Personalisierung im A/B-Testing: Warum sie heute unverzichtbar ist

Nutzerinnen und Nutzer erwarten heute, dass Websites sie "verstehen". Dass sie relevante Inhalte sehen, passende Produkte, hilfreiche Empfehlungen. A/B-Testing ist längst Standard. Doch ohne Personalisierung testen viele Unternehmen an einem „Durchschnittsnutzer“, den es oft in der Realität gar nicht gibt. Die Folge:

Personalisierung ist nicht nur ein Add-on im Experimentation-Prozess. Sie ist eine Weiterentwicklung – und macht A/B-Testing präziser, strategischer und nachhaltiger.

Studien zeigen:

Personalisierung beeinflusst also nicht nur die Conversion, sondern die gesamte Markenwahrnehmung.

Das klassische A/B-Testing geht davon aus, dass die Variation für alle Nutzer gleich gut oder schlecht funktioniert. In der Realität gibt es aber unterschiedliche:

Mit Personalisierung wird nicht „one-size-fits-all“ getestet, sondern relevante Segmente - das Ergebnis: Insights pro Zielgruppe.

Viele Unternehmen glauben: „Wir haben nicht genug Traffic für personalisierte Tests.“

Das Gegenteil ist häufig der Fall:

Besonders Shops mit mittlerem Traffic profitieren enorm.

Jetzt der kritische Teil: Die meisten Teams wollen personalisieren - aber sie scheitern an wiederkehrenden Mustern. Im Folgenden die wichtigsten Pain Points.

Viele Unternehmen wissen nicht:

Sie starten mit komplizierten Use Cases und geben zu früh auf.

Need: Ein klarer, einfacher Start. Kleine Segmente. Realistische Hypothesen.

CRM, Shop, Analytics, E-Mail - häufig alles getrennt.

Ergebnis: Kein konsistentes Bild der Nutzer.

Need: Weniger Daten, dafür die richtigen (z. B. Verhalten, Quelle, Kaufphase).

Marketing arbeitet mit Personas wie „Lisa, die Genießerin“. Gut für Storytelling – schlecht für personalisierte Tests.

Warum? Personas sind fiktiv. Segmente basieren auf echten Verhaltensmustern.

Need: Verhaltensdaten, die direkt in Tests überführt werden können (z. B. „Nutzer hat Kategorie X > 3x besucht“).

Viele denken: „Wir brauchen nur das richtige Tool.“

Die Wahrheit: Tools lösen keine strategischen Probleme.

Need: Ein Framework, das Personalisierung in den gesamten Experimentation-Prozess integriert und onsite in real time ausspielt.

Teams unterschätzen den Aufwand: Personalisierung bedeutet:

Oft übernimmt diese Aufgaben eine einzige Person.

Need: Ein klarer Priorisierungsprozess, der Quick Wins vor komplexe Szenarien stellt. Gleichzeitig lassen sich einige der genannten Punkte mit AI automatisieren.

Oft wird Personalisierung zu früh abgebrochen oder falsch skaliert.

Typische Fehler:

Need: Saubere statistische Grundregeln und klare Rollout-Pläne.

Unternehmen suchen heute vor allem:

Genau diese Bedürfnisse sollte jeder Personalisierungs-Ansatz adressieren - sonst bleibt er Theorie.

Personalisierung ist nicht länger eine Option. Sie ist der logische nächste Schritt im Experimentation-Prozess.

Aber: Ohne klare Datenstrategie, saubere Segmente und ein durchdachtes Testing-Framework scheitern viele Unternehmen - und verschwenden wertvolles Potenzial.

Wer Personalisierung strategisch und testbasiert denkt, erreicht: