Von der Idee zum Ergebnis: KI-Experimentieren verändert die Art und Weise, wie wir Tests durchführen (in der Realität)
KI verbessert das Experimentieren - sie generiert Testideen, automatisiert Varianten und Analysen für schnellere und intelligentere Ergebnisse. Erfahren Sie, wie KI Ihre A/B-Testing-Strategie optimieren kann.
Was wäre, wenn Sie mehr Experimente in der Hälfte der Zeit durchführen könnten, ohne Tabellenkalkulationen, Entwicklungsengpässe oder statistische Verwirrung?
KI-gestütztes Experimentieren macht dies heute zur Realität.
Hier erfahren Sie alles, was Sie darüber wissen müssen, wie KI das Experimentieren verbessert, was bereits möglich ist und welche Schritte Sie jetzt unternehmen können, um KI in Ihrem Experimentierprogramm einzusetzen.
KI im Vergleich zum traditionellen A/B-Testing: Der komplette Workflow des Experimentierens
So sieht der aktuelle Prozess des Experimentierens (über A/B-Testing hinaus) aus:
Bildquelle: Optimizely
Mit KI ändern sich die Grundlagen des Experimentierens nicht, aber KI beseitigt die Hindernisse, die Teams normalerweise ausbremsen.
Und so geht's:
| Herausforderungen beim Experimentieren | KI-gestütztes Experimentieren |
| Zerbrechen Sie sich den Kopf über Testideen? | KI schlägt Ihnen automatisierte A/B-Tests vor. Plus: Targeting von Experimenten auf der Grundlage Ihrer Daten und Ziele |
| Sie sind sich nicht sicher, wie Sie Ihre Tests einrichten sollen? (Mathe ist schwierig) | KI hilft Ihnen bei der Auswahl der richtigen Messgrößen, der Größe der Zielgruppe und der Dauer, um zuverlässige Ergebnisse zu erzielen. |
| Sie sind sich nicht sicher, mit welcher Messgröße Sie in ausreichender Zeit eine statistische Signifikanz erreichen können? | KI hilft Ihnen zu verstehen, welche Metriken Sie auswählen müssen, um schnell zu Ergebnissen zu kommen. |
| Das Entwicklerteam wird unterstützt (Übersetzung: Wir sehen uns in 3 Monaten) | KI automatisiert die Implementierung und reduziert technische Abhängigkeiten |
| Bereiten Ihnen Daten und Diagramme Kopfschmerzen? | Erhalten Sie klare, umsetzbare Erkenntnisse mit KI-gestützter Analyse |
| Sie können die Testergebnisse nicht mit den Geschäftsergebnissen in Verbindung bringen? (Sie wissen nicht, was Sie als nächstes tun sollen) | Erhalten Sie datengestützte Recommendations für Folgetests |
Das Ziel hat sich nicht geändert, aber die Fahrt wird mit KI viel angenehmer.
Wie erleichtert KI die Durchführung hochwertigerer Experimente?
Vor der KI: Manuelle Testideen, langsame Entwicklungszyklen und komplexe Analysen führten dazu, dass die Teams immer wieder an Ressourcenmauern stießen. Sei es, dass sie auf Entwickler warten müssen, dass es keine Spezialisten für das Experimentieren gibt oder dass sie nicht genug Zeit haben, um die Ergebnisse richtig zu analysieren - die Teams haben Mühe, die Dynamik aufrechtzuerhalten. Selbst mit den richtigen Tools erforderte die Durchführung eines hochwertigen Experimentierprogramms erhebliche Investitionen in Personal und Zeit, die viele Unternehmen nicht aufbringen konnten.
Mit KI: KI-gestützte Optimierung für Experimente verbessert den gesamten Arbeitsablauf
Bildquelle: Optimizely
1. Schnellere Erstellung von Variationen
KI-Variationsgenerator erstellt mehrere Variationen im Voraus
Heutzutage schlägt KI nicht nur einzelne Änderungen bei der Erstellung von Variationen vor, sondern arbeitet im Vorfeld des Prozesses und empfiehlt komplette Experimente mit mehreren eingebauten Variationen. Wenn die KI ein Experiment vorschlägt, enthält sie die Varianten, die Sie testen sollten.
Demnächst verfügbar:
- KI wird automatisch Screenshots oder URLs analysieren
- Machen Sie spezifische Testvorschläge im Chatfenster
- Ideen für Sie bereithalten, wenn Sie sich einloggen
- KI wird sogar die Codeänderungen für Sie vorbereiten
2. Klügere Auswahl der Metriken
KI hilft, lange Testzeiten zu vermeiden
Hier gibt es zwei Ansätze: Anleitungen und Vorschläge.
