auf den Punkt gebracht, über die ich nachgedacht habe, insbesondere darüber, wie sich Experimentierpraktiken weiterentwickeln und was das für die Zukunft bedeutet.

Seit Jahren ist das A/B-Testing ein Eckpfeiler der Optimierung und eine Methode, aus der die Branche eine Menge gelernt hat.

Die Wahrheit ist, dass A/B-Tests selbst nicht tot sind, sondern sich weiterentwickeln. Oder besser gesagt, sie muss sich weiterentwickeln. Es ist nicht die Methode selbst, die für die Einschränkungen verantwortlich ist, die wir manchmal sehen, sondern die damit verbundene Denkweise. Wenn A/B-Tests als eine Checkbox-Aktivität behandelt werden, die sich nur auf inkrementelle Änderungen konzentriert oder von anderen Disziplinen wie Suchmaschinenoptimierung (SEO), bezahlten Medien oder Produkten getrennt ist, wird ihre potenzielle Wirkung stark eingeschränkt.

Die Zukunft des Experimentierens ist ganzheitlicher, integrierter und konzentriert sich auf die Bereitstellung von nutzerzentrierten Erfahrungen in Echtzeit. Das bedeutet nicht, dass A/B-Tests aufgegeben werden, sondern dass der Blickwinkel erweitert wird, um anspruchsvollere Strategien einzubeziehen, die mehrere Disziplinen wie SEO, Conversion-Rate-Optimierung (CRO), bezahlte Medien und Analytik miteinander verbinden.

Es ist wichtig klarzustellen, dass das Experimentieren als Funktion zwar typischerweise iterativ und methodisch ist, seine Rolle jedoch über das Testen hinausgeht. Experimente sollten die Bereitstellung von dynamischen Markenerlebnissen in Echtzeit informieren und unterstützen, obwohl die Bereitstellung in Echtzeit selbst enger mit Optimierung, Personalisierung und UX verbunden ist.

Beide ergänzen sich: Experimente liefern die Präzision und die Erkenntnisse für die Optimierung, während Echtzeit-Strategien auf diesen Erkenntnissen aufbauen, um die Erlebnisse dynamisch anzupassen.

Diese Unterscheidung ist wichtig, denn Experimente sind zwar nicht von Natur aus "Echtzeit", legen aber die Grundlage für moderne, anpassungsfähige und nutzerzentrierte Ansätze, die Marken agiler machen. Indem sie sich darauf konzentrieren, wie diese Disziplinen zusammenarbeiten, können Teams traditionelle Silos überwinden und innovativere, stärker integrierte Strategien entwickeln.

Ich bin kein klassisch ausgebildeter CRO-Praktiker. Ich bin seit über 14 Jahren in den Bereichen digitales Marketing, Produkt und Wachstum tätig. Für mich war das Experimentieren immer nur ein Werkzeug in einem viel größeren Werkzeugkasten: eine Möglichkeit, bessere und präzisere Entscheidungen zu treffen, wobei Proaktivität und Pragmatismus im Vordergrund stehen und der ROI und das Erreichen von Geschäftszielen stets im Vordergrund stehen.

Wenn ich mich dem Experimentieren nähere, geschieht das nie isoliert. Es ging immer um CRO + Produkt, CRO + SEO oder CRO + Wachstum. Ich sehe es nicht so, dass ich nur Elemente optimiere oder einzelne Touchpoints. Ich habe es immer als Teil einer größeren Strategie gesehen, um Geschäftsziele, Nutzerabsichten und Daten aufeinander abzustimmen. Diese Perspektive hat mein Denken über die Zukunft des Experimentierens geprägt und zeigt, dass wir keine besseren Tools brauchen, sondern eine bessere Denkweise.

Es ist wichtig, die unglaubliche Arbeit anzuerkennen, die bereits geleistet wird. Viele Teams und Praktiker gehen mit innovativen Ansätzen über die Grenzen des Experimentierens hinaus. Sie überdenken die gesamte User Journey, nutzen Daten auf intelligentere Art und Weise und richten ihre Optimierungsbemühungen an umfassenderen Geschäftszielen aus.

Die Inhalte, Tools und Vordenker, die die Community zur Verfügung stellt, sind von unschätzbarem Wert und helfen anderen, sich weiterzuentwickeln und anzupassen. Von Blogbeiträgen über Podcasts oder Konferenzen bis hin zu offenen Diskussionen auf sozialen Plattformen - der Geist der Zusammenarbeit und des Wissensaustauschs treibt diese Branche voran.

Eine der ständigen Herausforderungen im Zusammenhang mit Experimenten ist die Frage, wie wir sie definieren und angehen. Die rasante Entwicklung des Testens hat ungewollt zu einer Verwirrung geführt, da die Unternehmen um die neueste und beste Methode wetteifern, um besser vernetzte User Journeys anzubieten.

Experimentieren, CRO, A/B-Testing: Diese Begriffe werden oft synonym verwendet, und manchmal schaffen die Definitionen unnötige Silos. Die Wahrheit ist, dass gute Experimente bereits die umfassenderen Strategien umfassen sollten, die wir mit "fortschrittlichen" Praktiken wie Behavioral Targeting oder dynamischer Personalisierung in Verbindung bringen.

