A/B/C-Workflow

Hypothesenpool

Verbesserungsideen mit Impact/Confidence/Effort scoren.

Varianten-Generator

Headline, Copy, Layout, Medien.

Traffic-Steuerung

Multi-Armed-Bandit oder Bayes-Ansatz.

Segmentierung

Neue vs. wiederkehrende Nutzer, Quelle, Intent.

Lernen & Rollout

Gewinner-Variante auto ausrollen, Guardrails.

Metriken

Primär-Metriken

• Conversion-Rate
• Umsatz pro Session
• Customer Lifetime Value

Sekundär-Metriken

• Scrolltiefe
• Interaktionsrate
• Ladezeit
• Bounce Rate

Beispiel: Hypothesen-Template

Hypothese

Wenn wir die Hero-Section vereinfachen und das Formular nach oben ziehen, steigt die Lead-Rate.

Impact

Hoch

Confidence

Mittel

Effort

Niedrig

Messung

Leads/1000 Sessions, sekundär: Verweildauer

Guardrails

Statistische Signifikanz

Mindeststichprobe erreicht

Saisonale Effekte

Berücksichtigung von Feiertagen, Events

Bot-Traffic Filterung

Nur echte Nutzer in Experimenten

Automationsidee

Varianten-Generierung

LLM generiert 5 Varianten pro Sektion basierend auf Best Practices

Feature-Flag Deployment

Feature-Flags aktivieren Varianten ohne neuen Build

Analytics-Worker

Bewertet Wirkung in Echtzeit, passt Traffic-Anteile automatisch an

Auto-Rollout

Gewinner-Variante wird bei Signifikanz automatisch für alle Nutzer aktiviert

Typische Experiment-Bereiche

Headlines

•Nutzen vs. Feature
•Emotion vs. Rational
•Kurz vs. Lang

CTAs

•Button-Text
•Farbe & Kontrast
•Position & Größe

Social Proof

•Testimonials
•Logos
•Zahlen & Statistiken

Formulare

•Anzahl Felder
•Labels vs. Placeholder
•Ein- vs. mehrstufig

Preisdarstellung

•€ vs. EUR
•Jährlich vs. Monatlich
•Rabatte hervorheben

Navigation

•Menü-Struktur
•Sticky vs. Static
•Mega Menu vs. Dropdown

ROI-Beispiel

15%

Conversion-Lift nach 3 Monaten

20

Tests pro Monat automatisiert

300%

ROI durch höhere Conversion

Conversion-Optimierung mit KI: Experimente, die sich selbst steuern