Für fortgeschrittene Benutzer wird es eine Anleitung geben. Wenn Sie z.B. eine Kennzahl auswählen, bei der es sehr lange dauert, bis sie eine statistische Signifikanz erreicht, wird die KI Sie darauf hinweisen und Ihnen andere Vorschläge machen.
Für neue Benutzer schlägt die KI sofort einen Testplan mit fertigen Metriken vor (und seien wir ehrlich, wir alle können ab und zu eine helfende Hand gebrauchen), damit sie mit dem Testen beginnen können.
Die wichtigsten Faktoren, die KI bei der Auswahl von Metriken für das Experimentieren berücksichtigt:
- Relevanz: Wie eng ist die Metrik mit dem verknüpft, was Sie testen wollen.
- Statistische Aussagekraft: Ob Sie genügend Besucher und Conversions erhalten, um in einem angemessenen Zeitrahmen eine signifikante Aussagekraft zu erreichen.
- Geschäftliche Ausrichtung: Wie gut ist die Kennzahl mit dem verknüpft, was für Ihr Unternehmen und Ihre Branche wirklich wichtig ist.
3. Engpässe bei der Entwicklung reduzieren
KI übernimmt die Implementierung
Unsere Analyse von 127.000 Experimenten hat gezeigt, dass Teams mit weniger als 10 Tests pro Entwickler die größte Wirkung erzielen. KI kann Ihnen helfen, diesen Sweet Spot zu erreichen, selbst wenn Sie nur über begrenzte Ressourcen verfügen.
Indem Sie die KI routinemäßige Implementierungsaufgaben erledigen lassen, können Sie diesen Sweet Spot der Entwicklerproduktivität beibehalten und gleichzeitig Ihr Programm skalieren. Sie schlägt Vorlagen vor, implementiert sie und schreibt den Code, damit Ihr Team mehr Experimente durchführen kann, ohne ständig Ihre Entwicklungsressourcen anzapfen zu müssen.
4. Ergebnisseinterpretieren
Hilft Ihnen und Ihrem Unternehmen, schneller Entscheidungen zu treffen
Für Teams, für die die Datenanalyse eine Herausforderung darstellt, verwandelt KI komplexe Testergebnisse in einfache Erkenntnisse. Anstatt sich mit statistischer Signifikanz und Konfidenzintervallen herumzuschlagen, kann Ihr KI Partner:
- Übersetzt Daten in klare Aussagen ("Variante B erhöhte die Conversions um 15%")
- hebt hervor, was am besten funktioniert hat ("Das vereinfachte Formular hatte die größte Wirkung")
- schlägt die nächsten Schritte vor ("Testen Sie dieses Formulardesign auf anderen Landing Pages")
- deckt versteckte Muster auf ("Dies funktionierte besonders gut für mobile Nutzer")
Das Ergebnis? Jeder in Ihrem Team kann die Ergebnisse verstehen und selbstbewusst datengestützte Entscheidungen treffen, unabhängig von seinen statistischen Kenntnissen.
Video: Wie Opal AI die Ergebnisse von Experimenten mühelos zusammenfassen und interpretieren kann - mit nur einem Mausklick
Die Wissenschaft hinter KI-gestütztem Experimentieren
Wir wissen, dass KI-Washing real ist, und die Skepsis gegenüber KI in Unternehmenssoftware ist berechtigt. Sicherheitsbedenken, Vertrauensfragen und Data Governance sind legitime Herausforderungen, die sorgfältig bedacht werden müssen.
Bei Optimizely verfolgen wir einen maßvollen, forschungsbasierten Ansatz. Anstatt auf den KI-Zug aufzuspringen, stellen wir uns die schwierigen Fragen:
- Wie sind KI-generierte Testideen im Vergleich zu Empfehlungen von erfahrenen Experimentier-Teams?
- Welchen greifbaren Wert bringen diese KI-Funktionen für reife Experimentieren-Programme, abgesehen von der Oberfläche?
- Wie stellen wir sicher, dass KI die menschliche Expertise beim Experimentieren nicht ersetzt, sondern verbessert?
Unsere Methodik basiert auf dem Human Centered Design. Wir begannen damit, reale Prozesse des Experimentierens abzubilden, echte Reibungspunkte zu identifizieren und Lösungen zu entwickeln, die bestehende Arbeitsabläufe ergänzen und nicht stören.
