Tiếp thị Tốt nhất trong lĩnh vực 1 cái Thử nghiệm Công cụ AI

Một giám đốc tiếp thị kỹ thuật số cho một thương hiệu thương mại điện tử cần tăng số lượt đăng ký cho một sản phẩm mới ra mắt. Sử dụng công cụ Thử nghiệm AI, họ thiết lập một thử nghiệm A/B trên trang đích. Biến thể A sử dụng tiêu đề gốc "Khám phá Bộ sưu tập Mới của chúng tôi", trong khi Biến thể B thử nghiệm "Nhận Quyền truy cập sớm vào Tương lai Công nghệ". Công cụ tự động phân chia lưu lượng truy cập giữa hai phiên bản và theo dõi tỷ lệ chuyển đổi đăng ký cho mỗi phiên bản. Sau khi đạt được ý nghĩa thống kê, dữ liệu cho thấy Biến thể B tăng tỷ lệ chuyển đổi lên 18%, cung cấp một quyết định rõ ràng, dựa trên dữ liệu để cập nhật trang.

Một nhà tiếp thị qua email tại một công ty SaaS muốn cải thiện tỷ lệ nhấp (CTR) của bản tin hàng tuần của họ. Họ sử dụng các tính năng cá nhân hóa của một công cụ Thử nghiệm để nhắm mục tiêu đến các phân khúc người dùng khác nhau. Đối với người dùng mới, email sẽ làm nổi bật các hướng dẫn giới thiệu. Đối với người dùng thành thạo, nó sẽ giới thiệu các tính năng nâng cao. Công cụ của công cụ sẽ tự động chèn khối nội dung có liên quan cho mỗi người nhận. Cách tiếp cận có mục tiêu này giúp tăng CTR cao hơn 40% so với bản tin "một kích cỡ cho tất cả" trước đây, thúc đẩy sự tương tác của người dùng tốt hơn.

Một quản lý sản phẩm cho một ứng dụng thể dục di động nhằm mục đích giảm tỷ lệ người dùng rời bỏ trong quá trình giới thiệu ban đầu. Họ thiết kế hai luồng giới thiệu khác nhau. Luồng A là một hướng dẫn ba bước, trong khi Luồng B là một quy trình thiết lập tương tác và được game hóa hơn. Sử dụng một công cụ thử nghiệm phía máy chủ, họ ngẫu nhiên gán người dùng mới vào một trong hai luồng. Công cụ đo lường tỷ lệ hoàn thành và tỷ lệ giữ chân ngày đầu tiên cho mỗi nhóm. Kết quả cho thấy Luồng B có tỷ lệ hoàn thành cao hơn 25%, hướng dẫn lộ trình phát triển của đội ngũ sản phẩm.

Một nhà tiếp thị hiệu suất đang chạy các chiến dịch quảng cáo trên mạng xã hội muốn tối đa hóa lợi tức trên chi tiêu quảng cáo (ROAS) của họ. Họ sử dụng tính năng thử nghiệm đa biến để thử nghiệm các kết hợp khác nhau của các yếu tố quảng cáo: ba hình ảnh khác nhau, hai tiêu đề và hai nút kêu gọi hành động. Công cụ Thử nghiệm chạy tất cả 12 kết hợp có thể và phân tích xem kết hợp nào tạo ra nhiều nhấp chuột và chuyển đổi nhất. Kết hợp chiến thắng sau đó được phân bổ phần lớn ngân sách quảng cáo, cải thiện ROAS tổng thể của chiến dịch lên 15%.

Một đội ngũ phát triển tại một thị trường trực tuyến đã xây dựng một tính năng "Danh sách mong muốn" mới. Để tránh các tác động tiêu cực tiềm tàng đến hiệu suất trang web hoặc hành vi của người dùng, họ sử dụng một công cụ Thử nghiệm có khả năng gắn cờ tính năng. Ban đầu, họ chỉ triển khai tính năng này cho 5% người dùng. Họ theo dõi các chỉ số chính như thời lượng phiên, tỷ lệ thêm vào giỏ hàng và doanh thu tổng thể cho nhóm này so với 95% người dùng không thấy tính năng. Dữ liệu tích cực xác nhận giá trị của tính năng, cho phép đội ngũ tự tin triển khai nó cho 100% người dùng.

Một chiến lược gia thương mại điện tử cho một trang web đặt vé du lịch muốn tìm ra mức giảm giá tối ưu để cung cấp cho khách truy cập lần đầu mà không làm giảm lợi nhuận. Họ thiết lập một thử nghiệm để kiểm tra ba chương trình khuyến mãi khác nhau: giảm giá 10%, giảm giá cố định 20 đô la và hủy miễn phí. Công cụ phân khúc khách truy cập mới đến và trình bày một trong ba ưu đãi. Sau đó, nó theo dõi tỷ lệ đặt phòng và giá trị đơn hàng trung bình cho mỗi phân khúc. Dữ liệu giúp xác định chương trình khuyến mãi mang lại doanh thu tổng thể cao nhất, chứ không chỉ là tỷ lệ chuyển đổi cao nhất.