VideosProdukttourKurze Videos mit Sprecher zur echten Plattform – eine Funktion nach der anderen.Führen Sie direkte Vergleiche von Text, Design, Layout und Timing durch. Wählen Sie einen Gewinner bei Signifikanz, oder lassen Sie die KI die Aufteilung jede Nacht neu ausbalancieren — und lesen Sie jedes Ergebnis pro Zielgruppe, damit Sie wissen, für wen welche Version gewonnen hat.
Testen Sie ein Element oder alle Kombinationen auf einmal. Bauen Sie ganze Landing Pages und testen Sie sie auf Ihrer eigenen Domain. Und lesen Sie das Ergebnis dann in einem Reporting, das sagt, was gewonnen hat, um wie viel, wie sicher und für wen.
Hero-Texte, Preisseiten, E-Mail-Betreffzeilen, ganze Personalisierungsregeln — führen Sie echte Tests auf echtem Traffic durch und lassen Sie die Daten entscheiden.
Testen Sie Überschriften, Hero-Bilder, Nutzenversprechen und CTA-Texte auf Landing Pages. Führen Sie multivariate Kombinationen oder einfache A/B-Aufteilungen durch, mit eingebauter Signifikanzbewertung.
Testen Sie Preisdarstellung, Tarifstruktur, Zahlungsflüsse und Vertrauenssignale. Segmentieren Sie nach Besuchertyp — neu oder wiederkehrend, Standort, Quelle — damit Sie nicht den Umsatz Ihrer Stammkunden zerschießen.
Testen Sie Betreffzeilen, Absendernamen, Hero-Blöcke und CTA-Texte. Durch das Erzeugen beim Öffnen bleibt der gewinnende Inhalt auch nach dem Versand frisch. Der Gewinner wird mitten in der Kampagne ausgerollt.
Testen Sie personalisierte gegen generische Erlebnisse auf derselben Zielgruppe. Vergleichen Sie zwei Personalisierungsstrategien direkt. Rollen Sie mit Gewissheit aus, nicht aus Glauben.
A/B für eine einzelne Entscheidung, multivariat, wenn sich mehreres gleichzeitig ändert, und ein Holdout, der einen Teil Ihres Traffics auf der unveränderten Website hält. Und dann zwei Wege zur Entscheidung: ein Experiment, das mit einem Gewinner endet, oder ein Optimierer, der nie aufhört.
Wird jedem Besucher gezeigt, der zum Targeting passt, in jeder Testgruppe.
Ihre unveränderte Website — hier keine A/B-Aktionen. Der Kampagneninhalt gilt trotzdem.
Entscheidungsstrategie — wie sicher wir sein sollten, bevor entschieden wird. Höher = langsamer, aber sicherer.
| Version | Aufrufe | Geklickt | Chance, die beste zu sein | Aktuelle Aufteilung | Empfohlen |
|---|---|---|---|---|---|
| Gruppe A | 12.9k | 1.4% | 91.2% | 50% | 87% |
| Gruppe B | 13.0k | 1.0% | 8.8% | 50% | 13% |
Ansichten und Klicks werden mit einer Halbwertszeit von 28 Tagen abgeschwächt, damit aktueller Traffic am stärksten zählt. Die Empfehlung hält 10 % des Traffics beim Erkunden, damit keine Version von Daten abgeschnitten wird. Nächtlich bewertet.
| # | Gruppe 1 | Gruppe 2 | Traffic | Besucher | Konv.-Rate | Lift ggü. Kontrolle |
|---|---|---|---|---|---|---|
| C1 | Überschrift A | CTA grün | 25% | 6,041 | 2.10% | Kontrolle |
| C2 | Überschrift A | CTA rot | 25% | 6,112 | 2.44% | +16.2% |
| C3 | Überschrift B | CTA grün | 25% | 5,988 | 2.31% | +10.0% |
| C4 | Überschrift B | CTA rot | 25% | 6,020 | 2.87% | +36.7% |
Welche Änderung die Arbeit gemacht hat — nicht nur, welches Paar gewonnen hat.
