Eine AI-Ebene f\u00fcr die gesamte Wingify Plattform<\/strong><\/h2>\n\n\n\nWandz ist keine Funktion eines einzelnen Produktbereichs. Die AI-Ebene liegt unter den verschiedenen Funktionen der Plattform und arbeitet mit derselben Datenbasis, unabh\u00e4ngig davon, an welcher Stelle ein Team gerade arbeitet.<\/p>\n\n\n\nDer praktische Vorteil ist ein durchg\u00e4ngiger Kontext. Ein Insight aus einer Heatmap kann in die Hypothese f\u00fcr ein neues Experiment einflie\u00dfen. Daraus kann eine Zielgruppe f\u00fcr die Personalisierung entstehen, die wiederum beeinflusst, wie ein dazugeh\u00f6riges Feature ausgerollt wird. Der Zusammenhang muss an keiner \u00dcbergabe neu erkl\u00e4rt werden, weil die zugrunde liegenden Daten erhalten bleiben.<\/p>\n\n\n\n
So unterst\u00fctzt Wandz die Workflows in Wingify<\/strong><\/h2>\n\n\n\nDie meisten AI-Tools liefern lediglich einen Vorschlag. Danach \u00fcbernimmt ein Mensch und \u00fcbersetzt die Empfehlung manuell in Konfiguration, Setup oder konkrete Schritte im eigentlichen Produkt. Wandz wurde entwickelt, um einen Schritt weiterzugehen.<\/p>\n\n\n\n
In den Wingify Workflows agiert Wandz als AI-Agent. Die AI empfiehlt nicht nur den n\u00e4chsten Schritt, sondern kann mehrstufige Aufgaben von Anfang bis Ende unterst\u00fctzen: ein Experiment entwerfen, eine Zielgruppe aufbauen, eine Konfiguration pr\u00fcfen oder ein Ergebnis interpretieren. Freigaben, Abw\u00e4gungen und Entscheidungen bleiben dabei an den Stellen beim Team, an denen menschliches Urteil z\u00e4hlt. Das macht einen wichtigen Unterschied. Eine AI, die nur sagt, was zu tun ist, bel\u00e4sst die eigentliche Arbeit bei dir. Ein AI-Agent, der Arbeitsschritte vorbereitet oder ausf\u00fchrt und vor der Ver\u00f6ffentlichung eine Best\u00e4tigung einholt, spart tats\u00e4chlich Zeit. <\/p>\n\n\n\n
Wandz arbeitet direkt in der Plattform und hat dort Zugriff auf laufende Experimente, Zielgruppen, Metriken, Verhaltensdaten und die Historie von Rollouts. Deshalb kann die AI mit diesem Kontext arbeiten, statt lediglich zu beschreiben, was jemand anderes damit tun sollte.<\/p>\n\n\n\n
Experimentation<\/strong><\/h3>\n\n\n\nIm Experimentation Workflow entwickelt Wandz Hypothesen auf Basis vorhandener Performance-Daten, statt ohne Kontext bei null zu starten. Die AI kann ein Experiment von Anfang bis Ende vorbereiten, Varianten definieren, Metriken ausw\u00e4hlen und eine passende Zielgruppe vorschlagen. Vor dem Start pr\u00fcft sie die Konfiguration auf m\u00f6gliche Probleme. <\/p>\n\n\n\n
Sobald Ergebnisse vorliegen, erkl\u00e4rt Wandz sie in verst\u00e4ndlicher Sprache und leitet aus dem abgeschlossenen Test m\u00f6gliche n\u00e4chste Experimente ab. Das Team pr\u00fcft und best\u00e4tigt jeden wichtigen Schritt. Wandz \u00fcbernimmt die Arbeit dazwischen.<\/p>\n\n\n\n
Personalisierung<\/strong><\/h3>\n\n\n\nBei der Personalisierung hilft Wandz dabei, aus Verhaltensdaten ein nutzbares Zielgruppensegment zu machen, ohne dass jeder Schritt manuell analysiert werden muss. Die AI erkennt relevante Muster im Besucherverhalten, erstellt ein Segment und schl\u00e4gt passende Experience-Varianten vor. So wird ein Prozess, der sonst einen vollst\u00e4ndigen Analysezyklus braucht, in einem einzigen Workflow umsetzbar.<\/p>\n\n\n\n
Ein Mensch best\u00e4tigt die Segmentlogik und gibt die Experience vor dem Start frei. Wandz \u00fcbernimmt die vorbereitenden Schritte.<\/p>\n\n\n\n
