Für Chad Sanderson, Head of Product – Data Platform bei Convoy, sind die Rolle von Daten und Experimenten untrennbar miteinander verbunden.

Bei Convoy leitet er das End-to-End-Team für die Datenplattform, das u. a. die Bereiche Data Engineering, Machine Learning, Experimentation und die Data Pipeline umfasst – sowie zahlreiche weitere Teams, die alle dazu beitragen, dass Tausende von Transportunternehmen ihre Fracht effizienter verschicken können. Diese Rolle verschafft ihm einen umfassenden Überblick über den gesamten Prozess, von der Ideenfindung über die Entwicklung bis hin zur Umsetzung.

Dadurch hat Chad eine Perspektive, die den meisten Praktikern verwehrt bleibt: den End-to-End-Prozess der Experimentation – von der Hypothese über die Definition von Daten, die Analyse und das Reporting bis hin zu den Finanzkennzahlen am Jahresende. Im Gespräch mit Marylin Montoya, VP Marketing bei AB Tasty, teilte er daher einige seiner Erkenntnisse über die Disziplin der Experimentation und die Herausforderungen bei der Identifikation vertrauenswürdiger Kennzahlen.

Einführung von Experimentation als Disziplin

Experimente, trotz all ihrer Anerkennung, sind noch immer ein relativ neues Feld. Es ist schwierig, umfangreiche Sammlungen von Fachliteratur oder einen akademischen Ansatz zu finden (auch wenn Ronny Kohavi einige Gedanken zu diesem Thema niedergeschrieben hat). Außerdem wird Experimentation nicht als eigenständige Disziplin der Datenwissenschaft angesehen, insbesondere im Vergleich zu Bereichen wie Machine Learning oder Data Warehousing.

Auch wenn es hier und da einige Tipps in Blogs gibt, fehlt es häufig an fundiertem technischem Wissen und bewährten Praktiken, um eine Plattform aufzubauen, eine Metrikbibliothek zu erstellen und die richtigen Kennzahlen systematisch auszuwählen.

Chad beschreibt die Zugänglichkeit von Experimenten als zweischneidiges Schwert. Viele Unternehmen wenden nicht die gleiche Strenge an wie in anderen Bereichen der Datenwissenschaft, weil es leicht ist, mit einem Marketingansatz zu starten. Doch mit dem Wachstum des Unternehmens steigen auch die Reife und die Komplexität der Experimente. Genau dann ist die Fachliteratur zu Plattformentwicklung und Skalierung jedoch spärlich, was dazu führt, dass das Feld unterschätzt wird und es schwierig ist, die richtigen Profile zu rekrutieren.

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Wann kleinskalige Experimente die beste Wahl sind

Wenn du ein Unternehmen in gigantischem Maßstab bist – wie Microsoft oder Google mit unterschiedlichen Geschäftseinheiten, Datenquellen, Technologien und Abläufen – ist die Einführung neuer Features oder Änderungen ein extrem riskantes Unterfangen. Jeder Fehler könnte Millionen von Nutzern betreffen. Stell dir vor, ein Bug würde versehentlich in Microsoft Word oder PowerPoint eingeführt werden: Die Auswirkungen auf das Geschäftsergebnis wären verheerend.

Der beste Ansatz für solche Unternehmen ist ein vorsichtiger, kleinskaliger Experimentierprozess. Das Ziel besteht darin, schnelle Maßnahmen zu ergreifen, Probleme in Echtzeit zu erkennen und sie umgehend rückgängig zu machen.

Andererseits sieht der Ansatz völlig anders aus, wenn du ein Startup in einer Phase des Hyperwachstums bist. Diese kleineren Unternehmen müssen ihren Investoren in der Regel zweistellige Wachstumsraten mit jeder neuen Funktion vorweisen. Das bedeutet, dass ihre Maßnahmen darauf abzielen, die positive Wirkung der Funktion und die Nachhaltigkeit ihres Erfolgs zu beweisen.

Mach Kennzahlen zu deinen vertrauenswürdigen Verbündeten

Jedes Unternehmen hat sehr unterschiedliche Kennzahlen, je nachdem, was es erreichen möchte. Es ist entscheidend, genau zu definieren, was du willst, bevor du mit dem Experimentieren beginnst und dein Programm aufbaust.

Eine wichtige Frage, die du dir stellen solltest, ist: Was ist den Entscheidungsträgern wichtig? Was möchte die Führungsebene erreichen? Dies ist der Schlüssel, um die richtigen Kennzahlen zu definieren, die dein Unternehmen tatsächlich in die gewünschte Richtung bewegen. Chad empfiehlt, dies zu tun, indem du zwischen Frontend- und Backend-Kennzahlen unterscheidest: Erstere sind leicht verfügbar, letztere eher weniger. Client-seitige Kennzahlen, die er als Frontend-Kennzahlen bezeichnet, messen beispielsweise den Umsatz pro Transaktion. Alle Kennzahlen führen letztlich zum Umsatz, was an sich nicht unbedingt schlecht ist. Allerdings bedeutet das, dass alle Entscheidungen auf Umsatzwachstum basieren und weniger darauf, die Skalierbarkeit oder den tatsächlichen Erfolg einer Funktion zu beweisen.

Chad rät, mit den bestehenden Messproblemen zu beginnen, daraus eine Experimentierkultur aufzubauen, das System zu entwickeln und schließlich eine Plattform auszuwählen.

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Was kannst du noch aus unserem Gespräch mit Chad Sanderson lernen?

• Unterschiedliche Anforderungen an Experimente in Engineering und Marketing
• Aufbau einer Experimentierkultur von oben nach unten
• Die Nachteile bei der Skalierung von MVPs
• Warum Marketer die Vorreiter der Experimentation sind

Über Chad Sanderson

Chad Sanderson ist Experte für digitale Experimente und Analysen im großen Maßstab. Er ist Produktmanager, Autor und Redner, der Vorträge zu Themen wie fortgeschrittene Experimentanalyse, die Statistik digitaler Experimente, kleinskalige Experimente für kleine Unternehmen und mehr gehalten hat. Zuvor war er als Senior Program Manager für Microsofts KI-Plattform tätig. Davor arbeitete Chad im Experimentation-Team von Subway als Personalisierungsmanager.

Über den 1,000 Experiments Club

Der 1,000 Experiments Club ist ein von AB Tasty produzierter Podcast, der von Marylin Montoya, VP of Marketing bei AB Tasty, moderiert wird. Begleite Marylin und das Marketing-Team, wenn sie sich mit den erfahrensten Experten in der Welt des Experimentierens zusammensetzen, um Erkenntnisse darüber zu sammeln, was nötig ist, um erfolgreiche Experimente zu entwickeln und durchzuführen.

Kennst du diese Folge schon?

Wenn nicht, wirf doch gerne direkt einen Blick in unseren letzten Artikel zur Podcast-Episode mit Ronny Kohavi, mit dem wir darüber gesprochen haben, warum Scheitern eigentlich eine gute Sache ist.

Der Beitrag 1,000 Experiments Club: Ein Gespräch mit Chad Sanderson von Convoy erschien zuerst auf abtasty.

Ruben de Boer ist ein leitender CRO-Manager und Consultant mit über 14 Jahren Erfahrung im Bereich Daten und Optimierung. Bei Online Dialogue leitet Ruben das Team der Conversion Manager, entwickelt die Fähigkeiten und die Qualität des Teams und legt die Strategie und die Ziele des Teams fest. Er gibt sein Wissen sowohl als Lehrer bei Udemy mit über 12.000 Studenten als auch als öffentlicher Redner zu Themen wie Experimentation, Change Management, CRO und persönliches Wachstum weiter.

Im Jahr 2019 gründete Ruben sein Unternehmen Conversion Ideas. Mit diesem hilft er Menschen dabei, ihre Karriere in den Bereichen Conversion Rate Optimization und Experimentation zu starten. In diesem Kontext bietet er erschwingliche, hochwertige Online-Kurse und eine Reihe von Ressourcen an.

Marylin Montoya, VP Marketing von AB Tasty, sprach mit Ruben über spannende Trends und Entwicklungen in der Welt des Experimentierens. Darunter auch über die verschiedenen Möglichkeiten, wie KI die Optimierung des Experimentierprozesses beeinflussen kann. Ruben erzählt auch, wie man funktionsübergreifende Teams einbeziehen kann, um eine erfolgreiche Experimentierkultur im Unternehmen zu implementieren. Er geht außerdem darauf ein warum es wichtig ist, ein ergebnis- statt output-orientiertes Mindset zu entwickeln.

Hier sind einige der wichtigsten Erkenntnisse aus ihrem Gespräch.

Das Ziel sollte immer ergebnisorientiert sein

Basierend auf seiner Erfahrung, ist Ruben der Meinung, dass einer der größten Fehler, mit dem Unternehmen beim Start der Experimentierphase konfrontiert sind, darin besteht, dass sie sich mehr auf den Output als auf die Ergebnisse fokussieren.

„Wenn ein Unternehmen immer noch sehr output-orientiert ist, im Sinne von, wir müssen eine bestimmte Anzahl von Sprint-Punkten pro Sprint liefern und wir müssen in diesem Jahr so viele neue Funktionen veröffentlichen, dann können Experimente natürlich als etwas angesehen werden, das die Arbeit verlangsamt, nicht wahr? Nehmen wir als Faustregel an, dass 25 % der A/B-Tests oder Experimente zu einem Gewinner führen, dann werden 75 % dessen, was entwickelt wurde, nicht veröffentlicht, was bedeutet, dass der Manager die Output-Ziele nicht erreicht.“

In diesem Szenario wird das Experimentieren zu einem Hindernis, das diese Ergebnisse verlangsamt. Wenn ein Unternehmen hingegen eine Ergebnisorientierung anstrebt, macht es mehr Sinn, Experimente durchzuführen, mit dem Ziel, mehr Wert für den Kunden zu schaffen. Mit einem ergebnisorientierten Mindset lassen sich die Teams auf Experimente ein, bei denen die Kunden im Zentrum des Prozesses stehen.