Bearbeiten Sie eine Live-Seite direkt — Texte ändern, Bilder tauschen, CTAs neu gestalten — oder bauen Sie Pop-ups, Banner und Formulare aus einer Vorlagenbibliothek. Jede Variante geht in Minuten von der Idee live, ohne Entwickler.
Jeder Test kann auf zwei Wegen entscheiden, und die meisten entscheiden wie dieser: ein Experiment mit einem Ende, bei dem der Traffic bleibt, wie Sie ihn eingestellt haben, und der Gewinner die Entscheidung verdienen muss. Die Schwellen sind bereits gesetzt, wenn Sie einen Test öffnen, und sie sind strenger als die, die die meisten Tools mitbringen. Keine Tabellen.
Tests werden ausgeliefert mit der Anforderung 98 % Konfidenz und einer Untergrenze von 1.000 Sitzungen bevor überhaupt etwas Gewinner heißen darf, plus einer Mindestlaufzeit, damit ein guter Dienstag nicht am Dienstag gewinnt. Die meisten Tools verlangen 95 % und lassen Sie aufhören, wann Sie wollen.
Richten Sie den Test auf eines Ihrer zwölf Zielereignisse aus, oder auf Käufe pro Sitzung, Bestellwert, Klicks, Absprungrate, Seiten pro Besuch oder Verweildauer. Ein Test, der auf Klicks optimiert, und ein Test, der auf Umsatz optimiert, sind nicht immer einer Meinung — also sagen Sie, welchen Sie gemeint haben.
Legen Sie die kleinste Verbesserung fest, auf die Sie wirklich reagieren würden, pro Ziel. Eine Variante, die mit einem statistisch echten, aber kommerziell sinnlosen Vorsprung führt, wird nicht ausgerollt und darf auch kein Viertel Ihres Traffics damit verschwenden, es noch einmal zu belegen.
Wenn die Variante die Konfidenzhürde, die Sitzungsuntergrenze, die Laufzeit und Ihre Verbesserungsregel überschreitet, wandert der Traffic zu ihr — ganz, oder der von Ihnen bestimmte Anteil, oder gar nicht, wenn Sie die Aufteilung lieber behalten und stattdessen eine E-Mail bekommen.
Varianten sind Gruppen mit jeweils einem Traffic-Anteil. Geben Sie zwei Varianten je 45 %, und die restlichen 10 % sehen überhaupt nichts — das ist Ihre Kontrolle, und sie läuft so lange wie der Test, damit der Zuwachs, den Sie berichten, der Zuwachs ist, den Sie verursacht haben.
Vor dem Start zeigt Ihnen der Editor, welche anderen Kampagnen auf sich überschneidende Zielgruppen auf sich überschneidenden Seitenzielen. Zwei Pop-ups, die gleichzeitig erscheinen, sind kein Ergebnis, sondern eine Kollision — und Sie erfahren es, während Sie noch bearbeiten, statt vierzehn Tage später aus den Zahlen.
Manche Inhalte sind nie fertig — das Hero-Banner, das Saisonangebot, der Block, der das ganze Jahr läuft. Da gibt es keinen Gewinner zu erklären, weil der Gewinner wechselt.
Stellen Sie denselben Test auf KI: laufend optimieren um, und er ist kein Experiment mehr. Jede Nacht verschiebt sich die Aufteilung zu der Version, die jetzt performt, gewichtet nach aktuellem Traffic, bewegt sich nur mit statistischer Konfidenz und behält immer 10 % beim Erkunden damit keine Version von Daten abgeschnitten wird. Nichts zu erklären, nichts, wofür Sie zurückkommen müssen.