Das Problem ist nicht der Name, den wir ihm geben, sondern die Art und Weise, wie wir es umsetzen. Wenn sich das Experimentieren auf das Optimieren oberflächlicher Elemente wie Schaltflächenfarben oder Überschriften beschränkt, geht es am großen Ganzen vorbei. Echtes Experimentieren beinhaltet die Verknüpfung der Punkte entlang der Customer Journey, das Testen gewagter Hypothesen und die Konzentration auf Geschäftsergebnisse wie Lebenszeitwert, Kundenbindung und Umsatzwachstum.

A/B-Tests sind zwar nach wie vor ein wertvolles Instrument, aber ihre größte Wirkung entfalten sie, wenn sie Teil eines größeren Ökosystems sind.

Stellen Sie sich eine Hypothese vor, die aus einer SEO-Content-Strategie entstanden ist, durch Experimente mit bezahlten Anzeigen validiert und durch CRO für die Konversion optimiert wurde. Bei der Erstellung und Durchführung von Tests wird nun auch die Stimmung der Kunden berücksichtigt und geprüft, wie es um das öffentliche Interesse und das Suchvolumen steht, oder es wird die Grundlage für die Analyse des gesamten Kundentrichters geschaffen. Diese Art der Zusammenarbeit konzentriert sich nicht auf die Verbesserung einer einzelnen Kennzahl, sondern zielt darauf ab, ein kohärentes End-to-End-Erlebnis zu liefern, das sowohl den Nutzerabsichten als auch den Unternehmenszielen entspricht.

Um diesen ganzheitlichen Ansatz zu verfolgen, braucht es mehr als nur Tools. Es geht darum, in Ihren Teams eine Kultur der Zusammenarbeit, der Neugier und eine solide Datengrundlage zu schaffen.

Aufgrund meiner Erfahrung und der von mir betreuten Kunden habe ich festgestellt, dass die Teams, die bei Experimenten hervorragend abschneiden, ein paar Dinge gemeinsam haben:

1. Sie integrieren Daten als zentrale Säule für die Entscheidungsfindung und stellen sicher, dass die Erkenntnisse Hypothesen und Maßnahmen vorantreiben.
2. Sie setzen auf funktionsübergreifende Zusammenarbeit und beziehen SEO-, Paid-Media-, Produkt- und UX-Teams in den Prozess mit ein.
3. Sie priorisieren groß angelegte Hypothesen, die mit Geschäftsergebnissen wie Kundenlebenszeitwert, Kundenbindung und Umsatzwachstum verbunden sind.
4. Sie balancieren qualitative Erkenntnisse (Kundenstimmen, Nutzerforschung) mit quantitativen Analysen aus, um tiefere Wahrheiten über ihre Nutzer aufzudecken.

Diese Reife entsteht nicht über Nacht, aber die Teams, die sich darauf konzentrieren, diese Kultur zu pflegen und auszubauen, sind diejenigen, die die Zukunft des Experimentierens vorantreiben - und es gibt viele Unternehmen, die das sehr gut machen, wie Starbucks und
Nissan, um nur einige zu nennen.

Die Zukunft des Experimentierens liegt in der Schaffung von Markenerlebnissen in Echtzeit, d. h. in dynamischen, anpassungsfähigen Interaktionen, die die Nutzer im Moment ansprechen. Auch wenn dies ähnlich klingt wie Konzepte wie Personalisierung oder CRO, ist es wichtig, die Unterschiede zu klären. Ihre Überschneidungen tragen oft zur Definitionsverwirrung in unserer Branche bei, können aber, wenn sie verstanden werden, ein exponentiell optimiertes Benutzererlebnis freisetzen.

Bei der Personalisierung geht es darum, Inhalte oder Interaktionen auf der Grundlage von Datensignalen, z. B. First-Party-Daten oder Verhaltensmustern, auf einzelne Benutzer zuzuschneiden. Umgekehrt geht es bei der CRO um die Optimierung bestimmter Berührungspunkte, um bessere Ergebnisse zu erzielen, oft durch strukturierte Experimente. Real-Time Brands kombinieren diese Elemente zu einem kohärenten, anpassungsfähigen System, das sich mit der Reise des Nutzers weiterentwickelt und die Erkenntnisse aus Experimenten und die Ausführungsmöglichkeiten der Personalisierung nutzt.

Real-Time Brands zeichnen sich dadurch aus, dass sie sich auf die Bereitstellung nahtloser Interaktionen in großem Umfang konzentrieren, die durch fortschrittliche Technologien wie maschinelles Lernen unterstützt werden. Bei diesen Erfahrungen geht es nicht um statische "Best Practices" oder Einheitslösungen für alle. Bei einem dynamischen und zunehmend personalisierten Publikum kreiert jeder einzelne Nutzer ständig das, was er möchte, und passt es an.

Stattdessen geht es um die kontinuierliche Anpassung an die Bedürfnisse des Nutzers im Kontext seiner Reise, sei es durch die Empfehlung des nächstbesten Produkts, die Anpassung von Nachrichten auf der Grundlage früherer Interaktionen oder die Optimierung von Navigationsabläufen auf der Grundlage seiner Absicht.

