Framtiden för digital upplevelseoptimering: Tillväxt för moderna digitala team
Upptäck hur AI-driven experimentering och digital upplevelseoptimering kan driva tillväxt för ditt team. Lär dig hur Optimizely's plattform möjliggör kraftfull experimentering, personalisering i realtid, funktionshantering och djup analys.
Minns du när företag designade om webbplatser baserat på chefernas preferenser? Eller lanserade funktioner för att konkurrenterna gjorde det?
Den tiden är på väg att försvinna. Företagen har upptäckt att systematisk experimentering slår magkänslan. Sedan 2018 har vi sett en 131-procentig ökning av experiment, från enkla A/B-tester till nu intrikata, datadrivna optimeringar, inklusive testning på serversidan, personaliseringskampanjer och till och med ML-drivna optimeringsmetoder som flerarmade banditer.
Det som en gång var begränsat till teknikjättar som Amazon och Netflix är nu mainstream. Med över 75% av kunderna som förväntar sig optimerade, personaliserade upplevelser, förändrar företag i alla branscher sin strategi. "Jag tror"-eran har ersatts av "Jag kan testa det"
Framtiden för digital upplevelseoptimering kommer att definieras av tre kärnkomponenter: hastighet, intelligens och anpassningsförmåga.
De organisationer som lyckas kommer inte bara att vara de som experimenterar, utan de som sömlöst integrerar personalisering, experimentering, analys och AI i sina beslutsfattarprocesser.
De fem viktigaste utmaningarna vid skala upp plattform för digitala upplevelser och hur nästa generations plattform kan hjälpa till
I takt med att skalan, hastigheten och komplexiteten hos världens snabbast växande digitalt mogna företag fortsätter att öka måste dessa program ta itu med fem viktiga utmaningar:
1. Att få team att samarbeta över osammanhängande arbetsflöden och verktyg
I en undersökning som Gartner genomförde 2024 bland nästan 18.000 anställda konstaterades att endast 29% är nöjda med samarbetet på arbetsplatsen. Ytterligare analys visade att medarbetare som är nöjda med samarbetet tenderar att vara mer högpresterande.
Dagens bästa experimenteringsteam kräver struktur i stället för improvisation - formaliseradeprocesser för att ta in idéer, utarbeta hypoteser, utforma experiment och granska innehåll före lansering. Utan ett centraliserat arbetsflöde för samarbete riskerar innovativa idéer att gå förlorade i oändliga möten och ad hoc-kommunikation.
Skifta till: Ett centraliserat, samarbetsinriktat arbetsflöde i ett enda system
Modern optimering kräver att man fångar upp idéer från alla, inte bara från cheferna. En strukturerad intagsprocess hjälper teamen att samla in, hantera och prioritera möjligheter med verklig påverkanspotential.
Teamen samarbetar i en dedikerad arbetsyta med delade briefs, designer, kommentarer och uppdrag. Versionshistorik och spårning av godkännanden håller alla uppdaterade medan formgivarna arbetar med sina favoritverktyg.
Ledningen håller sig informerad genom enhetliga programvyer som visar alla optimeringar i sprintar eller Kanban-tavlor, med rena kalender- och listlayouter som ger överblick.
2. Skala upp optimeringsinsatser med begränsade resurser
Framgångsrik experimentering kräver samarbete mellan produkt-, marknadsförings-, teknik- och datavetenskapsteam. Utvecklings- och datavetenskaplig expertis är dock knappa resurser som ofta utgör flaskhalsar för optimeringsinsatser.
Utvecklarnas roll
Utvecklare bygger testvarianter och säkerställer säkra releaser genom feature flags och progressiva utrullningar. Vår analys av 127 000 experiment visar optimal effekt vid 1-10 årliga tester per utvecklare, med en minskning på 87 % efter 30 tester.
