E-Commerce Case Study
NEOH
Wie NEOH mit KI erstmals A/B-Testing einführt und in 7 Tagen einen Revenue Uplift von +25,74 % erzielt.
Wie NEOH mit KI erstmals A/B-Testing einführt und in 7 Tagen einen Revenue Uplift von +25,74 % erzielt.
Viele Unternehmen wollen testen, scheitern aber oft am Einstieg. Ideen für den Webauftritt und Optimierungspotenziale sind vorhanden. Doch durch Prioritäten und die hohe Geschwindigkeit im Tagesgeschäft bleibt strukturiertes A/B-Testing häufig ein strategisch relevantes Thema, das an Zeit und Ressourcen scheitert.
So auch bei NEOH. Als E-Commerce-Marke mit Fokus auf zuckerreduzierte Alternativen zu klassischen Süßigkeiten und Snacks verzeichnet NEOH rasantes Wachstum. Die schnelle Weiterentwicklung führte jedoch zu einem Priorisierungsproblem: Trotz des Bewusstseins für die Relevanz von Testen und Validieren der Webseiteninhalte gab es vor dem Einsatz von pagent noch keinen strukturierten Testing-Prozess.
Im E-Commerce entscheidet die Website direkt über Umsatz. Jeder Besuch ist eine potenzielle Conversion und kleine Unterschiede in der Kommunikation können messbare Auswirkungen haben. Wer systematisch optimiert, versteht besser, welche Inhalte Vertrauen schaffen, Kaufentscheidungen erleichtern und den Kaufabschluss bringen.
Florian Springer“Pagent hat es uns ermöglicht, trotz knapper Ressourcen datenbasierte Entscheidungen einzuführen. Für uns enorm hilfreich. Insbesondere wenn Entscheidungen mal nicht so klar sind, haben wir mit den Testdaten jetzt Transparenz und eine validierte Entscheidungsgrundlage.”
Genau deshalb war A/B-Testing bei NEOH ein zentraler nächster Schritt für die erfolgreiche Kundenansprache. Mit pagent fand das Team eine Lösung, um Tests unkompliziert umzusetzen.
Statt neue Kampagnen oder Designs zu entwickeln, setzt NEOH die Optimierung mit pagent direkt an der bestehenden Kommunikation an. NEOH gab eine klare strategische Richtung vor: Geschmack und Zufriedenheit im Fokus, mit dem Ziel, die Skepsis gegenüber “Better-for-you-Snacks” abzubauen.
Pagent analysiert Nutzerdaten automatisiert und leitet daraus neue Varianten für Headlines und Produktkategorien ab. Ohne komplexe manuelle Einstellungen schafft NEOH eine datenbasierte Messaging-Optimierung für die richtigen Botschaften in der Produktwelt. Der Fokus verschob sich von Markenversprechen hin zu Kaufberuhigung.
Florian Springer“Der Zeitaufwand hinter einem Test ist sehr gering. Wir lassen pagent die Seite mit geplanten Änderungen und manchmal auch überraschenden Vorschlägen zur Optimierung analysieren und haben innerhalb der nächsten Woche Klarheit, während wir uns in der Zwischenzeit um unsere Kernaufgaben kümmern können.”
Die Hypothese und die inhaltlichen Änderungen der Variante für den ersten A/B-Test kamen aus dem Team von NEOH. Ohne langwierige Konzeptphase oder zusätzliche operative Komplexität konnte der Test starten: Implementierung, Umsetzung und Auswertung der Ergebnisse liefen direkt über pagent.
Bereits nach 7 Tagen zeigte sich ein klarer Effekt: Die optimierte Variante erzielte eine Performance-Steigerung von +16,81 % und einen messbaren Revenue Uplift von +25,74 %.
Florian Springer“Uns hat überrascht, wie deutlich kleine Änderungen im Wording den Unterschied machen können.”
Für NEOH war das der Einstieg in einen neuen Workflow. A/B-Testing wurde vom ressourcenintensiven Spezialprojekt zu einem realistisch umsetzbaren Prozess. Genau darin liegt für viele kleinere Unternehmen der eigentliche Hebel von KI-gestützter Optimierung: nicht nur schneller relevante Varianten zu erzeugen, sondern überhaupt die interne Hürde zu entfernen, um mit dem Testing zu starten.
Mit den richtigen Tools wird A/B-Testing zugänglich. Tests werden schneller in der Umsetzung, effizienter im Workflow und die Ergebnisse überzeugen durch aussagekräftige Analysen basierend auf dem Verhalten realer Nutzer.
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