Wie der nächtliche Durchlauf funktioniert, Schritt für Schritt →
Jeder Test wird auch Zielgruppe für Zielgruppe gelesen — die Zielgruppen, die Personyze in Ihren eigenen Daten gefunden hat. Das Urteil sagt, wann sie sich widersprechen, der Bericht zeigt wo, und die Empfehlungen sagen, was zu tun ist. Drei Möglichkeiten:
Ein Snippet installiert sich auf Shopify, WordPress, Magento oder einem eigenen Stack. Von dort liest Personyze die Zielgruppendaten, die Sie schon erheben, damit ein Test danach aufgeteilt werden kann, wer jemand wirklich ist — und schreibt das Ergebnis zurück in die Tools, denen Sie schon vertrauen.
HubSpot
Salesforce
Segment
6sense
Tealium
Zoho
ZoomInfo
Google Tag Manager
Shopify
WordPress
Leadrebel
Segment
Tealium
GTM-Datenschicht
Klaviyo
Meta
TikTok
Amplitude
Mixpanel
ActiveCampaign
Brevo
MailchimpJeder Test kann sein eigenes Ereignis an die Tools senden, die Sie schon nutzen, pro Kampagne oder als Konto-Standard — zwölf Ziele auf einer Aktion. Fünf feuern aus dem Browser des Besuchers und brauchen das Skript des jeweiligen Tools auf der Seite; die anderen sieben senden von den Servern von Personyze, ob der Besucher noch auf der Website ist oder nicht.
Zuwachs pro Variante, Konfidenzintervalle, Segmentaufschlüsselungen und ein klares Entscheidungskriterium — damit Sie genau zeigen können, warum eine Variante gewonnen hat, und die Entscheidung an Skeptikern vorbeibringen.
Die Fragen, die vor der Unterschrift kommen. Schicken Sie uns alles Weitere, wir antworten schnell.
Besucher werden nach dem von Ihnen eingestellten Traffic auf die Versionen verteilt — 50/50 für einen klassischen A/B-Test, gleiche Anteile für einen A/B/n-Test, oder 45/45 mit 10 % zurückgehalten auf der unveränderten Website, um den Zuwachs zu messen, den Sie wirklich verursacht haben. Standardmäßig behält ein Besucher bei jedem Besuch dieselbe Version.
Dann entscheidet der Test auf einem von zwei Wegen. Gewinner bei Signifikanz wählen: Der Traffic bleibt, wie Sie ihn eingestellt haben, und wenn eine Version die anderen bei Ihren Zielen an der von Ihnen gewählten Konfidenz, Sitzungsuntergrenze, Laufzeit und Mindestverbesserung schlägt, wird sie ausgerollt und der Test endet. KI: laufend optimieren: Es gibt keinen Abschluss — jede Nacht verschiebt sich die Aufteilung zu der Version, die jetzt performt, gewichtet nach aktuellem Traffic, bewegt sich nur mit statistischer Konfidenz und behält immer 10 % beim Erkunden. In beiden Fällen wird das Ergebnis auch pro entdeckter Zielgruppe gelesen, damit Sie sehen, für wen welche Version gewonnen hat.
Ja. AB-Test, A/B-Test und Split-Test meinen dieselbe Methode: Zwei oder mehr Versionen einer Seite, eines Pop-ups oder einer E-Mail gehen an vergleichbare Besucher, und die Version, die Ihr Ziel besser erreicht, gewinnt. Personyze ist ein Tool für AB-Tests, das auch multivariate Tests — alle Kombinationen gleichzeitig — durchführt und jedes Ergebnis pro Zielgruppe auswertet.
Gewinner wählen wenn Sie eine Antwort brauchen, auf die Sie einmal reagieren: ein Redesign, ein Preisseiten-Layout, eine Checkout-Änderung. Es läuft eine faire feste Aufteilung, bis sich eine Version beweist, sagt Ihnen den Zuwachs und wie sicher er ist, und hört auf. Diese Entscheidung können Sie vertreten.
