Die Zukunft der Experience-Optimierung: Wachstum für moderne digitale Teams
Entdecken Sie, wie KI-gestütztes Experimentieren und die Optimierung digitaler Erlebnisse das Wachstum Ihres Teams fördern können. Erfahren Sie, wie die Plattform von Optimizely leistungsstarkes Experimentieren, Personalisierung in Echtzeit, Feature Management und tiefgreifende Analysen ermöglicht.
Erinnern Sie sich noch an die Zeit, als Unternehmen ihre Websites auf der Grundlage der Vorlieben ihrer Führungskräfte neu gestalteten? Oder Funktionen einführten, weil die Konkurrenz dies tat?
Diese Zeiten sind vorbei. Unternehmen haben entdeckt, dass systematisches Experimentieren besser ist als Bauchgefühl. Seit 2018 haben wir einen Anstieg der Experimente um 131 % erlebt, angefangen von einfachen A/B-Tests bis hin zu komplexen, datengesteuerten Optimierungen wie Server Side Testing, Personalisierungskampagnen und sogar ML-gesteuerten Optimierungsmethoden wie Mehrarmigen Banditen.
Was einst auf Tech-Giganten wie Amazon und Netflix beschränkt war, ist heute Mainstream. Mehr als 75 % der Kunden erwarten optimierte, personalisierte Erlebnisse, so dass Unternehmen aus allen Branchen ihren Ansatz ändern. Die Ära des "Ich denke" ist der Macht des "Ich kann es testen" gewichen.
Die Zukunft der Experience-Optimierung wird durch drei Kernkomponenten bestimmt: Geschwindigkeit, Intelligenz und Anpassungsfähigkeit.
Erfolgreich werden nicht nur die Unternehmen sein, die experimentieren, sondern auch diejenigen, die Personalisierung, Experimentieren, Analytik und KI nahtlos in ihre Entscheidungsprozesse integrieren.
Die fünf wichtigsten Herausforderungen bei der Skalierung der Optimierung digitaler Erlebnisse und wie die Plattform der nächsten Generation dabei helfen kann
Da Umfang, Geschwindigkeit und Komplexität der weltweit am schnellsten wachsenden, digital reifen Unternehmen weiter zunehmen, müssen diese Programme fünf zentrale Herausforderungen bewältigen:
1. Abstimmung von Teams für die Zusammenarbeit über isolierte Arbeitsabläufe und Tools hinweg
Eine Gartner-Umfrage von 2024 unter fast 18.000 Mitarbeitern ergab, dass nur 29 % mit der Zusammenarbeit am Arbeitsplatz zufrieden sind. Eine weitere Analyse ergab, dass Mitarbeiter, die mit der Zusammenarbeit zufrieden sind, tendenziell leistungsstärker sind.
Die besten Experimentier-Teams von heute verlangen Struktur statt Improvisation - formalisierteProzesse, um Ideen aufzunehmen, Hypothesen aufzustellen, Experimente zu entwerfen und Inhalte vor dem Start zu überprüfen. Ohne einen zentralen Workflow für die Zusammenarbeit laufen innovative Ideen Gefahr, in endlosen Meetings und Ad-hoc-Kommunikation unterzugehen.
Wechseln Sie zu: Ein zentralisierter, kollaborativer Arbeitsablauf in einem einzigen System der Aufzeichnung
Moderne Optimierung erfordert die Erfassung von Ideen von allen Beteiligten, nicht nur von Führungskräften. Ein strukturierter Aufnahmeprozess hilft den Teams bei der Erfassung, Verwaltung und Priorisierung von Chancen mit echtem Wirkungspotenzial.
Teams arbeiten in einem speziellen Arbeitsbereich mit gemeinsamen Briefs, Entwürfen, Kommentaren und Aufgabenzusammen. Der Versionsverlauf und die Nachverfolgung von Genehmigungen sorgen dafür, dass alle Beteiligten auf dem gleichen Stand sind, während die Designer mit ihren bevorzugten Tools arbeiten.
Die Führungsebene bleibt durch einheitliche Programmansichten, die alle Optimierungen in Sprints oder Kanban-Boards anzeigen, auf dem Laufenden, wobei übersichtliche Kalender- und Listenlayouts für Transparenz auf einen Blick sorgen.