Wenn Teams stärker ergebnisorientiert arbeiten, basiert das Produkt eher auf Forschung und Experimenten als auf einem festen langfristigen Fahrplan. Laut Ruben ist es entscheidend, dass Unternehmen eine solche Arbeitsweise annehmen, da sie dadurch bessere Produkte und Geschäftsergebnisse erzielen können, was ihnen letztlich hilft, ihren Wettbewerbsvorteil zu bewahren.

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Die Bedeutung von funktionsübergreifenden Teams

Ruben vertritt die Ansicht, dass das Experimentieren insofern reift, als dass es immer stärker in die Produktteams integriert wird.

Er stellt fest, dass der Trend zur Zusammenarbeit verschiedener Teams zunimmt. Nach Rubens Ansicht ist das für den Wissensaustausch wichtig, wenn es darum geht, Neues über die Customer Journey und das Produkt selbst zu lernen. Für Ruben schafft dies eine ideale, gesunde Experimentierumgebung, in der Teams besser experimentieren und die gewünschten Ergebnisse erzielen können.

Im Idealfall gibt es Experten für Experimente, die aus verschiedenen Teams kommen und regelmäßig Wissen, Ideen und Erkenntnisse austauschen. Das trägt zu Inspiration und Innovation bezüglich zukünftiger Testideen bei.

Das Erfolgsrezept dieser Experimentierteams ist unterschiedlich und hängt von der Reife des Experimentierprogramms und den Fähigkeiten dieser Teams ab.

Das könnte mit einem Blick auf die Unternehmenskultur beginnen, indem Fragebögen an verschiedene Teams verschickt werden, um deren Arbeitsabläufe und den Grad der Autonomie zu verstehen. Diese Analyse würde helfen zu verstehen, wie es um die Experimentierfreudigkeit bestellt ist, z. B. wie experimentierfreudig die Teams sind. Dies hilft bei der Ausarbeitung einer Strategie und eines Fahrplans für die erfolgreiche Implementierung einer Experimentierkultur in der gesamten Organisation.

Dieser Kultur-Scan hilft auch dabei, den Reifegrad eines Experimentierprogramms zu bestimmen.

„Prozess, Daten, Team, Umfang, Ausrichtung und Unternehmenskultur: Das ist es, was ich im Allgemeinen betrachte, wenn ich den Reifegrad einer Organisation bewerte. Gibt es in den verschiedenen Produktteams einen CRO-Spezialisten? Wie wird die Entscheidungsfindung von den Führungskräften durchgeführt? Basiert sie auf den HIPPO-Entscheidungen oder beruht sie vollständig auf Experimenten? Dann gibt es da noch die Ergebnis- gegenüber der Output-Mentalität, den Umfang und die Ausrichtung der Experimente sowie die Struktur des Teams – ist es nur ein einzelner CRO-Spezialist oder ein multidisziplinäres Team? Wie sieht der Prozess aus? Handelt es sich nur um einen einzelnen CRO-Prozess oder um einen Prozess, der in ein Projektteam eingebettet ist?“ sagt Ruben.

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Eine Welt voller Möglichkeiten mit KI

Ruben glaubt, dass es durch das Aufkommen der KI-Technologie eine Menge Möglichkeiten gibt, besonders im Hinblick auf Experimentierprozesse.

Er räumt ein, dass es noch zu früh ist, um darüber zu spekulieren, und dass es auch viele Bedenken hinsichtlich des Datenschutzes gibt, die mit der Nutzung einer solchen Technologie einhergehen. Aber er glaubt, dass die KI in Zukunft viele spannende Dinge hervorbringen kann.

„Es wäre großartig, eine KI zu haben, die alle Experimente auf der Produktdetailseite, mit allen Ergebnissen und Erkenntnissen, durchgeht und der man einfach die Frage stellen kann: ‚Was habe ich eigentlich daraus gelernt und welche Anschluss-Experimente wären sinnvoll?‘ Es wäre unglaublich spannend, eine KI durch alle Experimente in der Datenbank laufen zu lassen“, sagt Ruben.

Ruben räumt daher ein, dass es eine Reihe von Möglichkeiten gibt, was Teams tun können, wenn es darum geht, Experimente effektiv zu planen und Zeit und Schritte im Experimentierprozess zu sparen.

„Und stell dir vor, dass in drei oder vier Jahren jeder eine KI-App auf seinem Handy hat und sagt: ‚Ich muss das kaufen‘, und die App erledigt den Kauf. Und vielleicht gibt es dann eine Website, die nur für KI-Apps zum Einkaufen gedacht ist – wer weiß? Und dann wird die Optimierung plötzlich ganz anders aussehen.“

Es gibt auch ein erhebliches Potenzial für KI, wenn es darum geht, die Arbeitsweise der Menschen zu verändern, Inspirationen zu liefern und letztendlich den Experimentierprozess zu optimieren und Innovationen zu fördern.

„Vielleicht können wir auf Basis aller Eingaben, die wir aus Chatprotokollen, Social-Media-Kanälen, Bewertungen und Umfragen machen, die KI irgendwann so gestalten, dass sie sich wie ein Nutzer verhält. Dann müssten keine Nutzertests mehr durchgeführt werden, da die KI einfach selbst die Website analysieren könnte.“

Was kannst du noch aus unserem Gespräch mit Ruben de Boer lernen?

• Welche Trends sich im Hinblick aufs Experimentieren entwickeln
• Seine Auffassung von Change Management, um Organisationen bei der Einführung von Experimenten zu unterstützen
• Seine eigenen Erfahrungen mit dem Aufbau funktionsübergreifender Teams
• Wie man mit Widerständen gegenüber Experimenten umgeht

Über Ruben de Boer

Ruben ist mit über 14 Jahren Erfahrung leitender CRO-Manager und Berater für Daten und Optimierung. Er ist zweifacher Gewinner der Experimentation Elite Awards 2023 und ein Bestseller-Dozent auf Udemy mit über 12.000 Studenten. Er ist auch ein öffentlicher Redner zu Themen wie Experimentierkultur, Change Management, Conversion Rate Optimization und persönliches Wachstum. Heute ist Ruben als Lead Conversion Manager verantwortlich für die Leitung des Conversion Manager Teams, die Entwicklung der Fähigkeiten und der Qualität des Teams, die Festlegung der Teamstrategie und der Ziele sowie die Geschäftsentwicklung.

Über den 1,000 Experiments Club

Der 1,000 Experiments Club ist ein von AB Tasty produzierter Podcast, der von Marylin Montoya, VP of Marketing bei AB Tasty, moderiert wird. Begleite Marylin und das Marketing-Team, wenn sie sich mit den erfahrensten Experten in der Welt des Experimentierens zusammensetzen, um Erkenntnisse darüber zu sammeln, was nötig ist, um erfolgreiche Experimente zu entwickeln und durchzuführen.

Kennst du diese Folge schon?

Wenn nicht, wirf doch gerne direkt einen Blick in unseren letzten Artikel zur Podcast-Episode mit David Mannheim, mit dem wir über einen neuen Ansatz zur Personalisierung gesprochen haben.

Der Beitrag Ein ergebnisorientierter Ansatz | Ruben de Boer erschien zuerst auf abtasty.

Mit zwei Abschlüssen in Evolutionary Behavior und Conservation Research Science verbrachte Ben Labay ein Jahrzehnt in der akademischen Welt mit einem breit gefächerten Hintergrund in Forschung und Experimenten, geprägt von der Arbeit mit technischen Daten.

Heute ist er CEO der Experimentier- und Conversion-Optimization-Agentur Speero. Ben beschreibt seine Arbeit im Bereich Experimentieren als seine „Geek-Out“-Area, d. h. Forschung im Bereich Customer Experience und Umgang mit Kundendaten.

Bei Speero arbeitet Ben daran, Forschungs- und Testprogrammstrategien für Unternehmen wie Procter & Gamble, ADP, Codecademy, MongoDB, Toast und viele andere auf der ganzen Welt zu entwickeln und zu implementieren.

Marylin Montoya, VP Marketing von AB Tasty, sprach mit Ben darüber, wie man Mechanismen für Unternehmen schaffen kann, um nicht nur zu optimieren, sondern auch disruptiver zu sein, wenn es um Webexperimente zur Förderung des Wachstums geht.

Hier sind einige der wichtigsten Erkenntnisse aus ihrem Gespräch.

Erwäge ein Portfoliomanagement beim Experimentieren

Inspiriert durch das Buch „Built to Last“ von Jim Collins und Jerry I. Porras erörtert Ben ein Framework, welches das Buch für das Wachstum eines Unternehmens auf der Grundlage der besten Praktiken von 18 erfolgreichen Unternehmen bietet.

Er identifiziert eine große Säule, die viele Unternehmen oft vernachlässigen: das Experimentieren. Um das in Angriff zu nehmen, schlägt Ben ein Portfoliomanagement für Experimente vor, das aus drei Portfolio-Tags besteht, die ein Lösungsspektrum für iterative Änderungen zur Optimierung bieten.

Die erste Stufe besteht darin, auf der Grundlage von Kundenfeedback kleine Verbesserungen oder Änderungen an einer Website vorzunehmen, wie z. B. die Verbesserung des Layouts. Die zweite Stufe umfasst umfangreichere Änderungen, wie z. B. neue Inhalte.

Aber es gibt noch eine dritte, größere Ebene, die Ben als „disruptiv“ und „innovativ“ bezeichnet, wie z. B. ein brandneues Produkt oder Preismodell. Dinge, die eine enorme Lernerfahrung darstellen können.

