Omniconvert首席执行官Valentin Radu解释了他的团队如何使用人工智能来了解客户的顾客感到沮丧的原因。
他们在交付前后监控了 NPS 调查回复。分析使他的团队能够运行更有效的测试并进行有针对性的改进。
Radu 表示：“如果不将定性数据融入您的见解中，您就无法为 A/B 测试提出强有力的假设。因此，我们已经在使用 NLP 来处理数据，并通过分析客户反馈或调查回复来识别主要问题。”
为了制定更有力的假设，请将定量数据与定性见解进行交叉检查。这将有助于确保观察到的异常不是由于数据错误或暂时故障造成的。
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AI A/B 测试可以精确测量不同因素（例如算法变化、用户界面元素或内容）如何 约旦电话数据 影响搜索引擎结果。
Ronny Kohavi是世界领先的 AI A/B 测试专家，对在线控制实验有着深入的掌握。他的工作展示了多年来如何利用 AI 和机器学习来微调搜索结果排名。
这些排名涵盖了 Airbnb、亚马逊、Facebook 和 Netflix 等主要网站。
他告诉我，Airbnb 的相关性团队将预订转化率提高了 6% 以上。这是在 250 多个 A/B 测试创意中成功进行 20 次产品更改之后实现的。
Kahavi 表示：“不仅要注意转化率或收入的积极增长，还要注意这样一个事实：250 个想法中有 230 个（即92%）未能实现我们认为有用并实施的想法。”