Fra idé til resultat: AI-eksperimentering endrer hvordan vi kjører tester (på ordentlig)

Hva om du kunne kjøre flere eksperimenter på halve tiden, uten regneark, flaskehalser eller statistisk forvirring?

AI-drevne eksperimenter gjør dette til en realitet i dag.

Her er alt du trenger å vite om hvordan AI forbedrer eksperimentering, inkludert hva som allerede er mulig og hva du kan gjøre nå for å ta i bruk AI i eksperimenteringsprogrammet ditt.

AI vs. tradisjonelle A/B-tester: Den komplette arbeidsflyten for eksperimentering

Slik ser den nåværende eksperimenteringsprosessen (utover A/B-testing) ut:

Bildekilde: Optimizely

Med AI i bildet endres ikke det grunnleggende ved eksperimentering, men AI fjerner veisperringene som vanligvis bremser teamene.

Her ser du hvordan:

Destinasjonen har ikke endret seg, men turen blir mye smidigere med AI.

Hvordan gjør kunstig intelligens det enklere å gjennomføre flere kvalitetseksperimenter?

Før AI: Manuelle ideer til tester, langsomme utviklingssykluser og komplekse analyser førte til at teamene stadig møtte ressursvegger. Enten det er venting på utviklere, mangel på dedikerte eksperimentspesialister eller mangel på tid til å analysere resultatene skikkelig, sliter teamene med å holde fremdriften oppe. Selv med de rette verktøyene krevde det betydelige investeringer i mennesker og tid å drive et eksperimenteringsprogram av høy kvalitet, noe mange organisasjoner ikke klarte å opprettholde.

Med AI: AI-drevet optimalisering av eksperimenter forbedrer hele arbeidsflyten

Bildekilde: Optimizely

1. Raskere oppretting av variasjoner

AI-variasjonsgenerator forhåndsbygger flere variasjoner

I dag foreslår AI ikke bare enkeltstående endringer under oppretting av variasjoner, den jobber oppstrøms i prosessen og anbefaler komplette eksperimenter med flere innebygde variasjoner. Når AI foreslår et eksperiment, inkluderer den variasjonene du bør teste.

Kommer snart:

• AI analyserer skjermbilder eller nettadresser automatisk
• Gi spesifikke forslag til tester i chat-vinduet
• Har ideer som venter på deg når du logger inn
• AI vil til og med forhåndsopprette kodeendringene for deg

2. Smartere valg av måleparametere

AI hjelper deg med å unngå lange tester

To tilnærminger her: Veiledning og forslag.

For mer avanserte brukere vil det være veiledning. Hvis du for eksempel velger en metrikk som det vil ta lang tid å oppnå statistisk signifikans for, vil AI gi deg beskjed om det og komme med andre forslag.

For nyere brukere vil AI gå rett til å foreslå en testplan med ferdige beregninger (og la oss være ærlige, vi kan alle trenge en hjelpende hånd av og til), slik at de kan begynne å teste med selvtillit.

Viktige faktorer som AI tar hensyn til når de velger måleparametere for eksperimentering:

• Relevans: Hvor nært knyttet er måltallet til det du tester.
• Statistisk styrke: Hvorvidt du vil få nok trafikk og konverteringer til å oppnå signifikans innen en rimelig tidsramme.
• Tilpasning til virksomheten: Hvor godt beregningen er knyttet til det virksomheten og bransjen din virkelig bryr seg om.

3. Reduser flaskehalser i utviklingen

AI håndterer implementeringen

Vår analyse av 127 000 eksperimenter viste at team oppnådde størst effekt med mindre enn 10 tester per ingeniør. AI kan hjelpe deg med å oppnå dette selv om du har begrensede ressurser.

Ved å la kunstig intelligens håndtere rutinemessige implementeringsoppgaver kan du opprettholde utviklerproduktiviteten samtidig som du skalerer programmet. Den foreslår maler, implementerer dem og skriver koden, slik at teamet ditt kan kjøre flere eksperimenter uten å bruke utviklingsressursene dine hele tiden.

4. Tolkning av resultater

Hjelper deg og virksomheten din med å ta beslutninger raskere

For team som synes dataanalyse er utfordrende, gjør AI komplekse testresultater om til enkel innsikt. I stedet for å bryne seg på statistisk signifikans og konfidensintervaller, kan AI-partneren din

• Oversetter data til klare konklusjoner ("Variant B økte konverteringen med 15 %")
• fremhever hva som fungerte best ("Det forenklede skjemaet hadde størst effekt")
• Foreslår neste skritt ("Test dette skjemadesignet på andre destinasjonssider")
• Få øye på skjulte mønstre ("Dette fungerte spesielt godt for mobilbrukere")

Resultatet? Alle i teamet ditt kan forstå resultatene og ta datadrevne beslutninger på en trygg måte, uavhengig av statistisk ekspertise.