Da es drei verschiedene Stufen der Veränderung gibt, ist es wichtig, dass die Zeit, die für jede Stufe aufgewendet wird, klar aufgeteilt wird und dass sich deine Teams untereinander abstimmen.

Um es mit den Worten von Ben zu sagen: „Lasst uns 20 % unserer Energie in die Iteration stecken, 20 % in das Wesentliche und 20/30 oder 40 % in das Disruptive. Und diese Karte – dieses Framework – hat sich als wirklich gesundes Werkzeug erwiesen, um die Teams auf dieselbe Seite zu bringen.“

Für Ben ist die Anwendung eines solchen Frameworks der Schlüssel, um alle Teams auf die gleiche Seite zu bringen, da es dazu beiträgt, dass Unternehmen nicht zu wenig Ressourcen für disruptive und „Big Need Movers“ bereitstellen. Das Arbeitstempo ist neben der Qualität der Idee wichtig, argumentiert er.

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Lass dich von deinem Baumdiagramm leiten

Jeder A/B-Test oder jede Personalisierungskampagne muss mit guten Zutaten gefüttert werden, die die Qualität der Hypothese bestimmen.

„Jede Agentur, jedes interne Unternehmen recherchiert. Wir betreiben Forschung. Wir sammeln Daten, wir haben Informationen, wir bekommen Einblicke, und dann wird auf Basis dieser Einblicke getestet. Aber da kann man nicht aufhören.“ sagt Ben.

Der Trick besteht darin, nicht bei den Erkenntnissen stehen zu bleiben, sondern auf der Grundlage dieser Erkenntnisse ein Thema zu entwickeln. Auf diese Weise können die Unternehmen die zugrunde liegenden Stärken und Schwächen herausfinden und sie in ihren OKRs abbilden.

Du kannst z. B. eine Reihe von Erkenntnissen haben, wie bspw. dass eine Seite unterdurchschnittlich abschneidet, dass die Nutzer über die Preisgestaltung verwirrt sind oder dass Social Proof übersprungen wird. Der Schlüssel liegt in der Durchführung einer thematischen Analyse und der Suche nach Mustern auf der Grundlage dieser verschiedenen Erkenntnisse.

Folglich ist es für Unternehmen wichtig, ein Baumdiagramm zu erstellen, um zu verstehen, wie die Dinge kaskadenartig abwärts laufen. Das ist wichtig, um taktischer und SMARTer in Bezug auf Ziele zu werden und um OKRs entsprechend festzulegen, um die riesige Menge an Daten zu organisieren und sinnvoll zu nutzen.

Wenn es an der Zeit ist, ein Testprogramm aufzustellen, verfügen die Teams über einen strategischen Testfahrplan für ein bestimmtes Thema, der mit diesen OKRs verknüpft ist. Das hilft dabei, die Metriken in besser umsetzbare Frameworks umzuwandeln.

Am Ende eines jeden Quartals können die Unternehmen ihre Leistung auf der Grundlage dieser Scorecard mit Kennzahlen bewerten und feststellen, wie sich die im Quartal durchgeführten Tests auf diese Kennzahlen ausgewirkt haben.

Integriere Engagement und Effizienz in deine Testprogrammstrategie

Der Hauptnutzen des Testens konzentriert sich auf die Erzielung von Gewinn, aber Ben plädiert für einen zweiten Nutzwert, der sich um die Arbeitsweise des Unternehmens dreht. Dies erfordert eine Verlagerung des Schwerpunkts auf die Effizienz und die Art und Weise, wie verschiedene Teams in einem Unternehmen zusammenarbeiten.

Ben zieht Parallelen zwischen der A/B-Testing-Branche und Devops, da sie versucht, Elemente der DevOps-Kulturbewegung einzubringen, wenn wir uns auf eine Kultur des Experimentierens und der Datenorientierung beziehen. In vielerlei Hinsicht spiegelt dies die DevOps-Methodik wider, die sich darauf konzentriert, Silos zwischen Entwicklungs- und Betriebsteams aufzubrechen, um die Zusammenarbeit und Effizienz zwischen diesen Teams zu verbessern. „Die ganze Idee ist, die Effizienz eines großen Teams, das zusammenarbeitet, zu optimieren“, sagt Ben.

Das bedeutet, dass Unternehmen ihr Testprogramm und die Komponenten, aus denen das Programm besteht, genau unter die Lupe nehmen sollten, wozu auch gehört, dass die richtigen Leute dahinter stehen. Es geht auch darum, kundenorientierter zu werden und Misserfolge in Kauf zu nehmen.

Ben bezeichnet dies als die „programmatische Seite“ des Programms, die als Rahmen oder Blaupause für die Entscheidungsfindung dient. Sie hilft bei der Beantwortung von Fragen wie „Wie organisiere ich meine Teamstruktur?“ oder „Wie sieht mein Besprechungsrhythmus mit dem Team aus?“

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Letztlich geht es darum, deinen aktuellen Prozess zu ändern und in Frage zu stellen und deine Kultur intern zu verändern. Das funktioniert indem du dein Team dazu bringst, dein Programm und die Art und Weise, wie du Daten zur Entscheidungsfindung nutzt, zu testen.

Was kannst du aus unserem Gespräch mit Ben Labay noch lernen?

• Wie man aus dem Trott des Testens herauskommt
• Wie man Experimentation Meetings strukturiert, um Hindernisse zu beseitigen
• Wie das Experimentieren mit der Spieltheorie zusammenhängt
• Wie wichtig es ist, einen handlungsfähigen Rahmen für die Entscheidungsfindung anzunehmen 

Über Ben Labay

Ben Labay kombiniert eine jahrelange akademische und statistische Ausbildung mit Kundenerfahrung und UX-Wissen. Derzeit ist Ben der CEO von Speero. Mit zwei Abschlüssen in Evolutionary Behavior und Conservation Research Science (Ressourcenmanagement) begann Ben seine akademische Laufbahn als wissenschaftlicher Mitarbeiter an der University of Texas. Dort konzentrierte er sich auf Forschung und Datenmodellierung. Dies bildete die Grundlage für seine derzeitige Leidenschaft und Arbeit bei Speero, die sich darauf konzentriert, Unternehmen bei der Entscheidungsfindung anhand von Kundendaten zu unterstützen.

Über den 1,000 Experiments Club

Der 1,000 Experiments Club ist ein von AB Tasty produzierter Podcast, der von Marylin Montoya, VP of Marketing bei AB Tasty, moderiert wird. Begleite Marylin und das Marketing-Team, wenn sie sich mit den erfahrensten Experten in der Welt des Experimentierens zusammensetzen, um Erkenntnisse darüber zu sammeln, was nötig ist, um erfolgreiche Experimente zu entwickeln und durchzuführen.

Kennst du diese Folge schon?

Wenn nicht, wirf doch gerne direkt einen Blick in unseren letzten Artikel zur Podcast-Episode mit Carlos González de Villaumbrosia, mit dem wir über den Zweck, die Zugänglichkeit und die Umsetzung von Experimenten gesprochen haben.

Der Beitrag Wie man Disruption bei Experimenten ausnutzen kann | Ben Labay erschien zuerst auf abtasty.

Bevor Marianne Stjernvall zu einer führenden Spezialistin für CRO und A/B-Tests wurde, studierte sie Computer- und Systemwissenschaften. Ein Unternehmen bot ihr über LinkedIn eine Stelle als CRO-Spezialistin an, was sich für sie als die perfekte Mischung aus logischer Programmierung, Daten, Business und Menschen herausstellte.

Seitdem gründete sie die Queen of CRO, wo Marianne als unabhängige CRO-Beraterin tätig ist. Hierdurch hilft sie vielen Unternehmen bei Experimenten, CRO, Personalisierung und der Implementierung einer datengesteuerten Kultur für Wachstum.

Zuvor war Marianne für Unternehmen wie iProspect, TUI und Coop Sverige tätig. Dort trieb sie die CRO-Roadmap voran und entwickelte eine Kultur des Experimentierens. Außerdem wurde sie 2020 als CRO-Practitioner of the Year ausgezeichnet.

Marylin Montoya, VP Marketing von AB Tasty, sprach mit Marianne über die Bedeutung der Kontextualisierung von A/B-Testdaten, um besser datenbasierte Entscheidungen treffen zu können. Marianne teilte auch ihre eigene Meinung zu dem viel diskutierten Thema „Build vs. Buy“ und gab einige wertvolle Ratschläge aus ihrer langjährigen Erfahrung mit CRO und Experimenten.

Hier sind einige der wichtigsten Erkenntnisse aus ihrem Gespräch.

Die Bedeutung der Kontextualisierung von Daten

Für Marianne ist CRO ein wichtiger Bestandteil der Produktentwicklung und -bereitstellung. Sie hebt die Bedeutung dieser Methodik hervor, wenn es darum geht, Daten zu sammeln und darauf basierend Entscheidungen zu treffen.

Marianne betont, wie wichtig es ist, Daten in einen Kontext zu stellen und daraus Erkenntnisse abzuleiten. Das bedeutet, dass Unternehmen in der Lage sein müssen, zu beantworten, warum sie bestimmte Informationen sammeln und was sie mit diesen Informationen oder Daten zu tun gedenken.

CRO ist der Schlüssel, um viele dieser Erkenntnisse aus den riesigen Datenmengen zu gewinnen, die Unternehmen zur Verfügung stehen, und um genau zu bestimmen, was optimiert werden muss.

„Was wirst du mit diesen Informationen tun? Man braucht einen Kontext, um Erkenntnisse zu gewinnen, und ich denke, darum geht es bei CRO“, sagt Marianne.

Genau das macht CRO so leistungsfähig. Es ermöglicht Unternehmen, auf der Grundlage der aus den Daten gewonnenen Erkenntnissen bessere Maßnahmen abzuleiten und zu ergreifen.

