{"id":10939,"date":"2026-03-20T07:31:13","date_gmt":"2026-03-20T11:31:13","guid":{"rendered":"https:\/\/accesso.com\/?post_type=learn&#038;p=10939"},"modified":"2026-03-20T07:31:13","modified_gmt":"2026-03-20T11:31:13","slug":"was-uns-10-millionen-testnutzer-ueber-die-optimierung-von-venue-commerce-gelehrt-haben","status":"publish","type":"learn","link":"https:\/\/accesso.com\/de\/learn\/was-uns-10-millionen-testnutzer-ueber-die-optimierung-von-venue-commerce-gelehrt-haben\/","title":{"rendered":"Was uns 10 Millionen Testnutzer \u00fcber die Optimierung von Venue Commerce gelehrt haben"},"content":{"rendered":"<p>In der heutigen eCommerce-Landschaft sind Annahmen teuer.<br \/>\nWas G\u00e4ste bevorzugen. Wie viele Schritte \u201ezu viele\u201c sind. Ob weniger Klicks immer zu h\u00f6heren Conversion-Raten f\u00fchren.<\/p>\n<p>Bei <strong><em>accesso<\/em><\/strong> verlassen wir uns nicht auf Annahmen \u2013 wir testen sie. Durch strukturierte Experimente optimieren wir kontinuierlich die eCommerce- und Venue-Commerce-Erlebnisse unserer Kunden. Dabei nutzen wir echtes Nutzerverhalten und fortschrittliche statistische Modelle, um messbares Umsatzwachstum zu erzielen.<\/p>\n<p><strong>Zwei Arten von Tests: Plattformweit und kundenspezifisch<\/strong><\/p>\n<p>Unser Experimentierprogramm funktioniert auf zwei zentrale Arten.<\/p>\n<p><strong>Plattformweite Optimierung<\/strong><\/p>\n<p>Wir f\u00fchren regelm\u00e4\u00dfig Tests \u00fcber mehrere Kunden hinweg durch, um unsere Plattformen f\u00fcr alle zu verbessern. Diese Initiativen konzentrieren sich auf Optimierungen, die dem gesamten \u00d6kosystem zugutekommen \u2013 sei es durch die Verfeinerung von Checkout-Prozessen, die Verbesserung der Produktdarstellung oder die Vereinfachung von Entscheidungswegen.<\/p>\n<p>Wird eine erfolgreiche Variante identifiziert, kann sie im gro\u00dfen Ma\u00dfstab ausgerollt werden \u2013 und sorgt so f\u00fcr eine gemeinsame Performance-Steigerung \u00fcber verschiedene Venues hinweg.<\/p>\n<p><strong>Kundenspezifische Optimierung<\/strong><\/p>\n<p>Zus\u00e4tzlich entwickeln wir ma\u00dfgeschneiderte Experimente f\u00fcr einzelne Kunden.<\/p>\n<p>Manchmal entstehen diese auf Wunsch des Kunden. In anderen F\u00e4llen identifiziert unser Team Optimierungspotenziale und bringt diese proaktiv in die Zusammenarbeit ein. Diese Tests sind individuell auf Branche, Region, Saisonalit\u00e4t und operative Ziele des Kunden abgestimmt.<\/p>\n<p>Denn Optimierung ist keine Einheitsl\u00f6sung.<\/p>\n<p><strong>Unterst\u00fctzt durch Optimizely<\/strong><\/p>\n<p>Alle Experimente werden <a href=\"https:\/\/www.optimizely.com\/de\/optimization-glossary\/ab-testing\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><strong><em>in Optimizely durchgef\u00fchrt<\/em><\/strong><\/a>, einer der f\u00fchrenden Plattformen f\u00fcr Web-Experimentation in der Branche.<\/p>\n<p>Das erm\u00f6glicht uns:<br \/>\n\u2022 Integrierte KI zur Beschleunigung der Testentwicklung und zur Generierung neuer Varianten<br \/>\n\u2022 Fortschrittliche statistische Modellierung, die Ergebnisse direkt mit der Verkaufsperformance verkn\u00fcpft<br \/>\n\u2022 Ein leistungsstarkes Framework, das zehntausende Nutzer pro Test unterst\u00fctzt<\/p>\n<p>Nahezu jeder Aspekt des Kaufprozesses kann angepasst und getestet werden \u2013 von einfachen CSS- und Layout-Anpassungen bis hin zu umfassenden funktionalen \u00c4nderungen.<\/p>\n<p><strong>Testen im gro\u00dfen Ma\u00dfstab<\/strong><\/p>\n<p>Unsere Experimente laufen in der Regel zwischen zwei und sechs Wochen, mit Nutzerzahlen von 10.000 bis \u00fcber 100.000 Teilnehmern pro Test.