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 antall eksperimenter, fra enkle A/B-tester til intrikate, datadrevne optimaliseringsmetoder som serverside-testing, 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. Over 75 % av kundene forventer optimaliserte, personaliserte opplevelser, og bedrifter i alle bransjer er i ferd med å endre sin tilnærming. "Jeg tror"-æraen har måttet vike for "jeg kan teste det"
Fremtidens optimalisering av digitale opplevelser vil bli definert av tre kjernekomponenter: hastighet, intelligens og tilpasningsevne.
Organisasjoner som lykkes, vil ikke bare være de som eksperimenterer, men de som sømløst integrerer personalisering, eksperimentering, analyse og kunstig intelligens i beslutningsprosessene sine.
De fem viktigste utfordringene ved skalering av optimalisering av digitale opplevelser og hvordan neste generasjons plattform kan hjelpe
Etter hvert som omfanget, hastigheten og kompleksiteten til verdens raskest voksende digitalt modne selskaper fortsetter å øke, må disse programmene ta tak i fem viktige utfordringer:
1. Samordne teamene slik at de kan samarbeide på tvers av usammenhengende arbeidsflyter og verktøy
En Gartner-undersøkelse fra 2024 blant nesten 18 000 ansatte viste at bare 29 % er fornøyde med samarbeidet på arbeidsplassen. En videre analyse viste at ansatte som er fornøyde med samarbeidet, har en tendens til å prestere bedre.
Dagens beste eksperimenteringsteam krever struktur fremfor improvisasjon - formaliserteprosesser 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.
Skift til: En sentralisert, samarbeidsbasert arbeidsflyt i ett registreringssystem
Moderne optimalisering krever at man fanger opp ideer fra alle, ikke bare fra lederne. En strukturert inntaksprosess hjelper teamene med å samle inn, administrere og prioritere muligheter med et reelt potensial.
Teamene samarbeider i et dedikert arbeidsområde med delte briefs, design, kommentarer og oppgaver. Versjonshistorikk og sporing av godkjenninger sørger for at alle er på linje, mens designerne jobber med sine foretrukne verktøy.
Ledelsen holder seg informert gjennom enhetlige programvisninger som viser alle optimaliseringer i sprintene eller Kanban-tavlene, med oversiktlige kalender- og listeoppsett som gir et raskt overblikk.
2. Skalering av optimaliseringsarbeidet med begrensede ressurser
Vellykket eksperimentering krever samarbeid på tvers av produkt-, markedsførings-, ingeniør- og datavitenskapsteam. Utviklings- og datavitenskapelig ekspertise er imidlertid knappe ressurser som ofte blir flaskehalser i optimaliseringsarbeidet.
Utviklernes rolle
Utviklere bygger testvarianter og sørger for trygge utgivelser gjennom funksjonsflagg og progressive utrullinger. Vår analyse av 127 000 eksperimenter viser optimal effekt ved 1-10 årlige tester per utvikler, og at effekten faller med 87 % etter 30 tester.
Komplekse endringer med betydelig innvirkning på brukergrensesnittet eller justeringer på serversiden må følge SDLC, og det tar ofte flere uker å gjennomgå og teste. Denne nødvendige strengheten bremser team som ønsker å kjøre enkle tester (kopiendringer, bannere, bildebytter).
Skift til: Gi PM-er og markedsførere mulighet til å optimalisere med utviklergodkjente retningslinjer
Vi mener at eksperimentering bør demokratiseres for alle. For enkle endringer med lite kode bør optimaliseringsplattformen gi deg mulighet til å gjøre endringer i tekst, bilder, farger, budskap eller layout enten via en visuell editor eller via det CMS-et du velger.
Bildekilde: Optimizely
Maler kan hjelpe deg med å raskt lansere nye bannere, modaler, verktøytips og andre opplevelser som er både utvikler- og designgodkjente.
| Forhåndsbygde maler for personaliseringskampanjer og eksperimenter
I mellomtiden er innebygde, robuste funksjoner for funksjonshåndtering og styring avgjørende for å sikre at utviklere kan la PM-er og markedsførere teste fritt og trygt. Det anbefales å gradvis rulle ut nye funksjoner eller opplevelser med beskyttelsesmålinger på plass for å sikre en rask og betimelig tilbakeføring hvis det oppdages utilsiktede feil eller målebivirkninger (ytelsesproblemer, fall i oppbevaring osv.).
I tillegg går alle kodeendringer som gjøres av utviklere, gjennom nøye PR-gjennomganger. Riktige roller, tillatelser og godkjenningsarbeidsflyter må være på plass for å sikre at ikke-tekniske brukere ikke publiserer endringer som ødelegger noe som en del av optimaliseringen.