Komplexa förändringar med betydande påverkan på användargränssnittet eller justeringar på serversidan måste följa SDLC, vilket ofta tar veckor för granskning och testning. Denna nödvändiga noggrannhet bromsar team som försöker köra enkla tester (kopieringsändringar, banners, bildbyten).
Skifta till: Ge PM:s och marknadsförare möjlighet att optimera med hjälp av riktlinjer som godkänts av utvecklare
Vi anser att experimentering bör demokratiseras för alla. För enkla ändringar med låg kodnivå bör din optimeringsplattform göra det möjligt för dig att göra ändringar i text, bild, färg, budskap eller layout antingen via en visuell redigerare eller via det CMS du väljer.
Bildkälla: Optimizely
Mallar kan hjälpa dig att snabbt lansera nya banners, modaler, verktygstips och andra upplevelser som är godkända av både utvecklare och design.
| Förbyggda mallar för dina kampanjer och experiment för personalisering
Samtidigt är inbyggda robusta funktioner för funktionshantering och styrning avgörande för att säkerställa att utvecklare kan låta PM:s och Marketing Managers testa fritt och med självförtroende. Det rekommenderas att successivt utrullning av alla nya funktioner eller upplevelser med skyddsräcken på plats för att säkerställa en snabb och snabb rollback om några oavsiktliga buggar eller metriska biverkningar (prestandaträffar, minskad retention etc.) observeras.
Dessutom går alla kodändringar som görs av utvecklare igenom mycket noggranna PR-granskningar. Korrekta roller, behörigheter och arbetsflöden för godkännande måste finnas på plats för att säkerställa att icke-tekniska användare inte släpper några ändringar som bryter mot reglerna som en del av deras optimering
Hur datavetare möjliggör smartare testning
Dataforskare är avgörande för att utforma design och statistiska inställningar för experiment, tolka resultat för att bestämma nästa steg och avslöja djupare insikter. Deras expertis säkerställer statistisk stringens i optimeringsprogram, men internt byggda lösningar saknar ofta den flexibilitet och de senaste modeller som krävs för unika testkrav. Dessutom har Product Managers och marknadsförare ofta svårt att förstå dessa begrepp och behöver datavetenskaplig vägledning för att förstå konsekvenserna av sina val.
Skifta till: Statistisk flexibilitet och stringens för att matcha dina unika testmiljöer
Effektiva optimeringsplattformar erbjuder statistiska modeller som anpassar sig till dina specifika behov baserat på trafikmönster, marknadsplatsens dynamik, risktolerans och teamets preferenser.
Data scientists och Product Managers behöver tillgång till avancerade tekniker som CUPED, Bayesiansk analys och verktyg för variansreduktion för att hantera komplexa test i verkligheten.
Med CUPED
Bildkälla: Optimizely
Kalkylatorer för provstorlek hjälper team att gå in i experiment med tillförsikt, vilket säkerställer att de kan upptäcka meningsfulla effekter innan de investerar resurser.
3. Optimizely omnikanal-upplevelser i realtid
Dina kunder förväntar sig en enhetlig upplevelse i alla dina kanaler, inklusive webb, mobil, e-post och sociala medier. Men utan ett tydligt samspel mellan experimentering och personalisering (och bristen på insyn i hur resan orkestreras från början till slut) kan användarupplevelsen snabbt bli osammanhängande.
Om du dessutom inte har tillgång till realtidsbeteendedata för att kunna leverera målgruppsinriktade, personaliserade upplevelser kan det bli svårt att konvertera och behålla kunderna.
Skifta till: Orchestrera personaliserade kundupplevelser genom hela kundresan
Varje kontaktpunkt som en användare har med ditt varumärke registreras i ett system - oavsett om det är din CDP eller ditt datalager. Föreställ dig nu att dessa data är lättillgängliga för målgruppsinriktning i realtid i varje kanal i användarresan, inklusive webb, mobilapp, app, e-post och sociala medier.
