E-Commerce Case Study
Pixum
Wie Pixum durch KI-gestützte Optimierung und Personalisierung innerhalb von 3 Wochen eine Conversion Steigerung von +16 % erzielte
Wie Pixum durch KI-gestützte Optimierung und Personalisierung innerhalb von 3 Wochen eine Conversion Steigerung von +16 % erzielte
Pixum ist einer der führenden Online-Fotoservices in Deutschland und Europa. Neben dem besten Kundenservice und einem einfachen, inspirierenden Einkaufserlebnis begeistert Pixum seine Kunden mit hochwertigen Markenprodukten wie dem Pixum Fotobuch, dem Pixum Wandbild oder dem Pixum Fotokalender.
Seit vielen Jahren setzt das Unternehmen auf eine datengetriebene Entwicklung und fördert eine Innovationskultur. Mit über 200 A/B Tests im Jahr und einem starken Analytics Fokus stellt Pixum den Erfolg von neuen Features und Veränderungen sicher und hat so “Experimentation” fest in der Unternehmens-DNA verankert.
Dieses Mindset führt zu fundierten Entscheidungen, schnelleren Erkenntnissen und einer stetigen Verbesserung von Website und Produkten. Mit der Offenheit für Neues begegnete Pixum der KI-Automatisierung von pagent.ai, um diese für die Copy- und Content-Optimierung einzusetzen – mit dem Ziel herauszufinden, welchen Mehrwert ganzheitliche Content-Anpassungen und Personalisierung wirklich bringen können
Pixum gehört zu den führenden Anbietern für personalisierte Fotoprodukte. Trotz starker Marke und ausgereiftem Online-Shop stellte sich eine zentrale Frage: Wie überzeugen wir Nutzer, beim Besuch auf der Website in die Konfiguration einzusteigen und den nächsten Schritt bis zum Kauf zu machen?
Nach über 10 Jahren stetiger Optimierung und Verifizierung fällt es zunehmend schwerer, signifikant positive Testergebnisse zu erzielen. Entsprechend gab es eine natürliche Skepsis: Kann der Effekt durch Änderungen von Texten überhaupt einen großen Unterschied machen?
Björn Prickartz - Head of Digital Analytics and Optimization at Pixum“Bei der Arbeit mit pagent haben wir schnell gemerkt, dass wir einen neuen AI-first-Workflow adaptierten, in dem wir mit KI ko-kreieren und unsere Testgeschwindigkeit erheblich steigern konnten. Die konsistent guten Ergebnisse bestärkten unsere Entscheidung, pagent für weitere Projekte einzusetzen.”
Mit pagent konnte Pixum das klassische A/B-Testing-Setup erweitern und deutlich beschleunigen. Statt größerer Vorlaufzeiten für neue Content-Varianten werden nun innerhalb weniger Tage relevante Experimente live gebracht. pagent unterstützt dabei nicht nur bei der Ideenfindung, sondern begleitet den gesamten Prozess: von der Generierung unterschiedlicher Varianten über die Abstimmung mit Stakeholdern bis hin zum Rollout.
Die selbstlernende Optimierungs-Engine von pagent analysiert kontinuierlich das Nutzerverhalten und die Reaktionen auf neue Variationen. Dadurch ist pagent in der Lage, immer bessere Optimierungsvorschläge zu machen, Variationen kontinuierlich zu verfeinern und langfristig vom Kunden zu lernen, was am besten funktioniert.
Durch diesen Prozess konnten wir eine hohe Quote für Varianten mit positivem Impact verzeichnen. Gleichzeitig entstand ein dynamischer Workflow, in dem KI und Team zusammenarbeiten und dabei Geschwindigkeit, Kreativität und Qualität verbinden.
Die Ergebnisse sprechen für sich: Innerhalb weniger Wochen konnte Pixum mit pagent drei signifikant positive Testergebnisse erzielen. Dabei zeigte sich eine direkte Wirkung auf die entscheidenden KPIs wie Klickrate und Umsatz.
| Hypothese | Anzahl Textänderungen | Conversion Rate Uplift |
|---|---|---|
| B: High-Quality Customization + Joyful Celebration + Creative Freedom | 34 | + 16,21 % |
| C: Versatile Display Options + Creative Empowerment + Preserving Precious Memories | 33 | + 13,42 % |
| D: High-Quality Customization + Friendly Guidance + Creative Freedom | 8 | + 5,05 % |
Der Return on Investment ergibt sich nicht nur aus den Umsatzsteigerungen, sondern auch aus den nachhaltigen Lerneffekten: Jede Variante liefert zusätzliche Datenpunkte, die langfristig die Customer Experience verbessern. Für Pixum sind die Experimente mit pagent daher ein Lösungsansatz, um wieder mehr signifikante Tests zu erhalten. Die Generierung von Varianten, die erstmal losgelöst von internem Wissen und Hürden sind, bieten einen neuen Blick “von außen” und scheinen erfolgversprechend zu sein.
Björn Prickartz - Head of Digital Analytics and Optimization at Pixum“Mit pagent können wir ein AI gestütztes System etablieren, dass unseren Experimentation-Prozess um schnelle und selbstlernende Varianten ergänzt. Damit sehen wir das Potential, schrittweise Verbesserungen zu implementieren, die wir vorher nicht als Hypothese angedacht hätten.“
Pixum sieht pagent als eine strategische Weiterentwicklung seines Optimierungs-Setups. Der nächste Schritt: Kontextbezogen und personalisiert Variationen weiter skalieren – abhängig von Kanal, Sprache, Gerät oder Nutzerverhalten.
Aus klassischem A/B-Testing wird ein kontinuierliches Test-and-Learn-System, das kanalübergreifend personalisierte Customer Journeys ermöglicht. pagent fungiert dabei als Katalysator: Von der initialen Copy-Optimierung hin zu einem flexiblen, KI-gestützten Framework, das Pixum langfristig Wettbewerbsvorteile sichert.
Björn Prickartz - Head of Digital Analytics and Optimization at Pixum“Das mitlernende System verspricht langfristig, unsere Arbeit im Review-Prozess weiter zu minimieren. Wir sind gespannt, in Zukunft noch mehr von Zeitersparnis und automatisiertem Testing profitieren zu können.“
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