Das bedeutet, dass wir die Arbeitsweise von Experimentier-Teams studieren, ihre Bedenken bezüglich der KI-Integration verstehen und Funktionen entwickeln, die den tatsächlichen Bedürfnissen entsprechen und gleichzeitig die Datensicherheit und das Vertrauen der Benutzer wahren. Unser Ziel ist es nicht, KI um der KI willen einzuführen, sondern menschliche Funktionen dort zu ergänzen, wo es am sinnvollsten ist.
Was ist unsere allgemeine KI-Strategie?
Wir wollen Experimentierern helfen, ein Experiment von der Idee bis zur Auswertung durchzuführen und es dann zu wiederholen.
Im Jahr 2025 entwickeln wir einen Agenten für die Erstellung von Experimenten, um die Herausforderungen in vier Schritten des Lebenszyklus von Experimenten zu lösen: Analysieren/Idee, Entwurf, Entwicklung und Auswertung.
Schritt: Ideen für Experimente
Kunden können sofort mit individuellen Ideen loslegen, Hypothesen erstellen oder einen Bericht lesen, den der Agent erstellt.
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Schritt: Testplan
Opal erstellt einen ersten Testplan mit einer Hypothese und einer Metrik. Die Benutzer erhalten auch Quellen für Konzepte wie den minimal nachweisbaren Effekt.
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Schritt: Entwicklung
Kunden erhalten fertige Blöcke, um ihre Experimente durchzuführen.
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Schritt: Auswertung und Ergebnisse
Sie können die Ergebnisse Ihrer Tests und das "Was nun?" schnell verstehen.
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Zumindest heute/kurzfristig wird KI Sie jedoch nicht von der Notwendigkeit befreien, selbst einige Validierungen/Forschungen durchzuführen.
KI kann Ideen für Experimente und A/B-Tests vorschlagen, aber wenn sie keinen Zugang zu den Analysen Ihres Produkts hat, ist sie in ihren Möglichkeiten eingeschränkt. Die besten Ideen beruhen immer noch auf den tatsächlichen analytischen Daten, die Sie haben und die auf ein Problem hinweisen, das Sie angehen müssen.
Im Moment hilft Ihnen die KI dabei, Ideen zu entwickeln, zu verfeinern und Ihr Handwerk besser zu machen. Aber sie kann den Lebenszyklus des Experimentierens nicht vollständig für Sie übernehmen.
Aber funktioniert das überhaupt in meiner Branche...
Wir befinden uns noch in der Anfangsphase der branchenspezifischen KI-Funktionen. Einige Branchen wie das Bank- und Versicherungswesen haben zwar mehr regulatorische Hürden zu überwinden als der Software- und Einzelhandelssektor, aber die KI wird immer schlauer, wenn es um die Bedürfnisse verschiedener Branchen geht.
So wendet der Website-Analysator beispielsweise bereits branchenspezifische Prinzipien an, wenn er Ideen für Experimente vorschlägt. Bald werden Sie sogar noch mehr auf Ihre Branche zugeschnittene Hinweise sehen.
Nehmen Sie zum Beispiel die Auswahl von Metriken. Wir wissen, dass Unternehmen aus dem Bildungsbereich sehr an CTA-Klicks interessiert sind, während Konsumgüterunternehmen sich auf Checkout-Kennzahlen konzentrieren. KI wird Ihnen helfen, von Anfang an Prioritäten zu setzen, was in Ihrer Branche am wichtigsten ist.
Für die Zukunft arbeiten wir daran, KI noch branchenorientierter zu gestalten. Zum Beispiel:
- Bankwesen: Sichere Experimente, die die Compliance unter Kontrolle halten.
- Einzelhandel: KI-gesteuerte Tests, die sich an das veränderte Verhalten von Shoppern anpassen.
- Software: Code-gesteuerte Tests, die das Vertrauen der Benutzer stärken.
- Versicherungen: KI vereinfacht komplexe Entscheidungen.
Der Einstieg ins KI-Experimentieren
Sie brauchen keine spezielle "Roadmap zur Einführung von KI", um mit dem Experimentieren mit KI zu beginnen. Der Prozess des Experimentierens bleibt derselbe, KI macht nur jeden Schritt einfacher und effizienter.
Anstatt eine völlig neue Arbeitsweise zu erlernen, werden Sie feststellen, dass vertraute Aufgaben einfach besser ablaufen. Ganz gleich, ob Sie ein Marketingteam sind, das Kampagnen optimieren möchte, oder ein Produktteam, das sich auf das Erlebnis der Benutzer konzentriert - KI verringert die Reibung bei jedem Schritt Ihres bestehenden Prozesses.