<\/p>\n<p>Bis heute haben wir innerhalb von nur zwei Jahren strukturierter Experimente mit Optimizely \u00fcber 10 Millionen Nutzer getestet.<\/p>\n<p>Unsere gr\u00f6\u00dfte Initiative \u2013 ein umfangreiches Plattform-Release \u2013 umfasste letztlich mehr als 1,5 Millionen Nutzer.<\/p>\n<p>Das ist keine oberfl\u00e4chliche Optimierung. Das ist echte Skalierung.<\/p>\n<p>Hinter jedem Test erstellt und \u00fcberwacht unser Commercial-Intelligence-Team detaillierte Verhaltensmetriken, um genau zu verstehen, wie sich G\u00e4ste durch jede Variante bewegen. Manchmal unterscheidet sich der optimale Weg je nach Region. Manchmal je nach Branche. Und manchmal je nach Saison.<\/p>\n<p>Wir lassen die Daten die Geschichte erz\u00e4hlen.<\/p>\n<p><strong>Was wir gelernt haben (mit messbarem Impact)<\/strong><\/p>\n<p>Unsere Experimente reichen von gro\u00dfen Plattform-Weiterentwicklungen bis hin zu scheinbar kleinen Anpassungen \u2013 und beides ist entscheidend.<\/p>\n<p>Einige Beispiele:<\/p>\n<p><strong>Optimierung von Produkt-Bundles<\/strong><\/p>\n<p>Aktuell testen wir bei einem gro\u00dfen Kunden verschiedene Kombinationen aus Eintritts- und Zusatzangeboten, um den optimalen Produktmix zu ermitteln. Erste Ergebnisse helfen bereits dabei, die Kombinationen zu identifizieren, die sowohl Conversion als auch durchschnittlichen Bestellwert maximieren.<\/p>\n<p><strong>Countdown-Timer im Warenkorb<\/strong><\/p>\n<p>Wir haben die Einf\u00fchrung eines Countdown-Timers im Warenkorb getestet, um Dringlichkeit zu erzeugen und die Abschlussrate zu steigern.<\/p>\n<p>Erste Ergebnisse zeigen eine Steigerung der Conversion-Rate um bis zu 5 % auf der Warenkorbseite. Wir testen weiterhin unterschiedliche Zeitfenster, um die optimale Dauer zu bestimmen.<\/p>\n<p><strong>\u201eWeniger Klicks ist besser\u201c neu gedacht<\/strong><\/p>\n<p>Eine verbreitete Annahme im eCommerce ist, dass weniger Schritte immer zu besseren Conversion-Raten f\u00fchren. Unsere Tests zeigen jedoch, dass das nicht pauschal gilt.<\/p>\n<p>Wenn Zusatzangebote relevant und sinnvoll bepreist sind, kann ein zus\u00e4tzlicher, gut durchdachter Schritt im Kaufprozess den Gesamtumsatz sogar steigern \u2013 ohne die Abschlussrate negativ zu beeinflussen.<\/p>\n<p><strong>Optimierung des Checkout-Prozesses<\/strong><\/p>\n<p>Unser \u00fcberarbeiteter Checkout-Prozess ist aktuell die zweitgr\u00f6\u00dfte Testinitiative, die wir je durchgef\u00fchrt haben \u2013 mit bisher \u00fcber 500.000 teilnehmenden Nutzern.<\/p>\n<p>Wir optimieren alles \u2013 von der Auswahl der Zahlungsart \u00fcber die Struktur der Zahlungseingabe bis hin zu optionalen Zusatzleistungen wie Ticketversicherungen \u2013 alles basierend auf realen Nutzerdaten.<\/p>\n<p><strong>Kontinuierliche Optimierung statt einmaliger Verbesserungen<\/strong><\/p>\n<p>Das Wichtigste an Experimentation ist nicht ein einzelner prozentualer Uplift.<\/p>\n<p>Es ist die Disziplin.<\/p>\n<p>Tests entfernen Meinungen aus der Entscheidungsfindung.<br \/>\nSie ersetzen Annahmen durch belastbare Daten.<br \/>\nSie erm\u00f6glichen es uns, Erlebnisse im gro\u00dfen Ma\u00dfstab zu verbessern \u2013 verantwortungsvoll, strategisch und messbar.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p><strong>Bereit, Daten f\u00fcr Ihr Venue arbeiten zu lassen?<\/strong><\/p>\n<p>Bei <strong><em>accesso<\/em><\/strong> ist Experimentation keine Funktion. Es ist ein zentraler Bestandteil unserer Arbeitsweise.