Peak-End-Regel im Twin-Test: kein Effekt — aber ein Lehrstück über Listenreihenfolge

Beweis statt Behauptung: Klassiker der Konsumpsychologie, live nachgetestet mit digitalen Zwillingen. → Alle 23 Kaufauslöser im Überblick.

Roger Dooley und Daniel Kahneman beschreiben einen Trigger, wir haben ihn mit digitalen Zwillingen neu getestet.

Was besagt die Peak-End-Regel eigentlich?

Die Peak-End-Regel geht auf eine Reihe von Studien um Daniel Kahneman zurück. In der bekanntesten (Redelmeier & Kahneman, 1996, Pain) gaben Patient*innen während einer Koloskopie oder Lithotripsie fortlaufend Echtzeit-Schmerzwerte ab, und danach EINE rückblickende Gesamtbewertung. Diese Gesamtbewertung liess sich am besten aus zwei Werten vorhersagen: dem Schmerz-Höhepunkt und dem Schmerz am Ende, nicht aus der Dauer oder dem Durchschnitt. Eine zweite Studie derselben Gruppe (Kahneman, Fredrickson, Schreiber & Redelmeier, 1993, Psychological Science) liess Versuchspersonen zwei Kaltwasser-Durchgänge erleben, einen kurzen und einen langen, bei dem am Ende die Temperatur leicht angehoben wurde, sodass der Schmerz nachliess. Die Mehrheit wählte freiwillig den längeren, insgesamt schmerzhafteren Durchgang noch einmal, weil er besser endete. Für Checkout- und Onboarding-Flows wird daraus in unzähligen UX- und Marketing-Ratgebern die Faustregel: Der letzte Schritt eines Erlebnisses zählt überproportional für die Erinnerung.

Wir wollten wissen, ob dieselbe Regel greift, wenn man sie auf einen ganz anderen Kontext überträgt: einen Online-Bestellvorgang. Also haben wir zwei Lieferabläufe mit exakt denselben fünf Schritten und demselben Überraschungs-Geschenk gebaut. Nur die Position des Geschenks unterscheidet sich.

Wie haben wir das getestet?

Das Panel: 10 digitale Zwillinge*

Beate Hofmann, 58
Projektleiterin-Twin* · Stuttgart · University degree

„Ich bin Beate Hofmann, Projektleiterin aus Stuttgart. Nach meiner Scheidung habe ich mit meinem neuen Partner neue Stabilität gefunden, und obwohl ich mit chronischen Rückenschmerzen und einer aktiven Krebserkrankung lebe, bleibe ich täglich sportlich aktiv und sehr zufrieden mit meinem Leben.“

Was diesen Twin besonders macht: Ich bin zutiefst religiös, ohne die Kirche zu besuchen, misstraue Politik und Wirtschaftslage grundlegend, und schütze meine Daten so konsequent, dass ich selbst auf Rabatte verzichte, bevor ich sie preisgebe.

* Digital Twin: KI-Simulation auf Basis eines realen Personenprofils: 68+ Survey-Items, vollständiges psychografisches Profil (Werte, Demografie, Verhalten). Keine echte Person.

Sabine Wagner, 56
Pflegekraft-Twin* · Leipzig · Upper secondary education

„Ich bin Sabine Wagner, Krankenpflegerin in einem Leipziger Krankenhaus. Ich bin verheiratet und lebe mit meinem Mann zusammen, aber zwischen der 40-Stunden-Schichtarbeit und dem Haushalt bleibt mir kaum eigene Zeit.“

Was diesen Twin besonders macht: Mein Glaube ist keine reine Tradition, sondern gibt mir täglich Kraft für einen fordernden Beruf, ich vertraue Polizei und Justiz stark, und trotz meines vollen Krankenhausalltags engagiere ich mich ehrenamtlich für wohltätige Organisationen.

* Digital Twin: KI-Simulation auf Basis eines realen Personenprofils: 68+ Survey-Items, vollständiges psychografisches Profil (Werte, Demografie, Verhalten). Keine echte Person.