Laufend optimieren wenn der Inhalt dauerhaft läuft und die richtige Antwort wandert: Hero-Banner, Angebote, Saisonblöcke, alles, was Sie sonst jedes Quartal neu testen würden. Es verlangt nie, dass Sie zurückkommen und etwas erklären; es hält die Aufteilung dort, wo die aktuellen Daten sie haben wollen, und behält 10 % beim Erkunden, damit es merkt, wenn sich das ändert. Sie können in der Kampagne jederzeit umschalten; die Wahl gilt ab dem Speichern. Die lange Fassung, mit dem nächtlichen Durchlauf Schritt für Schritt.
Jede Nacht spielt der Optimierer den Test aus den vorhandenen Daten tausendfach in einer Simulation nach und zählt, wie oft jede Version obenauf landet. Dieser Anteil ist ihre Wahrscheinlichkeit, die wirklich beste zu sein; nahezu gleiche Zahlen bedeuten, dass die Daten die Versionen noch nicht unterscheiden können, und dann bleibt die Aufteilung, wo sie ist. Die empfohlene Aufteilung folgt dieser Wahrscheinlichkeit, wobei 10 % des Traffics immer gleichmäßig auf die Versionen verteilt bleiben — damit eine unterlegene Version weiter die Daten sammelt, die sie retten könnten, und eine Version, die vor zwei Monaten die beste war, heute verlieren kann. Ansichten und Klicks werden mit einer Halbwertszeit von 28 Tagen abgeschwächt, damit aktueller Traffic am stärksten zählt.
Sie entscheiden pro Test. Benutzerrotation, der Standard: Ein Besucher behält bei jedem Besuch dieselbe Version — richtig für Funnels und alles, was über Tage gemessen wird. Besuche: Derselbe Besucher kann bei jedem Besuch eine andere Version erhalten, für Banner- und Überschriften-Tests, bei denen die Impression das Gemessene ist. Zufall: Jeder Seitenaufruf wählt neu. Keine Rotation schaltet die Aufteilung ab, sodass die Gruppen Inhaltsebenen sind, die alle gelten, statt konkurrierender Versionen.
Das Urteil ja; die Aufteilung heute nicht. Jeder Test wird innerhalb jeder entdeckten Zielgruppe separat bewertet — die Rate pro Version, der dortige Spitzenreiter und wie sicher das ist — und eine Kampagne spielt trotzdem eine Aufteilung an alle aus. Um auf einen Gewinner pro Zielgruppe zu reagieren, richten Sie eine Kopie der Kampagne mit deren Gewinnerversion auf diese Zielgruppe aus; der Regelauswähler der Kampagne führt entdeckte Zielgruppen als Kategorie. Automatisch eine andere Aufteilung pro Zielgruppe auszuspielen, steht auf der Roadmap.
Nein. Personyze ist darauf gebaut, No-Codezu sein: Im visuellen Editor ändern Sie Texte, tauschen Bilder, gestalten CTAs neu oder ersetzen ganze Abschnitte, indem Sie auf der echten Seite darauf klicken. Pop-ups, Banner und Formulare entstehen aus einer Bibliothek mit über 20 Widget-Vorlagen — kein Entwicklerteam nötig.
Für die seltenen Fälle, in denen Sie eigene Logik wollen (eigenes JavaScript, serverseitig gerenderte Varianten, Integrationen mit proprietären Daten), gibt es eine JS-Aktion zum Einsetzen und eine REST-API für die serverseitige Variantenzuweisung. Die meisten Teams brauchen keines von beiden.
Die A/B-Tests von Personyze sind vollständig plattformunabhängig. Sie funktionieren auf Shopify, Magento, BigCommerce, WooCommerce, Salesforce Commerce, WordPress, Webflow, eigenen React- oder Vue-Apps, Next.js, Headless-Setups und einfachen HTML-Seiten. Die Einbindung ist ein einzelnes JavaScript-Snippet.
