Fremtiden for optimalisering av digitale opplevelser: Vekst for moderne digitale team

Husker du da bedrifter redesignet nettsteder basert på ledernes preferanser? Eller lanserte funksjoner fordi konkurrentene gjorde det?

Disse dagene er i ferd med å forsvinne. Bedrifter har oppdaget at systematisk eksperimentering slår magefølelsen. Siden 2018 har vi sett en økning på 131 % i eksperimenter, fra enkle A/B-tester til nå intrikat, datadrevet optimalisering, inkludert serversidetesting, personaliseringskampanjer og til og med ML-drevne optimaliseringsmetoder som flerarmede banditter.

Det som en gang var begrenset til teknologigiganter som Amazon og Netflix, er nå mainstream. Med over 75 % av kundene som forventer optimaliserte, personlige opplevelser, endrer selskaper på tvers av bransjer tilnærmingen sin. «Jeg tror»-æraen har gitt vei til kraften i «jeg kan teste det».

Fremtiden for optimalisering av digitale opplevelser vil bli definert av tre kjernekomponenter: hastighet, intelligens og tilpasningsevne.

Organisasjoner som blomstrer vil ikke bare være de som eksperimenterer, men de som sømløst integrerer personalisering, eksperimentering, analyse og AI i beslutningsprosessene sine.

Sathya Narayanan, direktør for produktledelse, om fremtiden for optimalisering av digitale opplevelser.

De fem viktigste utfordringene i skalering av optimalisering av digitale opplevelser og hvordan neste generasjons plattform kan hjelpe

Etter hvert som skalaen, hastigheten og kompleksiteten til verdens raskest voksende digitalt modne selskaper fortsetter å øke, må disse programmene ta opp fem viktige utfordringer:

1. Samordning av team for å samarbeide på tvers av usammenhengende arbeidsflyter og verktøy

En Gartner-undersøkelse fra 2024 blant nesten 18 000 ansatte fant at bare 29 % er fornøyde med samarbeidet på arbeidsplassen. Videre analyse fant at ansatte som er fornøyde med samarbeidet, har en tendens til å være bedre utøvere.

Dagens beste eksperimenteringsteam kreverstruktur fremfor improvisasjon – formaliserte prosesser for å ta inn ideer, utarbeide hypoteser, designe eksperimenter og gjennomgå innhold før lansering. Uten en sentralisert arbeidsflyt for samarbeid risikerer innovative ideer å gå tapt i endeløse møter og ad hoc-kommunikasjon.

Gå over til: En sentralisert, samarbeidende arbeidsflyt i ett system for registrering

Moderne optimalisering krever at man samler inn ideer fra alle, ikke bare ledere. En strukturert inntaksprosess hjelper team med å samle inn, administrere og prioritere muligheter med reelt effektpotensial.

Team samarbeider i et dedikert arbeidsområde med delte briefinger, design, kommentarer og oppgaver. Versjonshistorikk og godkjenningssporing holder alle på linje mens designere jobber med sine foretrukne verktøy.

Ledelsen holder seg informert gjennom enhetlige programvisninger som viser alle optimaliseringer i sprinter eller Kanban-tavler, med rene kalender- og listeoppsett som gir oversikt med et raskt blikk.

2. Skalering av optimaliseringsarbeid med begrensede ressurser

Vellykket eksperimentering krever samarbeid på tvers av produkt-, markedsførings-, ingeniør- og datavitenskapsteam. Utviklings- og datavitenskapsekspertise er imidlertid knappe ressurser som ofte er flaskehalser i optimaliseringsarbeidet.

Utviklernes rolle

Utviklerebygger testvarianter og sikrer trygge utgivelser gjennom funksjonsflagg og progressive utrullinger. Vår analyse av 127 000 eksperimenter viser optimal effekt ved 1–10 årlige tester per utvikler, med et fall på 87 % utover 30 tester.

Komplekse endringer med betydelig påvirkning på brukergrensesnittet eller justeringer på serversiden må følge SDLC, noe som ofte tar uker for gjennomgang og testing. Denne nødvendige strengheten bremser team som ønsker å kjøre enkle tester (tekstendringer, bannere, bildebytter).

