雖然這兩種方法體現了改善用戶體驗的兩種截然不同的方式，但它們的結合可以帶來企業不想錯過的巨大收益。
以下是您需要了解的內容：
A/B 測試和個人化是兩種截然不同的方法。A/B 測試著重於嘗試不同的創意元素、文案、佈局，甚至是演算法，以改善關鍵業務指標以及整體使用者體驗，而個人化則旨在在合適的時間將最相關的體驗與單一客戶相匹配。
雖然這兩種策略在本質上有所不同，但將它們結合起來實際上可以帶來指數級的收益。在這篇文章中，我們將探討其原因，以及團隊如何做到這一點。
A/B 測試的前提很簡單：
比較兩個（或多個）不同版本的某個產品，看看哪個版本效能更好，然後將表現最佳的版本部署給所有用戶，以獲得最佳的整體體驗。
因此，A/B 測試和 CRO 團隊的做法是投入大量資金進行各種實驗，以改善網站、原生應用程式、電子郵件或任何其他數位管道的不同領域和體驗，然後隨著時間的推移不斷優化它們，以推動轉換率和特定 KPI 的逐步提升。
然而，除非一家公司能夠產生大量的流量，並且擁有龐大的數位環境來進行實驗，否則可能會出現收益遞減的點，即實驗的產出（無論測試的數量多少，或者實驗的規模和復雜程度如何）相對於這些團隊的投入而言，都會達到最大收益。
這主要是因為傳統的 A/B 測試方法對訪客偏好採取了二元視角，往往無法捕捉到定義訪客個性的各種因素和行為。
此外，A/B 測試可以根據特定群體的多數偏好得出普遍適用的結果。雖然某個品牌可能會發現某種特定的體驗平均而言能帶來更多收入，但將其推廣給所有用戶卻會對相當一部分具有不同偏好的消費者造成不公平的待遇。
讓我舉幾個例子來說明：
如果我和華倫巴菲特的淨資產平均為 1,173 億美元，那麼向我們推薦相同的產品是否合理呢？
可能不會。
或者，如果一家同時銷售男裝和女裝產品的零售商決定在其主頁上進行經典的 A/B 測試，以確定表現最佳的橫幅廣告變體，但由於其 70% 的受眾是女性，因此女性版本的廣告效果優於男性版本。
這項測試表明，女性英雄旗幟應該推廣到全體人口，但這肯定不是正確的決定。
簡單來說：
當然，這並不是說在某些情況下就不能利用更普遍適用的結果。例如，如果您正在測試一個新的網站或應用程式設計，那麼與其為不同的使用者設計數十個、幾百個甚至數千個不同的使用者介面，不如設計一個平均效果最佳的統一使用者介面，這樣更有意義。
然而，過去那種對頁面佈局、訊息傳遞、內容、推薦、優惠和其他創意元素採取「贏家通吃」策略的日子已經結束了——這也沒關係，因為這意味著不會再因為沒有向每個用戶提供最佳個人化方案而錯失賺錢的機會。
個人化是指根據消費者的獨特行為、偏好和意圖來回應和調整網站體驗，這已成為當今數位環境中的期望。僅此一項就已被證明能夠提高客戶滿意度和忠誠度。
雖然不一定依賴 A/B 測試，但個人化的最佳實踐是基於 A/B 測試的基礎，這可能會令人驚訝——唯一的區別在於，確定特定體驗的哪個版本效果最佳是在受眾層面而不是平均層面上進行的。
讓我們來分析一下個人化行銷活動中的基本結構。與傳統的 A/B 測試那樣，我們只提供一個體驗的多個變體與對照組進行比較，而是更進一步，創建針對不同受眾的多個體驗，並在每個體驗中創建多個變體，然後進行 A/B 測試，以確定表現最佳的版本。
這可以透過簡單的基於規則的目標定位來實現，利用 IF/Then 邏輯根據一組手動編程的規則來定制客戶旅程，團隊可以對這些體驗進行 A/B 測試，在達到統計顯著性時驗證結果，然後相應地進行迭代。