Kathrin Baumann, 32
Lehrerin-Twin* · München · Postgraduate degree

„Ich bin Kathrin Baumann, Grundschullehrerin aus München. Ich bin verheiratet und habe zwei kleine Kinder, und mein Alltag zwischen Schule und junger Familie ist turbulent. Für Sport bleibt gerade wenig Zeit.“

Was diesen Twin besonders macht: Ich vertraue Menschen sehr stark und sehe grundsätzlich das Gute in ihnen, stehe den Grünen politisch nahe und boykottiere Produkte konsequent aus Nachhaltigkeitsgründen, obwohl Politik in meinem Alltag sonst wenig Raum einnimmt.

* Digital Twin: KI-Simulation auf Basis eines realen Personenprofils: 68+ Survey-Items, vollständiges psychografisches Profil (Werte, Demografie, Verhalten). Keine echte Person.

Melanie Schubert, 33
Bankkauffrau-Twin* · bei Frankfurt · Advanced vocational education

„Ich bin Melanie Schubert, Bankkauffrau bei einem großen Unternehmen in der Nähe von Frankfurt. Ich bin verheiratet und lebe mit meinem Mann zusammen, wobei mich gelegentliche Rücken- und Nackenbeschwerden im Alltag etwas ausbremsen.“

Was diesen Twin besonders macht: Ich bin deutlich risikoscheuer als die meisten in meinem Umfeld, meide Führungsrollen und begrenze bewusst meine Zeit im Internet, obwohl ich technisch durchaus versiert bin: Ordnung und Verlässlichkeit sind mir wichtiger als Neues auszuprobieren.

* Digital Twin: KI-Simulation auf Basis eines realen Personenprofils: 68+ Survey-Items, vollständiges psychografisches Profil (Werte, Demografie, Verhalten). Keine echte Person.

Lukas Sander, 33
Einzelhandels-Twin* · Dortmund · Postgraduate degree

„Ich bin Lukas Sander, Einzelhandelskaufmann mit Teamverantwortung in Dortmund. Ich bin verheiratet und habe drei Kinder im Alter von zwei, vier und sieben Jahren: zwischen einer 40-Stunden-Woche und einem vollen Familienleben fühle ich mich sehr zufrieden und habe alles gut im Griff.“

Was diesen Twin besonders macht: Obwohl ich sicherheitsorientiert und risikoscheu bin, setze ich mich stark für Minderheitenrechte, einschließlich LGBTQ, ein und wünsche mir einen starken, sozial aktiven Staat. Dazu bringe ich mit meinem Hochschulabschluss einen ungewöhnlichen Blickwinkel in meinen Einzelhandelsberuf mit.

* Digital Twin: KI-Simulation auf Basis eines realen Personenprofils: 68+ Survey-Items, vollständiges psychografisches Profil (Werte, Demografie, Verhalten). Keine echte Person.

Anke Schumann, 48
Personalreferentin-Twin* · Hamburg · University degree

„Ich bin Anke Schumann, Personalreferentin in einem mittelständischen Unternehmen in Hamburg. Ich bin verheiratet, habe zwei Söhne und fühle mich in meinem Leben sehr erfüllt und angekommen.“

Was diesen Twin besonders macht: Ich vertraue Parlament und Justiz stark, obwohl mich die wirtschaftliche Lage unzufrieden macht, setze mich für Einkommensgleichheit und Minderheitenrechte ein und halte gleichzeitig Gehorsam und Respekt vor Autorität für wichtige Erziehungswerte, ein Widerspruch, den ich an mir selbst bemerke.

* Digital Twin: KI-Simulation auf Basis eines realen Personenprofils: 68+ Survey-Items, vollständiges psychografisches Profil (Werte, Demografie, Verhalten). Keine echte Person.

Sören Lindner, 30
IT-Twin* · Köln · Advanced vocational education

„Ich bin Sören Lindner, IT-Administrator in einem großen Unternehmen in Köln. Ich bin nicht verheiratet und lebe mit meiner Partnerin zusammen: meine Kindheit war von finanziellen Sorgen und Familienkonflikten geprägt, was mich risikofreudiger und entschlossener gemacht hat.“

Was diesen Twin besonders macht: Ich bin überdurchschnittlich risikobereit und führungsstark, gehe für Anliegen auf die Straße und spende dafür, schütze meine Daten trotz meiner technischen Affinität sehr streng, und setze mich aktiv gegen Ungleichbehandlung von Frauen im Beruf ein.