PlayPause

0:00

/

0:00

MuteUnmute

0%

Playback speedNormal

0.25x

0.5x

0.75x

Normal

1.25x

1.5x

1.75x

2x

QualityAuto

Auto

CaptionsOff

Transcripts

Transcript

Video: Hvordan Opal AI enkelt kan oppsummere og tolke eksperimentresultater med bare et klikk på en knapp

Vitenskapen bak AI-drevne eksperimenter

Vi vet at AI-washing er en realitet, og skepsisen rundt AI i bedriftsprogramvare er berettiget. Sikkerhetsproblemer, tillitsproblemer og datastyring er legitime utfordringer som må vurderes nøye.

Hos Optimizely har vi en avmålt, forskningsbasert tilnærming. I stedet for å hoppe på AI-toget, stiller vi oss selv de vanskelige spørsmålene:

• Hvordan kan AI-genererte ideer til tester egentlig sammenlignes med anbefalinger fra erfarne eksperimenteringsteam?
• Hvilken konkret verdi tilfører disse AI-funksjonene modne eksperimenteringsprogrammer utover det overfladiske?
• Hvordan sikrer vi at kunstig intelligens forbedrer snarere enn erstatter menneskelig ekspertise i eksperimentering?

Metoden vår er basert på menneskesentrert design. Vi startet med å kartlegge eksperimenteringsprosesser i den virkelige verden, identifisere ekte friksjonspunkter og utforme løsninger som utfyller, ikke forstyrrer, eksisterende arbeidsflyter.

Dette innebærer å studere hvordan eksperimenteringsteamene jobber, forstå deres bekymringer rundt integrering av kunstig intelligens og utvikle funksjoner som dekker reelle behov, samtidig som datasikkerheten og brukernes tillit opprettholdes. Målet er ikke å legge til AI for AIs skyld, men å utvide menneskelige evner på en gjennomtenkt måte der det gir mest mening.

Hva er vår overordnede AI-strategi?

Vi ønsker å hjelpe eksperimenterende forskere med å gjennomføre et eksperiment fra idé til tolkning, og deretter hjelpe dem med å gjøre det igjen.

I 2025 bygger vi en eksperimentopprettingsagent som skal løse utfordringer i fire trinn av eksperimentets livssyklus: Analyse/idé, design, utvikling og tolkning.

Trinn: Ideutvikling av eksperimenter

Kundene kan komme i gang med en gang med individuelle ideer, generere hypoteser eller lese en rapport som agenten genererer.

Bildekilde: Optimizely

Trinn: Testplan Plan for test

Opal setter opp en innledende plan for testen, komplett med en hypotese og en måleindikator. Brukerne får også kilder for begreper som minimal påvisbar effekt.

Bildekilde: Optimizely

Trinn 1: Utvikling

Kundene får ferdige blokker for å gjennomføre eksperimentene sine.

Bildekilde: Optimizely

Trinn: Tolkning og resultater

Du kan raskt forstå resultatene av testene dine og "Hva så?"

Bildekilde: Optimizely

I det minste i dag/på kort sikt vil AI imidlertid ikke fjerne behovet for å gjøre validering/research på egen hånd.

AI kan foreslå ideer til eksperimenter og a/b-testing, men hvis den ikke har tilgang til produktets analyser, vil den være begrenset i hva den kan gjøre. De beste ideene vil fortsatt være basert på faktiske analysedata som peker på et problem som bør løses.

Inntil videre er AI her for å hjelpe deg med å utvikle ideer, forbedre dem og bli bedre til håndverket. Men den kan ikke kjøre hele eksperimenteringssyklusen for deg.

Men fungerer det i det hele tatt for min bransje?

Vi er fortsatt i en tidlig fase når det gjelder bransjespesifikke AI-funksjoner. Selv om noen bransjer, som bank og forsikring, står overfor flere regulatoriske hindringer enn programvare og detaljhandel, blir AI stadig smartere med tanke på ulike bransjebehov.

For eksempel bruker nettstedsanalysatoren allerede bransjespesifikke prinsipper når den foreslår ideer til eksperimenter. Snart vil du se enda mer skreddersydd veiledning for din spesifikke sektor.

Ta for eksempel valg av måleparametere. Vi vet at utdanningsbedrifter er svært opptatt av CTA-klikk, mens bedrifter som selger forbruksvarer, fokuserer på kassemålinger. AI vil hjelpe deg med å prioritere det som er viktigst i din bransje, helt fra starten av.