Overgang til: Gi prosjektledere og markedsførere muligheten til å optimalisere med utviklergodkjente rekkverk

Vi mener at eksperimentering bør demokratiseres for alle. For enkle endringer med lite kode, bør optimaliseringsplattformen din tillate deg å gjøre endringer i tekst, bilde, farge, budskap eller layout enten via en visuell editor eller via ditt valgte CMS.

Bildekilde: Optimizely

Maler kan hjelpe deg med å raskt rulle ut nye bannere, modaler, verktøytips og flere opplevelser som er både utvikler- og designgodkjent.

| Forhåndsbygde maler for dine personaliseringskampanjer og eksperimenter

I mellomtiden er innebygde robuste funksjonsadministrasjons- og styringsfunksjoner avgjørende for å sikre at utviklere kan la prosjektledere og markedsførere teste fritt og trygt. Det anbefales å gradvis rulle ut alle nye funksjoner eller opplevelser med guarrail-målinger på plass for å sikre en rask og rettidig tilbakerulling hvis det observeres utilsiktede feil eller bivirkninger av målinger (ytelsestap, fall i retensjon osv.).

I tillegg gjennomgår eventuelle kodeendringer gjort av utviklere nøye granskede PR-vurderinger. Riktige roller, tillatelser og godkjenningsarbeidsflyter må være på plass for å sikre at ikke-tekniske brukere ikke publiserer noen endringer som en del av optimaliseringen.

Hvordan dataforskere muliggjør smartere testing

Dataforskere er sentrale i å forme eksperimentdesign og statistiske innstillinger, tolke resultater for å bestemme de neste trinnene og avdekke dypere innsikt. Deres ekspertise sikrer statistisk nøyaktighet i optimaliseringsprogrammer, men internt bygget løsninger mangler ofte fleksibiliteten og de nyeste modellene som trengs for unike testkrav. I tillegg sliter produktsjefer og markedsførere ofte med å forstå disse konseptene, og trenger veiledning fra datavitenskap for å forstå implikasjonene av valgene sine.

Gå over til: Statistisk fleksibilitet og nøyaktighet for å matche dine unike testmiljøer

Effektive optimaliseringsplattformer tilbyr statistiske modeller som tilpasser seg dine spesifikke behov basert på trafikkmønstre, markedsdynamikk, risikotoleranse og teampreferanser.

Dataforskere og produktsjefer trenger tilgang til avanserte teknikker som CUPED, Bayesiansk analyse og verktøy for variansreduksjon for å håndtere kompleksiteter i den virkelige verden.

Med CUPED

Bildekilde: Optimizely

Kalkulatorer for utvalgsstørrelse hjelper team med å gå inn i eksperimenter med selvtillit, og sikrer at de kan oppdage meningsfulle effekter før de investerer ressurser.

3. Optimalisering av omnikanalopplevelser i sanntid

Kundene dine forventer en enhetlig opplevelse på tvers av alle kanalene dine, inkludert nett, mobil, e-post og sosiale medier. Men uten et klart samspill mellom eksperimentering og personaliseringsarbeid (og mangel på innsikt i den komplette reiseorkestreringen), kan brukeropplevelsen raskt bli usammenhengende.

I tillegg, hvis du ikke har sanntidsdata om kundeatferd lett tilgjengelig for å levere målrettede, personlige opplevelser, kan det være en kamp å konvertere og beholde kundene dine.

Gå over til: Orkestrering av personlige brukeropplevelser på tvers av hele kundereisen

Hvert berøringspunkt en bruker samhandler med på tvers av merkevaren din registreres i ett system – enten det er din valgte CDP eller datalageret ditt. Tenk deg nå at disse dataene er lett tilgjengelige for målgrupper på farten, i sanntid på tvers av alle kanaler i brukerreisen din, inkludert nett, mobil, app, e-post og sosiale medier.

