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In einem A/B-Test werden verschiedene Elemente wie Produktpräsentationen, Farben usw. auf ihre Wirkung auf die Nutzer getestet. 50% des Traffics sind Variante A ausgesetzt, 50% Variante B. Je nachdem, welche Variante besser abschneidet (vgl. KPIs wie Konversionsrate usw.), wird diese Variante verwendet und der nächste Test eingerichtet. Es gibt auch A/B/C/D-Tests mit mehr als zwei Varianten sowie multivariate Tests (MVT), bei denen mehrere Elemente auf einer Seite in unterschiedlichen Kombinationen getestet werden. A/B-Tests oder MVTs sind eine gängige Methode, um die Seitenfunktionalität zu optimieren und das Kundenerlebnis zu verbessern.

Customer Experience (CX) und User Experience (UX) sind zwei entscheidende Aspekte der Customer Journey. CX ist das Erlebnis des Kunden während seiner Kundenreise. Wenn die CX angenehm ist und die Bedürfnisse des Kunden effektiv und reibungslos erfüllt werden können, wird der Kunde wahrscheinlich wiederkommen, das Unternehmen möglicherweise sogar weiterempfehlen und empfänglicher für die Angebote und Werbebotschaften des Unternehmens sein.

UX bedeutet grds. das Gleiche. Je nach Kontext kann sich UX jedoch auch auf die Erfahrung potenzieller Kunden beim Besuch von Websites bzw. in Online-Shops beziehen (im Gegensatz zu bestehenden Kunden).

Im Gegensatz zu einem Nutzer ist ein Kunde bekannt, weil ein Kauf mit Bestellung und Bezahlung getätigt wurde. Bekannte Kunden sind bei einem Online-Besuch jedoch oft nicht als solche erkennbar (vgl. fehlender Log-in oder privacy browser) und können daher nur als Nutzer erfasst und behandelt werden (bis sie sich einloggen oder eine weitere Bestellung aufgeben).

Der Begriff Customer Engagement umfasst die aktiven Verhaltensweisen des Nutzers wie Klicken, Filtern und Kaufen u.a. Jede Interaktion fördert das Customer Engagement, und die richtigen Interaktionen machen Nutzer zu Kunden (Kundenbindung). ODOSCOPE ermöglicht eine sofortige Personalisierung im Moment des Seitenaufrufs und stellt sicher, dass die Nutzer sofort die relevantesten Inhalte sehen — ideal, um das Customer Engagement bzw. die Kundenbindung zu fördern.

Datenaktivierung ist die Verwendung von Datenpunkten, um eine (Personalisierungs-)Entscheidung wie eine bestimmte Artikelauswahl, Sortierung von Produkten, Nachrichten, Bildern, Suchergebnissen, Empfehlungen usw. nach individueller Relevanz zu treffen. ODOSCOPE arbeitet mit einer Datenaktivierung in Echtzeit, die sich bei jedem Klick flexibel und dynamisch an die aktuelle Situation des Nutzers anpasst.

Der Begriff Echtzeit wird auf viele verschiedene Arten verwendet. Echtzeit ist nicht immer Echtzeit. Technisch gesehen bezieht es sich auf die quasi sofortige Ausführung Computer-gestützter Analysen, darauf basierender Entscheidungen und deren Ausspielungen. ODOSCOPE verfügt über mehrere Echtzeit-Funktionen; sowohl in Bezug auf die Echtzeit-Analyse (auch bei sehr großen Datenmengen) als auch in Bezug auf die Echtzeit-Anzeige der Personalisierung als Entscheidung der Echtzeit-Analyse (vgl. Datenaktivierung).

Ein Data Lakehouse ist eine zentrale Plattform für mehrere Datenquellen und deren Metadaten. Im Gegensatz zu einem herkömmlichen Data Warehouse (DWH), das für SQL-Abfragen und herkömmliche Analysen konzipiert ist, werden Daten jedoch direkt in das Data Lakehouse importiert, ohne dass ein potenziell fehleranfälliger und zeitaufwändiger ETL-Prozess (Extrahieren, Transformieren, Laden) erforderlich ist. Ein Data Lakehouse kann sehr große Mengen strukturierter, halbstrukturierter und unstrukturierter Daten im selben System speichern, was maschinelle Lernanwendungen ermöglicht und Datenteams effizienter macht, da Daten nicht mehr über mehrere Systeme hinweg abgefragt und verknüpft werden müssen.

Situationalisierung bezieht sich auf die aktuelle Situation eines Online-Nutzers. Es ist sehr entscheidend, ob jemand während der Hauptverkehrszeit in der U-Bahn auf seinem Handy surft, tagsüber während der Arbeit seinen Desktop-PC nutzt oder an einem Sonntagabend zu Hause mit seinem Tablet auf dem Sofa im Internet "unterwegs" ist. Jede Situation ist anders. Das gilt auch für das Nutzer- und Kundenverhalten. Wie unterschiedlich dieses Verhalten ist und ob es sich eher nach Tageszeit, Gerätetyp, Geografie oder vielen anderen Datenpunkten und Kombinationen davon unterscheidet, ist in den historischen Daten des Shops enthalten und wird für jeden Nutzer und dessen Klicks durch Echtzeit-Analysen bestimmt.