您测试了醒目的红色“立即购买”按钮，并发现去年的转化率很高。
现在，您注意到它的性能正在下降。如果不进行持续优化，您可能不会发现用户现在对悬停效果或动画按钮等交互元素的响应更好。
当然，这些都是假设的情况，但底线很明确：持续的人工智能监控可以让您的 A/B 测试保持相关性和有效性。
正如本案例研究所述，[24]7.ai 通过 A/B 测试不断完善其客户服务策略。他们测试了人工智能驱动的聊天解决方案版本，以了解哪些版本可以改善客户互动并更好地解决问询。
结果如何？遏制率达到 35%，机器人转换率达到 8.9%，并且通过提高效率节省了 约旦电话数据 130 多万美元。
随着用户偏好的变化，A/B 测试结果会趋于稳定甚至下降。调整测试参数以跟上不断变化的趋势并推动持续改进。
利用 AI 让您的 A/B 测试更加智能。
人工智能已经到来。采用人工智能驱动的 A/B 测试的公司和行业专家发现，它具有革命性的意义。
要开始进行以 AI 为中心的 A/B 测试，我强烈建议您查看HubSpot 的完整 A/B 测试套件。它提供了全面的清单，可帮助您运行完美的拆分测试，从最初的规划到最终的分析。
现在，体验测试的未来。