虽然这两种改善用户体验的方法截然不同，但它们的结合却能为企业带来不容错过的巨大效益。
以下是您需要了解的信息：
A/B 测试和个性化代表了两种不同的方法。A/B 测试的重点是试验不同的创意元素、文案、布局甚至算法，以改进关键业务指标和整体用户体验，而个性化则旨在在正确的时间为客户提供最相关的体验。
虽然在方法上有本质区别，但将这两种策略结合起来，实际上可以带来指数级的效益。在本篇文章中，我们将探讨为什么会这样，以及团队如何才能做到这一点。
A/B 测试的前提很简单：
比较两个（或更多）不同版本的产品，看哪个性能更好，然后将优胜者部署到所有用户，以获得最佳的整体体验。
因此，A/B 测试和 CRO 团队的做法是，投入大量资金开展各种实验，以改善网站、原生应用程序、电子邮件或任何其他数字渠道的不同领域和体验，然后随着时间的推移不断优化，以推动转化率和特定 KPI 的逐步提升。
然而，除非一家公司产生了成吨的流量，并拥有可供实验的巨大数字景观，否则可能会出现一个收益递减点，即实验的产出（无论测试次数有多少，实验规模有多大、有多复杂）达到了这些团队投入的最大收益。
这主要是因为传统的 A/B 测试方法对访客的偏好提供了二元视角，往往无法捕捉到访客作为个体的全部因素和行为。
此外，A/B 测试还能根据细分市场中大多数人的偏好得出概括性的结果。虽然一个品牌可能会发现某种特定的体验平均能带来更多的收益，但如果向所有用户部署这种体验，就会对具有不同偏好的大部分消费者造成伤害。
让我举几个例子来说明：
如果我和沃伦-巴菲特的平均净资产都是 1,173 亿美元，向我们推荐同样的产品有意义吗？
可能不会。
或者，如果一家同时提供男性和女性产品的零售商决定在其主页上进行一次经典的 A/B 测试，以确定表现最佳的英雄横幅变体，但由于 70% 的受众是女性，因此女性变体的表现要优于男性变体。
这种测试表明，巾帼英雄的旗帜适用于所有人群，但这肯定不是正确的决定。
简单地说
当然，这并不是说没有利用更广泛成果的时候和地方。例如，如果您要测试一个新网站或应用程序的设计，那么您就应该将目标放在一个平均效果最佳的一致的用户界面上，而不是针对不同用户的几十、几百甚至几千个不同的用户界面上。
然而，在页面布局、信息传递、内容、推荐、优惠和其他创意元素方面忠实地采用 "赢家通吃 "方法的时代已经一去不复返了--这没关系，因为这意味着不再会因为没有向每个用户提供最佳的变化而错失个性化机会，从而导致资金流失。
个性化是指根据消费者的独特行为、偏好和意图来响应和调整他们的网站体验，这已成为当今数字领域的一种期望。事实证明， 仅这一点就 能提高客户满意度和忠诚度 。
虽然不一定依赖于 A/B 测试，但个性化的最佳实践建立在 A/B 测试的基础上，这一点可能会让人感到惊讶--唯一的区别是，确定特定体验的哪个版本效果最好，是在受众层面而不是在平均水平上进行的。
让我们来分析一下个性化营销活动的基本结构。我们不再像传统的 A/B 测试那样，只用一种体验和多种变化来与对照组进行比较，而是更进一步，针对不同受众创建多种体验，并在每种体验中创建多种变化，通过 A/B 测试来确定表现最佳的体验。
这可以通过简单的基于规则的定位来实现，即利用 IF/Then 逻辑，根据一套手动编程的规则来定制客户旅程，团队能够对这些体验进行 A/B 测试，在达到统计意义后验证其结果，然后进行相应的迭代。
然而，在扩展个性化决策时，人工智能和机器学习已成为桌面赌注，因为上述情况可能成为一个数据繁重的过程，涉及大量测试部署，针对每个受众细分市场的每个测试变体进行细粒度测量，以确定最佳的程序化定位规则。它还有助于将 "失败 "的测试转化为个性化机会，为特定受众提供更好的特定变体。
这些先进技术可实时分析每个流量细分市场中每个变体的性能，从而为选定的受众群体提供最相关的内容。此外，1:1 个性化还可以通过基于亲缘关系的个性化功能来实现，这种功能利用亲缘关系剖析过程，通过算法将每个人与个性化推荐、产品优惠和内容相匹配。
这种个性化程度使公司的营销战略更有效、更有针对性，同时也能以更细致、更有意义和更相关的方式吸引消费者。
将 A/B 测试与个性化相结合
如果你向 A/B 测试或 CRO 团队以及那些致力于个性化的团队询问他们工作的具体内容，你会发现他们的回答非常相似。
下图是 JD Sports | Finish Line 在 "个性化先锋"活动中发表的主题演讲，令人大开眼界（完整回顾请点击此处）：
很多人都有同感，他们开始意识到 A/B 测试和个性化都是如此：
此外，这些团队往往需要相同的内部资源甚至工具！这就是为什么 A/B 测试和个性化不能活在真空中，而要成为具有一致关键绩效指标的共享路线图的一部分，这一点非常重要。
两者的结合不仅能简化流程和操作，还能产生指数级的效果，因为它既能广泛深入地了解消费者行为，又能对其进行微调。
以下是如何将它们的综合力量融入营销战略，以取得更好的效果：
1.基于细分市场的 A/B 测试
与其对所有受众进行 A/B 测试，不如根据共同特征将受众划分为有意义的细分群体（尝试 "主要受众 "方法，该方法旨在从宏观到微观进行扩展）。然后，对这些细分市场进行 A/B 测试。这种细分实验方法可以更细致地了解不同的消费行为，有助于为特定群体量身定制体验。
例如， Synchrony 在高意向用户中开展了一项实验，测试从横幅中移除无关的 "行动号召 "按钮，从而将 申请提交率提高了 4.5% 。
经过分析，该公司注意到一个特定的用户体验变化--移除横幅上的 "播放视频 "CTA 按钮--阻止了高意向用户分心，使他们能够真正了解 Synchrony 的众多服务。
2.A/B 测试个性化策略
使用 A/B 测试来确定哪种个性化策略最有效。例如，您可以 测试产品推荐算法 ，以及针对特定受众的 算法 是否会比其他算法带来更好的点击率或添加到购物车的比率。
3.实时战略调整
从 A/B 测试中收集数据后，利用这些信息不断优化和完善个性化策略。这种实时调整使营销战略更加动态和有效，不断满足消费者的需求。
例如，Build with Ferguson 公司通过这样做，首先从实施受众优先战略（基于 扎根个性化 框架）开始， 通过推荐提高了 89% 的购买量 。
该团队测试了各种推荐策略，最终发现其 "消费者 "受众群体倾向于与其他具有类似行为和兴趣的用户互动过的推荐项目进行互动。
利用这些发现，Build with Ferguson 优化了整个网站的推荐性能，并发现与推荐互动的用户平均多消费 13% ，多购买 2.4 件商品。
A/B 测试历来是为了确定最佳的整体体验，而个性化则是为了在受众或个人层面提供最佳体验。虽然两者都有其存在的时间和地点，但将两者结合起来可以提高客户满意度和企业忠诚度--通过个性化使关键体验更加相关，并通过 A/B 测试使每项策略产生最大效果。
附注：有关如何将这两种做法结合起来的更多信息，我建议您查看 A/B Testing& Optimization 课程，其中涉及如何设置正确的归因配置、选择正确的目标、分析个性化测试结果以及确保每次测试都能产生有意义的结果 。