En enda vy för att orkestrera kontaktpunkterna i flera kanaler som sömlöst övergår från experiment till att rulla ut vinnande varianter som personaliserade upplevelser. Dessutom korreleras attribuering för att inte bara diktera flödet av engagemang utan också för att mäta effekten av varje kontaktpunkt och visa ROI.
AI-drivna kontextuella banditer levererar individuellt optimerade upplevelser baserat på användarattribut och beteenden, vilket gör att dina data kan användas under hela kundresan. Kombinera det med AI-förslag på målgruppsinriktning och du kan verkligen använda dina data för att driva personalisering för varje kund i varje steg av ditt varumärkes resa.
Bildkälla: Optimizely
4. Mätning av verkliga affärsresultat från olika datakällor
Två delar:
- Att gå bortom fåfänga mät etal: Traditionella mätetal som klick eller sidvisningar berättar bara en del av historien. Den verkliga framgången ligger ofta i affärsvärden som faktiska intäkter, det totala värde som en kund tillför över tid och returfrekvensen för produkter som registreras i företagets affärssystem.
- Övervinna datasilos för att få handlingsbara insikter: Flera företag kämpar idag med att förena dataskillnader mellan sina lösningar för webbanalys(GA4, Adobe Analytics) och plattformar för experimentering. Men det är inte allt. De duplicerar och överför ofta kunddata över flera system, vilket väcker frågor om säkerhet och integritet. Alla dessa ansträngningar för att mäta mätvärden som kanske i själva verket inte signalerar seger.
Växla till: Mätning av resultat som betyder något
Implementeringen av ditt datalager kopplar experimenteringar direkt till långsiktiga affärsvärden som intäktstillväxt, customer lifetime value och minskade returer.
Genom att använda en enda källa till sanning elimineras dataduplicering, avvikelser mellan system och säkerhetsproblem som uppstår när känslig information sprids.
| Mer information om warehouse-native analytics
Utöver tillgången till data är det viktigt att din plattform hanterar variansen i fördelningen av olika typer av mätvärden: konvertering, numeriska mätvärden som inte är binomiala eller mer avancerade mätvärden (ratio, tratt eller percentil).
För att med säkerhet kunna förklara signifikans måste Stats Engine(s) korrekt hantera varians mellan olika typer av mätvärden - från enkla konverteringar till komplexa trattar för att korrekt identifiera signifikanta resultat.
Video: Warehouse-native analytics scorecard
5. Låsa upp djupare insikter för att driva affärstillväxt
Team kämpar med de massiva data som genereras av kontinuerlig experimentering, vilket överväldigar traditionell analys. För att få fram meningsfulla insikter krävs avancerade analysverktyg eftersom det inte längre räcker med att rapportera om enskilda experiment eller kampanjresultat.
Det är därför snabb, självbetjäningsbaserad datatillgång är avgörande för experimentering. I Optimizely's senaste undersökning om personalisering av 1 000+ chefer inom marknadsföring, e-handel och IT rapporterade 43% utmaningar med fokuserad analys.
Om tillgången till data är begränsad till datateknikteam eller business intelligence-team som kräver djup expertis inom SQL, Power BI eller Tableau, måste product information managers (PIM) och marknadsförare ofta vänta dagar, om inte veckor, för att få den data de behöver för att lära sig snabbare och fatta välgrundade beslut.
Snabbhet är avgörande med den innovationstakt vi ser idag, och fördröjning av information och insikter kan leda till tillväxtfördröjning när det gäller att bestämma nästa experimentidé eller personaliseringskampanj.
Skifta till: Avancerad analys. Skarpare insikter.
Du behöver en plattform med djupgående funktioner för analys för att omvandla rå data från experimentering till användbara insikter. Med interaktiva dashboards och självbetjäningsrapportering kan digitala team snabbt visualisera användarresor, kartlägga konverteringstrattar och generera effektrapporter. Denna feedback i realtid möjliggör snabb iteration och säkerställer att varje experiment ger bränsle till nästa innovationscykel - utan besvärliga dataöverföringar eller väntan på centrala datateam.