2. Skalierung von Optimierungsmaßnahmen mit begrenzten Ressourcen
Erfolgreiches Experimentieren erfordert die Zusammenarbeit von Produkt-, Marketing-, Technik- und Data-Science-Teams. Entwicklung und Data Science sind jedoch knappe Ressourcen, die oft zu Engpässen bei Optimierungsbemühungen führen.
Die Rolle der Entwickler
Entwickler erstellen Testvarianten und sorgen durch Feature Flags und progressive Rollouts für sichere Releases. Unsere Analyse von 127.000 Experimenten zeigt, dass die optimale Wirkung bei 1-10 jährlichen Tests pro Entwickler liegt und bei mehr als 30 Tests um 87 % sinkt.
Komplexe Änderungen mit erheblichen Auswirkungen auf die Benutzeroberfläche oder serverseitige Anpassungen müssen den SDLC durchlaufen, was oft Wochen für die Überprüfung und das Testen in Anspruch nimmt. Diese notwendige Strenge bremst Teams aus, die einfache Tests durchführen möchten (Änderungen an Texten, Bannern, Austausch von Bildern).
Wechseln Sie zu: Befähigen Sie PMs und Marketingspezialisten zur Optimierung mit von den Entwicklern genehmigten Leitplanken
Wir glauben, dass das Experimentieren für alle demokratisiert werden sollte. Ihre Optimierungsplattform sollte es Ihnen ermöglichen, einfache Änderungen an Texten, Bildern, Farben, Botschaften oder dem Layout entweder über einen visuellen Editor oder über das CMS Ihrer Wahl vorzunehmen.
Bildquelle: Optimizely
Mit Vorlagen können Sie schnell neue Banner, Modals, Tooltips und andere Erlebnisse einführen, die sowohl von den Entwicklern als auch vom Design genehmigt sind.
| Vorgefertigte Vorlagen für Ihre Personalisierungskampagnen und Experimente
In der Zwischenzeit sind integrierte Funktionen für das Feature Management und die Governance von entscheidender Bedeutung, um sicherzustellen, dass die Entwickler den PMs und Marketern die Möglichkeit geben, frei und selbstbewusst zu testen. Es ist ratsam, jede neue Funktion oder jedes neue Experiment schrittweise mit Leitplankenmetriken einzuführen, um ein schnelles und rechtzeitiges Rollback zu gewährleisten, falls unbeabsichtigte Bugs oder metrische Nebeneffekte (Leistungseinbußen, Rückgang der Kundenbindung usw.) beobachtet werden.
Darüber hinaus werden alle von den Entwicklern vorgenommenen Codeänderungen von der PR-Abteilung genauestens geprüft. Es müssen geeignete Rollen, Berechtigungen und Freigabe-Workflows vorhanden sein, um sicherzustellen, dass nicht-technische Benutzer im Rahmen ihrer Optimierungsarbeiten keine bahnbrechenden Änderungen vornehmen.
Wie Datenwissenschaftler intelligenteres Testing ermöglichen
Datenwissenschaftler sind maßgeblich an der Gestaltung von Experimenten und statistischen Einstellungen beteiligt, interpretieren die Ergebnisse, um die nächsten Schritte zu bestimmen und tiefere Einblicke zu gewinnen. Ihr Fachwissen sorgt für statistische Strenge in Optimierungsprogrammen, aber hausinternen Lösungen fehlen oft die Flexibilität und die neuesten Modelle, die für einzigartige Testanforderungen benötigt werden. Darüber hinaus haben Produkt Manager und Marketing Manager häufig Schwierigkeiten, diese Konzepte zu verstehen und benötigen datenwissenschaftliche Unterstützung, um die Auswirkungen ihrer Entscheidungen zu verstehen.
Wechseln Sie zu: Statistische Flexibilität und Strenge zur Anpassung an Ihre einzigartigen Testumgebungen
Effektive Optimierungsplattformen bieten statistische Modelle, die sich an Ihre spezifischen Bedürfnisse anpassen, basierend auf Verkehrsmustern, Marktdynamik, Risikotoleranz und Teampräferenzen.