Richtig durchgeführt, kann Testing im Rahmen des CRO-Spektrums dazu beitragen, dass Unternehmen einen völlig anderen Weg einschlagen. Andere als bisher. Nämlich einen Weg geprägt von Innovation und Transformation.

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Zentralisierung und Standardisierung deiner Experimentierprozesse

Wenn Unternehmen gerade erst mit der Erstellung ihres Experimentier- oder CRO-Programms beginnen, empfiehlt Marianne, Teile davon zu zentralisieren. Sie empfiehlt die Tests innerhalb eines Rahmens oder Prozesses durchzuführen. Dadurch wird vermieden dass einzelne Teams ihre eigenen Tests durchführen und sich diese gegenseitig überschneiden.

Andernfalls könnten verschiedene Teams, z. B. Marketing-, Produktentwicklungs- und CRO-Teams, Tests ohne festen Prozess durchführen, was zu Chaos führen könnte.

„Du wirst Entscheidungen über A/B-Tests auf der Grundlage von drei verschiedenen Datensätzen treffen, da du verschiedene Arten von Daten überprüfen wirst. Sich dies zu eigen zu machen, um diesen Rahmen und diesen Prozess zu entwickeln, ist die Art und Weise wie Organisationen mit dieser Art von Tests arbeiten sollten“, sagt Marianne.

Mit etablierten Rahmenwerken und Prozessen können Unternehmen Regeln für die Durchführung von Tests aufstellen, um einen besseren Nutzen aus diesen zu ziehen und die Verantwortung für das gesamte Unternehmen zu übernehmen. Der Trick besteht darin, mit einem Team klein anzufangen und diese Prozesse im Laufe der Zeit auf das nächste Team zu übertragen und so weiter.

Laut Marianne ist genau das besonders wichtig. Viele Unternehmen können aufgrund fehlender fester Prozesse bezüglich des Umgangs mit Daten aus A/B-Tests, ihre Testgeschwindigkeit nicht erhöhen. Dazu gehört, wie man die Tests berechnet, wie die Gewinner- oder Verlierervariante bestimmt und welche Art von Zielen oder KPIs aufgestellt werden.

Mit anderen Worten, das Experimentieren muss als Ausgangspunkt demokratisiert werden, damit sich eine Organisation auf natürliche Weise um CRO herum entwickeln kann.

Den Menschen in den Mittelpunkt deines CRO-Programms stellen

In Bezug auf die Debatte „Build vs. Buy“ argumentiert Marianne, dass ein A/B-Testing-Tool nicht automatisch alles lösen wird.

„Ein großartiges A/B-Testing-Tool kann dir die Gewissheit geben, dass damit alle Voraussetzungen erfüllt sind. Jetzt kannst du es tatsächlich umsetzen, aber der Rest sind Menschen und die Organisation. Das ist die große Arbeit.“

Tatsächlich neigen Unternehmen dazu, die Schuld auf die technische Seite zu schieben, wenn ihre A/B-Tests nicht wie geplant verlaufen. Für Marianne hat das nichts mit dem Tool zu tun. Das Problem liegt in erster Linie bei den Menschen und den Prozessen.

Was die Debatte zwischen eigener Entwicklung und Kauf anbelangt, so sollten sich Unternehmen vor der Entscheidung für die Entwicklung eines eigenen Tools zunächst fragen, warum sie ihr eigenes Tool bauen wollen, abgesehen von der Tatsache, dass es kostengünstiger ist. Der Grund dafür ist, dass diese Tools Zeit brauchen, um eingerichtet zu werden und zu laufen. Es ist vielleicht gar nicht so kosteneffizient, wie viele glauben, wenn sich Unternehmen für die Entwicklung eines eigenen Tools entscheiden.

Marianne meint, Unternehmen sollten ihre Energie und Zeit stattdessen auf die Prozessentwicklung und Schulung von Teams in diesen Prozessen konzentrieren. Mit anderen Worten: Es geht in erster Linie um die Menschen; dort liegen die wahren Investitionen.

Dennoch sollten Unternehmen, bevor sie sich darauf einlassen, ein eigenes Tool zu entwickeln, eine interne Bewertung vornehmen. Es ist wichtig zu verstehen, wie die jeweiligen Teams die gewonnenen Daten generell und für ihre Feature Releases nutzen.

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Wenn du gerade erst mit deiner CRO-Reise beginnst, geht es vor allem darum, dein Team zu organisieren und es in die Prozesse, die du aufbaust, mit einzubinden. Die Idee ist, das Engagement aller Teams zu fördern, damit die Entwicklung in der Organisation als Ganzes stattfindet. (Eine Meinung, die von Ben Labay, einem Gast des 1,000 Experiments Club Podcasts, geteilt wurde).

Was kannst du aus unserem Gespräch mit Marianne Stjernvall noch lernen?

• Was es bei der Auswahl des richtigen A/B-Test-Tools zu beachten gilt
• Ihre eigenen Erkenntnisse aus durchgeführten Experimenten
• Wie man HIPPOs bei A/B-Tests stärker einbindet
• Wie „gescheiterte“ Tests und Experimente eine Lernerfahrung sein können

Über Marianne Stjernvall

Marianne Stjernvall arbeitet seit einem Jahrzehnt mit CRO und Experimenten und hat mehr als 500 A/B-Tests durchgeführt. Sie hat mehr als 30 Unternehmen dabei geholfen, ihre CRO-Programme auszubauen.

Heute hat Marianne ihre Leidenschaft für die Schaffung experimenteller Organisationen mit datengesteuerten Kulturen in eine CRO-Beraterin in ihrem eigenen Unternehmen, der Queen of CRO, verwandelt. Sie unterrichtet auch regelmäßig an Schulen, um ihr CRO-Wissen weiterzugeben. Dadurch kann sie das gesamte Spektrum dessen zeigen, was für die Durchführung von CRO, A/B-Tests und Experimenten erforderlich ist.

Über den 1,000 Experiments Club

Der 1,000 Experiments Club ist ein von AB Tasty produzierter Podcast, der von Marylin Montoya, VP of Marketing bei AB Tasty, moderiert wird. Begleite Marylin und das Marketing-Team, wenn sie sich mit den erfahrensten Experten in der Welt des Experimentierens zusammensetzen, um Erkenntnisse darüber zu sammeln, was nötig ist, um erfolgreiche Experimente zu entwickeln und durchzuführen.

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Talia Wolf, Gründerin und CEO von Getuplift, verfolgt einen kundenorientierten Marketingansatz. Sie nutzt die Kraft emotionaler Marketingtechniken, um die Besucherzahlen zu steigern.

Ihr Interesse an Conversion-Rate-Optimierung (CRO) und Experimenten wurde durch ihre frühe Arbeit in einer Social-Media-Agentur geweckt. Später entwickelte sie sich zu einer Expertin auf diesem Gebiet, beriet viele Unternehmen zu diesem Thema und hielt Vorträge auf der Bühne bei Google, MozCon und Search Love.

Gastmoderator John Hughes, Head of Growth Marketing UK bei AB Tasty, sprach mit Talia über Emotional Marketing als Optimierungstool und wie Customer Research den Experimentierprozess erleichtern, die Fehlerquote senken und die Zustimmung der beteiligten Unternehmensakteure gewinnen kann.

Hier sind einige der wichtigsten Erkenntnisse aus ihrem Gespräch.

Was ist Emotional Marketing?

Die emotionale Targeting-Methode basiert auf der Idee, dass jede einzelne Entscheidung, die wir im Leben treffen, von Emotionen gesteuert wird. So wird der Schwerpunkt deiner Online-Marketing-Inhalte von deinen Lösungen, Funktionen oder Preisen auf deine Kunden verlagert. Anstatt ein Ratespiel zu spielen und einfach Elemente auf einer Seite umzustellen, erfordert diese Technik ein tieferes Verständnis des menschlichen Verhaltens. Indem du die Absichten und Kaufmotive deiner Kunden ermittelst, kannst du ein optimiertes Erlebnis schaffen, das ihren Bedürfnissen entspricht und die Conversion Rate erhöht.

Die grundlegende Rolle von Emotionen bei unseren täglichen Entscheidungen kann, gestützt durch akademische Forschung, in deine Strategie integriert werden. Dadurch kannst du deine Kunden besser bedienen, indem du a) ihre größten Herausforderungen identifizierst und b) ermittelst, wie sie sich fühlen wollen, nachdem sie eine Lösung gefunden haben. Was ist ihr gewünschtes Ergebnis?

Vor diesem Hintergrund kannst du deine digitale Kommunikation mit hochgradig konvertierenden Texten und visuellen Elementen optimieren, die direkt auf die Bedürfnisse deiner Kunden eingehen. Indem du das Gespräch vom Produkt auf den Kunden verlagerst, eröffnen sich unglaubliche Möglichkeiten zur Skalierung und Vervielfachung der Conversions.

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Wie erstellt und misst man ein emotionsbasiertes Experiment?

Erstens sollte Experimentation durch Forschung gestützt werden. Von Kunden- und Besucherbefragungen bis hin zum Review Mining, Social Listening und der emotionalen Konkurrenzanalyse – Talia ermutigt zu umfassender Forschung, um die geeignetste Hypothese zu erstellen, auf der ein A/B-Test basieren kann.

Sobald du mehr über deine Kunden weißt, kannst du beispielsweise die Texte und Bilder auf deiner Produktseite überprüfen. Vielleicht stellst du anhand deiner Recherchen fest, dass deine Inhalte für deine Zielkunden nicht relevant sind. Du kannst dann eine Hypothese aufstellen, die auf den tatsächlichen Bedürfnissen und Interessen der Kunden basiert und durch überzeugenden Social Proof untermauert wird. Auf dieser Grundlage der neuen Informationen kannst du ein Briefing für deine Designer oder Texter verfassen.

