Från idé till resultat: AI-experimentering förändrar hur vi genomför tester (på riktigt)
AI förbättrar experimentering - genererar idéer till tester, automatiserar variationer och analyserar för snabbare och smartare resultat. Lär dig hur AI kan optimera din strategi för A/B-testning.
Tänk om du kunde köra fler experiment på halva tiden utan kalkylblad, flaskhalsar i utvecklingsarbetet eller statistisk förvirring?
AI-driven experimentering gör detta till verklighet idag.
Här är allt du behöver veta om hur AI förbättrar experimentering, inklusive vad som redan är möjligt och vilka steg du kan ta just nu för att implementera AI i ditt experimenteringsprogram.
AI vs. traditionell A/B-testning: Det kompletta arbetsflödet för experimentering
Så här ser den nuvarande processen för experimentering (utöver A/B-testning) ut:
Bildkälla: Optimizely
Med AI i bakgrunden förändras inte grunderna för experimentering, men AI tar bort de hinder som vanligtvis bromsar team.
Så här gör du:
| Utmaningar med experimentering | AI-driven experimentering |
| Har du svårt att komma på idéer till tester? | AI föreslår automatiserade idéer för A/B-testning. Dessutom målgruppsinriktade experiment baserade på dina data och mål |
| Är du osäker på hur du ska lägga upp ditt test? (Matematik är svårt) | AI guidar dig genom att välja rätt mätvärden, målgruppsstorlek och varaktighet för säkra resultat |
| Är du osäker på vilket mått som kommer att ge dig statistisk signifikans på tillräckligt lång tid? | AI hjälper dig att förstå vilka mätvärden du ska välja för att snabbt nå resultat |
| Utvecklingsteamet har back-up (översättning: Vi ses om 3 månader) | AI automatiserar implementeringen och minskar de tekniska beroendena |
| Ger data och grafer dig huvudvärk? | Få tydliga och användbara insikter med AI-driven analys |
| Kan du inte koppla resultat från tester till affärsresultat? (inte säker på vad du ska göra härnäst) | Få datadrivna Recommendations för uppföljande tester |
Destinationen har inte ändrats, men resan kommer att bli mycket smidigare med AI.
Hur gör AI det enklare att köra fler högkvalitativa experiment?
Före AI: Manuella idéer om tester, långsamma utvecklingscykler och komplexa analyser innebar att team ständigt stötte på resursväggar. Oavsett om det handlar om att vänta på utvecklare, sakna dedikerade specialister på experimentering eller inte ha tillräckligt med tid för att analysera resultaten ordentligt, kämpar teamen för att upprätthålla momentum. Även med rätt verktyg krävdes betydande investeringar i människor och tid för att driva ett program för experimentering av hög kvalitet, vilket många organisationer inte kunde upprätthålla.
Med AI: AI-driven upplevelseoptimering för experiment förbättrar hela arbetsflödet
Bildkälla: Optimizely
1. Snabbare skapande av variationer
AI-variationsgenerator förbygger flera variationer
Idag föreslår AI inte bara engångsförändringar under variationsskapandet, det arbetar uppströms i processen och rekommenderar kompletta experiment med flera inbyggda variationer. När AI föreslår ett experiment inkluderar det de variationer du bör testa.
Kommer inom kort:
- AI kommer att analysera skärmdumpar eller webbadresser automatiskt
- Ge specifika förslag på tester i chattfönstret
- Ha idéer som väntar på dig när du loggar in
- AI kommer till och med att skapa kodändringarna åt dig
2. Smartare val av mätvärden
AI hjälper till att undvika långa testtider
Två tillvägagångssätt här: Vägledning och förslag.
För mer avancerade användare kommer det att finnas vägledning. Om du till exempel väljer ett mått som det kommer att ta lång tid att uppnå statistisk signifikans kommer AI att meddela dig detta och ge dig andra förslag.
För nyare användare kommer AI direkt att föreslå en testplan med färdiga mätvärden (och låt oss vara ärliga, vi kan alla behöva en hjälpande hand då och då) så att de kan börja testa med tillförsikt.
Nyckelfaktorer som AI tar hänsyn till när de väljer mätvärden för experimentering:
- Relevans: Hur nära kopplat måttet är till det du testar.
- Statistisk styrka: Huruvida du kommer att få tillräckligt med trafik och konverteringar för att nå signifikans inom en rimlig tidsram.
- Affärsmässig anpassning: Hur väl kopplar mätvärdet till vad ditt företag och din bransch verkligen bryr sig om.
3. Minska flaskhalsar för utvecklare
AI hanterar implementering
Vår analys av 127 000 experiment visade att team uppnådde störst effekt med mindre än 10 tester per ingenjör. AI kan hjälpa dig att uppnå denna sweet spot även om du har begränsade resurser.