Hvordan dataforskere muliggjør smartere tester
Dataforskere bidrar til å utforme eksperimentdesign og statistiske innstillinger, tolke resultatene for å finne ut hva som er neste steg, og avdekke dypere innsikt. Deres ekspertise sikrer statistisk stringens i optimaliseringsprogrammer, men egenutviklede løsninger mangler ofte fleksibiliteten og de nyeste modellene som trengs for unike krav til testing. I tillegg sliter produktsjefer og markedsførere ofte med å forstå disse konseptene, og trenger datavitenskapelig veiledning for å forstå konsekvensene av valgene de tar.
Skift til: Statistisk fleksibilitet og stringens 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 komplekse tester i den virkelige verden.
Med CUPED
Bildekilde: Optimizely
Kalkulatorer for utvalgsstørrelse hjelper teamene med å legge inn eksperimenter med selvtillit, slik at de kan oppdage meningsfulle effekter før de investerer ressurser.
3. Optimaliser 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 tydelig samspill mellom eksperimentering og personaliseringstiltak (og mangel på innsyn i hele reisens orkestrering), kan brukeropplevelsen fort bli usammenhengende.
Hvis du i tillegg ikke har tilgang til sanntidsdata om kundeatferd for å kunne levere målrettede, personaliserte opplevelser, kan det bli vanskelig å konvertere og beholde kundene dine.
Skift til: Organisering av personaliserte brukeropplevelser på tvers av hele kundereisen
Alle berøringspunkter en bruker har med merkevaren din, er registrert i ett system - enten det er den CDP-en du har valgt eller datalageret ditt. Forestill deg nå at disse dataene er lett tilgjengelige for målgrupper på farten, i sanntid og på tvers av alle kanaler i brukerreisen, inkludert nett, mobil, app, e-post og sosiale medier.
En enkelt visning for å orkestrere berøringspunktene i flere kanaler, med sømløs overgang fra eksperimenter til utrulling av vinnervarianter som personaliserte opplevelser. I tillegg kan du korrelere attribusjon for ikke bare å diktere flyten av engasjementer, men også for å måle effekten av hvert enkelt berøringspunkt og påvise ROI.
AI-drevne kontekstuelle banditter leverer individuelt optimaliserte opplevelser basert på brukerattributter og -atferd, slik at dataene dine kommer til nytte gjennom hele kundereisen. Kombiner dette med AI-foreslåtte segmenter å målrette mot, og du kan virkelig sette dataene dine i arbeid for å drive personalisering for hver kunde i hvert trinn av merkevarens reise.
Bildekilde: Optimizely
4. Måling av ekte forretningsresultater på tvers av ulike datakilder
To deler:
- Utover forfengelighetsmålinger: Tradisjonelle målinger som klikk eller sidevisninger forteller bare en del av historien. Den virkelige suksessen ligger ofte i forretningsresultater som faktisk inntjening, den totale verdien en kunde tilfører over tid, og returrater for produkter som registreres i bedriftens styringssystemer.
- Overvinne datasiloer for å få handlingsrettet innsikt: Flere bedrifter sliter i dag med å avstemme dataforskjeller på tvers av webanalyseløsningene(GA4, Adobe Analytics) og eksperimenteringsplattformene sine. Men det er ikke alt. De dupliserer og overfører ofte kundedata på tvers av flere systemer, noe som skaper bekymringer for sikkerhet og personvern. Alt dette for å måle tall som kanskje ikke egentlig signaliserer seier.
Skift til: Måling av resultater som betyr noe
Integrering med datavarehuset ditt kobler eksperimentelle varianter direkte til langsiktige forretningsresultater som omsetningsvekst, kundelevetidsverdi og redusert returrate.
Ved å bruke én enkelt kilde til sannhet eliminerer du duplisering av data, uoverensstemmelser mellom systemer og sikkerhetsproblemer knyttet til spredning av sensitiv informasjon.
| Mer om innfødte analyser på lageret
I tillegg til tilgangen til dataene er det viktig at plattformen håndterer variansen i fordelingen av ulike typer beregninger på riktig måte: enten det er konverteringsberegninger, ikke-binomiske numeriske beregninger eller mer avanserte beregninger (forholdstall, trakt eller persentil).
For å kunne erklære signifikans med sikkerhet, må statistikkmotoren(e) håndtere varians på tvers av ulike typer beregninger på riktig måte - fra enkle konverteringer til komplekse trakter - for å kunne identifisere signifikante resultater.
Video: Målkort for innfødte analyser i lageret
5. Få dypere innsikt for å skape vekst i virksomheten
Teamene sliter med de enorme datamengdene som genereres av kontinuerlig eksperimentering, noe som overvelder tradisjonelle analysemetoder. For å få meningsfull innsikt kreves det avanserte analyseverktøy, ettersom det ikke lenger holder å rapportere om individuelle eksperimenter eller kampanjeresultater.
