Große Sprachmodelle (LLMs) haben die Art und Weise, wie Nutzer zu einem digitalen Touchpoint gelangen, grundlegend verändert.
Früher suchten Besucher über Suchmaschinen nach einem breiten Begriff, klickten sich durch, um die Kategorie zu verstehen, und landeten schließlich auf einer Produktseite.
Heute läuft ein Großteil dieser Recherche direkt über ein LLM. Ein Nutzer bittet das AI-Modell um einen Vergleich und erhält eine Übersicht von vier Anbietern, unter denen sich auch dein Unternehmen wiederfindet. Er bildet sich eine Meinung und klickt erst dann durch. Dadurch wird der Besuch in deinen Analysedaten oft zum Endpunkt statt zum Start der Customer Journey. Wonach genau Nutzer suchen oder welche Keywords sie eintippen, bleibt dabei völlig unklar.
Der Nutzer, der auf deiner Preisseite landet, ist kein zufälliger Besucher, der einfach so hereinschaut. Er hat seine Auswahl bereits eingegrenzt und will einen konkreten Einwand geklärt haben. Passt die Seite nicht und er findet dort keine Antwort, ist er sofort wieder weg.
Wenn Besucher zu einem späteren Zeitpunkt ihrer Customer Journey und mit weniger Geduld auf deine Seite gelangen, ist die Wahrscheinlichkeit eines unpassenden Erlebnisses ungleich höher. Und das ist nur eine der Verhaltensänderungen. Das Verhalten deiner Kunden ändert sich, während du das hier liest.
Das frühzeitig zu erkennen, macht genau den Unterschied für dein Online-Business.
„Traffic ist mittlerweile eine große Herausforderung. Er ist knapp geworden. AI führt weltweit zu einem Rückgang des Traffics, und zahlreiche Marken haben starke Einbußen. Traffic ist kein Luxus mehr, weshalb deine Conversion Rate jetzt im Fokus steht. Wenn dein Traffic um ca. 30 % zurückgegangen ist, musst du die Conversion Rate um mindestens 30 % steigern, um das gleiche Geschäftsergebnis zu erzielen.“ – Sparsh Gupta, Mitbegründer und CEO von Wingify “
– Sparsh Gupta.
Co-founder and CEO at Wingify
Analytics liefert dir Erkenntnisse. Aber nicht die ganze Geschichte.
Analytics liefert Erkenntnisse, aber erst das Verständnis des Nutzerverhaltens macht daraus konkrete Optimierungsmöglichkeiten. Die meisten Teams nutzen längst Recordings, Heatmaps, Funnel Reports und ihr gewohntes Analytics-Tool. Sie haben die Belege für verändertes Nutzerverhalten also direkt vor sich.
Das Problem liegt in der Kluft zwischen den vorliegenden Erkenntnissen und den Konsequenzen, die daraus gezogen werden. Denn irgendjemand im Team muss:
Jeder Schritt ist so aufeinander abgestimmt, dass die an Tag eins gewonnene Erkenntnis erst fünf Wochen später zu einer Live-Änderung wird. Das läuft alles manuell ab und diese Verzögerung ist nur menschlich. Genau deshalb musst du diesen Teil automatisieren, um mit dem sich wandelnden Kundenverhalten Schritt zu halten.
Wingz: Die Intelligenz, die dein Erlebnis relevant hält.
Wingz ist der Agentic AI Stack von Wingify für den gesamten Optimierungsloop. Er verknüpft Analytics, Experimentation, Personalisierung, Feature Management, Commerce und Engagement. So automatisiert er jeden Schritt: vom Analysieren des Nutzerverhaltens über smarte Entscheidungen und deren Umsetzung bis zur Auswertung.
Der Loop wird noch leistungsstärker, wenn Signale, Entscheidungen, Maßnahmen und Learnings nicht isoliert laufen. Ein Verhaltenssignal endet nicht in der Analyse. Ein Testergebnis verschwindet nicht im Bericht. Eine Personalisierung bleibt kein isolierter Einzelfall. Wenn dieselbe Intelligenz plattformübergreifend fließt, liefert jede Interaktion Kontext für die nächste.
