Popular Thử nghiệm AI tools in Tiếp thị include Optimizely, helping you work more efficiently.
Optimizely là một Nền tảng Trải nghiệm Kỹ thuật số (DXP) hàng đầu được hỗ trợ bởi AI, cho phép các nhà tiếp thị, nhà phát triển và lãnh đạo thương mại điện tử tạo, cá nhân hóa và thử nghiệm các trải nghiệm kỹ thuật số. Nó kết hợp quản lý nội dung, thử nghiệm A/B, cá nhân hóa và thương mại điện tử vào một nền tảng thống nhất duy nhất để thúc đẩy tăng trưởng và ROI.
Quản lý nội dungCông cụ Thử nghiệm AI là các nền tảng được thiết kế để kiểm tra và tối ưu hóa một cách có hệ thống các yếu tố tiếp thị nhằm cải thiện hiệu suất. Chúng sử dụng các phương pháp thống kê để so sánh các biến thể của trang web, email hoặc giao diện ứng dụng, xác định phiên bản nào đạt được mục tiêu cụ thể tốt nhất. Bằng cách cho phép ra quyết định dựa trên dữ liệu, những công cụ này giúp các nhà tiếp thị vượt ra ngoài phỏng đoán và liên tục nâng cao trải nghiệm người dùng cũng như tỷ lệ chuyển đổi. Các khả năng của AI thường tự động hóa phân tích thử nghiệm, đề xuất giả thuyết và cá nhân hóa trải nghiệm trên quy mô lớn.
Những công cụ này rất cần thiết cho các nhà tiếp thị kỹ thuật số, quản lý sản phẩm, chuyên gia tối ưu hóa tỷ lệ chuyển đổi (CRO) và nhà thiết kế UX/UI. Chúng thường được sử dụng để tối ưu hóa bố cục trang đích, kiểm tra dòng tiêu đề email marketing, tinh chỉnh quảng cáo sáng tạo, cải thiện luồng giới thiệu người dùng trong ứng dụng và xác thực các tính năng trang web mới trước khi ra mắt đầy đủ.
Khi chọn một công cụ Thử nghiệm, hãy đánh giá khả năng thử nghiệm của nó (phía máy khách so với phía máy chủ), khả năng tích hợp với các nền tảng phân tích và tiếp thị hiện có của bạn, và sự dễ sử dụng của trình chỉnh sửa. Ngoài ra, hãy xem xét sự tinh vi của công cụ thống kê, các tính năng phân khúc đối tượng và liệu mô hình định giá có phù hợp với lưu lượng truy cập và tần suất thử nghiệm của bạn hay không.
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.
Công cụ Thử nghiệm AI là các nền tảng phần mềm cho phép các nhà tiếp thị kiểm tra và so sánh một cách có hệ thống các phiên bản khác nhau của nội dung kỹ thuật số, chẳng hạn như trang web, quảng cáo hoặc email, để xác định phiên bản nào hoạt động tốt nhất. Chúng sử dụng phân tích thống kê để cung cấp thông tin chi tiết dựa trên dữ liệu nhằm tối ưu hóa trải nghiệm người dùng và tỷ lệ chuyển đổi. AI tăng cường các công cụ này bằng cách tự động hóa phân tích thử nghiệm, cá nhân hóa nội dung trên quy mô lớn và thậm chí đề xuất các ý tưởng thử nghiệm mới.
Để chọn công cụ phù hợp, hãy xem xét các yếu tố sau:
Thử nghiệm A/B (hoặc thử nghiệm phân tách) so sánh hai hoặc nhiều phiên bản riêng biệt của một yếu tố duy nhất, chẳng hạn như thử nghiệm hai tiêu đề khác nhau cho một trang web. Nó phù hợp nhất để thử nghiệm các thay đổi lớn để xem phiên bản nào hoạt động tốt hơn về tổng thể. Thử nghiệm đa biến (MVT) kiểm tra nhiều biến và sự kết hợp của chúng đồng thời, chẳng hạn như các tiêu đề, hình ảnh và nút khác nhau trên cùng một trang. MVT hữu ích để hiểu sự đóng góp riêng lẻ của từng yếu tố vào kết quả cuối cùng và là lựa chọn lý tưởng để tối ưu hóa các thiết kế hiện có.
Rất nhiều chuyên gia sử dụng các công cụ này. Người dùng chính bao gồm:
Các công cụ thử nghiệm sử dụng các mô hình thống kê để xác định xem sự khác biệt về hiệu suất quan sát được giữa các biến thể là do những thay đổi đã thực hiện hay do ngẫu nhiên. Chúng tính toán mức độ tin cậy hoặc giá trị p cho mỗi thử nghiệm. Một kết quả thường được coi là "có ý nghĩa thống kê" khi mức độ tin cậy từ 95% trở lên. Sự chặt chẽ này đảm bảo rằng các quyết định kinh doanh dựa trên dữ liệu đáng tin cậy, ngăn các nhóm hành động dựa trên những biến động ngẫu nhiên, gây hiểu lầm trong hành vi của người dùng.