Dieser Ansatz geht über die Personalisierung hinaus; er schafft kontextbezogene Erlebnisse, die sich für den Benutzer intuitiv anfühlen und gleichzeitig messbare Ergebnisse für das Unternehmen liefern. Der Schlüssel liegt darin, Experimente, Personalisierung und Echtzeit-Funktionen als komplementär und nicht als austauschbar zu betrachten, wobei beide eine entscheidende Rolle beim Aufbau vernetzter, nutzerzentrierter Strategien spielen.

Markenerlebnisse in Echtzeit sollen ein Gefühl der Verbundenheit schaffen.

Die Nutzer sind mehr online als je zuvor, und dieser Trend nimmt jedes Jahr zu. Der durchschnittliche Erwachsene in den USA verbrachte 2018 mehr als 11 Stunden pro Tag mit der Interaktion mit Medien.

Im Jahr 2025 wird das gleiche Segment schätzungsweise über 12,5 Stunden damit verbringen

Damit sich Ihre Marke, Ihre Inhalte, Ihre Plattform oder Ihre Kampagne von den Billionen von Stunden abheben, die jeder Einzelne mit der Betrachtung von Inhalten verbringt, müssen Sie die "perfekte" Interaktion bieten: ein digitales Erlebnis, das genau die Kriterien erfüllt, die ein Nutzer braucht, um zu interagieren, sich zu engagieren und die ideale Schlüsselaktion auszuführen.

Die Bereitstellung eines Echtzeit-Markenerlebnisses zeigt den Nutzern, dass die Marke sie versteht, ihre Zeit schätzt und sich dafür einsetzt, ihre Bedürfnisse auf eine Weise zu erfüllen, die sich sowohl nahtlos als auch sinnvoll anfühlt.

Für die Teams bedeutet dieser Wandel, dass sie über isolierte Experimente hinaus denken und die Komplexität moderner User Journeys akzeptieren müssen. Sie müssen in der Lage sein, ein Ökosystem von Berührungspunkten zu orchestrieren, die zusammenarbeiten, um Vertrauen aufzubauen, das Engagement zu fördern und messbare Geschäftsergebnisse zu erzielen.

Im Kern wurde das A/B-Testing entwickelt, um genau das zu tun: eine optimale Version eines Touchpoints zu finden, die den Reaktionen der Nutzer am nächsten kommt. Mithilfe von KI, maschinellem Lernen und einem ganzheitlichen Ansatz zur Erstellung iterativer Erlebnisse aus Echtzeitdaten können Marken im Wesentlichen individualisierte A/B-Tests auf segmentierter und individueller Ebene erstellen, die sich automatisch anpassen, sobald Interaktionsdaten eingehen.

Mit der Weiterentwicklung der Technologie werden Echtzeit-Markenerlebnisse zunehmend zum Standard für Experimente werden. Sie stellen die Zukunft der Verbindung mit Nutzern auf eine Weise dar, die sich personalisiert, proaktiv und perfekt auf deren Erwartungen abgestimmt anfühlt.

Die Zukunft des Experimentierens ist keine Abkehr von der Vergangenheit, sondern eine Entwicklung hin zu etwas Größerem.

Denken Sie daran: A/B-Tests sind nicht tot, aber die Einstellung dazu muss sich weiterentwickeln. Um ihr volles Potenzial auszuschöpfen, müssen Teams über isolierte, oberflächliche Tests hinausgehen und ganzheitliche Ansätze verfolgen, die Experimente mit SEO, bezahlten Medien, Produkten und CRO verbinden.

Moderne Experimente legen den Schwerpunkt auf dynamische Markenerlebnisse in Echtzeit, die sich an die individuellen Bedürfnisse der Nutzer anpassen. Durch die Kombination von Personalisierung, Behavioral Targeting und Experimenten können Marken nahtlose, sinnvolle Interaktionen schaffen, die sowohl die Nutzerzufriedenheit als auch die Geschäftsergebnisse steigern.

Der Erfolg von Experimenten liegt nicht nur in den Tools, sondern auch in der Denkweise und der Kultur dahinter. Die Teams müssen die Zusammenarbeit fördern und belohnen, kühne Hypothesen, die mit den Geschäftszielen verknüpft sind, priorisieren und sich darauf konzentrieren, sowohl den Kunden als auch dem Unternehmen einen echten Mehrwert zu bieten.

Vielen Dank an alle in der Branche, egal ob Sie gerade erst anfangen oder eine Vorreiterrolle einnehmen, dafür, dass Sie die Grenzen verschieben und diesen Bereich lebendig halten.

Das Experimentieren wird immer ein Eckpfeiler der digitalen Optimierung sein. Die Kernkomponenten, warum wir experimentieren, sind genau dieselben: eine Gelegenheit zur Interaktion bieten, die ein bisschen besser funktioniert. Die Zukunft liegt jedoch in den Verbindungen, die wir aufbauen, in den Problemen, die wir lösen, und in den sinnvollen Erfahrungen, die wir gemeinsam schaffen.

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