Derfor er rask, selvbetjent datatilgang avgjørende for eksperimentering. I Optimizelys nylige personaliseringsundersøkelse blant mer enn 1 000 ledere innen markedsføring, e-handel og IT, rapporterte 43 % at de hadde utfordringer med fokusert analyse.
Hvis tilgangen til data er begrenset til datatekniske team eller business intelligence-team som krever dyp ekspertise innen SQL, Power BI eller Tableau, må produktsjefer og markedsførere ofte vente i dager, om ikke uker, på å få de nødvendige dataene for å lære raskere og ta velinformerte beslutninger.
Med dagens innovasjonstempo er hastighet avgjørende, og forsinkelser i tilgang til informasjon og innsikt kan føre til at det tar tid å finne den neste eksperimentideen eller personaliseringskampanjen.
Skift til: Avansert analyse. Skarpere innsikt.
Du trenger en plattform med dype analysefunksjoner for å omdanne eksperimentelle rådata til innsikt som kan brukes til noe. Med interaktive dashbord og selvbetjent rapportering kan digitale team raskt visualisere brukerreiser, kartlegge konverteringstrakter og generere effektrapporter. Denne tilbakemeldingen i sanntid gir rask iterasjon og sikrer at hvert eksperiment gir drivstoff til neste innovasjonssyklus - uten tungvint dataoverføring 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 hjelp av globale holdbacks, programhastighet eller metriske effektrapporter.
Når alt kommer til alt, bør kombinasjonen av eksperimentdataene dine og de bredere forretningsdataene fungere for å 1. Kommunisere effekten og verdien av optimaliseringsarbeidet og 2. Informere om neste serie med optimaliseringsmuligheter.
Bildekilde: Optimizely
Fremskynde eksperimenteringens livssyklus med kunstig intelligens
AI-eksperimentering er her, og det er ikke bare et morsomt moteord; det er en akselerator for hele eksperimenteringens livssyklus.
AI kan revolusjonere hele arbeidsflyten og gjøre prosessen sømløs (og potensielt til og med automatisert):
- Analyse og idéutvikling: Opal AI skanner nettstedet ditt og historisk brukeratferd for å foreslå nye, datadrevne eksperimentideer - skreddersydd til merkevaren din og veiledet av tidligere eksperimenter som har gitt best resultater.
- Planlegg: Den setter automatisk opp en omfattende plan for testene, komplett med klart formulerte hypoteser, designvarianter som matcher merkevaren, tonen og stemmen din, nøkkeltall for å spore suksess og målgrupper som skal nås.
- Bygg: Opal AI hjelper deg med å skrive og implementere testkode i tillegg til å lage utkast til eksperimenter som er klare til å kjøres.
- Kjør: Etter hvert som eksperimentene lanseres, overvåker Opal AI kontinuerlig ytelsen og varsler deg umiddelbart hvis noen av variantene krever oppmerksomhet. AI kan til og med bidra til dynamisk allokering av trafikk til de variantene som best øker ytelsen for den primære måleparameteren.
- Gjennomgang: Til slutt genereres det detaljerte sammendrag av eksperimentet og tiltak som kan iverksettes, slik at du kan forbedre deg kontinuerlig - og til og med legge til ideer i etterslepet for inntak.
Video: Optimizely One i aksjon
Med RAG-teknologi (Retrieval Augmented Generation) vil du at den kunstige intelligensen skal være finjustert til organisasjonens kontekst, retningslinjer, merkevareidentitet og historiske data. Dette sikrer at hver anbefaling ikke bare er teknisk velfundert, men også strategisk tilpasset dine unike forretningsbehov.
Vi ser fremover...
Fremtiden for optimalisering av digitale opplevelser vil bli definert av tre kjernekomponenter: hastighet, intelligens og tilpasningsevne. Organisasjoner som lykkes, vil ikke bare være de som eksperimenterer - men de som sømløst integrerer personalisering, eksperimentering og kunstig intelligens i beslutningsprosessene sine.
For digitale team som er klare til å omfavne fremtiden, representerer konvergensen mellom robust eksperimentering, personalisering, avansert analyse, funksjonsstyring 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 overfladiske taktikker for å levere meningsfulle, datadrevne opplevelser. Til slutt må kunstig intelligens ikke bare utnyttes for å øke effektiviteten, men også for å frigjøre ny strategisk innsikt.
- Vurder den nåværende optimaliseringsmodenheten for å identifisere hull i eksperimenterings-, personaliserings- og datastrategiene.
- Etabler et bedre tverrfunksjonelt samarbeid ved å samle produkt-, markedsførings-, ingeniør- og datateam for å enes om felles mål.
- Begynn å bruke AI for å skalere. Utforsk hvordan kunstig intelligens kan fremskynde idéutvikling, automatisere innsikt og bidra til raskere beslutningstaking.
- A/B-testing, Digital experience platform, Eksperimentering
- Last modified: 25.04.2025 21:30:51