Unser Kunde, ein E-Commerce-Unternehmen im Kosmetiksegment, stand vor der Herausforderung, die Konversionsrate auf seinen Produktseiten über mehrere Kanäle hinweg zu verbessern. Trotz zahlreicher A/B-Tests waren die Ergebnisse oft nicht aussagekräftig genug, um fundierte Entscheidungen zu treffen. Die unstrukturierte Erfassung und Analyse von Daten sowie Herausforderungen wie statistische Fehlinterpretationen und Split-Fehler behinderten die Optimierung der Produktseiten.

Um dieses Problem zu lösen, verwendeten wir fortschrittliche KI-Lösungen, um die A/B-Tests und -Analysen zu automatisieren und die zu testenden Inhalte auf mehrere Marktplätze zu übertragen. Zuerst haben wir die Daten aus dem Backend der Anwendung exportiert und bereinigt, um eine solide Datenbank zu erstellen. Kundendaten, Produktdaten und Kaufdaten wurden präzise analysiert und harmonisiert. Im nächsten Schritt implementierten wir KI-gestützte Algorithmen zur Analyse der Testergebnisse. Diese Algorithmen ermöglichten die automatische Erkennung leistungsfähigerer Varianten und identifizierten verschiedene Segmente innerhalb der Testdaten. Durch den Einsatz von maschinellem Lernen waren wir in der Lage, fundierte, datengestützte Hypothesen aufzustellen, die über bloße persönliche Meinungen hinausgingen.

KI hat uns auch dabei geholfen, die Tests effizient zu implementieren und zu überwachen. Durch eine Datenpipeline in Echtzeit waren wir in der Lage, kontinuierlich neue Benutzerdaten zu integrieren und die Empfehlungsmaschine dynamisch anzupassen. Der Fokus lag dabei auf der korrekten Implementierung der A- und B-Varianten sowie auf der Minimierung statistischer Fehlinterpretationen und Aufteilungsfehler.

Durch den Einsatz von KI konnten wir die statistische Aussagekraft der A/B-Tests deutlich erhöhen. Die positive Veränderung der Konversionsrate betrug bei mehreren Produkten im Durchschnitt +5,88%, was eine deutliche Verbesserung darstellte. Die KI-gestützte Analyse ermöglichte eine detaillierte Ansicht der Benutzerinteraktionen und führte zu genaueren Ergebnissen. Gleichzeitig ermöglicht der Prozessaufbau das Testen zusätzlicher Produktkategorien.