这是一个疯狂的想法：如果人工智能开始代表消费者做出购买决定会怎样？ 我们已经通过人工智能推荐引擎和自动购物助手看到了这一点。 韦塞林提出了一个关键问题：“总有一天，消费者会拥有自己的人工智能。以色列电报数据 如果我的产品信息流能够被人工智能获取，那我为什么还需要网站呢？”想想当人工智能助手出现时会发生什么：
- 抓取产品信息而不是访问网站，
- 实时比较报价，
- 代表消费者自主做出购买决定。
这颠覆了传统的CRO。如果AI负责采购，那么：
- 现在的转化漏斗是什么样的？
- 公司是否应该针对人工智能而不是人类进行优化？
- CRO 现在是否与为 AI 搜索引擎构建数据有关？
这种转变已经开始。
搜索引擎优化 (SEO) 正在转向人工智能友好的结构化数据，而 CRO 可能很快会专注于优化人工智能驱动的购买，而不是人类浏览。
如果人工智能开始处理更多的购买流程——从根本上改变购买决策的方式——企业将需要重新考虑他们的 CRO 策略——不仅针对人类行为，还针对人工智能驱动的购买。
我们所知的传统买家旅程将不复存在。
放眼更广阔的世界——AI 助你勇往直前
人工智能不仅使实验变得更容易，它还改变了实验的整个框架。
如果您从事 CRO、增长或产品工作，请执行以下操作：
- 拥抱人工智能，实现微优化自动化：人工智能可以处理细微调整，而且技术日臻成熟。B2B 客户没有寻求您的服务 你的重心应该转向更宏大的领域——新的商业模式、大胆的产品实验以及变革性的想法。
- 建立鼓励大胆实验的文化：由于人工智能处理着唾手可得的成果，团队应该专注于风险更高、影响更大的测试——这些测试可以重新定义公司的发展轨迹。鼓励你的团队放眼更广阔的世界。不要只局限于 A/B 测试中那些小的 UI 改动，而要开始测试全新的客户旅程、定价结构和获取模式。
- 防止人工智能囤积见解：人工智能很快就能比人类更快、更便宜地进行测试——但如果公司不建立结构化的知识共享，他们就会失去宝贵的见解。
- 为人工智能驱动的购买做好准备：如果人工智能助手做出购买决策，公司必须优化人工智能的可发现性，而不仅仅是人类的说服力。
- 利用 AI 生成假设： AI 可以分析大型数据集，发现规律并预测哪些类型的实验可能产生最佳效果。利用这些洞察，确定高价值测试的优先级。
- 制定 AI 转化率优化策略：随着 AI 驱动的购物体验日益普及，您需要优化您的销售漏斗，使其兼顾人机交互和 AI 交互。这意味着您需要构建内容和定价模型，以便 AI 购物助手能够解读并采取行动。
- 投资跨职能协作： 与数据科学家、用户体验研究人员和产品团队密切合作，设计符合更广泛业务目标的实验，而不仅仅是提高转化率。
- 使用人工智能实现测试的自动化和扩展：实施人工智能驱动的测试平台，以自动化多变量测试和个性化工作，让人类团队能够专注于战略分析和创新。
- 确保在转化率优化 (CRO) 中使用 AI 时合乎道德规范：建立 AI 决策透明度，避免出现意外偏差。确保 AI 驱动的优化能够提升用户体验，而不是以可能适得其反的方式操纵用户行为。
- 培训并提升团队技能：人工智能发展日新月异，保持领先地位意味着需要投入培训。短信列表 确保您的团队了解如何与人工智能协同工作，解读人工智能驱动的洞察，并进行战略性应用。
最大的收获是什么？
人工智能不仅改变了实验，它还能重新定义优化的未来。拥抱人工智能转化率优化的公司不仅能领先一步，还能保持领先地位。那些不这样做的公司？他们仍然会调整登陆页面，而所有的购买决策都由人工智能来做。对于希望深化专业知识并保持领先地位的营销领导者和专业人士，请查看以下课程：实验战略研究高级实验大师班实验项目管理游戏规则瞬息万变。请务必及时了解最新动态。发表于CRO 与测试、增长实验