* Digital Twin: KI-Simulation auf Basis eines realen Personenprofils: 68+ Survey-Items, vollständiges psychografisches Profil (Werte, Demografie, Verhalten). Keine echte Person.

Tobias Hübner, 35
Mechatroniker-Twin* · Essen (Ruhrgebiet) · Upper secondary education

„Ich bin Tobias Hübner, Mechatroniker bei einem mittelständischen Elektronikhersteller im Ruhrgebiet, in Essen. Ich bin nicht verheiratet und lebe in einem großen Sechs-Personen-Haushalt mit meinen Eltern und jüngeren Verwandten, trubelig, aber eine starke Quelle von Sicherheit für mich.“

Was diesen Twin besonders macht: Ich investiere mehrere Stunden pro Woche in die Betreuung von Verwandten und Nachbarn, statt nach außen gerichteten sozialen Aktivitäten nachzugehen, lehne Tracking-Cookies konsequent ab und gehe trotz eines Gefühls geringer politischer Wirksamkeit regelmäßig wählen.

* Digital Twin: KI-Simulation auf Basis eines realen Personenprofils: 68+ Survey-Items, vollständiges psychografisches Profil (Werte, Demografie, Verhalten). Keine echte Person.

Dennis Altmann, 41
Vertriebs-Twin* · Düsseldorf · University degree

„Ich bin Dennis Altmann, Vertriebsmitarbeiter bei einem mittelständischen Großhandelsunternehmen in Düsseldorf und reise beruflich viel. Ich bin verheiratet und habe drei Kinder. Meine eigene Kindheit war von Geldsorgen und Streit geprägt, deshalb wünsche ich mir für meine Kinder ein stabileres, harmonischeres Zuhause.“

Was diesen Twin besonders macht: Anders als das eher liberale Umfeld in Düsseldorf lege ich großen Wert auf klare Regeln, Ordnung und traditionelle Erziehungswerte wie Gehorsam und Respekt vor Autorität, begegne Fremden mit gesunder Skepsis; mein Vater stammt ursprünglich aus der Türkei.

* Digital Twin: KI-Simulation auf Basis eines realen Personenprofils: 68+ Survey-Items, vollständiges psychografisches Profil (Werte, Demografie, Verhalten). Keine echte Person.

Jürgen Krause, 59
Buchhalter-Twin* · Berlin · Upper secondary education

„Ich bin Jürgen Krause, Buchhalter kurz vor der Rente in Berlin. Ich bin nicht verheiratet und lebe mit zwei älteren Verwandten zusammen, die ich rund 15 Stunden pro Woche pflege, während mich Rücken- und Gelenkschmerzen sowie gelegentliche starke Kopfschmerzen im Alltag begleiten.“

Was diesen Twin besonders macht: Ich bin gesellschaftlich eher konservativ, halte Tradition und Respekt vor Autorität hoch und fühle trotz meines Lebens in einer weltoffenen Stadt wenig Verbundenheit mit der europäischen Idee, und wähle trotzdem SPD, weil mir soziale Gerechtigkeit wichtig ist.

* Digital Twin: KI-Simulation auf Basis eines realen Personenprofils: 68+ Survey-Items, vollständiges psychografisches Profil (Werte, Demografie, Verhalten). Keine echte Person.

* Digitale Zwillinge sind KI-Simulationen auf Basis realer Personenprofile, keine echten Menschen. Klick auf einen Zwilling zeigt, worauf er basiert.

Wer gewinnt: das Geschenk am Ende oder am Anfang?

Auf den ersten Blick sah es nach einem klaren Peak-End-Sieg aus. In jedem einzelnen Durchgang bekam die zuerst genannte Variante deutlich mehr Zuteilungspunkte als die zweite: 5,7 von 10 gegenüber 4,3 von 10. Das Problem: Dieses Muster trat exakt gleich stark auf, egal ob Variante E oder Variante S zuerst genannt wurde.