Feature Management<\/strong><\/h3>\n\n\n\nIm Feature Management pr\u00fcft Wandz Rollout-Konfigurationen vor dem Launch. Die AI kontrolliert, ob Metriken, Targeting-Regeln und Traffic-Verteilung sinnvoll eingerichtet sind, und weist auf m\u00f6gliche Fehler hin, die ein Team sonst vielleicht erst nach einer Woche Laufzeit bemerken w\u00fcrde.<\/p>\n\n\n\n
Dar\u00fcber hinaus kann Wandz dabei helfen, das Tempo eines Rollouts an das Risikoprofil einer \u00c4nderung anzupassen. W\u00e4hrend des Rollouts kann die AI Signale sichtbar machen, die daf\u00fcr sprechen, ein Feature schneller auszurollen, es zu pausieren oder einen Kill Switch auszul\u00f6sen.<\/p>\n\n\n\n
Kunden-Insights<\/strong><\/h3>\n\n\n\nF\u00fcr die Verhaltensanalyse \u00fcbernimmt Wandz eine erste Auswertung von Heatmaps, Session Recordings und Umfrageantworten, f\u00fcr die sonst viele Stunden manueller qualitativer Analyse n\u00f6tig w\u00e4ren. <\/p>\n\n\n\n
Die AI macht Muster bei Reibungspunkten sichtbar, zeigt, welche Sessions sich f\u00fcr eine vollst\u00e4ndige Betrachtung lohnen, und verbindet Erkenntnisse aus mehreren Insight-Quellen zu einem Ausgangspunkt f\u00fcr die n\u00e4chste Hypothese. Teams k\u00f6nnen ihre Zeit dadurch st\u00e4rker in Interpretation und Entscheidungen investieren statt in die Vorsortierung der Daten.<\/p>\n\n\n\n
Analytics<\/strong><\/h3>\n\n\n\nIm Bereich Reporting und Analytics beantwortet Wandz Fragen zur Performance in nat\u00fcrlicher Sprache. Die AI erkl\u00e4rt auff\u00e4llige Ver\u00e4nderungen einer Metrik und zeigt Vergleiche zwischen Segmenten oder Kampagnen, ohne dass daf\u00fcr zuerst ein individueller Report gebaut werden muss. <\/p>\n\n\n\n
Wenn Teams Ergebnisse f\u00fcr Entscheider aufbereiten m\u00fcssen, kann Wandz eine Zusammenfassung erstellen, die direkt auf die gesch\u00e4ftliche Fragestellung eingeht. Diese \u00dcbersetzungsarbeit bleibt damit nicht allein beim Analysten.<\/p>\n\n\n\n
Was unterscheidet Wandz von allgemeiner AI?<\/strong><\/h2>\n\n\n\nEs geht nicht darum, dass allgemeine AI schlechter argumentiert. Wandz startet einfach mehrere Schritte weiter vorn, weil die AI nicht bei null anf\u00e4ngt<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n<\/p>\n\n\n\nAllgemeine AI<\/strong><\/strong><\/td>Wandz<\/strong><\/td><\/tr>Startet mit allgemeinem Wissen<\/td> Startet mit Kontext aus Experimentation und Optimierung<\/td><\/tr> Daten m\u00fcssen kopiert und eingef\u00fcgt werden<\/td> Ist bereits mit den Daten der Plattform verbunden<\/td><\/tr> Kennt deine Kampagnen nicht<\/td> Hat Zugriff auf deine Experimente<\/td><\/tr> Kennt deine Zielgruppen nicht<\/td> Hat Zugriff auf deine Zielgruppensegmente<\/td><\/tr> Liefert vor allem Vorschl\u00e4ge<\/td> Kann beim Aufbau und bei der Konfiguration unterst\u00fctzen<\/td><\/tr> L\u00e4uft in einem separaten Workflow<\/td> Ist direkt in den Workflow integriert<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\nSo nutzen unterschiedliche Teams Wandz<\/strong><\/h2>\n\n\n\n\nProduct Manager<\/strong> nutzen Wandz, um Experimente zu priorisieren, die Annahme neuer Features zu verstehen und das Tempo von Rollouts abzuw\u00e4gen.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n\nMarketer<\/strong> optimieren damit Kampagnen, bauen personalisierte Journeys auf und analysieren, was Conversions f\u00f6rdert oder ausbremst.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n\nGrowth-Teams<\/strong> entwickeln schneller Hypothesen, erkennen, welche Segmente auf einen Test besonders gut reagieren, und finden nach Testende bereits die n\u00e4chste Optimierungschance.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n\nEntwickler<\/strong> pr\u00fcfen Feature-Flag-Konfigurationen, machen einen Plausibilit\u00e4tscheck f\u00fcr Rollout-Pl\u00e4ne und reduzieren das Risiko, fehlerhafte \u00c4nderungen in die Produktion zu bringen.