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Viele Websites wirken auf den ersten Blick strukturiert und durchdacht. Sie sind klar aufgebaut, sauber designt und orientieren sich an gängigen Best Practices. Und trotzdem passiert wenig. Buttons sind sichtbar, der Funnel funktioniert, die Inhalte sind vorhanden. Trotzdem brechen Nutzer ab oder entscheiden sich nicht für den nächsten Schritt. Auffällig ist: Oft gibt es keinen klaren Fehler. Wenn nichts offensichtlich falsch ist In vielen Fällen lässt sich kein einzelner Grund identifizieren, warum Nutzer n
Gemini Code Assist in der Praxis: Zwischen Code-Generierung und Code-Review Aktuell evaluieren wir im Team verschiedene KI-Assistenten um unsere diversen Arbeitsabläufe effizienter zu gestalten. Als Google Partner fokussieren wir uns dabei zunächst auf die Tools aus dem Google Portfolio. In diesem Blogartikel wollen wir unsere Erfahrungen mit der Unterstützung im Entwicklungsprozess durch Gemini Code Assist teilen. Für Antigravity haben wir auch schon einen Erfahrungsbericht bereit: Antigravity in der BI Entwi
Die meisten Unternehmen glauben, sie optimieren ihre Website. In Wahrheit optimieren sie ihre Daten. Und genau hier liegt das Problem: Wenn die Daten falsch sind, sind auch die Entscheidungen falsch. Conversion Rate Optimization (CRO) wird häufig als Disziplin verstanden, die sich mit UX, Design, Programmierung, Analyse oder Testing beschäftigt. Doch all diese Maßnahmen basieren auf einer Grundlage, die oft unterschätzt wird: Datenqualität. Schlechte Daten sind kein kleines Problem im Hintergrund – sie sind einer
Aktualisiert
Im modernen Omnichannel-Handel ist die Verknüpfung von Online-Daten und stationärem Geschäft mittlerweile eine Grundanforderung, um ein nahtloses Kundenerlebnis zu ermöglichen. Ein klassisches Szenario: Ein Kunde plant eine exklusive Instore-Aktion und möchte per Newsletter nur die Kontakte einladen, für die der Weg in die Filiale zumutbar ist – sprich, die in einem Umkreis von 20 km wohnen. Zusätzlich haben wir die Möglichkeit, durch die Verknüpfung von Webseite-, E-Mail- und Kaufdaten Kundeninteressen zu erste
Entscheidungen auf Websites wirken auf den ersten Blick rational: Nutzer vergleichen Preise, lesen Produktdetails und prüfen Bewertungen. In der Realität entstehen Kaufentscheidungen jedoch oft in einem Spannungsfeld aus Unsicherheit und Vertrauen. Im digitalen Raum fehlt das persönliche Gegenüber – niemand beantwortet spontan Fragen oder bestätigt eine Entscheidung. Deshalb muss die Website selbst Orientierung geben. Viele Websites scheitern nicht am Produkt, sondern an der Entscheidungssituation. Informationen s
In der Business Intelligence (BI) ist die Gleichung meist simpel: Je schneller valide Daten zur Verfügung stehen, desto schneller lassen sich fundierte Geschäftsentscheidungen treffen. Doch die Realität in der Entwicklung sieht oft anders aus. Bestehende Daten-Pipelines zu erweitern, bedeutet meistens, tief in gewachsene Code-Strukturen einzutauchen, Boilerplate-Code zu schreiben und komplexe API-Logiken manuell zu adaptieren. Um diesen Prozess zu beschleunigen, testen wir bei Peaks & Pies intensiv den Einsatz v
A/B-Testing gilt als eines der wirkungsvollsten Instrumente der Conversion-Optimierung. Gleichzeitig sorgt es in vielen Unternehmen für Frustration. Tests werden gestartet, Ergebnisse bleiben aus, und am Ende steht die Frage im Raum, ob sich der Aufwand überhaupt lohnt. Die ehrliche Antwort lautet: A/B-Testing lohnt sich nicht immer. Aber genau darin liegt die Stärke. Richtig eingesetzt ist es kein Spiel mit Varianten, sondern ein strategisches Werkzeug für fundierte Entscheidungen und nachhaltiges Wachstum. A/
Die direkte Integration von Large Language Models (LLMs) in Google BigQuery via ML.GENERATE_TEXT ist technologisch faszinierend. Sie erlaubt es, KI-Power direkt dorthin zu bringen, wo die Daten liegen. Für viele Use Cases ist das ein enormer Effizienzsprung, da der Umweg über externe Skripte entfällt. Doch wer AI-Kompetenz ernst nimmt, weiß auch: Die bequemste Lösung ist nicht immer die beste. SQL statt Python? Die Architektur ist denkbar schlank. Ohne eine einzige Zeile Code oder die Bereitstellung von Cloud Fun
Soziale Netzwerke sind heute eine der wichtigsten Quellen für Kundenfeedback. Nutzer teilen ihre Meinungen zu Produkten, Services und Marken täglich auf Plattformen wie Instagram, TikTok, YouTube oder LinkedIn. Diese Kommentare enthalten wertvolle Informationen darüber, wie Produkte wahrgenommen werden und welche Themen für Kunden besonders relevant sind. Für Unternehmen stellt sich jedoch eine zentrale Herausforderung: Social-Media-Daten entstehen in sehr großen Mengen und liegen meist in unstrukturierter Textfor
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