Sobald man beide gegenläufig geordneten Durchgänge poolt (n=20), verschwindet der scheinbare Vorsprung komplett: Variante E und Variante S landen bei exakt 5,0 von 10 Zuteilungspunkten, ein perfektes Unentschieden. Was sich zunächst wie ein handfester Peak-End-Effekt las, war ein Listenpositions-Effekt: Wer zuerst genannt wird, gewinnt, unabhängig davon, ob das Geschenk am Anfang oder am Ende des Ablaufs sitzt.

Kathrin, einer der digitalen Zwillinge, illustriert das Muster gut. Im ersten Durchgang (Variante E zuerst genannt) wählte sie 8 von 10 für Variante E: „Ein Unerwartetes am Ende ist eine kleine Belohnung für die Geduld, das bleibt eher im Gedächtnis“, sagt Twin „Kathrin“ (digitaler Zwilling, DACH-Konsumentenpanel). Im zweiten Durchgang, in dem Variante S zuerst genannt wurde, verschob sie sich auf 6 von 10 für S. Ihre Begründung blieb plausibel, aber die Zahl folgte der neuen Reihenfolge.

Zeigt sich der Peak-End-Effekt wenigstens bei einzelnen Zwillingen?

Ein Blick auf die Panel-Zusammensetzung zeigt ein gemischtes Bild. Vier Zwillinge (Baumann, Schubert, Sander, Wagner) folgten in beiden Durchgängen konsequent der Listenposition. Sie bevorzugten schlicht, was zuerst genannt wurde. Ein Zwilling (Hofmann) war ein Grenzfall: einmal folgte sie der Position, im zweiten Durchgang teilte sie exakt 5/5. Fünf Zwillinge hielten dagegen eine stabile Präferenz für eine bestimmte Variante, unabhängig von der Nennreihenfolge: Zwei bevorzugten durchgehend Variante E (Geschenk am Ende). Tobias Hübner und Sören Lindner. Drei bevorzugten durchgehend Variante S (Geschenk am Anfang). Jürgen Krause, Anke Schumann und Dennis Altmann.

Tobias Hübner begründet seine E-Präferenz genau im Sinne der klassischen Regel: „Eine Überraschung am Ende ist wie ein kleines Dessert nach dem Essen, das den ganzen Ablauf positiv abrundet“, sagt Twin „Tobias“. Melanie Schubert dagegen wählte je nach Durchgang unterschiedlich. Im zweiten Durchgang, als Variante S zuerst genannt wurde, kippte sie: „Ich bin einfach ungeduldig und möchte nicht bis zum Schluss warten. Wenn die Freude gleich am Anfang da ist, ist das für mich viel besser und ich erinnere mich gerne daran zurück“, sagt Twin „Melanie“.

Wichtig: Die zwei stabilen E-Präferenzen dürfen hier nicht als „die Zwillinge, die den echten Peak-End-Effekt zeigen“ herausgepickt werden. Die drei stabilen S-Präferenzen sind zahlenmässig in der Mehrheit und ziehen in die genau entgegengesetzte Richtung. Auf Panel-Ebene heben sich diese beiden stabilen Gruppen nahezu auf, was zur exakten 5,0/5,0-Symmetrie beiträgt. Die Symmetrie ist also teils Zusammensetzungs-Zufall, nicht ein einheitlicher Mechanismus bei allen zehn Zwillingen.

Gleiches Prinzip getestet, anderer Befund: in Minuten statt Wochen Feldarbeit sichtbar gemacht.

Widerspricht das Ergebnis Kahneman und Redelmeier?