Dessutom behöver du kumulativ effektrapportering på programnivå för att kunna kommunicera värdet av ditt bredare program. Detta kan göras genom att använda globala holdbacks, programhastighet eller metriska effektrapporter.
I slutändan bör kombinationen av data från ditt experiment och dina bredare affärsdata fungera för dig för att 1. Kommunicera effekten och värdet av dina optimeringsinsatser och 2. Informera om nästa serie av optimeringsmöjligheter.
Bildkälla: Optimizely
Påskynda livscykeln för experimentering med AI
AI-experimentering är här och det är inte bara ett roligt buzzword; det är acceleratorn för hela livscykeln för experimentering.
AI kan revolutionera hela ditt arbetsflöde och göra processen sömlös (och potentiellt till och med automatiserad):
- Analysera och skapa idéer: Opal AI skannar din webbplats och historiska användarupplevelse för att föreslå nya, datadrivna experimentidéer - skräddarsydda för ditt varumärke och vägledda av dina bäst presterande tidigare experiment.
- Planera: Den skapar automatiskt en omfattande plan för testet, komplett med tydligt formulerade hypoteser, designvarianter som matchar ditt varumärke, ton och röst, viktiga mätvärden för att spåra framgång och målgruppsinriktning.
- Bygga: Opal AI hjälper till att skriva och implementera testkod och skapar dessutom utkast till experiment som är redo att köras.
- Köra: När experimenten lanseras övervakar Opal AI kontinuerligt prestandan och meddelar dig omedelbart om någon variant kräver uppmärksamhet. AI kan till och med hjälpa till att dynamiskt allokera trafik till de varianter som bäst ökar prestandan för ditt primära mätvärde.
- Granskning: Slutligen genereras detaljerade sammanfattningar av experimenten och nästa steg, så att ni kan fortsätta att förbättra er verksamhet - och till och med lägga till idéer i er backlog.
Video: Optimizely One i aktion
Med hjälp av RAG-teknik (Retrieval Augmented Generation) vill du att din AI ska vara finjusterad efter din organisations sammanhang, riktlinjer, varumärkesidentitet och historiska data. Detta säkerställer att varje rekommendation inte bara är tekniskt sund utan också strategiskt anpassad till dina unika affärsbehov.
Om vi blickar framåt...
Framtiden för digital upplevelseoptimering kommer att definieras av tre kärnkomponenter: hastighet, intelligens och anpassningsförmåga. Organisationer som trivs kommer inte bara att vara de som experimenterar - utan de som sömlöst integrerar personalisering, experimentering och AI i sina beslutsfattarprocesser.
För digitala team som är redo att omfamna framtiden är konvergeringen av robust experimentering, personalisering, avancerad analys, funktionshantering och AI-driven automatisering inte bara en möjlighet, utan en nödvändighet.
Experimentering får inte längre vara begränsad till ett fåtal utvalda, utan måste demokratiseras inom produkt-, marknadsförings-, teknik- och datavetenskapsteam.
Personalisering måste gå bortom taktik på ytnivå för att leverera meningsfulla, datadrivna upplevelser. Slutligen måste AI utnyttjas inte bara för effektivitet utan också för att frigöra nya strategiska insikter.
- Utvärdera din nuvarande mognad för optimering för att identifiera luckor i dina strategier för experimentering, personalisering och data.
- Etablera bättre tvärfunktionellt samarbete genom att sammanföra produkt-, marknadsförings-, teknik- och datateam för att anpassa sig till gemensamma mål.
- Börja använda AI för skala upp. Utforska hur AI kan påskynda idéskapande, automatisera insikter och hjälpa till att påskynda beslutsfattandet.
Om författaren
Senior Manager, Product Management