Von dort aus kannst du dein Experiment in deine A/B-Testing-Plattform mit einer ausgewählten North Star Metric einbauen, sei es Checkouts, Anmeldungen oder Add-to-Carts, um deine Hypothese zu testen. Und obwohl wir wissen, dass neun von zehn A/B-Tests fehlschlagen, erleichtert Emotional Marketing den Prozess der Hypothesenbildung. Es erhöht die Chance, ein erfolgreiches Experiment zu erstellen, indem Variablen getestet werden, die sich tatsächlich auf die Customer Journey auswirken können.

Wie du die Beteiligten davon überzeugen kannst, deine Experimente zu unterstützen.

Zu viele Köche verderben den Brei. Das gilt auch, wenn es um CRO geht, vor allem in kleineren Organisationen, deren Gründer eine konkrete Vorstellung von ihren Kunden und ihrer Botschaft haben.

Talia erklärt, dass ein forschungsbasierter Ansatz für Experimente als Teil einer langsamen, stetigen und beweisgestützter Strategie, Sicherheit bieten kann. Diese personalisierte Methodik beinhaltet Gespräche mit deinen Kunden und Website-Besuchern sowie die Suche im Internet nach Diskussionen über deine spezifische Branche, anstatt einfach dem Beispiel der Konkurrenz zu folgen.

Es ist viel einfacher, einem Gründer oder CEO einen Test vorzuschlagen, wenn deine Hypothese durch Daten und Forschung gestützt wird. Talia empfiehlt jedoch, dem Drang zu widerstehen, alles auf einmal ändern zu wollen und lieber klein anzufangen. Teste das emotionale Marketing in deinen Anzeigen oder versende eine E-Mail-Sequenz, für die du nur einen Texter benötigst, und teile die Ergebnisse.

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Wenn du versuchst, Zustimmung zu erhalten, brauchst du eine starke Hypothese gepaart mit guter Forschung, um zu beweisen, dass sie sinnvoll ist. Wenn dies der Fall ist, kannst du die Kraft des emotionalen Marketings demonstrieren, indem du einige A/B-Tests durchführst: Einen, bei dem die Kontrollgröße der aktuelle lösungsorientierte Inhalt und die Variante eine kundenorientierte Alternative ist, und einen anderen, bei dem hervorgehoben wird, wie sich die Kunden jetzt fühlen und wie sie sich fühlen möchten. Zwei wichtige Varianten, die dir helfen, eine bessere Beziehung zu deinen Kunden aufzubauen. Der Schlüssel zum Erfolg liegt darin, in kleinen Schritten vorzugehen und deine Forschungsergebnisse kontinuierlich zu teilen und zu kommunizieren.

Was kannst du noch aus unserem Gespräch mit Talia Wolf lernen?

• Warum B2B-Käufe emotionaler sind als B2C. (15:50)
• Wie du in einem überfüllten Markt herausstichst, indem du deine Kunden kennst. (20:00)
• Wie sich emotionales Marketing auf die gesamte Customer Journey auswirkt. (25:50)
• Wie du eine Beziehung zu deinen Kunden aufbauen und die Conversion Rate verbessern kannst. (32:40)

Über Talia Wolf

Talia Wolf, Spezialistin für Conversion-Optimierung, ist Gründerin und CEO von Getuplift. Ein Unternehmen, das Optimierungsstrategien wie emotionales Targeting, überzeugendes Design und Verhaltensdaten einsetzt, um Unternehmen dabei zu helfen, mehr Umsatz, Leads, Engagement und Verkäufe zu erzielen.

Talia begann ihre Karriere in einer Social-Media-Agentur, wo sie das Konzept der Conversion-Optimierung kennenlernte. Anschließend wurde sie Marketing Director bei monday.com, bevor sie 2013 ihre erste Agentur für Conversion-Optimierung, Conversioner, gründete.

Heute unterrichtet Talia mit ihrer bewährten Strategie Unternehmen auf der ganzen Welt darin, ihre Online-Präsenz mit emotionalen Techniken zu optimieren.

Über den 1,000 Experiments Club

Der 1,000 Experiments Club ist ein von AB Tasty produzierter Podcast, der von Marylin Montoya, VP of Marketing bei AB Tasty, moderiert wird. Begleite Marylin und das Marketing-Team, wenn sie sich mit den erfahrensten Experten in der Welt des Experimentierens zusammensetzen, um ihre Erkenntnisse darüber zu enthüllen, was nötig ist, um erfolgreiche Experimente zu entwickeln und durchzuführen.

Kennst du diese Folge schon?

Wenn nicht, wirf doch gerne direkt einen Blick in unseren letzten Artikel zur Podcast-Episode mit Rand Fishkin, mit dem wir über die Culture of Experimentation gesprochen haben.

Der Beitrag Emotional Marketing nutzen | Talia Wolf erschien zuerst auf abtasty.

Mit mehr als 15 Jahren digitaler Wirtschaftserfahrung hat David Mannheim vielen Unternehmen wie ASOS, Sports Direct und Boots geholfen, ihre Digital Experience und Conversion Strategy zu verbessern und zu personalisieren. Darüber hinaus ist er der Gründer eines der größten britischen unabhängigen Beratungsunternehmen für Conversion Optimization – User Conversion.

Basierend auf seiner Erfahrung als Berater für E-Commerce-Unternehmen, denen er bei der schnellen Innovation und Iteration von Personalisierung und Kreativität hilft, hat David kürzlich sein eigenes Buch veröffentlicht. Darin befasst er sich mit der „Person in Personalisierung“ und erklärt, warum er glaubt, dass Personalisierung ihren eigentlichen Zweck verloren hat und was dagegen unternommen werden kann. David arbeitet derzeit an einer Lösung, um diesem Problem entgegenzuwirken: „Made With Intent“ – eine Plattform, die Einzelhändlern hilft, nicht nur das Verhalten ihrer Zielgruppe zu verstehen oder die Seite, auf der sie sich befindet, sondern auch die Absichten und Denkweisen der Nutzer zu erfassen.

Marylin Montoya, VP Marketing bei AB Tasty, sprach mit David über den aktuellen Stand der Personalisierung und betonte die Bedeutung, zu den Grundlagen zurückzukehren und sich darauf zu konzentrieren, die Person in den Mittelpunkt der Personalisierung zu stellen. Er hob auch hervor, dass sich Marken, insbesondere im digitalen Bereich darauf konzentrieren sollten, eine Beziehung zu ihren Kunden aufzubauen, die auf Vertrauen und Loyalität basiert, statt sich auf sofortige Belohnung zu konzentrieren.

Hier sind einige der Key Takeaways des Gesprächs.

Personalisierung bedeutet, persönlich zu sein

David betont, wie wichtig es ist, die ersten drei Silben von Personalisierung nicht zu vergessen. Mit anderen Worten: Es ist wichtig, sich daran zu erinnern, dass es bei der Personalisierung darum geht, persönlich zu sein und den Menschen in den Mittelpunkt zu stellen – es geht um Customer Centricity.

Für David Mannheim ist die Personalisierung heutzutage zu kommerziell geworden und zu sehr auf sofortige Belohnungen ausgerichtet. Stattdessen sollte man sich auf Kennzahlen wie den Customer Lifetime Value und die Loyalität der Kunden konzentrieren. Personalisierung sollte einen strategischen Mehrwert darstellen und kein taktisches Add-on, das nur dazu dient, kurzfristige Umsätze und Wachstum zu erzielen.

„Wenn wir unsere Messgrößen so ändern, dass wir uns stärker auf langfristige Kennzahlen wie Kundenzufriedenheit, auf Qualität statt Quantität, den Customer Lifetime Value und die Kundenloyalität sowie auf die Anerkennung immaterieller und nicht nur materieller Werte, konzentrieren, bin ich überzeugt, dass Marken sich in einer deutlich besseren Position befinden.“

Er argumentiert weiter, dass es eine Art Frustrationspunkt gibt, wenn es um das Thema Personalisierung geht und darum, wer es tatsächlich gut macht. Diese Frustration wurde deutlich, als David für sein Buch 153 Experten befragte, von denen die meisten Schwierigkeiten hatten, die Frage zu beantworten, „wer Personalisierung gut macht“ und Marken außerhalb der typischen „Big Player“ wie Netflix und Amazon zu nennen.

David glaubt, dass diese Frustration von der Schwierigkeit herrührt, das Erlebnis aus dem stationären Handel in einer Beziehung zwischen Mensch und Bildschirm zu reproduzieren. Doch wenn Kunden einer Marke gegenüber loyal sind, sollte diese Loyalität auch von Seiten der Marke erwidert werden, um dem Kunden das Gefühl zu geben, dass er mehr als nur eine Nummer ist. Es geht darum, eine Art von Vertrautheit und Anerkennung mit dem Kunden zu erreichen und eine echte, authentische Beziehung zu ihm aufzubauen. Dies ist der Schlüssel zur Entfaltung der Customer Centricity.

Es geht darum, ein personalisiertes Erlebnis zu bieten, das sich darauf konzentriert, Mehrwert für jeden einzelnen Kunden zu schaffen. Es geht nicht darum, Wert abzuschöpfen, indem den Kunden ein rein kommerzielles Erlebnis geboten wird, welches auf die Förderung des Unternehmenswachstums ausgerichtet ist.

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Diskrepanz zwischen Marken und Kunden bezüglich der Wahrnehmung von Personalisierung

Unter Berufung auf den Personalisierungsindex von Sailthru verweist David auf ein bestimmtes Ergebnis des Jahresberichts, wonach 71 % der Marken der Meinung sind, dass sie bei der Personalisierung hervorragend abschneiden, aber nur 34 % der Kunden dem tatsächlich zustimmen.

In diesem Sinne besteht eine Diskrepanz zwischen den Erwartungen der Kunden und den eigenen Erwartungen der Marken an einen kompetenten Customer Service.