Én enkelt visning for å orkestrere flerkanals berøringspunkter som sømløst går over fra eksperimenter til å rulle ut vinnende varianter som personlige opplevelser. I tillegg korrelerer attribusjon ikke bare for å diktere flyten av engasjementer, men også for å måle effekten av hvert berøringspunkt og demonstrere avkastning.

AI-drevne kontekstuelle banditter leverer individuelt optimaliserte opplevelser basert på brukerattributter og atferd, og bruker dataene dine gjennom hele kundereisen. Kombiner det med AI-foreslåtte segmenter å målrette mot, og du kan virkelig bruke dataene dine for å drive personalisering for hver kunde på tvers av hvert trinn av merkevarens reise.

Bildekilde: Optimizely

4. Måling av reelle forretningsresultater på tvers av ulike datakilder

To deler:

1. Gå utover vanity-målinger: Tradisjonelle målinger som klikk eller sidevisninger forteller bare deler av historien. Sann suksess ligger ofte i forretningsresultater som faktisk inntekt, totalverdi en kunde bringer over tid og produktreturrater som registreres i bedriftens styringssystemer.
2. Overvinne datasiloer for å få handlingsrettet innsikt: Flere bedrifter sliter i dag med å avstemme dataavvik på tvers av sine webanalyseløsninger (GA4, Adobe Analytics) og eksperimenteringsplattformer. Men det er ikke alt. De dupliserer og overfører ofte kundedata på tvers av flere systemer, noe som gir bekymringer om sikkerhet og personvern. All denne innsatsen for å måle beregninger som kanskje ikke egentlig signaliserer seier.

Gå over til: Måling av resultater som betyr noe

Integrasjon med datavarehuset ditt kobler eksperimentelle varianter direkte til langsiktige forretningsresultater som inntektsvekst, kundens livstidsverdi og reduserte returrater.

Ved å bruke én enkelt sannhetskilde elimineres dataduplisering, avvik mellom systemer og sikkerhetsbekymringer fra spredning av sensitiv informasjon.

| Mer om warehouse native analytics

Utover tilgang til dataene er det viktig at plattformen din håndterer varians i fordelingen av ulike typer beregninger på riktig måte: enten det er konverteringsberegninger, ikke-binomiale numeriske beregninger eller mer avanserte beregninger (forhold, trakt eller persentil).

For å kunne erklære signifikans med sikkerhet, må statistikkmotoren(e) håndtere varians på tvers av ulike beregningstyper på riktig måte – fra enkle konverteringer til komplekse trakter for å identifisere signifikante resultater korrekt.

Video: Warehouse native analytics scorecard

5. Låse opp dypere innsikt for å drive forretningsvekst

Team sliter med de massive dataene som genereres av kontinuerlig eksperimentering, som overvelder tradisjonell analyse. Å utvinne meningsfull innsikt krever avanserte analyseverktøy, ettersom rapportering om individuelle eksperimenter eller kampanjeytelse ikke lenger er nok.

Det er derfor rask, selvbetjent datatilgang er avgjørende for eksperimentering. I Optimizelys nylige personaliseringsundersøkelse av over 1000 markedsførings-, e-handels- og IT-ledere, rapporterte 43 % utfordringer med fokusert analyse.

Hvis tilgang til data er begrenset til datatekniske team eller forretningsintelligensteam som krever dyp ekspertise innen SQL, Power BI eller Tableau, må produktsjefer og markedsførere ofte vente dager, om ikke uker, på å få de nødvendige dataene for å lære raskere og ta velinformerte beslutninger.

Hastighet er avgjørende med innovasjonstakten vi ser i dag, og forsinkelse i informasjon og innsikt kan føre til vekstforsinkelser i å bestemme neste eksperimentidé eller personaliseringskampanje.

Gå over til: Avansert analyse. Skarpere innsikt.

Du trenger en plattform med dyptgående analysefunksjoner for å transformere rå eksperimentelle data til handlingsrettet innsikt. Med interaktive dashbord og selvbetjent rapportering kan digitale team raskt visualisere brukerreiser, kartlegge konverteringstrakter og generere effektrapporter. Denne tilbakemeldingen i sanntid muliggjør rask iterasjon, slik at hvert eksperiment driver den neste innovasjonssyklusen – uten tungvinte dataoverføringer eller venting på sentrale datateam.