Genom att låta AI hantera rutinmässiga implementeringsuppgifter kan du bibehålla utvecklarnas produktivitet samtidigt som du skalar upp ditt program. Den föreslår mallar, implementerar dem och skriver koden så att ditt team kan köra fler experiment utan att ständigt utnyttja dina utvecklingsresurser.
4. Tolkning av resultat
Hjälper dig och ditt företag att fatta beslut snabbare
För team som tycker att dataanalys är en utmaning kan AI omvandla komplexa resultat från tester till enkla insikter. Istället för att brottas med statistisk signifikans och konfidensintervall kan din AI-partner
- Översätter data till tydliga slutsatser ("Variant B ökade konverteringen med 15 %")
- Lyfter fram vad som fungerade bäst ("Det förenklade formuläret gav störst effekt")
- Föreslår nästa steg ("Testa den här formulärdesignen på andra landningssidor")
- Upptäcker dolda mönster ("Det här fungerade särskilt bra för mobilanvändare")
Resultatet? Alla i ditt team kan förstå resultaten och fatta datadrivna beslut med självförtroende, oavsett statistisk expertis.
Video: Hur Opal AI enkelt kan sammanfatta och tolka resultat från experiment med bara en knapptryckning
Vetenskapen bakom AI-driven experimentering
Vi vet att AI-washing är verkligt och att skepticismen kring AI i företagsprogramvara är giltig. Säkerhetsfrågor, förtroendefrågor och datastyrning är legitima utmaningar som måste övervägas noggrant.
På Optimizely tar vi ett uppmätt, forskningsbaserat tillvägagångssätt. I stället för att hoppa på AI-tåget ställer vi oss själva de svåra frågorna:
- Hur står sig egentligen AI-genererade idéer om tester jämfört med Recommendations från erfarna team som arbetar med experimentering?
- Vilket konkret värde tillför dessa AI-funktioner till mogna program för experimentering, utöver det ytliga intresset?
- Hur säkerställer vi att AI förbättrar snarare än ersätter mänsklig expertis inom experimentering?
Vår metodik är grundad i Human Centered Design. Vi började med att kartlägga processerna för experimentering i den verkliga världen, identifiera verkliga friktionspunkter och utforma lösningar som kompletterar, inte stör, befintliga arbetsflöden.
Detta innebär att studera hur experimenteringsteam arbetar, förstå deras oro över AI-integration och bygga funktioner som tillgodoser verkliga behov samtidigt som datasäkerheten och användarnas förtroende upprätthålls. Målet är inte att lägga till AI för AI:s skull, utan att på ett genomtänkt sätt förstärka mänskliga funktioner där det är mest meningsfullt.
Vad är vår övergripande AI-strategi?
Vi vill hjälpa experimentörer att genomföra en experimentering från idé till tolkning och sedan hjälpa dem att göra det igen.
År 2025 bygger vi en agent som skapar experiment för att lösa utmaningar för fyra steg i experimenteringens livscykel: Analys/idé, design, utveckling och tolkning.
Steg: Idéer för experiment
Kunderna kan komma igång direkt med individuella idéer, generera hypoteser eller läsa en rapport som agenten genererar.
Bildkälla: Optimizely
Steg: Testplan Plan för test
Opal skapar en första plan för testet, komplett med en hypotes och ett mätvärde. Användarna får också källor för begrepp som minimal detekterbar effekt.
Bildkälla: Opal Optimizely
Steg 1: Utveckling
Kunderna får färdiga block för att genomföra sina experiment.
Bildkälla: Optimizely Optimizely
Steg: Tolkning och resultat
Du kan snabbt förstå resultaten av dina tester och "Så vadå?"
Bildkälla: Optimizely
Åtminstone idag och på kort sikt kommer AI dock inte att ta bort behovet av att göra viss validering/forskning på egen hand.
AI kan föreslå experiment och idéer för A/B-testning, men om den inte har tillgång till din produkts analys kommer den att vara begränsad i vad den kan göra. De bästa idéerna kommer fortfarande att grunda sig på faktiska analytiska data som du har och som pekar på ett problem att ta itu med.
För tillfället är AI här för att hjälpa dig att komma på idéer, förfina och bli bättre på hantverket. Men den kan inte sköta experimenteringens livscykel helt och hållet åt dig.
Men fungerar det ens för min bransch...
Vi är fortfarande i ett tidigt skede när det gäller branschspecifika AI-funktioner. Även om vissa branscher som bank och försäkring står inför fler regulatoriska hinder än mjukvara och detaljhandel, blir AI allt smartare när det gäller olika branschbehov.
