Ich bin gerade dabei, meine Sommerkampagnen systematisch auszuwerten und sitze mal wieder auf einem Haufen Split-Test-Daten aus den letzten 6 Wochen. Verschiedene Landingpage-Varianten, unterschiedliche CTA-Texte, zwei verschiedene Angebotsstrukturen – insgesamt komme ich auf knapp 40 Testvarianten über drei Kampagnen hinweg.
Bisher werte ich das alles händisch in Spreadsheets aus, was ehrlich gesagt immer mehr Zeit frisst. Ich hab jetzt öfter gelesen, dass man KI-Tools nutzen kann, um Muster in Testdaten zu erkennen oder Auswertungen zu beschleunigen. Konkret meine ich keine simplen Dashboards wie in Google Analytics, sondern wirklich etwas, das mir aus rohen CSV-Exports sinnvolle Handlungsempfehlungen generiert.
Meine Frage: Hat jemand von euch konkrete Erfahrungen damit gemacht, KI-Tools in die Test-Auswertung zu integrieren? Ich denke an sowas wie ChatGPT mit Data-Plugins, Claude mit hochgeladenen Dateien, oder auch spezialisierte Tools wie Julius AI oder sowas in der Richtung. Was funktioniert bei euch tatsächlich im Alltag – und was war am Ende nur Hype?
Mich interessieren keine allgemeinen Tool-Empfehlungen, sondern wirklich: Was habt ihr konkret damit gemacht, welche Art von Daten habt ihr reingefüttert, und was hat das Tool rausgebracht, das euch tatsächlich was gebracht hat? Echte Ergebnisse interessieren mich mehr als Features-Listen.
Interessantes Thema, ich bin da gerade selbst am Ausprobieren. Nach meiner langen Pause merke ich, dass sich das ganze Feld massiv verändert hat – früher hab ich alles manuell in Excel gewälzt, heute geht da einiges anders.
Ich hab vor ein paar Wochen mal einen kleineren Datensatz (gut 8 Varianten, zwei Kampagnen) in Claude hochgeladen als CSV. Was rausgekommen ist: das Tool hat tatsächlich Muster erkannt, die ich so nicht sofort gesehen hätte – zum Beispiel dass eine bestimmte CTA-Formulierung bei mobilem Traffic deutlich besser funktionierte, aber im Desktop-Bereich unterdurchschnittlich war. Das hätte ich im Spreadsheet auch selbst gefunden, aber es hätte wesentlich länger gedauert.
Was ich aber gelernt hab: du musst die Fragen wirklich konkret stellen. Einfach "analysier das mal" bringt generisches Zeug. Wenn du fragst "welche Variante performt bei Nutzern unter 3 Sitzungsminuten am besten und warum", wird's nützlich.
Für 40 Varianten würd ich das definitiv ausprobieren.