I tillegg trenger du kumulativ effektrapportering på programnivå for å kunne kommunisere verdien av det bredere programmet ditt. Dette kan gjøres ved å bruke globale holdbacks, programhastighet eller metriske effektrapporter.

Til syvende og sist bør kombinasjonen av eksperimentdataene dine med de bredere forretningsdataene dine fungere for deg for å 1. Kommunisere effekten og verdien av optimaliseringsarbeidet ditt og 2. Informere den neste serien med optimaliseringsmuligheter.

Bildekilde: Optimizely

Akselererer eksperimenteringslivssyklusen med AI

AI-eksperimentering er her, og det er ikke bare et morsomt moteord; det er akseleratoren for hele eksperimenteringslivssyklusen.

AI kan revolusjonere hele arbeidsflyten din og gjøre prosessen sømløs (og potensielt til og med automatisert):

1. Analyser og Idéutvikling: Opal AI skanner nettstedet ditt og historisk brukeratferd for å foreslå nye, datadrevne eksperimentideer – skreddersydd for merkevaren din og veiledet av dine tidligere best presterende eksperimenter.
2. Planlegging: Den setter automatisk opp en omfattende testplan, komplett med tydelig formulerte hypoteser, designvarianter som samsvarer med merkevaren din, tonen og stemmen din, viktige mål for å spore suksess og målgrupper.
3. Bygg: Opal AI hjelper med å skrive og implementere testkode i tillegg til å lage utkast til eksperimenter som er klare til kjøring.
4. Kjøring: Når eksperimenter starter, overvåker Opal AI kontinuerlig ytelsen og varsler deg umiddelbart hvis noen varianter krever oppmerksomhet. AI kan til og med bidra til å dynamisk allokere trafikk til variantene som best vil øke ytelsen til den primære målingen din.
5. Anmeldelse:Til slutt genererer den detaljerte eksperimentsammendrag og handlingsrettede neste trinn, og lukker sirkelen for kontinuerlig forbedring – den legger til ideer tilbake i inntaksoversikten din.

Video: Optimizely One i aksjon

Drevet av Retrieval Augmented Generation (RAG)-teknologi, ønsker du at AI-en din skal være finjustert til organisasjonens kontekst, retningslinjer, merkeidentitet og historiske data. Dette sikrer at hver anbefaling ikke bare er teknisk forsvarlig, men også strategisk tilpasset dine unike forretningsbehov.

Ser fremover...

Fremtiden for optimalisering av digitale opplevelser vil bli definert av tre kjernekomponenter: hastighet, intelligens og tilpasningsevne. Organisasjoner som blomstrer vil ikke bare være de som eksperimenterer – men de som sømløst integrerer personalisering, eksperimentering og AI i sine beslutningsprosesser.

For digitale team som er klare til å omfavne fremtiden, representerer konvergensen av robust eksperimentering, personalisering, avansert analyse, funksjonsadministrasjon og AI-drevet automatisering ikke bare en mulighet, men en nødvendighet.

Eksperimentering må ikke lenger være begrenset til noen få utvalgte; det må demokratiseres på tvers av produkt-, markedsførings-, ingeniør- og datavitenskapsteam.

Personalisering må gå utover overflatetaktikker for å levere meningsfulle, datadrevne opplevelser. Til slutt må AI utnyttes ikke bare for effektivitet, men også for å låse opp ny strategisk innsikt.

• Vurder din nåværende optimaliseringsmodenhet for å identifisere hull i eksperimenterings-, personaliserings- og datastrategiene dine.
• Etabler bedre tverrfaglig samarbeid ved å samle produkt-, markedsførings-, ingeniør- og datateam for å samkjøre felles mål.
• Begynn å bruke AI for skalering. Utforsk hvordan AI kan akselerere idéutvikling, automatisere innsikt og bidra til å akselerere beslutningstaking.