„„Experimentation-Teams mangelt es nicht an Ideen oder Daten. Ihnen fehlt schlicht die Zeit, beides zu verknüpfen. Wingz schließt diese Lücke. Frag die AI einfach, wo ein Funnel Nutzer verliert. Du bekommst eine Antwort direkt aus deinen Analytics, Session Recordings und Heatmaps, und verwandelst diese Erkenntnis per Beschreibung sofort in eine Live-Variation. Da jede Erkenntnis ihre Quelle nennt und die Daten jedes Accounts strikt isoliert bleiben, können Teams voll und ganz vertrauen.“ – Divyanshu Kalra, Director of Data Sciences bei Wingify “
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Divyanshu Kalra,
Director of Data Sciences at Wingify
Relevanz ändert sich, sobald sich das Nutzerverhalten ändert. Das ist nichts, was du einmal einstellst und dann vergisst. Wingz automatisiert das und baut einen kontinuierlichen Relevance Loop mit vier Schritten auf:
Verstehen: Wingz wertet deine Verhaltensdaten wie ein Analyst aus und deckt dabei die Reibungspunkte auf, die deinen Umsatz kosten
Entscheiden: Wingz wählt aus, was sich zu ändern lohnt. Das ist genau der Schritt, den andere Tools sonst dir überlassen.
Handeln: Du beschreibst in einfachen Worten, was du lernen willst, und Wingz baut die Variante, setzt das Targeting und schaltet sie live.
Messen und lernen: Wingz liest das Ergebnis aus, denn eine ungeprüfte Änderung bleibt nur eine Vermutung. Genau hier schließt sich der Loop: Das Ergebnis bestimmt, was Wingz als Nächstes vorschlägt.
Genau hier liegt der Unterschied zu einem klassischen Sprachmodell. Die Aufgabe eines Sprachmodells endet, sobald es dir einen Vorschlag liefert. Die Aufgabe des Loops endet erst bei einem messbaren Ergebnis. Dieses Ergebnis wird zum Input für die nächste Entscheidung, wodurch das System mit jedem Tag auf deiner Website wertvoller wird.
Ein statischer Vorschlag ist immer nur so gut wie der Moment, in dem er entsteht. Ein Loop hingegen potenziert sich. Jeder Test, jedes Ergebnis, jedes „Das hat funktioniert“ oder „Das hat nicht funktioniert“ schärft die nächste Entscheidung.
Je länger deine Website oder App darauf läuft, desto mehr weiß das System über deine spezifischen Nutzer, deinen Funnel und deine ganz eigenen Besonderheiten. Das System ist kein einmaliger Berater, sondern ein Partner, der mit jedem Schritt klüger wird.
Für Kunden ist genau das der wahre Unterschied zwischen reiner Beratung und Wachstum ohne Rätselraten. Das eine liefert dir einen Startpunkt, das andere verschafft dir einen kontinuierlichen Vorsprung.
Wie Wingz jeden Customer Touchpoint prägt
Relevanz endet nicht auf einer einzelnen Seite. Sie begleitet den Besucher auf seiner gesamten Customer Journey. Deshalb muss der Loop genau dort laufen, wo er mit deinem Erlebnis interagiert:
- Landingpages: Auf Landingpages nach einer Anzeige oder einer AI-Erwähnung analysiert Wingz, wie sich die jeweilige Traffic-Quelle nach dem Seitenaufruf verhält, und testet darauf abgestimmte Botschaften. Was gewinnt, prägt die nächste Interaktion mit genau dieser Quelle.
- Startseite: Die Startseite ist für die meisten Nutzer längst nicht mehr der Haupteingang. Wingz zeigt dir, wer dort noch einsteigt, wonach diese Besucher tatsächlich suchen und welchen Weg sie vor der Conversion einschlagen. Außerdem überprüft das System, ob dieser Weg ein Quartal später noch funktioniert.
- Kategorie- und Produktseiten: Auf Kategorie- und Produktseiten liest Wingz, wo die Aufmerksamkeit endet. Es testet die Anordnung von Bildern, Spezifikationen, Versandinfos oder Bewertungen und liefert dir direkt die Antwort.
- Preisseite: Wenn auf der Preisseite die am besten informierten Besucher mit der wenigsten Geduld landen, kann Wingz testen, wie viele Informationen ein Besucher vor einer Entscheidung wirklich braucht. Was das System dort lernt, prägt direkt den nächsten Schritt.
- Formulare & Checkout: Bei Kundendatenformularen und im Checkout deckt Wingz Rage Clicks und Dead Clicks auf, von denen niemand wusste. Das System testet genau das Feld, das das Problem verursacht, und behält die Performance auch nach der Liveschaltung im Blick.
- Besuchersegmente: Bei Besuchersegmenten analysiert Wingz die Unterschiede zwischen den Gruppen und spielt jedem eine eigene Botschaft aus. Die Aufteilung passt sich dabei automatisch an, sobald sich das Verhalten ändert.