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n\nE-Commerce-Teams<\/strong> personalisieren mit Wandz die Shopping Journey, erkennen Reibung im Checkout und verkn\u00fcpfen Verhaltens-Insights mit \u00c4nderungen, die den Umsatz beeinflussen.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\nEin typischer Ablauf mit Wandz<\/strong><\/h2>\n\n\n\nSo kann das von Anfang bis Ende aussehen: Ein Product Manager stellt fest, dass die Checkout-Conversion gesunken ist. Direkt in der Plattform nutzt er Wandz, um zu erkennen, welche Zielgruppensegmente besonders betroffen sind. Wandz zeigt relevante Session Recordings, in denen Nutzer z\u00f6gern, und fasst die Muster der Heatmap auf der betroffenen Seite zusammen.<\/p>\n\n\n\n
Anschlie\u00dfend hilft Wandz, eine Hypothese f\u00fcr die m\u00f6gliche Ursache zu formulieren, erstellt einen ersten Entwurf f\u00fcr ein Experiment und pr\u00fcft vor dem Start Konfiguration, Metriken, Targeting und Traffic-Verteilung. Gewinnt die neue Variante, kann Wandz auch dabei unterst\u00fctzen, einen schrittweisen Rollout statt eines sofortigen Releases f\u00fcr alle zu planen.<\/p>\n\n\n\n
Keiner dieser Schritte erfordert einen Wechsel zu einem anderen Tool au\u00dferhalb der Plattform oder eine erneute Erkl\u00e4rung des Kontexts. Genau diese Kontinuit\u00e4t ist der eigentliche Wert einer integrierten AI-Ebene, mehr als jede einzelne Funktion f\u00fcr sich.<\/p>\n\n\n\nEine AI-Ebene, die so nah an laufenden Experimenten und Feature Flags in Produktion arbeitet, braucht klare Schutzmechanismen. Empfehlungen werden deshalb zur menschlichen Pr\u00fcfung vorgelegt und nicht automatisch ausgef\u00fchrt. \u00c4nderungen, die Wandz beim Erstellen unterst\u00fctzt, bleiben sichtbar und bearbeitbar, bevor sie live gehen. Au\u00dferdem gelten die bestehenden rollenbasierten Berechtigungen, Audit-Logs und Sicherheitskontrollen der Plattform f\u00fcr AI-gest\u00fctzte Aktionen genauso wie f\u00fcr manuelle \u00c4nderungen. <\/p>\n\n\n\n
Gerade f\u00fcr Enterprise-Teams lautet die Frage deshalb nicht nur: \u201eKann die AI das?\u201c Ebenso wichtig ist: \u201eK\u00f6nnen wir nachvollziehen, was sie getan hat und wer es freigegeben hat?\u201c Diese Nachvollziehbarkeit ist eine Voraussetzung und kein nachtr\u00e4glicher Zusatz.<\/p>\n\n\n\n
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[Wandz in dein Optimierungs-\u00d6kosystem integrieren.] <CTA-Link><\/p>\n\n\n\n
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Nicht im Sinne eines eigenst\u00e4ndigen Chatbots. Wandz l\u00e4uft nicht in einem separaten Chatfenster, das vom eigentlichen Arbeitsprozess getrennt ist. Die AI ist in die Oberfl\u00e4chen f\u00fcr Experimentation, Personalisierung, Feature Management und Analytics integriert, die du ohnehin nutzt. Eine dialogbasierte Oberfl\u00e4che ist nur eine M\u00f6glichkeit, mit Wandz zu arbeiten, nicht das gesamte Produkt.<\/p>\n\n\n\n\n\n
Wandz ist f\u00fcr die gesamte Plattform konzipiert und nicht auf einen einzelnen Produktbereich begrenzt. W\u00e4hrend Wingify und Wingify unter Wingify weiter zusammenwachsen, kann es unterschiedlich lange dauern, bis Wandz jede einzelne Funktion erreicht. Die Richtung ist jedoch klar: eine gemeinsame AI-Ebene f\u00fcr die kombinierte Plattform statt separater AI-Tools pro Produkt.<\/p>\n\n\n\n\n\n
Wandz kann beim Entwurf und bei der Konfiguration von Experimenten unterst\u00fctzen und Varianten, Metriken und Zielgruppen vorschlagen. Vor dem Start pr\u00fcft und best\u00e4tigt das Team die Konfiguration.<\/p>\n\n\n\n\n\n