I tiden fremover jobber vi med å gjøre AI enda mer bransjebevisst. For eksempel

• Bankvirksomhet: Sikre eksperimenter som holder samsvar i sjakk.
• Detaljhandel: AI-drevne tester som tilpasser seg endret kundeatferd.
• Programvare: Kodedrevne tester som bygger tillit hos brukerne.
• Forsikring: AI forenkler komplekse beslutningsprosesser.

Hvordan komme i gang med AI-eksperimentering

Du trenger ikke et spesielt "veikart for AI-innføring" for å komme i gang med AI-eksperimentering. Eksperimenteringsprosessen forblir den samme, AI gjør bare hvert trinn enklere og mer effektivt.

I stedet for å lære deg en helt ny måte å jobbe på, vil du oppdage at kjente oppgaver bare flyter bedre. Enten du er et markedsføringsteam som ønsker å optimalisere kampanjer, eller et produktteam som fokuserer på brukeropplevelse, vil AI redusere friksjonen i hvert trinn av den eksisterende prosessen.

Vi begynte for eksempel med å se på hvor teamene står fast - som å komme opp med ideer til tester. Det var et naturlig sted å begynne, for vi så at det å ikke gjennomføre nok eksperimenter hadde direkte innvirkning på brukerretensjon. Ved å la AI takle dette friksjonspunktet først, kunne teamene lettere komme videre.

Og her er et interessant skifte vi ser: Selv om mange team startet med å være skeptiske til AI (helt normalt!), forsvinner denne skepsisen raskt etter hvert som de ser reelle resultater. I løpet av de neste 12 månedene forventer vi at denne skepsisen vil forvandles til entusiasme etter hvert som AI viser seg å være en pålitelig partner i eksperimenteringsprosessen.

Hva er poenget? Det er bare å begynne å eksperimentere. Eksperimentell AI er her for å hjelpe, ikke for å komplisere ting.

Eksperimenterende agenter: Kan kunstig intelligens få det til å regne hardere i fremtiden?

Det neste trinnet er kapable AI-agenter. Agenter gir prosessen en viss autonomi, slik at AI-verktøyet kan forutse behovene og utføre arbeidet på egen hånd i stedet for å måtte spørre hver gang.

Tenk deg at du logger inn på testplattformen din og finner:

• Ideer til tester som allerede er generert og venter på deg
• Flere varianter med kode klar til bruk
• Proaktive forslag basert på målene dine

Tenk på det som å oppgradere fra en AI-assistent til en AI-partner. Mens dagens AI hjelper deg når du spør, vil AI-agenter jobbe i kulissene, oppdage muligheter og gjøre grunnarbeidet før du i det hele tatt tenker på å spørre.

Tenk deg for eksempel at du er en produktsjef som kjører prisingseksperimenter. I stedet for å starte fra bunnen av, ankommer du mandag morgen og oppdager at AI-partneren din allerede har gjort det:

• Analysert trafikkmønstrene i helgen og sett en mulighet til å teste premium-prisnivået ditt
• Generert tre varianter av tester basert på vellykkede prismodeller i bransjen
• Utarbeidet en plan for testen med effektberegninger og målsegmenter
• Identifisert potensielle risikoer basert på tidligere tester

Alt dette proaktive forarbeidet betyr at du kan fokusere på strategiske beslutninger i stedet for å starte med blanke ark. Og siden den kunstige intelligensen har lært av dine tidligere eksperimenter, er forslagene skreddersydd til hva som fungerer for din spesifikke målgruppe.

AI i eksperimentering er ikke en fjern drøm. Vi snakker om muligheter som kan være her allerede i løpet av de neste tre til seks månedene.

Oppsummering

Potensialet for kunstig intelligens i eksperimentering er tydelig gjennom raskere arbeidsflyter, økt kreativitet og mer tid til strategisk tenkning. Men det som begeistrer oss i Optimizely mest, er ikke bare AI-assistanse, det er utviklingen mot et ekte AI-partnerskap.

Vi bygger mot en fremtid der AI-agenter jobber proaktivt på tvers av hele økosystemet for markedsføring og eksperimentering, fra å avdekke muligheter for tester til å sikre samsvar med merkevaren og koble sammen innsikt på tvers av produkter.

Enten du tilpasser kundeopplevelser i detaljhandelen eller optimaliserer utrullingen av funksjoner i programvaren, gir AI-drevne eksperimenter deg konkurransefortrinnet du trenger for å lede an i endringen.