Experimentation Operating System
Aus Tests werden Entscheidungen.
Wir machen aus Optimierungsideen überprüfbare Entscheidungen und übernehmen dafür Methodik, Infrastruktur und Umsetzung aus einer Hand.
45 Minuten · unverbindlich · mit konkretem nächsten Schritt
Tool-neutral · anschlussfähig an Ihren Stack
Das Marktproblem
Nicht die Testideen fehlen. Es fehlt das Entscheidungssystem.
Traffic, Transaktionen und Kundendaten sind da. Trotzdem werden Shop-, Checkout- und Journey-Entscheidungen nach Meinung, Lautstärke oder Projektlogik getroffen.
Keine reife Experimentation-Funktion
Analytics und Testing existieren, aber nicht als Betrieb mit Rollen, Rhythmus und Verantwortung.
Tracking, dem niemand traut
Business-, Marketing- und Shopdaten sind nicht sauber verbunden. Jede Auswertung startet mit einer Debatte.
Engpässe zwischen Test und Rollout
Gewinner werden nicht oder zu spät realisiert. Uplift bleibt theoretisch.
Erkenntnisse enden in Präsentationen
Statt in einem wiederverwendbaren Lernsystem, das kommende Entscheidungen besser macht.
Der Kreislauf
Vom Signal zum skalierbaren Impact.
Daten & Readiness
Ziele, Customer Journey, Datenqualität, Testpower und technische Machbarkeit.
Readiness MapHypothese
Research, Analytics und Kundenwissen werden in kausale Annahmen übersetzt.
Priorisiertes BacklogExperiment
Varianten, Build, Tracking, Browser- und Geräte-QA, kontrollierter Start.
Freigegebener TestEntscheidung
Datenintegrität, Statistik, Geschäftswirkung, Segmente und Guardrails.
Go · Iterate · StopRollout & Learning
Gewinner realisieren, neutrale Resultate nutzen, Folgefragen ableiten.
Learning LibraryEvidenz
Am Ende steht kein Report, sondern eine Entscheidung.
Am Ende jedes Experiments steht kein Report, sondern ein Decision Memo: Ergebnis, Unsicherheit, wirtschaftliche Einordnung, Einschränkungen, Empfehlung.
Evidenz & ArtefakteDer Weg
Ein klarer Einstieg. Ein skalierbares Programm.
Drei Stufen, die aufeinander aufbauen. Sie steigen an der Stelle ein, an der Sie stehen.
90-Tage Impact Pilot
Ein begrenzter Beweisraum mit Fixpreis. Readiness, Decision Sprints und Impact Review, am Ende ein dokumentiertes Ergebnis und ein Folgeplan. Keine automatische Verlängerung.
- bis zu 3 Experimente, abhängig von Testpower
- Decision Memo je Experiment
- Readiness Map und Folgeplan
Stufe 03 · danach, wenn der Beweis steht
Eine offene Stelle im Team statt eines Programms? Dafür gibt es das Interim-Modell.
Alle Preise zzgl. USt. Tool-Lizenzen und nutzungsabhängige Infrastrukturkosten nicht enthalten. Keine Garantie auf positive Uplifts.
Positionierung
Warum das im Betrieb hält.
Sechs Säulen, die zusammen den Unterschied machen. Einzeln ist keine davon ein Feature.
Mensch plus KI
KI beschleunigt Recherche, Strukturierung, Variantenbildung, QA und Dokumentation. Menschen setzen Ziele, beurteilen Evidenz im Geschäftskontext und verantworten die Entscheidung.
18+ Jahre Praxis
Realistische Priorisierung und sichere Navigation durch Organisation, Technik und Stakeholder.
End-to-End-Verantwortung
Weniger Übergabeverluste zwischen Strategie, Build, Analytics und Rollout. Klare RACI, feste Artefakte, definierter Betriebsrhythmus.
Toolneutralität
Bestehende Investitionen bleiben nutzbar. Keine unnötige Migration, keine exklusive Wiederverkäufer-Bindung.
Entscheidungsorientierung
Wert entsteht aus Go, Iterate oder Stop, nicht aus der Testanzahl. Kriterien und Value Equation stehen vorab fest.
Learning System
Jeder Test erhöht die Qualität kommender Entscheidungen. Learning Library, Folgehypothesen, Wiederverwendung.
Abgrenzung
Was wir bewusst nicht sind.
Ehrliche Methodenauswahl ist Teil des Vertrauensversprechens. A/B-Testing ist nur sinnvoll, wenn Traffic, Conversions, Datenqualität und Umsetzungsfähigkeit ausreichen.
| Keine Softwarefirma | und kein exklusiver Wiederverkäufer eines bestimmten Tool-Stacks. |
| Keine Uplift-Garantie | und keine Abrechnung nach Gewinnerquote. |
| Keine Test-Flatrate | unabhängig von Traffic, Komplexität, Qualität und interner Rollout-Fähigkeit. |
| Kein autonomes KI-System | das Geschäftsverantwortung oder statistisches Urteil ersetzt. |
| Kein Best-Practice-Katalog | Fremde Learnings erzeugen Hypothesen, aber keine Kundenwahrheiten. |
Bei geringerer Testpower empfehlen wir Funnel-Analysen, Research, Usability-Tests oder sequenzielle Verbesserungsprogramme.
Insights
Aus dem Betrieb, nicht aus dem Marketing.
Wie viel Testpower brauchen Sie wirklich?
Ein Rechenweg von Sessions über Baseline-Conversion zum minimal nachweisbaren Effekt, und was zu tun ist, wenn er zu groß ist.
9 Min. LesezeitKI im Experimentation-Betrieb: die Arbeitsteilung
Welche Schritte KI beschleunigen darf, welche Freigaben Menschen behalten müssen und wie beides dokumentiert wird.
7 Min. LesezeitDie Value Equation eines Experiments
Deckungsbeitrag, vermiedene Kosten, eingesparte Zeit, reduziertes Risiko, minus Einführungs-, Betriebs- und Opportunitätskosten.
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