Till exempel tillämpar webbplatsanalysatorn redan branschspecifika principer när den föreslår idéer för experiment. Snart kommer du att se ännu mer skräddarsydd vägledning för din specifika sektor.
Ta till exempel val av mätvärden. Vi vet att utbildningsföretag bryr sig mycket om CTA-klick, medan konsumentvaruföretag fokuserar på mätvärden för checkout. AI hjälper dig att prioritera det som betyder mest i din bransch, redan från början.
Framöver arbetar vi med att göra AI ännu mer branschmedvetet. Ett exempel:
- Bankverksamhet: Säkra experiment som håller regelefterlevnaden i schack.
- Detaljhandel: AI-drivna tester som anpassar sig till shoppares förändrade beteende.
- Programvara: Koddriven testning som bygger upp användarnas förtroende.
- Försäkringar: AI förenklar komplext beslutsfattande.
Att komma igång med experimentering av AI
Du behöver ingen särskild "AI adoption roadmap" för att komma igång med experimentering av AI. Processen för experimentering är densamma, AI gör bara varje steg enklare och mer effektivt.
Istället för att lära dig ett helt nytt sätt att arbeta kommer du att upptäcka att välbekanta uppgifter bara flyter bättre. Oavsett om du är ett marknadsföringsteam som vill optimera kampanjer eller ett produktteam som fokuserar på användarupplevelse, minskar AI friktionen i varje steg av din befintliga process.
Vi började till exempel med att titta på var team fastnar - som när de ska komma på idéer till tester. Det var en naturlig plats att börja på eftersom vi såg att det hade en direkt inverkan på användarupplevelsen att inte köra tillräckligt många experiment. Genom att låta AI ta itu med denna friktionspunkt först kunde teamen lättare gå vidare.
Och här är en intressant förändring som vi ser: även om många team började med att vara skeptiska till AI (helt normalt!), så försvinner den tveksamheten snabbt när de ser verkliga resultat. Under de kommande 12 månaderna förväntar vi oss att denna skepticism kommer att förvandlas till entusiasm när AI visar sig vara en pålitlig partner i experimenteringsprocessen.
Slutsatsen? Det är bara att börja experimentera. Experimentering med AI är till för att hjälpa till, inte för att komplicera saker.
Agenter för experimentering: Kan AI göra det svårare att regna i framtiden?
Nästa steg är fungerande AI-agenter. Agenter ger processen en viss autonomi, så istället för att behöva gå och fråga varje gång kan AI-verktyget förutse behoven och utföra arbetet självständigt.
Föreställ dig att du loggar in på din plattform för testning och hittar:
- Testidéer som redan har genererats och väntar på dig
- Flera variationer med kod som är redo att användas
- Proaktiva förslag baserade på dina mål
Tänk på det som att uppgradera från en AI-assistent till en AI-partner. Medan nuvarande AI hjälper till när du frågar kommer AI-agenter att arbeta bakom kulisserna, upptäcka möjligheter och göra grundarbetet innan du ens tänker på att fråga.
Tänk dig till exempel att du är en Product Manager som genomför experiment med prissättning. Istället för att börja om från början kommer du på måndag morgon och upptäcker att din AI-partner redan har gjort det:
- Analyserat helgens trafikmönster och upptäckt en möjlighet att testa din premiumnivåprissättning
- Genererat tre variationer av tester baserat på framgångsrika prismodeller i din bransch
- Utarbetat en plan för testet med effektberäkningar och målgruppsinriktning
- Flaggat för potentiella risker baserat på tidigare test av prissättning
Allt detta proaktiva grundarbete innebär att du kan fokusera på strategiska beslut i stället för att börja med ett blankt papper. Och eftersom AI:n har lärt sig av dina historiska experiment är dess förslag skräddarsydda efter vad som fungerar för din specifika målgrupp.
AI i experimentering är inte någon avlägsen dröm. Vi pratar om funktioner som kan vara här så snart som inom de närmaste tre till sex månaderna.
Avslutning
Potentialen med AI inom experimentering är tydlig genom snabbare arbetsflöden, ökad kreativitet och mer tid för strategiskt tänkande. Men det som är mest spännande för oss på Optimizely är inte bara AI-assistans, det är utvecklingen mot ett verkligt AI-partnerskap.
Vi bygger mot en framtid där AI-agenter arbetar proaktivt i hela ditt ekosystem för marknadsföring och experimentering, från att visa upp möjligheter till test till att säkerställa regelefterlevnad av varumärket och koppla samman produktövergripande insikter.
Oavsett om du personaliserar kundupplevelser inom detaljhandeln eller optimerar utrullning av funktioner inom mjukvara, ger AI-driven experimentering dig konkurrensfördelen att leda förändringen.
Om författaren
Principal Product Manager
