Cox Automotive reduziert die Experimentanalyse von Wochen auf Minuten

Weeks

To minutes in experiment analysis time

27%

Improvement in experimentation health score

10+

Brands now scaling experimentation

Erfahren Sie, wie Cox Automotive Analysevorlagen entwickelt hat, die komplexe Experimentanalysen über 10+ Marken hinweg beschleunigt und eine 27-prozentige Programmverbesserung erzielt haben.

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Warehouse-Native AnalyticsWeb ExperimentationFeature ExperimentationPersonalization

Das Fundament für Wachstum legen

Als Sabrina Ho zu Cox Automotive kam, hatte sie nicht gedacht, dass sie so lange bleiben würde. Doch während sich die Produktanalytik des Unternehmens weiterentwickelte, wuchs auch ihre Mission: Analytik und Experimentierung zu einem zentralen Bestandteil von Geschäftsentscheidungen zu machen.

Von der Promotion in Neurowissenschaften über Startup-Analytik hinweg sitzt Sabrina jetzt als Sr. Director of Product Analytics beim globalen Automobil-Dienstleistungs- und Technologieunternehmen Cox Automotive. Autotrader, Kelley Blue Book und weitere Marken – über 10 davon – profitieren von ihrer strategischen Arbeit, um datengestützte Entscheidungen in allen Bereichen zur Norm zu machen.

In den Anfangstagen arbeiteten wir in einem transaktionalen Umfeld – Analysten jagten nach Kontext, anstatt am Tisch zu sitzen. Wir wussten, dass wir uns weiterentwickeln mussten, wenn wir Produktinnovationen wirklich unterstützen wollten.
Sabrina Ho|Sr. Director of Product Analytics

Der erste große Wandel kam noch vor Optimizely Analytics, als Sabrina den Wechsel zum internen Tracking-Tool vorantrieb und mit anderen Teams innerhalb von Cox Automotive zusammenarbeitete, um Metriken zu harmonisieren. Anstatt isolierte Erfolgsmetriken zu verfolgen, konzentrierte sich das Team auf den „Gesamtwert“ – ein einheitlicheres Bild davon, wie der Nutzer den gesamten Dienst erlebt.

Optimizely Analytics beschleunigt alles

Bis 2024 hatten sie erhebliche Fortschritte erzielt. Das Experimentierungsprogramm von Cox Automotive lief auf Hochtouren – tief in mehrere Produkt-Workflows integriert, mit Engineering-Teams, die Feature-Flags nutzen, und Analysten, die mit Produktmanagern über Entwicklungszyklen hinweg zusammenarbeiten.

Doch Sabrinas Team suchte auch proaktiv nach zusätzlichem Mehrwert durch Optimizely. Sie wussten, dass die NetSpring-Akquisition durch Optimizely bedeutungsvoller sein würde als nur ein weiteres Tool. Das Team war früh dabei und arbeitete direkt mit dem Optimizely-Produktteam zusammen, als Optimizely Analytics in Betrieb ging – und nutzte sein Warehouse-native Design, um Experimentieranalytik auf eine völlig neue Art zu betreiben.

Wir haben eine Vorlage erstellt, die die Analysezeit von Tagen oder Wochen auf nur Stunden oder Minuten reduziert. Das ermöglicht es uns, uns stärker auf die Beeinflussung der Strategie zu konzentrieren – und weniger auf das Jonglieren mit Tabellenkalkulationen.
Sabrina Ho|Sr. Director of Product Analytics

Über die Zeitersparnis hinaus hat Cox Automotive messbare Verbesserungen bei der Reife seines Experimentierungsprogramms erzielt. Ein Anstieg von 27 % beim Program-Health-Score von Q1 bis Q2 spiegelt den Schwung wider, der durch eine Kombination aus operativem Fokus, kultureller Ausrichtung und sich weiterentwickelnden Analysepraktiken entsteht.

Partnerschaft jenseits der Technologie gewinnt das Vertrauen der Führungsebene

Obwohl die technologischen Fähigkeiten beeindruckend waren, hat die Führungsebene nicht das Analytics-Tool selbst überzeugt – sondern die Partnerschaft, die zwischen dem Optimizely- und dem Cox-Team aufgebaut wurde.

„Mein größter Erfolg war es, die Zustimmung zu erhalten und funktionsübergreifende Teams dazu zu bringen, gemeinsam an Dingen zu arbeiten“, reflektiert Sabrina. Das Führungsteam von Cox Automotive sieht, dass Optimizely nicht nur ein externes Tool-Anbieter ist – sie sind ein strategischer Partner, der in den Erfolg des Unternehmens investiert ist.

Was als Nächstes kommt: Skalierung auf Händlerprodukte und darüber hinaus

Sabrina gab zu, dass sie das enorme Potenzial der Warehouse-nativen Lösung von Optimizely nicht erkannt hatte. Was als Fokus auf die Beschleunigung statistischer Tests begann, offenbarte viel breitere Vorteile.

Mit der entwickelten Analysevorlage und der abgeschlossenen ersten Validierung bei Consumer-Marken bereiten sie sich darauf vor, den Fokus auf die Händlerseite des Geschäfts zu richten, wo fragmentierte Daten und komplexe B2B-Produkte eine eigene Herausforderung darstellen. Mit Opal und fortschrittlichen KI-Funktionen, die in ihre Workflows integriert werden, sieht Sabrina eine noch wirkungsvollere Nutzung für ihr Team vor sich.