然而，在擴展個人化決策方面，人工智慧和機器學習已成為基本要求，因為上述場景可能變成一個數據密集型過程，涉及大量的測試部署，並對每個測試變體針對每個受眾群體進行精細測量，以確定最佳的程序化定向規則。它還有助於將「失敗」的測試轉化為個人化機會，針對已確定的、能夠更好地服務於特定受眾的特定變體進行最佳化。
這些先進技術即時分析每個流量細分市場中每種變體的表現，以便為選定的受眾群體提供最相關的內容。此外，透過基於親和力的個人化功能可以實現一對一的個人化，該功能利用親和力分析過程，透過演算法將每個人與個人化的推薦、產品優惠和內容進行匹配。
這種程度的個人化使公司能夠更有效地制定更有針對性的行銷策略，同時也能以更細緻、更有意義、更相關的方式與消費者互動。
將A/B測試與個人化結合
如果你詢問 A/B 測試團隊、轉換率優化團隊以及那些致力於個人化的團隊，他們的工作具體涉及哪些內容，你會發現他們的回答驚人地相似。
請看下圖，這張圖表令人印象深刻，它是京東體育 | Finish Line 在個性化先鋒活動的主題演講中展示的（完整回顧請點擊此處）：
許多人也持有這種觀點，他們開始意識到 A/B 測試和個人化都至關重要：
此外，這些團隊通常需要相同的內部資源，甚至是工具！這就是為什麼 A/B 測試和個人化不應該孤立存在，而應該成為具有一致 KPI 的共享路線圖的一部分，這一點非常重要。
兩者的結合不僅可以簡化流程和操作，而且可以產生指數級的結果，因為它能夠對消費者行為進行廣泛而細緻的洞察。
以下是如何將它們的綜合力量融入您的行銷策略以獲得更好效果的方法：
1. 基於細分市場的 A/B 測試
不要對整個受眾進行 A/B 測試，而是根據共同特徵將受眾劃分為有意義的細分群體（嘗試主要受眾方法，該方法旨在從宏觀擴展到微觀）。然後，對這些細分市場進行 A/B 測試。這種分段式實驗方法可以更細緻地了解不同的消費者行為，並有助於為特定群體量身定制體驗。
例如， Synchrony 透過針對高意向使用者群體進行一項實驗，測試從橫幅中移除無關的號召性用語按鈕，結果使該群體中的申請提交率提高了 4.5% 。
經過分析，該公司注意到一項特定的用戶體驗變化——從橫幅中移除「播放影片」行動號召按鈕——阻止了高意向用戶分心，使他們能夠真正了解Synchrony的眾多服務。
2. A/B 測試個人化策略
使用 A/B 測試來確定哪些個人化策略效果最佳。例如，您可以測試產品推薦演算法，看看針對特定受眾的推薦演算法是否比其他演算法能帶來更高的點擊率或加入購物車率。
3. 即時戰略適應
在收集 A/B 測試資料時，利用這些資訊不斷優化和完善您的個人化策略。這種即時適應能力使得行銷策略更加動態有效，能夠持續發展以滿足消費者的需求。
例如，Build with Ferguson 透過這種方式，使推薦帶來的購買量提升了 89% ，而這首先始於實施以受眾為先的策略（基於根植個人化框架）。
團隊測試了各種推薦策略，最終發現其「消費者」受眾群體傾向於與具有相似行為和興趣的其他用戶互動過的推薦項目互動。
利用這些發現，Build with Ferguson 優化了其網站上的推薦功能，並且發現與推薦功能互動的用戶平均消費增加 13%，購買的商品數量增加 2.4 件。
A/B 測試歷來是為了確定整體上的最佳體驗，而個人化則旨在為特定受眾或個人提供最佳體驗。雖然兩者各有其用武之地，但將兩者結合起來可以提高客戶的滿意度和忠誠度——透過個人化使關鍵體驗更具相關性，並透過 A/B 測試使每項策略都能取得最大成效。
PS：如需了解這兩種實踐如何結合起來的更多信息，我建議您查看這門A/B 測試和優化課程，其中涉及如何設置正確的歸因配置、選擇正確的目標、分析個性化測試結果，並確保每個測試都能產生有意義的結果。