Er verweist auf Produktempfehlungen als ein Beispiel, das Marken in erster Linie in ihre Personalisierungsstrategie mit einbeziehen. Er ist jedoch der Meinung, dass solche Empfehlungen nur den Awareness-Teil des AIDA-Modells (Awareness, Interest, Desire und Action) ansprechen.

„Die Erkundung von Produkten ist für mich nur ein Teil des Puzzles. Wenn man die Personalisierung auf das zurückführt, was sie sein soll, nämlich persönlich zu sein, wo bleibt dann die Vertrautheit? Wo ist die Anerkennung? Wo ist die Verbindung? Wo ist das Gespräch?“ argumentiert David Mannheim.

Was fehlt, ist eine zentrale, nicht greifbare Komponente, die dazu beiträgt, eine Beziehung zwischen zwei Individuen zu schaffen, in diesem Fall zwischen einem Menschen und einer Marke. Da es für Marken schwierig ist, diese Komponente zu bestimmen, entscheiden sie sich dafür, ihre Personalisierungsstrategie auf etwas Greifbareres und Sichtbareres zu stützen – Produktempfehlungen.

Für Marken ist das Thema Produktempfehlungen voll und ganz in die Kundenerwartungen eingebettet und umfasst somit die Idee der Personalisierung. Zumal dies der Ansatz ist, den die „größeren“ Marken bei der Personalisierung des Nutzererlebnisses gewählt haben.

„Es wird zu einer Erwartungshaltung. Ich gehe auf die Website von X, also erwarte ich das absolute Minimum, nämlich Dinge zu sehen, die für meine Suche relevant sind oder für die ich mich interessiere… Das ist es, was die Leute mit Personalisierung verbinden“, sagt David.

Produktempfehlungen sind ein wesentlicher erster Schritt der Personalisierung, aber David argumentiert, dass die Zukunft der Personalisierung von den Marken verlangt, noch weiter zu gehen.

Marken sollten sich auf den Aufbau von Vertrauen konzentrieren

Um dieses Gefühl der Vertrautheit aufzubauen und eine wirklich persönliche Beziehung zu den Kunden herzustellen, müssen Marken die Personalisierung über die bloße Awareness hinaus auf die nächste Stufe heben. Die Kunden sollten zum Beispiel darauf vertrauen können, dass eine Marke ihnen das empfiehlt, was sie tatsächlich brauchen, und nicht das, was den meisten Profit bringt.

David ist der Meinung, dass das Konzept des Vertrauens in einer Beziehung zwischen Mensch und Bildschirm fehlt, was die Marken daran hindert, die nächste Stufe zu erreichen.

Mit anderen Worten: Es geht darum, den gesamten Ansatz der Personalisierung zu transformieren, um mehr Sorgfalt bei den wenigen zu zeigen, statt zu versuchen, „die vielen zu erreichen“, um Vertrauen bei den Kunden aufzubauen. Marken sollten ihren Schwerpunkt auf die Kundenbetreuung verlagern, die nach Davids Ansicht eine Marke erst wirklich kundenorientiert macht.

„Ich denke, es ist eine Initiative, wenn man es so nennen kann, die sich auf die Sorgfalt konzentriert. Es macht die Marke kundenorientierter. Du stellst den Kunden, seine Erfahrungen und Erwartungen in den Mittelpunkt, um ihm ein besseres Erlebnis zu bieten.“

In diesem Sinne spielen laut David Mannheim zwei entscheidende Aspekte in das Konzept des Vertrauens hinein: Kompetenz und Sorgfalt.

Marken müssen in der Lage sein, kompetent zu sein, damit Kunden darauf vertrauen können, dass ihnen die für ihre Bedürfnisse am besten geeigneten Produkte empfohlen werden und nicht die mit der höchsten Gewinnspanne. Mit anderen Worten, du musst Produkte empfehlen, die für den Kunden am besten sind und nicht für das Unternehmen. Gleichzeitig müssen Marken ihre Fürsorge zeigen, indem sie den Kunden gegenüber persönlicher auftreten, um eine Verbindung zwischen Marke und Verbraucher herzustellen.

„Je fürsorglicher du bist, desto mehr Vertrauen kannst du zeigen“, sagt David.

„Denk an das Bankwesen. Banking demonstriert alle Kompetenz der Welt, aber keinerlei Sorgfalt. Und das zerstört das Vertrauen der Kunden. Stell dir den umgekehrten Fall vor. Stell dir vor, deine Großmutter schenkt dir zu Weihnachten einen Pullover. Ich bin sicher, dass du deiner Oma vertraust, aber du wirst ihr nicht vertrauen, dass sie dir zum Beispiel ein Weihnachtsgeschenk kauft.“

Für David ist der Kontext eine Voraussetzung für Vertrauen. Der beste Weg, den Kontext des Nutzers zu verstehen, ist die Absicht, die den Unterschied zwischen Überzeugung und Manipulation ausmacht. Aus diesem Grund hat er in den letzten 8 Monaten an der Entwicklung von Made With Intent gearbeitet und sich dabei auf genau dieses Konzept konzentriert.

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Vor allem bei Produktempfehlungen ist es wichtig, sie in einen Kontext zu stellen und die Absicht des Kunden zu verstehen. Nur dann kann eine Marke bei ihrer Empfehlungsstrategie glänzen und eine Vertrauensbeziehung aufbauen, bei der die Kunden sicher sein können, dass ihnen nur für sie bestimmte Produkte empfohlen werden.

Was kannst du noch aus unserem Gespräch mit David Mannheim lernen?

• Seine Meinung zu KI und ihrer Rolle bei der Personalisierung
• Wie Marken ihre Sorgfalt demonstrieren können, um Vertrauen und Vertrautheit mit ihren Kunden aufzubauen
• Wie Marken ihren Personalisierungsansatz ändern können

Über David Mannheim

David ist seit über 15 Jahren in der digitalen Marketingbranche tätig. Nebenbei gründete er eines der größten unabhängigen Beratungsunternehmen für Conversion-Optimierung in Großbritannien und hat mit einigen der größten britischen Einzelhändler zusammengearbeitet, um deren digitale Experience und Conversion-Strategie zu verbessern und zu personalisieren.

Heute hat David sein eigenes Buch über Personalisierung veröffentlicht. Außerdem baut er eine neue Plattform auf, die Einzelhändlern hilft, die Absichten und Denkweisen ihrer Zielgruppe zu verstehen, nicht nur ihr Verhalten oder die Seite, auf der sie sich befinden.

Über den 1,000 Experiments Club

Der 1,000 Experiments Club ist ein von AB Tasty produzierter Podcast, der von Marylin Montoya, VP of Marketing bei AB Tasty, moderiert wird. Begleite Marylin und das Marketing-Team, wenn sie sich mit den erfahrensten Experten in der Welt des Experimentierens zusammensetzen, um ihre Erkenntnisse darüber zu enthüllen, was nötig ist, um erfolgreiche Experimente zu entwickeln und durchzuführen.

Kennst du diese Folge schon?

Wenn nicht, wirf doch gerne direkt einen Blick in unseren letzten Artikel zur Podcast-Episode mit Marianne Stjernvall, mit der wir über die Bedeutung der Zentralisierung eines CRO-Programms, um eine datengesteuerte Organisation zu schaffen, gesprochen haben.

Der Beitrag Personalisierungsansatz Remastered | David Mannheim erschien zuerst auf abtasty.

Rand Fishkin ist Mitbegründer und CEO von SparkToro, einem Softwareunternehmen, das sich auf Zielgruppenforschung für zielgerichtetes Marketing spezialisiert hat. Zuvor war Rand Fishkin Mitbegründer und CEO von Moz, wo er SEOmoz als Blog startete, der sich in ein Beratungsunternehmen und dann in ein Software-Unternehmen verwandelte. Während seiner siebenjährigen Tätigkeit als CEO baute Rand das Unternehmen auf über 130 Mitarbeiter und einen Umsatz von über 30 Millionen Dollar aus und steigerte die Besucherzahlen der Website auf über 30 Millionen Besucher pro Jahr.

Außerdem hat er sein Berufsleben der Aufgabe gewidmet, Menschen durch seine Beiträge, Videos, Vorträge und sein neuestes Buch „Lost and Founder“ zu einem besseren Marketing zu verhelfen.

Marylin Montoya, VP Marketing von AB Tasty, sprach mit Rand Fishkin über die Kultur des Experimentierens und die Angst vor dem Scheitern, wenn es um Marketingkanäle und Investitionen geht. Rand Fishkin teilt auch einige seiner Empfehlungen, wie du deine Marke an die richtige Zielgruppe bringen kannst. 

Hier sind einige der wichtigsten Erkenntnisse aus dem Gespräch.

Ein stärker risikobasierter Ansatz

Rand ist der Meinung, dass man sich zu sehr auf große Märkte konzentriert und dabei oft das enorme Potenzial kleinerer Märkte übersieht, um den typischen Weg der Unternehmensgründung einzuschlagen. In diesem Sinne sind die Gründer gegenüber riesigen, vollständig adressierbaren Märkten voreingenommen.

„Sie denken nicht daran, dass es diese kleine Gruppe von Menschen gibt. Vielleicht gibt es nur drei oder 4.000 Menschen oder Unternehmen, die dieses Produkt wirklich brauchen, aber wenn ich es für sie herstelle, werden sie es lieben. Ich glaube, dass es hier eine enorme Chance gibt. Wenn die Leute sich von dem Gedanken verabschieden würden, dass man nach einem großen Markt suchen muss“, sagt Rand.

Die Menschen meiden solche Gelegenheiten wegen der damit verbundenen regulatorischen Herausforderungen, Beschränkungen und anderen Markteintrittsbarrieren, aber für Rand sind diese unterversorgten Märkte das Risiko wert, weil es kaum Wettbewerb gibt. Wer bereit ist, die damit verbundenen Herausforderungen zu meistern, hat das Potenzial, etwas wirklich Besonderes zu schaffen, argumentiert Rand.