Wir haben zum Beispiel damit begonnen, uns anzuschauen, wo Teams nicht weiterkommen - etwa bei der Entwicklung von Testideen. Das war ein natürlicher Ansatzpunkt, denn wir erkannten, dass sich zu wenig Experimente direkt auf die Kundenbindung auswirken. Indem wir die KI zuerst diesen Reibungspunkt angehen ließen, konnten die Teams leichter vorankommen.
Und hier sehen wir eine interessante Veränderung: Während viele Teams anfangs skeptisch gegenüber KI waren (was völlig normal ist!), schwindet dieses Zögern schnell, wenn sie echte Ergebnisse sehen. Wir gehen davon aus, dass sich diese Skepsis in den nächsten 12 Monaten in Begeisterung verwandeln wird, da sich KI als zuverlässiger Partner beim Experimentieren erweist.
Die Quintessenz? Fangen Sie einfach an zu experimentieren. Experimentieren mit KI ist dazu da, um zu helfen, nicht um die Dinge zu verkomplizieren.
Agenten des Experimentierens: Kann KI es in Zukunft noch mehr regnen lassen?
Der nächste Schritt sind fähige KI-Agenten. Agenten bringen ein gewisses Maß an Autonomie in den Prozess ein. Anstatt jedes Mal nachfragen zu müssen, kann das KI-Tool Bedürfnisse vorhersehen und die Arbeit selbständig erledigen.
Stellen Sie sich vor, Sie melden sich bei Ihrer Testplattform an und finden:
- Bereits generierte Testideen, die auf Sie warten
- Mehrere Varianten mit einsatzbereitem Code
- Proaktive Vorschläge auf der Grundlage Ihrer Ziele
Stellen Sie sich vor, Sie würden von einem KI-Assistenten zu einem KI-Partner aufsteigen. Während die derzeitige KI Ihnen hilft, wenn Sie darum bitten, werden die KI-Agenten im Hintergrund arbeiten, Chancen erkennen und die Vorarbeit leisten, bevor Sie überhaupt daran denken, darum zu bitten.
Stellen Sie sich zum Beispiel vor, Sie wären ein Product Manager, der Experimente zur Preisgestaltung durchführt. Anstatt bei Null anzufangen, kommen Sie am Montagmorgen an und stellen fest, dass Ihr KI-Partner das bereits getan hat:
- die Besucherströme am Wochenende analysiert und eine Gelegenheit erkannt hat, die Preisgestaltung für Ihr Premium-Tier zu testen
- drei Testvarianten auf der Grundlage erfolgreicher Preismodelle in Ihrer Branche erstellt hat
- einen Testplan mit Leistungsberechnungen und Targeting-Segmenten ausgearbeitet hat
- Mögliche Risiken auf der Grundlage früherer Preistests aufgezeigt
All diese proaktive Vorarbeit bedeutet, dass Sie sich auf strategische Entscheidungen konzentrieren können, anstatt mit einem leeren Blatt Papier zu beginnen. Und da die KI aus Ihren historischen Experimenten gelernt hat, sind ihre Vorschläge darauf zugeschnitten, was für Ihr spezielles Publikum funktioniert.
KI im Experimentieren ist kein ferner Traum. Wir sprechen hier von Funktionen, die schon in den nächsten drei bis sechs Monaten verfügbar sein könnten.
Schlusswort
Das Potenzial der KI für das Experimentieren liegt auf der Hand: beschleunigte Arbeitsabläufe, gesteigerte Kreativität und mehr Zeit für strategisches Denken. Aber was uns bei Optimizely am meisten begeistert, ist nicht nur die KI-Unterstützung, sondern die Entwicklung hin zu einer echten KI-Partnerschaft.
Wir arbeiten an einer Zukunft, in der KI-Agenten proaktiv in Ihrem gesamten Marketing- und Experimentier-Ökosystem arbeiten, von der Aufdeckung von Testmöglichkeiten bis zur Sicherstellung der Marken-Compliance und der Verknüpfung produktübergreifender Erkenntnisse.
Ganz gleich, ob Sie Kundenerlebnisse im Einzelhandel personalisieren oder Feature-Rollouts in der Softwarebranche optimieren - KI-gestütztes Experimentieren verschafft Ihnen den Wettbewerbsvorteil, um den Wandel anzuführen.
Über den Autor
Principal Product Manager