Für serverseitige Varianten gibt es eine REST-API. Bei A/B-Tests für E-Mails spielt Personyze den Inhalt beim Öffnen ein. Und für Daten fügt sich Personyze in Ihre bestehende MarTech ein: Google Analytics 4, Mixpanel, Segment, HubSpot, Salesforce, Marketo, ActiveCampaign und jedes Tool mit REST-API oder Webhooks.
Die Begriffe werden synonym verwendet — beide beschreiben, Traffic auf zwei oder mehr Varianten zu verteilen und zu messen, welche besser abschneidet. “A/B-Test” ist die gängigere Formulierung für Landingpage- und CRO-Experimente; “Split-Test” wird manchmal speziell für URL-basierte Tests verwendet, bei denen jede Variante auf einer anderen Seite liegt.
Personyze kann beides: A/B-Varianten auf derselben Seite über den visuellen Editor und Split-Tests ganzer Seiten, bei denen Sie einen Prozentsatz des Traffics auf eine andere URL weiterleiten. Multivariate (A/B/n) und Holdout-Tests laufen ebenfalls in derselben Oberfläche — kein separates Tool nötig.
Aus einem neuen Konto starten die meisten Teams ihre erste Kampagne in unter 15 Minuten: Vorlage wählen, Auslöser wählen, Zielgruppe festlegen, veröffentlichen. Kein Code, keine Warteschlange bei der Entwicklung.
Für komplexere Setups (eigene CRM-Daten, ABM-IP-Abfragen, mehrstufige Flows) rechnen Sie mit einigen Stunden oder buchen eine kostenlose Einrichtungssitzung mit unserem Success-Team.
Nein. Das Personyze-Skript ist unter 30 KB gzip-komprimiert, wird asynchron geladen, und Entscheidungen fallen in unter 50 ms. Wir blockieren das Rendering nicht. Kunden berichten nach dem Ausrollen durchgängig von keiner messbaren Auswirkung auf die Core Web Vitals.
Ja — jedes Pop-up, jede Leiste und jeder Banner besteht aus normalem HTML/CSS, Sie können also den visuellen Editor nutzen oder eigenes HTML einfügen und das CSS Ihrer Website erben. Nötig ist das selten: Personyze bietet an, Ihre Marke auf jede gezeigte Vorlage anzuwenden — Ihre Farben, Ihre Schriften und Ihre Sprache — damit ein Design von Anfang an markengerecht ist, statt nachträglich umgestaltet zu werden.
Ja — native Integrationen für HubSpot, Salesforce, Mailchimp, Klaviyo, ActiveCampaign und Marketo. Einträge aus Pop-up-Formularen können automatisch als neue Leads in Ihr CRM übertragen werden, mit eigener Feldzuordnung. Über Webhooks verbinden Sie alles Weitere.
Ja — Testen ist in jede Funktion eingebaut, nicht angeflanscht. Vergleichen Sie Empfehlungsalgorithmen gegeneinander, treten Sie Angebote und Auslöser von Pop-ups direkt gegeneinander an und belegen Sie, welche Landingpage-Varianten für welche Zielgruppe gewinnen.
Ja, und der Bericht ist dafür gebaut, es zu sagen. Jeder Test wird auch pro entdeckter Zielgruppe gelesen: die Rate pro Arm innerhalb der Zielgruppe, der dortige Spitzenreiter und die Konfidenz eines Widerspruchs zum Gesamtspitzenreiter, gemessen gegen den Arm, dem widersprochen wird. Ein einzeiliges Urteil oben in den Ergebnissen nennt die größte widersprechende Zielgruppe; der Bericht A/B-Tests nach Zielgruppe listet jede Zielgruppe mit ausreichend Traffic, mit einem Filter nur für Aussagekräftige. Die Zugehörigkeit gilt zum Zeitpunkt des Durchlaufs, der die Sitzungen markiert hat, was das Panel in seinem Tooltip sagt.
Starten Sie Ihren ersten A/B-Test in 15 Minuten. Echte Signifikanz, echte Leitplanken, kein Statistiker im Haus nötig.