Es gibt viele unterversorgte Nischen und viele Geschäftsmöglichkeiten in der Tech-Welt, wenn die Unternehmen von der Mentalität „Wachstum um jeden Preis“ abrücken würden. 

„Wenn man einmal profitabel ist, kann einem niemand mehr das Geschäft wegnehmen. Man kann einfach weiter machen und diesen Markt finden, neue Kunden finden, neue Möglichkeiten finden. Wenn man aber ständig versucht, auf unrentable Weise zu wachsen und die für die nächste Finanzierungsrunde erforderlichen Kennzahlen zu erreichen, dann weiß man, dass all das nicht mehr möglich ist“, sagt Rand.

Freiheit zum Scheitern

In ähnlicher Weise stellt Rand fest, dass es einen enormen Wettbewerbsvorteil darstellt, wenn Ressourcen für Marketingkanäle eingesetzt werden, bei denen eine Attribution schwierig oder unmöglich ist, weil niemand sonst in diese Art von Kanälen investiert. Rand ist der Meinung, dass Unternehmen ihre Ressourcen in diesen Bereichen einsetzen sollten.

„Wenn du die 10 oder 20 % mit der schlechtesten Performance deines Werbebudgets, deines Performance-Budgets, nimmst und diese in schwer messbare, experimentelle, zufällige, langfristige Markeninvestitionskanäle umschichtest, wirst du außergewöhnliche Ergebnisse sehen.“

Das Problem besteht jedoch darin, dass diese „schwer zu bewertenden“ und „schwer zu messenden“ Kanäle von den wichtigsten Interessengruppen im Unternehmen nicht akzeptiert werden. Mit anderen Worten: Sie weigern sich, in Kanäle zu investieren, für die sie kein Attribut – eine Änderung der Conversion Rate oder des Umsatzes – oder keine Investitionsrendite nachweisen können. Daher werden alle Kanäle, die keine Attribution nachweisen können, unterinvestiert. Rand ist der festen Überzeugung, dass es immer noch möglich ist, Klicks auf einen organischen Eintrag einer Website zu erhalten und Conversions zu erzielen, selbst wenn eine Marke nichts für Anzeigen ausgibt.

„Ich denke, dass Marke, PR, Content, soziale Netzwerke, Suchmaschinen und all die anderen organischen Dinge einen großen Anteil daran haben. Aber mit Anzeigen können diese Unternehmen Geld verdienen, weil CEO, CMO und CFO noch nicht begriffen haben, dass es der richtige Weg ist, an schwer messbare und schwer zuzuordnende Kanäle zu glauben und einen Teil des Budgets in experimentelle Dinge zu stecken“, argumentiert Rand.

Rand zufolge sind dies genau die Kanäle, für die mehr Ressourcen bereitgestellt werden müssen, da sie einen höheren Return on Investment erzielen als jede Art von Werbung, die ein Unternehmen auf den typischeren und bekannteren Plattformen ausgeben könnte.

„Deine Aufgabe ist es, die Orte zu finden, denen deine Zielgruppe Aufmerksamkeit schenkt, und herauszufinden, was deine Marke tun kann, um an diesen Orten präsent zu sein und von den Leuten empfohlen zu werden, die diese Kanäle betreiben.“

Laut Rand muss man lernen, die Botschaft zu finden, die bei dieser Zielgruppe ankommt, und die Inhalte, die ihr Interesse wecken, sowie die Plattformen, auf denen man mit ihnen in Kontakt treten kann.

Experimentieren mit KI

Für Rand ist der KI-Boom realistischer und interessanter als frühere große Technik-Trends. Den größten Vorteil sieht er in der Lösung großer Probleme in Unternehmen, die am besten mit generativer KI mit großen Sprachmodellen gelöst werden können. 

Es ist jedoch wichtig, KI nicht in ein Unternehmen einzuführen oder Probleme zu schaffen, nur um sie zu nutzen, oder sie an den falschen Stellen anzuwenden.

„Wenn du diese Dinge faszinierend findest und damit experimentierst und mehr darüber lernen willst, ist das großartig. Ich finde, das ist eine gute Sache. Versuche nur nicht, Probleme zu schaffen, nur um sie zu lösen, um sie zu nutzen.“

Er glaubt, dass KI am besten für mühsamere Aufgaben eingesetzt werden kann, die sonst zu zeitaufwändig wären, und nicht für taktische oder strategische Marketingberatung. Nichtsdestotrotz glaubt er, dass es eine Menge interessanter und nützlicher Lösungen und Produkte gibt, die mit KI entwickelt werden und viele Probleme lösen werden.

Was kannst du noch aus unserem Gespräch mit Rand Fishkin lernen?

• Die Bedeutung von Marken und langfristigen Markeninvestitionen
• Warum es schwierig ist, Führungskräfte dazu zu bringen, sich von gängigen Werbeplattformen abzuwenden
• Wie soziale Netzwerke zu „geschlossenen Netzwerken“ geworden sind
• Warum sich die Aufmerksamkeit auf deine Zielgruppe richten muss und wie sie zu „Empfehlern“ deines Produkts werden kann

Über Rand Fishkin

Rand Fishkin ist Mitbegründer und CEO von SparkToro, einem Software-Hersteller für Zielgruppenforschung, der Zielgruppenforschung für jedermann zugänglich macht. Er ist auch der Gründer und ehemalige CEO von Moz und hat zusammen mit Dharmesh Shah Inbound.org gegründet, das 2014 an HubSpot verkauft wurde. Rand hat sich im Laufe der Jahre zu einem weltweit gefragten Keynote Speaker zu den Themen Marketing und Unternehmertum entwickelt, mit dem Ziel, Menschen zu helfen, besseres Marketing zu betreiben.

Über den 1,000 Experiments Club

Der 1,000 Experiments Club ist ein von AB Tasty produzierter Podcast, der von Marylin Montoya, VP of Marketing bei AB Tasty, moderiert wird. Begleite Marylin und das Marketing-Team, wenn sie sich mit den erfahrensten Experten in der Welt des Experimentierens zusammensetzen, um ihre Erkenntnisse darüber zu enthüllen, was nötig ist, um erfolgreiche Experimente zu entwickeln und durchzuführen.

Der Beitrag Trial and Error beim Aufbau einer Experimentierkultur im Marketing | Rand Fishkin erschien zuerst auf abtasty.

Wer sich verändert, dem geschieht Gutes. Und genau das haben wir getan.

Durch Veränderung erzielen wir Fortschritt.
Durch Veränderung finden wir das gewünschte „Bessere“.
Durch Veränderung wagen wir mehr.

Heute ist ein wichtiger Tag in unserer Unternehmensgeschichte. Richtig cool, dass wir dir heute unsere aktualisierte Markenidentität vorstellen können. Wir beginnen eine neue Ära, die unser fortwährendes Engagement für „Test and Learn“ besser mit unserer Position in Einklang bringt. Wir positionieren uns als Partner, der gemeinsam mit anderen Marken Ideen noch weiter vorantreibt und sie auf neue Höhenflüge schickt.

In den mehr als 13 Jahren, die wir in der Branche tätig sind, haben wir dynamische Veränderungen auf dem Markt erlebt. Marken verstehen jetzt die Bedeutung und die Auswirkung einer kontinuierlichen Experience Optimization. Der boomende Experimentiersektor hat unsere erfolgreichsten Quartale nach den strategischen Technologie-Akquisitionen befeuert. Neben unserem gestärkten KI- und Personalisierungsportfolio ist uns klar geworden, dass das, was uns einzigartig macht, unsere Mitarbeiter sind. Und unsere Mitarbeiter sind es, die unsere Kunden glücklich machen.

Zeit für Tasty Talk

Vielleicht hast du schon einige Änderungen bei AB Tasty bemerkt – und wir meinen nicht nur unsere neuen Markenfarben.

„Experimentation-Blau“ und „Crashtest-Gelb“

Auch wenn unsere lebendige visuelle Identität vielleicht überraschend wirkt, ist das Rebranding viel mehr als nur ein „kosmetisches Makeover“. Wir haben unsere Entscheidungen bei jedem einzelnen Schritt sehr bewusst getroffen.

In den letzten 14 Monaten haben wir einige aufregende technologische Neuerungen in unsere Plattform integriert: 

• Im Oktober 2022 sahen wir einen großen Bedarf am Markt für mehr Personalisierung und übernahmen ein Unternehmen, das sich auf Recommendation- und Search-Lösungen spezialisiert hat.
• Im Juni 2023 haben wir unser Personalisierungsangebot erweitert, um Teams dabei zu helfen, besser auf ihre verschiedenen Zielgruppen einzugehen und auf einem höheren Niveau zu konkurrieren. Wir haben eine emotionsbasierte Personalisierungstechnologie erworben, die unser Portfolio bereichert und erweitert.
• Anschließend haben wir diese Plattformen mit unserer eigenen API-basierten Experimentier-, Personalisierungs- und Weblösung vereinheitlicht.

Gut Ding will Weile haben. Das beste Beispiel dafür ist unsere einheitliche Plattform, die alles bietet, was Marken für eine umfassende Experience Optimization benötigen. Wir können jetzt – mit unserer neuen Markenidentität – mit Stolz für alles werben, was wir sind, was wir sein können und was wir sein wollen.

Dieser strategische Wandel war der logische, für uns einzige Weg, den wir nach unserer enormen Wachstumsphase einschlagen konnten.

Neuer Look, gleiche Hingabe

Eines hat sich nicht geändert – und das ist unsere Hingabe für unsere Kunden. Sie stehen für uns im Mittelpunkt und werden es auch immer bleiben.

Alles, was wir getan haben, wird noch besser auf die Bedürfnisse unserer Kunden abgestimmt. Die Vereinheitlichung unserer Produkte in einer harmonischen Plattform ermöglicht endlose Optimierungsmöglichkeiten, und unser Messaging spiegelt unseren Human Touch und die führende Expertise wider.

