Традиционные подходы к A/B тестированию зачастую ограничены сложностью обработки разных массивов данных — например, поведение пользователей, их характеристики, социально-демографические особенности, интересы и предпочтения. Зато с этим отлично справляется ИИ, способный анализировать и обрабатывать большие наборы информации для проведения более точных и эффективных тестов.

В этой статье рассмотрим несколько программных решений, использующих искусственный интеллект в своих решениях.

Obviyo: Адаптивный алгоритм сервиса позволяет параллельно тестировать несколько страниц и динамически распределять трафик между выигрышными гипотезами. Он также анализирует данные о клиентах в реальном времени, и предлагает идеи будущих итераций.

Omniconvert: Идеально подходит для малых/средних бизнесов: проверить гипотезу, внедрить улучшения на посадочной странице, провести сплит-тестирования — сервис также работает на основе искусственного интеллекта. А еще Omniconvert также предлагает интегрированную платформу опросов для сбора ценной информации от клиентов и легко интегрируется с Google Analytics.

Adobe Target: Как и другие свои продукты, Adobe внедрил в свою платформу самообучающиеся алгоритмы ИИ, позволяющие проводить тесты как на стороне клиента, так и на стороне сервера. Визуальный редактор WYSIWYG, омниканальное тестирование и инструменты персонализации повышают эффективность тестирования и автоматически выбирают эффективные вариации.

Unbounce: Интуитивно понятный конструктор, инструмент написания текста на основе ИИ, предиктивная аналитика конверсии, интеллектуальное распределение трафика, умная персонализация и другие полезные функции помогают создавать и оптимизировать целевые страницы для увеличения конверсии.

Evolv: Evolv также использует ИИ точных результатов A/B-тестирования и оптимизации целевых страниц. Он отслеживает фактическое поведение клиентов на всех платформах в режиме реального времени, чтобы обучить алгоритм машинного обучения прогнозировать опыт с наилучшими результатами. Система определяет выигрышные гипотезы и использует эти данные для автоматического создания новых тестов.

Kibo: Еще один инструмент тестирования и оптимизации, использующий искусственный интеллект для персонализации основе поведенческих данных пользователей. С помощью машинного обучения можно снизить риски, автоматически распределять трафик и в реальном времени видеть прогнозы выигрышных гипотез без необходимости ждать статистической значимости. Он сегментирует посетителей на основе более чем 150 параметров, таких как источник, время, география, погода, данные просмотра и т.д., чтобы максимизировать конверсию.

Современные инструменты для A/B тестирования позволяют проводить сложные многовариантные эксперименты, адаптировать тесты в реальном времени и предлагать персонализированные рекомендации для каждого пользователя. Однако, несмотря на все преимущества ИИ, его эффективность во многом зависит от человеческого контроля и корректировки, особенно когда речь идет о сложных сценариях.