<\/p>\n<p>Wenn Sie mehr dar\u00fcber erfahren m\u00f6chten, wie Testing Ihre spezifischen Venue- oder Gesch\u00e4ftsziele unterst\u00fctzen kann, <a href=\"http:\/\/In der heutigen eCommerce-Landschaft sind Annahmen teuer. Was G\u00e4ste bevorzugen. Wie viele Schritte \u201ezu viele\u201c sind. Ob weniger Klicks immer zu h\u00f6heren Conversion-Raten f\u00fchren. Bei accesso verlassen wir uns nicht auf Annahmen \u2013 wir testen sie. Durch strukturierte Experimente optimieren wir kontinuierlich die eCommerce- und Venue-Commerce-Erlebnisse unserer Kunden. Dabei nutzen wir echtes Nutzerverhalten und fortschrittliche statistische Modelle, um messbares Umsatzwachstum zu erzielen. Zwei Arten von Tests: Plattformweit und kundenspezifisch Unser Experimentierprogramm funktioniert auf zwei zentrale Arten. Plattformweite Optimierung Wir f\u00fchren regelm\u00e4\u00dfig Tests \u00fcber mehrere Kunden hinweg durch, um unsere Plattformen f\u00fcr alle zu verbessern. Diese Initiativen konzentrieren sich auf Optimierungen, die dem gesamten \u00d6kosystem zugutekommen \u2013 sei es durch die Verfeinerung von Checkout-Prozessen, die Verbesserung der Produktdarstellung oder die Vereinfachung von Entscheidungswegen. Wird eine erfolgreiche Variante identifiziert, kann sie im gro\u00dfen Ma\u00dfstab ausgerollt werden \u2013 und sorgt so f\u00fcr eine gemeinsame Performance-Steigerung \u00fcber verschiedene Venues hinweg. Kundenspezifische Optimierung Zus\u00e4tzlich entwickeln wir ma\u00dfgeschneiderte Experimente f\u00fcr einzelne Kunden. Manchmal entstehen diese auf Wunsch des Kunden. In anderen F\u00e4llen identifiziert unser Team Optimierungspotenziale und bringt diese proaktiv in die Zusammenarbeit ein. Diese Tests sind individuell auf Branche, Region, Saisonalit\u00e4t und operative Ziele des Kunden abgestimmt. Denn Optimierung ist keine Einheitsl\u00f6sung. Unterst\u00fctzt durch Optimizely Alle Experimente werden in Optimizely durchgef\u00fchrt (\u2190 Link einf\u00fcgen), einer der f\u00fchrenden Plattformen f\u00fcr Web-Experimentation in der Branche. Das erm\u00f6glicht uns: \u2022 Integrierte KI zur Beschleunigung der Testentwicklung und zur Generierung neuer Varianten \u2022 Fortschrittliche statistische Modellierung, die Ergebnisse direkt mit der Verkaufsperformance verkn\u00fcpft \u2022 Ein leistungsstarkes Framework, das zehntausende Nutzer pro Test unterst\u00fctzt Nahezu jeder Aspekt des Kaufprozesses kann angepasst und getestet werden \u2013 von einfachen CSS- und Layout-Anpassungen bis hin zu umfassenden funktionalen \u00c4nderungen. Testen im gro\u00dfen Ma\u00dfstab Unsere Experimente laufen in der Regel zwischen zwei und sechs Wochen, mit Nutzerzahlen von 10.000 bis \u00fcber 100.000 Teilnehmern pro Test. Bis heute haben wir innerhalb von nur zwei Jahren strukturierter Experimente mit Optimizely \u00fcber 10 Millionen Nutzer getestet. Unsere gr\u00f6\u00dfte Initiative \u2013 ein umfangreiches Plattform-Release \u2013 umfasste letztlich mehr als 1,5 Millionen Nutzer. Das ist keine oberfl\u00e4chliche Optimierung. Das ist echte Skalierung. Hinter jedem Test erstellt und \u00fcberwacht unser Commercial-Intelligence-Team detaillierte Verhaltensmetriken, um genau zu verstehen, wie sich G\u00e4ste durch jede Variante bewegen. Manchmal unterscheidet sich der optimale Weg je nach Region. Manchmal je nach Branche. Und manchmal je nach Saison. Wir lassen die Daten die Geschichte erz\u00e4hlen. Was wir gelernt haben (mit messbarem Impact) Unsere Experimente reichen von gro\u00dfen Plattform-Weiterentwicklungen bis hin zu scheinbar kleinen Anpassungen \u2013 und beides ist entscheidend. Einige Beispiele: Optimierung von Produkt-Bundles Aktuell testen wir bei einem gro\u00dfen Kunden verschiedene Kombinationen aus Eintritts- und Zusatzangeboten, um den optimalen