Datenwissenschaftler und Produktmanager benötigen Zugang zu fortschrittlichen Techniken wie CUPED, Bayes'schen Analysen und Tools zur Varianzreduzierung, um die Komplexität von Tests in der realen Welt zu bewältigen.
Mit CUPED
Bildquelle: Optimizely
Rechner für den Stichprobenumfang helfen Teams, Experimente mit Zuversicht einzugeben, damit sie aussagekräftige Effekte erkennen können, bevor sie Ressourcen investieren.
3. Optimieren von Omnichannel-Erlebnissen in Echtzeit
Ihre Kunden erwarten ein einheitliches Erlebnis über alle Ihre Kanäle, einschließlich Web, Mobile, E-Mail und soziale Medien. Aber ohne ein klares Zusammenspiel zwischen Experimentieren und Personalisierung (und ohne Einblick in die Orchestrierung der End-to-End-Journey) kann das Erlebnis schnell isoliert werden.
Und wenn Sie nicht über Echtzeit-Verhaltensdaten verfügen, um gezielte, personalisierte Erlebnisse zu liefern, kann es schwierig werden, Ihre Kunden zu konvertieren und zu binden.
Wechseln Sie zu: Orchestrieren Sie personalisierte Erlebnisse über die gesamte Customer Journey hinweg
Jeder Berührungspunkt, mit dem ein Benutzer über Ihre Marke interagiert, wird in einem System aufgezeichnet - sei es die CDP Ihrer Wahl oder Ihr Data Warehouse. Stellen Sie sich nun vor, dass diese Daten sofort und in Echtzeit für das Targeting von Zielgruppen auf allen Kanälen Ihrer Customer Journey zur Verfügung stehen, einschließlich Web, Mobile, App, E-Mail und soziale Medien.
Eine einzige Ansicht, um die Multi-Channel-Touchpoints zu orchestrieren und nahtlos von Experimenten zum Rollout von Gewinnervarianten als personalisierte Erlebnisse überzugehen. Darüber hinaus können Sie die Attribution korrelieren, um nicht nur den Ablauf der Interaktion zu bestimmen, sondern auch die Wirkung jedes Touchpoints zu messen und den ROI zu demonstrieren.
KI-gesteuerte kontextabhängige Bandits liefern individuell optimierte Erlebnisse auf der Grundlage von Benutzerattributen und -verhalten und setzen Ihre Daten während der gesamten Customer Journey ein. Kombinieren Sie dies mit von der KI vorgeschlagenen Segmentierungen für das Targeting, und Sie können Ihre Daten wirklich nutzen, um die Personalisierung für jeden Kunden bei jedem Schritt der Customer Journey Ihrer Marke voranzutreiben.
Bildquelle: Optimizely
4. Messung echter Geschäftsergebnisse über unterschiedliche Datenquellen hinweg
Zwei Teile:
- Mehr als nur Metriken: Traditionelle Metriken wie Klicks oder Seitenaufrufe erzählen nur einen Teil der Geschichte. Der wahre Erfolg liegt oft in den Geschäftsergebnissen wie dem tatsächlich erzielten Umsatz, dem Gesamtwert, den ein Kunde im Laufe der Zeit einbringt, und den Produktrücklaufquoten, die in den Managementsystemen des Unternehmens erfasst werden.
- Überwinden Sie Datensilos, um verwertbare Erkenntnisse zu gewinnen: Mehrere Unternehmen kämpfen heute damit, Datendiskrepanzen zwischen ihren Webanalyse-Lösungen(GA4, Adobe Analytics) und Experimentieren-Plattformen in Einklang zu bringen. Aber das ist noch nicht alles. Oft werden Kundendaten über mehrere Systeme hinweg dupliziert und übertragen, was zu Bedenken hinsichtlich Sicherheit und Datenschutz führt. All dieser Aufwand, um Metriken zu messen, die in Wirklichkeit keinen Erfolg signalisieren.