“„Das Feature, das ich am nützlichsten fand, ist Wingz und seine Fähigkeit, Muster aufzudecken und die Auswertung von Testergebnissen zu beschleunigen. So gelangen wir viel schneller von rohen Experimentdaten zu echten Insights. Anstatt unsere Analyse zu ersetzen, dient es als starke Unterstützung, indem es Performance-Trends zusammenfasst, signifikante Unterschiede zwischen Varianten hervorhebt und die Synthese von Erkenntnissen beschleunigt, die direkt in unsere Roadmap einfließen. Für uns war das vor allem nach Abschluss eines Tests wertvoll: in dem Moment, in dem der Fokus von der Durchführung darauf wechselt, zu verstehen, warum ein Ergebnis erzielt wurde und was als Nächstes zu tun ist.“
– Ben Hoefel,
Product Owner bei NRMA Parks and Resorts
Schnelligkeit ist alles, was noch zählt
Ein langsamer Experimentation Loop verliert den Bezug dazu, wie sich Besucher im Moment auf deiner Website verhalten. Das Layout oder der Text aus dem letzten Quartal bringt heute womöglich keine Conversions mehr. Wer Wochen hinterherhängt, optimiert den Zustand von gestern, nicht den von heute. Nur wer schnell genug auf Veränderungen reagiert, bleibt relevant. Genau das automatisiert Wingz.
Bereit, den Loop zu schließen? Sieh selbst, wie Wingz Besucher-Signale direkt in Aktionen verwandelt und jede Aktion in das nächste Learning. Buche eine Demo, und wir gehen deine Daten gemeinsam durch.
FAQs
Das hängt davon ab, in welcher Phase des Loops du dich befindest. In der Erstellungsphase reicht eine einfache Beschreibung, um in Sekunden eine fertige Variante zur Überprüfung zu erstellen. Was früher Stunden dauerte, geht jetzt wie von selbst.
In der Analyse konzentriert Wingz den gesamten Loop aus Heatmaps, Session Recordings, Funnels und Kampagnenergebnissen auf einen einzigen Workflow. So können Teams sofort auf die Daten reagieren, statt die Analyse auf später zu verschieben.
2: Wie eigenständig arbeitet Wingz? Werden Änderungen ohne meine Zustimmung live geschaltet?
Nein. Wingz übernimmt die Analyse und die Erstellung. Dein Team entscheidet, was wann getestet wird. Nichts geht ohne deine Freigabe live.
Wie viel Wingz übernimmt, ist kein An-Aus-Schalter, sondern ein flexibler Regler: Starte mit Vorschlägen auf Freigabe, gehe zu Aktionen innerhalb definierter Guardrails über und schalte schrittweise auf Autopilot. Die Sicherheitsnetze bleiben dabei durchgehend aktiv: Freigabestufen, Guardrail-Metriken, Traffic-Limits, ein Sofort-Stopp und eine permanente Kontrollgruppe.
Wingz ist auf volle Transparenz ausgelegt. Jeder Insight wird durch konkrete Belege untermauert, und du kannst jede Empfehlung direkt bis zu den dahinterstehenden Session Recordings, Heatmaps oder Kampagnendaten zurückverfolgen.
Nein. Die Daten jedes Accounts bleiben strikt isoliert. Was Wingz aus deinem Traffic lernt, fließt ausschließlich in die Empfehlungen für deine Website ein und nirgendwo sonst. Wingz unterliegt der „Responsible AI Policy“ von Wingify sowie demselben zertifizierten Sicherheitsprogramm wie die gesamte Plattform, einschließlich ISO 27001, ISO 27701, SOC 2 Typ II, DSGVO, CCPA und HIPAA.
Ob du einen erfolgreichen Test dauerhaft ausrollst, ist allein deine Entscheidung. Wingz passt Live-Kampagnen nicht eigenständig an. Das Nutzerverhalten ändert sich ständig. Optimierung hört nie auf. Deshalb kannst du über Workflows automatische Wiederholungs-Checks einrichten. So prüft Wingz eine Seite oder Kampagne regelmäßig neu und schlägt sofort Alarm, wenn eine früher erfolgreiche Variante nicht mehr performt.
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I’m a content marketer at VWO, reading and writing on topics like behavior analytics, conversion rate optimization, and experimentation. Prior to VWO, I built and managed my own website where I discussed business growth and career. When I’m not at my desk, you’ll find me exploring nature trails, cycling through the countryside, or seeking out new physical challenges—those are my ideas of a good time! Want to start a conversation with me? Just mention BIRDS, and you’ll have my undivided attention.