Produktmix zu ermitteln. Erste Ergebnisse helfen bereits dabei, die Kombinationen zu identifizieren, die sowohl Conversion als auch durchschnittlichen Bestellwert maximieren. Countdown-Timer im Warenkorb Wir haben die Einf\u00fchrung eines Countdown-Timers im Warenkorb getestet, um Dringlichkeit zu erzeugen und die Abschlussrate zu steigern. Erste Ergebnisse zeigen eine Steigerung der Conversion-Rate um bis zu 5 % auf der Warenkorbseite. Wir testen weiterhin unterschiedliche Zeitfenster, um die optimale Dauer zu bestimmen. \u201eWeniger Klicks ist besser\u201c neu gedacht Eine verbreitete Annahme im eCommerce ist, dass weniger Schritte immer zu besseren Conversion-Raten f\u00fchren. Unsere Tests zeigen jedoch, dass das nicht pauschal gilt. Wenn Zusatzangebote relevant und sinnvoll bepreist sind, kann ein zus\u00e4tzlicher, gut durchdachter Schritt im Kaufprozess den Gesamtumsatz sogar steigern \u2013 ohne die Abschlussrate negativ zu beeinflussen. Optimierung des Checkout-Prozesses Unser \u00fcberarbeiteter Checkout-Prozess ist aktuell die zweitgr\u00f6\u00dfte Testinitiative, die wir je durchgef\u00fchrt haben \u2013 mit bisher \u00fcber 500.000 teilnehmenden Nutzern. Wir optimieren alles \u2013 von der Auswahl der Zahlungsart \u00fcber die Struktur der Zahlungseingabe bis hin zu optionalen Zusatzleistungen wie Ticketversicherungen \u2013 alles basierend auf realen Nutzerdaten. Kontinuierliche Optimierung statt einmaliger Verbesserungen Das Wichtigste an Experimentation ist nicht ein einzelner prozentualer Uplift. Es ist die Disziplin. Tests entfernen Meinungen aus der Entscheidungsfindung. Sie ersetzen Annahmen durch belastbare Daten. Sie erm\u00f6glichen es uns, Erlebnisse im gro\u00dfen Ma\u00dfstab zu verbessern \u2013 verantwortungsvoll, strategisch und messbar.  Bereit, Daten f\u00fcr Ihr Venue arbeiten zu lassen? Bei accesso ist Experimentation keine Funktion. Es ist ein zentraler Bestandteil unserer Arbeitsweise. Wenn Sie mehr dar\u00fcber erfahren m\u00f6chten, wie Testing Ihre spezifischen Venue- oder Gesch\u00e4ftsziele unterst\u00fctzen kann, kontaktieren Sie unser Team. Wir sind immer auf der Suche nach dem n\u00e4chsten Schritt.\"><strong><em><u>kontaktieren Sie unser Team<\/u><\/em><\/strong><\/a>. Wir sind immer auf der Suche nach dem n\u00e4chsten Schritt.<\/p>\n","protected":false},"featured_media":10916,"parent":0,"template":"","meta":{"_acf_changed":false,"inline_featured_image":false},"blog-category":[82,86,85],"blog-type":[],"class_list":["post-10939","learn","type-learn","status-publish","has-post-thumbnail","hentry","blog-category-attractions","blog-category-mobile-app","blog-category-point-of-sale"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/accesso.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/learn\/10939","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/accesso.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/learn"}],"about":[{"href":"https:\/\/accesso.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/types\/learn"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/accesso.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media\/10916"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/accesso.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=10939"}],"wp:term":[{"taxonomy":"blog-category","embeddable":true,"href":"https:\/\/accesso.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/blog-category?post=10939"},{"taxonomy":"blog-type","embeddable":true,"href":"https:\/\/accesso.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/blog-type?post=10939"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}