Wir sind die Optimierungspartner, die mutige Ideen in die Welt tragen.

Unsere Markengeschichte

Unsere Kunden müssen anders sein, nicht nur besser. Und dafür brauchen sie einen Partner, der sie bei der Optimierung ihrer Prozesse unterstützt. Unser Engagement für den Kunden-Support wird auf G2 immer wieder gewürdigt und ist etwas, was unsere Kunden sehr schätzen. Unser Team und das Maß an Unterstützung, das wir unseren Kunden bieten, waren schon immer und werden auch in Zukunft das sein, was AB Tasty einzigartig macht. Deshalb verankern wir uns im Herzen der Unternehmenskultur, um mutige Ideen von innen heraus zu fördern.

Wie können wir das erreichen? Indem wir uns auf unsere drei Säulen als Fundament konzentrieren.

1. Unser Human Touch: Unsere Mitarbeiter sind das Wichtigste – sie verleihen unserer Technologie Leib und Seele. Wir bauen Verbindungen zu unseren Kunden auf, indem wir über oberflächliche Beziehungen hinausgehen und tiefgreifende Partnerschaften mit Kundenverständnis eingehen.
2. Unsere außerordentliche Expertise: Wir untermauern mutige Ideen mit Daten und Know-how. Als Branchenführer sind wir immer einen Schritt voraus und lernen durch unsere „Test and Learn“-Kultur ständig dazu. Wir machen jeden Schritt bewusst und nicht zufällig, indem wir mutige Ideen risikofrei machen.
3. Unser verbindendes Produkt: Unser Produkt verbindet Teams, Plattformen, Tools und Partner. Wir transformieren Kulturen und verändern die Art und Weise, wie unsere Kunden arbeiten und denken. Wir arbeiten als ein Team mit einer Vision und gemeinsamen Zielen.

All das tun wir, damit unsere Kunden das nächste Level erreichen können. Wir machen ihren nächsten Schritt zu unserer nächsten Herausforderung. Wir geben ihnen den Mut und den Anstoß, den sie brauchen, um mehr zu wagen. 

Fazit

Jeder nächste Schritt sieht für unsere Kunden, Unternehmen und Menschen anders aus. Deshalb sorgen wir für den Mut und die Überzeugung, ihn zu gehen.

Wir helfen unseren Kunden MEHR ZU WAGEN.

Der Beitrag „Find your Better“: AB Tasty’s neue Brand Identity erschien zuerst auf abtasty.

In der Kosmetikbranche herrscht ein harter Wettbewerb. Jeden Tag tauchen neue Marken auf, und das bedeutet, dass sich alte Marken weiterentwickeln müssen oder Gefahr laufen, im Regal zu verschwinden.

Mit einer Unternehmensphilosophie, die auf der kunstvollen Verschmelzung von Schönheit und Wissenschaft beruht, hat sich Shiseido voll und ganz der digitalen Transformation verschrieben, um in der datengesteuerten Kosmetikbranche führend zu sein.

Erfahren Sie in unserer Case Study, wie Shiseido durch kleine Layout-Änderungen erhebliche Steigerungen der Klickraten erzielt hat.

„Wir glauben, dass wir jetzt bereit sind, mit AB Tasty Gas zu geben, indem wir die Data Intelligence des letzten Jahres nutzen, um unsere Experimentierstrategie wirklich voranzutreiben.“
Cynthia Bevilacqua
Digital Product und User Experience Manager bei Shiseido

Der Beitrag Shiseido treibt die Strategie der Erlebnisoptimierung mit AB Tasty voran erschien zuerst auf abtasty.

Und jetzt bringen wir Ihre datengesteuerte Optimierungsstrategie mit unserer GA4-Integration noch weiter voran.

Was diese Integration für Marketingteams bedeutet

Durch die Verbindung von AB Tasty und Google Analytics 4 (GA4) haben Marketingteams dank erweiterter Analysen zu CPA, Konversionsrate, Absprungrate, SEO und Traffic eine klarere Vorstellung davon, wie BesucherInnen mit ihrer Website interagieren. Diese Integration bedeutet, dass Sie Daten aus beiden Tools nutzen können, um die Effekte Ihrer Experimente während oder nach dem Rollout besser zu verstehen und innovative Ideen mit datengestützten Hypothesen voranzutreiben.

Mit dieser vereinfachten Integration können Sie Analytics nahtlos mit AB Tasty verbinden und so die umfassenden Reporting- und Intelligence-Funktionen von Analytics nutzen, während Sie gleichzeitig von unserer Digital Experience Software profitieren.

Die Zusammenarbeit von AB Tasty und Google bietet Unternehmen ein leistungsstarkes Toolkit zur Optimierung ihrer digitalen Erlebnisse und zur Steigerung der Ergebnisse. Durch die Kombination fortschrittlicher Analysefunktionen mit ausgefeilten Test- und Personalisierungsfunktionen können sich Unternehmen einen Wettbewerbsvorteil verschaffen und ihren KundInnen einen höheren Mehrwert bieten, ihr Verständnis für das Verhalten und die Vorlieben der NutzerInnen vertiefen und dieses Wissen nutzen, um effektivere und ansprechendere Erlebnisse zu schaffen.

Mit der Möglichkeit, jedes Element ihrer digitalen Erlebnisse zu testen und zu personalisieren, können Unternehmen sicherstellen, dass ihre Websites, Apps und Kampagnen für ein maximales Engagement und eine maximale Konversion optimiert sind, was letztendlich zu höheren Einnahmen und einer stärkeren Kundenbindung führt. Kurz gesagt, die Integration von AB Tasty und Google ist für Unternehmen, die in der heutigen schnelllebigen digitalen Landschaft die Nase vorn haben wollen, unerlässlich.

AB Tasty schließt Partnerschaft mit Google Cloud

AB Tasty stärkt seine Partnerschaft mit Google und freut sich, bekannt geben zu können, dass wir ein offizieller Google Cloud Partner sind.

Das bedeutet, dass KundInnen und PartnerInnen auf AB Tastys Digital Experience Tools über die sichere Plattform von Google zugreifen können. Binden Sie Ihre KundInnen ein und aktivieren Sie sie mithilfe der Produktpalette von AB Tasty, durch Tests und Experimente, Personalisierung, serverseitige Tests, Feature Flags, Suche und Produktempfehlungen, um zuverlässige digitale Produkte zu erstellen, außergewöhnliche Kundenerlebnisse zu schaffen und starke Geschäftsergebnisse zu erzielen.

Eine fortlaufende Partnerschaft

Diese strategische Partnerschaft ist entscheidend für Unternehmen, die ihren KundInnen außergewöhnliche Produkte und Dienstleistungen anbieten wollen. Durch die Nutzung der fortschrittlichen Fähigkeiten der Plattform von AB Tasty und der Spitzentechnologien von Google Cloud in den Bereichen KI und ML verspricht diese Partnerschaft, Unternehmen bei der Bereitstellung optimierter Lösungen zu unterstützen, die zu besseren Ergebnissen für ihre KundInnen führen.

Unternehmen, die ein jährliches Abonnement bei Google Cloud haben, können die Lösungen von AB Tasty einfach zu ihren Paketen und Angeboten hinzufügen. Die Partnerschaft ermöglicht es KundInnen außerdem, auf bestehende Geschäftsbeziehungen mit Google Cloud zuzugreifen und die Implementierung von AB Tasty auf der Plattform zu vereinfachen.

Google Optimize Sunset

AB Tasty freut sich, ein Launch-Partner für die neu veröffentlichte Experimentierdimension von Google Analytics zu sein und KundInnen von Google Optimize beim Übergang zur neuen Software zu helfen.

Durch den Wechsel zu AB Tasty erhalten Sie Zugang zu erstklassigen Tools für die Erlebnisoptimierung, um Ihre digitalen Erlebnisse auf die nächste Stufe zu heben. Für Unternehmen, die in ihrer CRO-Reise schon weiter fortgeschritten sind und umfangreichere Experimentiermöglichkeiten benötigen, bietet AB Tasty eine hervorragende Lösung.

Entdecken Sie die Vorteile unserer fortschrittlichen Lösung, die eine Reihe von Anbindungen an verschiedene Anbieter, personalisierte Funktionen, vorgefertigte Widgets zur Optimierung der Customer Journey sowie fachkundige CSMs und KundenbetreuerInnen, die während der gesamten Vertragslaufzeit persönlichen Support leisten, bietet. Dazu gehört auch die nahtlose Übertragung Ihrer Testhistorie und Daten von Google Optimize.

Die Verbesserung jedes einzelnen Touchpoints für Ihre KundInnen und das Lernen aus jeder Produkt- und Funktionseinführung kann einen großen Einfluss auf Ihren ROI haben.

Die Integration von GA4 und AB Tasty verbessert Ihre Möglichkeiten, hochgradig personalisierte Erlebnisse für jeden Schritt der Customer Journey zu kreieren, und zwar mit einer breiten Auswahl von Targeting-Optionen und detaillierten Daten zum Nutzerverhalten.

Sind Sie bereit, den Schritt zu gehen?

Die Welt nach Google Optimize muss nicht düster sein.

Als einer von Googles Top-Picks für Ihre neue A/B-Testing-Plattform ist AB Tasty ein erstklassiges A/B-Testing-Tool, das Ihnen dabei hilft, mehr KundInnen zu konvertieren, indem es Experimente nutzt, um ein besseres digitales Erlebnis zu schaffen – und das schnell. Diese mit KI und Automatisierung ausgestattete Plattform zur Optimierung des Kundenerlebnisses kann Ihnen helfen, das perfekte digitale Erlebnis mit Leichtigkeit zu erreichen.

Der Beitrag AB Tasty stellt die neue GA4-Integration für ein neues Level des Experimentierens vor erschien zuerst auf abtasty.