Wechseln Sie zu: Messen Sie die Ergebnisse, auf die es ankommt
Die Integration mit Ihrem Data Warehouse verbindet experimentelle Varianten direkt mit langfristigen Geschäftsergebnissen wie Umsatzwachstum, Customer Lifetime Value und reduzierten Rücklaufquoten.
Durch die Verwendung einer einzigen Wahrheitsquelle werden Datenduplizierung, Diskrepanzen zwischen Systemen und Sicherheitsbedenken aufgrund der Verbreitung sensibler Informationen vermieden.
| Mehr über warehouse-native Analytik
Neben dem Zugriff auf die Daten ist es wichtig, dass Ihre Plattform die Varianz in der Verteilung der verschiedenen Arten von Metriken richtig handhabt: ob Conversion-Metriken, nicht-binomiale numerische Metriken oder erweiterte Metriken (Verhältnis, Trichter oder Perzentil).
Um Signifikanz zuverlässig zu deklarieren, müssen die Statistik-Engines die Varianz bei den verschiedenen Arten von Metriken richtig handhaben - von einfachen Conversions bis hin zu komplexen Trichtern, um signifikante Ergebnisse korrekt zu identifizieren.
Video: Warehouse Native Analytics Scorecard
5. Tiefergehende Einblicke zur Förderung des Geschäftswachstums
Teams haben mit den riesigen Datenmengen zu kämpfen, die durch kontinuierliches Experimentieren erzeugt werden und die herkömmliche Analysen überfordern. Um aussagekräftige Erkenntnisse zu gewinnen, sind fortschrittliche Analysetools erforderlich, denn die Berichterstattung über einzelne Experimente oder die Kampagnenleistung reicht nicht mehr aus.
Aus diesem Grund ist ein schneller, selbstverwalteter Datenzugriff für das Experimentieren entscheidend. In der kürzlich von Optimizely durchgeführten Umfrage zur Personalisierung unter mehr als 1.000 Führungskräften aus den Bereichen Marketing, E-Commerce und IT gaben 43 % der Befragten an, dass sie Probleme mit gezielten Analysen haben.
Wenn der Zugang zu den Daten auf Data-Engineering-Teams oder Business-Intelligence-Teams beschränkt ist, die über fundierte Kenntnisse in SQL, Power BI oder Tableau verfügen müssen, müssen Produkt Manager und Marketingspezialisten oft Tage, wenn nicht Wochen warten, um die notwendigen Daten zu erhalten, damit sie schneller lernen und fundierte Entscheidungen treffen können.
Bei dem heutigen Innovationstempo ist Schnelligkeit von entscheidender Bedeutung, und eine Verzögerung bei der Bereitstellung von Informationen und Erkenntnissen kann zu einer Wachstumsverzögerung bei der Festlegung der nächsten Idee für ein Experiment oder eine Personalisierungskampagne führen.
Wechseln Sie zu: Erweiterte Analysen. Schärfere Einblicke.
Sie brauchen eine Plattform mit umfassenden Analysefunktionen, um Rohdaten aus Experimenten in verwertbare Erkenntnisse umzuwandeln. Mit interaktiven Dashboards und Self-Service-Reporting können digitale Teams schnell die User Journeys visualisieren, Conversion Trichter abbilden und Wirkungsberichte erstellen. Dieses Echtzeit-Feedback ermöglicht eine schnelle Iteration und stellt sicher, dass jedes Experiment den nächsten Innovationszyklus vorantreibt - ohne umständliche Datenübertragungen oder Warten auf zentrale Datenteams.
Darüber hinaus benötigen Sie Berichte über die kumulativen Auswirkungen auf Programmebene, um den Wert Ihres breiteren Programms zu kommunizieren. Dies kann mit Hilfe von globalen Holdbacks, Programmgeschwindigkeit oder metrischen Wirkungsberichten geschehen.
Letztendlich sollte die Kombination Ihrer Daten aus den Experimenten mit Ihren allgemeinen Geschäftsdaten dazu beitragen, dass Sie 1. die Auswirkungen und den Wert Ihrer Optimierungsbemühungen zu kommunizieren und 2. Informationen für die nächste Serie von Optimierungsmöglichkeiten zu liefern.