Wandz arbeitet mit Experiment-, Zielgruppen- und Verhaltensdaten, die bereits in der Plattform erfasst sind, um relevante Empfehlungen zu erstellen. Dabei gelten dieselben Regeln f\u00fcr Datenverarbeitung und Sicherheit wie im \u00fcbrigen Teil der Plattform.<\/p>\n\n\n\n\n\n
ChatGPT und \u00e4hnliche Tools sind f\u00fcr allgemeine Aufgaben konzipiert und kennen deine konkreten Experimente, Zielgruppen oder Kampagnen zun\u00e4chst nicht, solange du den Kontext nicht manuell bereitstellst. Wandz wurde speziell f\u00fcr Experimentation- und Optimierungs-Workflows entwickelt und hat diesen Kontext bereits, weil die AI direkt in der Plattform arbeitet, in der auch die Daten liegen.<\/p>\n\n\n\n\n\n
Ja. Wandz kann relevante Muster im Nutzerverhalten erkennen und auf Basis der bereits in der Plattform vorhandenen Daten segmentbezogene Personalisierung vorschlagen.<\/p>\n\n\n\n\n\n
Ja. Wandz unterst\u00fctzt die Pr\u00fcfung von Rollout-Konfigurationen, macht potenzielle Risiken vor dem Launch sichtbar und hilft Teams dabei abzuw\u00e4gen, wie schnell ein Feature ausgerollt werden sollte.<\/p>\n\n\n\n\n\n
Wandz ist als gemeinsame AI-Ebene f\u00fcr die Funktionen von Wingify und Wingify gedacht, w\u00e4hrend beide unter Wingify zusammenwachsen. Damit wachsen die Funktionen zusammen, die Wingify zuvor mit Copilot und Wingify mit Evi separat angeboten haben.<\/p>\n\n\n\n\n\n
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Die Zukunft der AI liegt im integrierten Workflow<\/strong><\/h2>\n\n\n\nAI liefert meist dann den gr\u00f6\u00dften Nutzen, wenn sie Teil des Workflows ist, in dem ein Team ohnehin arbeitet, statt in einer separaten Anwendung, zwischen der st\u00e4ndig gewechselt werden muss. Wandz bringt AI direkt in Experimentation, Personalisierung, Feature Management, Kunden-Insights und Analytics. So k\u00f6nnen Teams schneller von einer Beobachtung in den Daten zu einer konkreten Umsetzung kommen, ohne dass der Zusammenhang beim Wechsel zwischen Tools verloren geht.<\/p>\n\n\n\n
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\u00dcber die Autorin<\/p>\n\n\n\n
Stephanie Safdie<\/strong><\/p>\n\n\n\nStephanie Safdie hat einen Bachelorabschluss in englischer Sprache und Literatur von der University of Maryland mit Schwerpunkt Multimedia Studies. Sie war als Social-Media-Video-Creatorin, Freelance Copywriter und SEO-Copywriter beim Climate-Tech-Unternehmen Greenly t\u00e4tig und betreibt den Reiseblog Destination Dreamer Diaries<\/em>. <\/em><\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
Das Wichtigste auf einen Blick \u203a Wandz ist die integrierte AI-Ebene von Wingify, kein separater Assistent, der nachtr\u00e4glich an die Plattform angebaut wurde. \u203a Die AI unterst\u00fctzt Experimentation, Personalisierung, Feature Management, Kunden-Insights und weitere Optimierungs-Workflows. \u203a Anders als allgemeine AI-Tools arbeitet Wandz mit dem Kontext, der bereits in der Plattform vorhanden ist: Experimente, Zielgruppen, Metriken…<\/p>\n","protected":false},"author":1454,"featured_media":0,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"post_read_time":0,"footnotes":""},"categories":[11041],"tags":[10809,10786,10726,10801],"feature":[],"industry-type":[],"product":[],"role":[],"region":[],"class_list":["post-116122","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-non-classe-de","tag-e-commerce","tag-experimentation-fr","tag-feature-experimentation","tag-personalization"],"acf":[],"yoast_head":"\n
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