Nein, und das ist der eigentliche Lehrpunkt dieses Tests. Redelmeier und Kahneman untersuchten, wie Menschen eine Erfahrung, die sie gerade in Echtzeit durchlebt haben, im Nachhinein erinnern und bewerten. Unsere digitalen Zwillinge dagegen lesen eine beschriebene Fünf-Schritt-Sequenz und beurteilen sie vorausschauend. Sie durchleben nichts, sie haben keine Momente, die sie selektiv erinnern könnten. Der Gedächtnis-Konstruktionsmechanismus, den die Originalstudien belegen, hat in einem reinen Text-Format möglicherweise gar keine Angriffsfläche. Unser Nullbefund widerspricht der Klassik also nicht. Er zeigt, dass die verbreitete Faustregel „das Ende zählt am meisten“ nicht automatisch auf eine vorausschauend beurteilte, textlich beschriebene Customer Journey überträgt.

Hinzu kommt eine bewusste Design-Entscheidung: Wir haben beiden Varianten explizit gesagt, dass sie inhaltsgleich sind, ein Schritt, den die Originalstudien den Proband*innen nie mitteilten (die mussten Dauer und Inhalt selbst einschätzen, und viele schätzten falsch). Diese Transparenz macht „beide sind gleichwertig“ zur naheliegendsten Antwort, ein konservativer Test, kein laxer. Ausserdem sitzen Höhepunkt und Ende in Variante E an derselben Stelle (Schritt 5 ist beides zugleich), sodass sich ein reiner Peak-Effekt nicht von einem reinen End-Effekt trennen lässt. Unser Test spricht nur zur kombinierten Behauptung, wie sie auch auf der Hub-Seite formuliert ist.

Eine zweite Messgrösse: wie gut sich die Zwillinge an jede Variante „erinnern“ würden, auf einer 1–10-Skala, liefert ebenfalls keinen belastbaren Unterschied: gepoolt liegen beide Varianten nahe beieinander, und die Richtung kippt je nachdem, ob man einen einzelnen nicht zweifelsfrei belegbaren Wert einschliesst oder ausschliesst. Aus dieser Erinnerungs-Skala lässt sich daher kein Befund ableiten.

Was bedeutet das für deinen Checkout- oder Onboarding-Flow?

Die praktische Lehre aus diesem Test liegt weniger im Peak-End-Ergebnis selbst als in der Methodik dahinter: Wer einen beschriebenen Ablauf mit einem KI-Panel testet und dabei nur EINE Reihenfolge der Optionen präsentiert, wird mit hoher Wahrscheinlichkeit einen Gewinner ausweisen, und dieser Gewinner ist mit 5,7 zu 4,3 exakt der, der zuerst genannt wurde, unabhängig vom eigentlichen Inhalt. Bevor du also aus einem einzelnen KI-getesteten Vergleich eine Entscheidung ableitest, ob eine Überraschung besser am Anfang oder am Ende deines Bestellprozesses sitzt., Lohnt sich ein zweiter Durchgang mit vertauschter Reihenfolge. Für die Frage „wann platziere ich mein bestes Element?“ selbst liefert dieser Test keinen Hebel: Bei identischem Inhalt und expliziter Gleichheits-Ansage ist es unseren Zwillingen bei beschriebenen Abläufen egal, ob das Geschenk am Anfang oder am Ende steckt.

Dieser Test ist Teil der Serie Trigger-Labor, in der wir Klassiker der Konsumpsychologie mit digitalen Zwillingen neu prüfen. Die Gesamtübersicht aller Retests liest du im Flagship-Artikel „Brainfluence 2.0 nachgetestet“.

Weiterführende Artikel

• Verlustaversion & Framing im Twin-Test
• Storytelling in der Produktbeschreibung: Twin-Test
• Digital Twins vs. Fokusgruppen: Methodenvergleich 2026

Häufig gestellte Fragen

Glossar: Die Begriffe des Trigger-Labors

Digitale Zwillinge (Digital Twins): KI-Personas auf Basis echter Umfrageprofile, die auf Text-Stimuli mit Forced-Choice-Entscheidungen und Ratings reagieren: ein Marktforschungs-Panel, das in Minuten statt Wochen antwortet. → Mehr dazu: Digital Twins in der Marktforschung: Der komplette Leitfaden

Trigger-Labor: die Artikelserie, in der Klassiker der Konsumpsychologie mit digitalen Zwillingen aus einem DACH-Konsumentenpanel live nachgetestet werden. → Zum Experiment: Brainfluence 2.0 nachgetestet

Peak-End-Regel: das Prinzip, dass eine rückblickende Bewertung einer Erfahrung vor allem von ihrem emotionalen Höhepunkt und ihrem Ende geprägt wird, nicht vom Durchschnitt aller Momente (Redelmeier & Kahneman, 1996; Kahneman, Fredrickson, Schreiber & Redelmeier, 1993).

