人工智能如何发现在线转化和收入增长中的隐秘宝藏

在用户满意度和收入增长之间的微妙而又的平衡中，存在数百个变量。

一些内容，例如页面上元素的位置或图像，语言和字体的样式，均在Web设计人员的控制之内。其他变量，例如消费者的喜好或季节性，不断变化，难以确定。

在瞬息万变的电子商务世界中今天理想的客户体验明天可能不会那么理想

幸运的是零售商现在可以利用AI的强大功能和来自在线客户行为的数据驱动的见解来定义当前和将来的体验，A / B测试的基础知识企业可以使用多种传统技术来尝试定义将带来结果（通常是收入增长）的客户体验。使用广泛的方法之一是A / B测试，相对于B点A无疑可以帮助设计人员在单个页面或整个渠道的两个不同版本之间进行选择。但是，将两个不同的设计推销并不总是一个有益的过程。首先，它并不能为您的真实目标提供足够的信息：如果设计A的性能优于设计B，那很好，但是您几乎不知道为什么它会带来有意义的结果。更关键的是，即使设计A是当今的选择，但由于市场和消费者的期望总是在变化，因此随着时间的流逝，其影响将逐渐消失，即使在A / B测试结束之后，仍然存在许多问题：该测试结果应该立即实施，还是应该等待更多的时间进行试验才能实施？可能有多少种假设，您应按什么顺序处理它们？在检验初始假设的时间和可以实施的时间之间，消费者的偏好如何变化？

虽然所有这些都已确定，但时钟正在滴答作响，您的用户可能会获得不如人意的体验。

当然，A / B测试非常有用：至少您要走出来并挖掘宝藏。但是，A / B测试不是找出X在“客户旅程图”上的位置的有效，也不是有效的方法。终的解决方案是雇用一支庞大的反铲部队，他们可以从早到晚在整个岛屿上进行挖掘。

世界已经改变了与时俱进

自从二十年前Google工程师运行了个在线A / B测试以来，到电子商务目的地的网络访问量激增，计算能力呈指数级增长，自动化和应用AI取得了巨大进步，更不用说了快速变化的消费者期望和购买方式，在竞争激烈的电子商务时代，消费者的敏捷性和瞬态性越来越高。随着新产品，季节，竞争对手（或所有其他因素以及更多因素）改变市场，即使成功的客户体验也不会永远成为黄金标准，为了跟上这个瞬息万变的市场，公司将需要超越简单的A / B测试，并进行持续的全渠道优化，以持续监控，分析和优化在线客户体验。由于涉及变量和变化的条件，此过程是为机器（即AI）设计的理想选择，它可以处理大规模数据并赋予创意团队不断测试其和聪明想法的能力。 

作为一个无所不包的口语术语，人工智能是指模仿认知功能的机器

AI对连续全渠道优化如此有用的原因在于，它能够处理大量数据，识别模式，然后使用这些公认的模式来优化某些结果，在电子商务中，基于AI的体验优化使营销人员可以针对用户体验或渠道的一部分输入各种想法，因此该程序可以连续搜索并应用潜力的想法组合，可以拆分传入流量，以跨设备，客户群等同时测试多个场景，在这种情况下，使AI成为有效且敏捷的工具的原因在于其能够立即采取行动并以近乎实时的方式学习新信息的能力，结合设计师的创造力，机器驱动的测试正在创造体验优化的新时代，这种令人兴奋的伙伴关系不仅有助于在地图上指出X，而且还可以在无限可能中挖掘出以前未知的宝藏。

通过持续优化加速增长

将一种体验与另一种进行测试，并希望自己能一路走好，但是依靠A / B测试并不是优化电子商务业务的长期策略，而不是在不断有新的增长潜力的情况下发现。持续的全渠道体验优化要求电子商务中的人们采用一种新方法并依靠新技术来提供帮助，这种转变的回报将是能够有效地探索更多体验的能力，从而帮助零售商发现并不断完善那些可以带来结果的体验。