Kameleoon等先进工具使用历史数据和预测分析来预测访客行为。Kameleoon 通过其 Kameleoon 转化率 (KCS™) 实现这一目标。
如果 KCS™ 预测浏览高端产品的访客更有可能通过布局 A 进行转化，则它会确保他们看到此布局。那些对经济实惠的选择更感兴趣的人可能经常会遇到布局 B。
有了 AI，您的 A/B 测试就不再是静态的了。您无需等待下一次测试的调整。相反，您可以即时优化并提供最佳体验。
个性化
、购买历史和偏好。人工智能利用这些数据为不同的用户群体量身定制变体，使 A/B 测试更加相关和准确。
Ashley Furniture借助AB Tasty的 AI 平台实现了这些成果。据电子商务优化经理Matt Sparks介绍， 日本电话数据 他们的 UX 团队使用该平台更好地了解客户体验、解决问题并设计新功能。
AB Tasty 帮助 Ashley Furniture 简化了繁琐的结账流程。他们测试了一种变体，提示购物者在登录后立即输入送货信息。这一调整将转化率提高了 15%，并将跳出率降低了 4%。
毫无疑问，经过 AI 优化的测试结果会带来切实的好处，但它们并不是万能的。它有固有的局限性需要考虑，我们将在下一节中讨论这些局限性。
面向