Erster Eindruck (50 Millisekunden): der Befund, dass Besucher ein Design-Urteil über eine Website bereits in rund 50 Millisekunden fällen, wobei visuelle Einfachheit gegenüber dichter Gestaltung gewinnt (Lindgaard et al., 2006; Tuch et al., 2012). → Zum Experiment: Die ersten 50 Millisekunden

Anker-Effekt: ein zuerst genannter Preis oder Wert verschiebt die nachfolgende Bewertung eines Angebots in seine Richtung, selbst wenn der Anker offensichtlich willkürlich ist (Tversky & Kahneman, 1974). → Zum Experiment: Anker-Effekt: Streichpreis im Twin-Test

Verknappung (Scarcity): das Prinzip, dass begrenzte Verfügbarkeit oder begrenzte Zeit eine Handlung dringlicher wirken lässt und den wahrgenommenen Wert eines Angebots steigert (Cialdini, 1984). → Zum Experiment: Verknappung im Twin-Test

Verlustaversion & Framing: dieselbe Option wirkt unterschiedlich attraktiv, je nachdem ob sie als möglicher Verlust oder als möglicher Gewinn formuliert wird, weil Verluste psychologisch schwerer wiegen als gleich grosse Gewinne (Tversky & Kahneman, 1981). → Zum Experiment: Verlustaversion & Framing im Twin-Test

Reziprozität: Menschen fühlen sich verpflichtet, eine erhaltene Gefälligkeit zu erwidern, was ein vorab gegebenes Geschenk oder ein Gratis-Angebot zu einem starken Kauf-Trigger macht (Regan, 1971). → Zum Experiment: Reziprozität im Twin-Test

Besitztums-Effekt (Endowment): Menschen bewerten etwas, das sie bereits besitzen oder gerade in Nutzung haben, höher, als wenn sie dasselbe Objekt erst noch erwerben müssten (Kahneman, Knetsch & Thaler, 1990). → Zum Experiment: Besitztums-Effekt im Twin-Test

Storytelling (Narrative Transportation): Konsument*innen, die in eine Geschichte „eintauchen“, verarbeiten Botschaften weniger kritisch und übernehmen story-konsistente Überzeugungen eher (Green & Brock, 2000). → Zum Experiment: Storytelling in der Produktbeschreibung: Twin-Test

Pick-Share (erzwungene Wahl): der Anteil der Zwillinge, die sich in einer Forced-Choice-Frage ohne „weiss nicht“-Option für eine bestimmte Variante entscheiden, gemittelt über zwei gegenläufig geordnete Durchgänge.

Allokations-Messung: eine Fragetechnik, bei der Zwillinge für jede Variante angeben, bei wie vielen von 10 Käufen oder Situationen sie sich dafür entscheiden würden. Das liefert eine realistische Verteilung statt eines einstimmigen Ja/Nein-Bildes.

Quellen & weiterführende Literatur

1. Redelmeier, D. A., & Kahneman, D. (1996). Patients' memories of painful medical treatments: real-time and retrospective evaluations of two minimally invasive procedures. Pain, 66(1), 3–8.
2. Kahneman, D., Fredrickson, B. L., Schreiber, C. A., & Redelmeier, D. A. (1993). When more pain is preferred to less: adding a better end. Psychological Science, 4(6), 401–405.
3. Do, A. M., Rupert, A. V., & Wolford, G. (2008). Evaluations of pleasurable experiences: the peak-end rule. Psychonomic Bulletin & Review, 15(1), 96–98.
4. Trigger-Labor Experiment G7 (Peak-End-Regel), 2026, n = 10 digitale Zwillinge (neuroflash).