Bildquelle: Optimizely
Beschleunigung des Lebenszyklus des Experimentierens mit KI
KI beim Experimentieren ist nicht nur ein lustiges Schlagwort, sondern der Beschleuniger für den gesamten Lebenszyklus des Experimentierens.
KI kann Ihren gesamten Workflow revolutionieren und den Prozess nahtlos (und möglicherweise sogar automatisiert) gestalten:
- Analysieren & Ideieren: Opal AI scannt Ihre Website und Ihr historisches Nutzerverhalten, um Ihnen neue, datengestützte Experiment-Ideen vorzuschlagen, die auf Ihre Marke zugeschnitten sind und sich an Ihren erfolgreichsten früheren Experimenten orientieren.
- Planen: Es wird automatisch ein umfassender Testplan erstellt, komplett mit klar formulierten Hypothesen, Designvarianten, die zu Ihrer Marke, Ihrem Ton und Ihrer Stimme passen, Schlüsselmetriken zur Erfolgskontrolle und den Zielgruppen.
- Erstellen: Opal AI unterstützt Sie beim Schreiben und Implementieren von Testcode und erstellt Entwürfe von Experimenten, die sofort ausgeführt werden können.
- Ausführen: Wenn die Experimente gestartet werden, überwacht Opal AI kontinuierlich die Leistung und benachrichtigt Sie sofort, wenn eine Variante Aufmerksamkeit erfordert. Opal AI kann Ihnen sogar dabei helfen, den Traffic dynamisch auf die Varianten zu verteilen, die die Leistung Ihrer primären Metrik am besten steigern.
- Überprüfung: Schließlich erstellt Opal AI detaillierte Zusammenfassungen der Experimente und umsetzbare nächste Schritte, um den Kreislauf der kontinuierlichen Verbesserung zu schließen - und fügt sogar Ideen zurück in Ihren Auftragsbestand.
Video: Optimizely One in Aktion
Mit der Retrieval Augmented Generation (RAG) Technik möchten Sie, dass Ihre KI genau auf den Kontext, die Richtlinien, die Markenidentität und die historischen Daten Ihres Unternehmens abgestimmt ist. So wird sichergestellt, dass jede Empfehlung nicht nur technisch solide ist, sondern auch strategisch auf Ihre einzigartigen Geschäftsanforderungen abgestimmt ist.
Ein Blick in die Zukunft...
Die Zukunft der Experience-Optimierung wird durch drei Kernkomponenten bestimmt: Geschwindigkeit, Intelligenz und Anpassungsfähigkeit. Erfolgreich werden nicht nur die Unternehmen sein, die experimentieren, sondern auch diejenigen, die Personalisierung, Experimentieren und KI nahtlos in ihre Entscheidungsprozesse integrieren.
Für digitale Teams, die bereit für die Zukunft sind, stellt die Zusammenführung von robustem Experimentieren, Personalisierung, fortschrittlicher Analytik, Feature Management und KI-gesteuerter Automatisierung nicht nur eine Chance, sondern eine Notwendigkeit dar.
Das Experimentieren darf nicht länger auf einige wenige beschränkt sein, sondern muss von Produkt-, Marketing-, Engineering- und Data Science-Teams demokratisiert werden.
Personalisierung muss über oberflächliche Taktiken hinausgehen und aussagekräftige, datengesteuerte Erlebnisse liefern. Und schließlich muss KI nicht nur zur Effizienzsteigerung eingesetzt werden, sondern auch zur Erschließung neuer strategischer Erkenntnisse.
- Beurteilen Sie den aktuellen Reifegrad Ihrer Optimierung, um Lücken in Ihren Experimentier-, Personalisierungs- und Datenstrategien zu identifizieren.
- Sorgen Sie für eine bessere funktionsübergreifende Zusammenarbeit, indem Sie Produkt-, Marketing-, Technik- und Datenteams zusammenbringen, um gemeinsame Ziele zu verfolgen.
- Nutzen Sie KI zur Skalierung. Erforschen Sie, wie KI die Ideenfindung beschleunigen, Erkenntnisse automatisieren und die Entscheidungsfindung beschleunigen kann.
Über den Autor
Senior Manager, Product Management
