ИНФОРМАЦИОННЫЙ ТРЭВЕЛ - ПОРТАЛ

А/В ТЕСТИРОВАНИЕ ПОДНИМАЕТ ПОТЕНЦИАЛ ВЕБ-РЕСУРСОВ

В рамках маркетинговых стратегий онлайновые трэвел-агентства (ОТА) сегодня все чаще применяют метод A/B-тестирования для внедрения новых функциональных возможностей своих веб-ресурсов и повышения качества обслуживания пользователей.

A/B-тестирование (англ. A/B testing или split testing) представляет собой метод маркетингового исследования, суть которого заключается в том, что контрольная группа элементов сравнивается с набором тестовых групп, в которых один или несколько атрибутов меняется для того, чтобы выяснить, какие изменения улучшают целевой показатель. Метод часто используется в веб-дизайне. В качестве примера можно привести влияние цветовой схемы, расположения и размера элементов интерфейса на показатель конверсии сайта.

Как известно, в бизнесе не бывает статичных состояний, поскольку компания должна постоянно соответствовать текущей рыночной ситуации и потребностям клиентов. Кроме того, этот метод позволяет прочитывать предпочтения целевой аудитории и влиять на ключевые показатели эффективности сайта, включая конверсию, время пребывания пользователей на странице, среднюю сумму заказа, показатель отказов и другие метрики.

В частности, A/B-тестирование позволяет оценивать количественные показатели работы двух вариантов веб-страницы, а также сравнивать их между собой. Также сплит-тестирование помогает оценивать эффективность изменений страницы, например, добавление новых элементов дизайна. В практической плоскости смысл этого метода заключается в поиске и внедрении компонентов страницы, увеличивающих ее результативность.

В ходе обсуждения темы искусственного интеллекта и машинного обучения на мероприятии Amadeus T3CH в Мадриде Джош Вуд, руководитель отдела по международного партнерства в сфере деловых поездок Booking.com, рассказал, что для А/В тестирования компания использовала различные типы номеров и атрибуты в отеле, чтобы спрогнозировать предпочтения бизнес-клиентов. Затем последовала серия экспериментов, в ходе которых сайт оценивал реакцию этих клиентов на варианты, которые им были предложены. В результате  моделирования машина выбрала верный вариант в 75% затраченного  времени.

В ходе дискуссии представители Google Cloud и Air France ответили на вопрос, могут ли искусственный интеллект и машинное обучение представлять угрозу бизнесу или являются новой прорывной возможностью. Пол Стронг, технический директор Google Cloud, считает, что для достижения успеха в этой области необходимо соблюдать баланс между новыми и традиционными технологиями. Николя Нельсон, директор по информационным технологиям в Air France, подчеркивает, что авиакомпания видит в AI отличные возможности для повышения качества обслуживания и удовлетворенности клиентов, а также оптимизации расходной составляющей, Джош Вуд, добавил, что на 60% вопросов на английском языке, поступающих через чат-бот его компании, ответы сейчас даются с помощью функционала машинного обучения. Ожидается, что в течение следующих пяти лет объем увеличится до 100% и 43 языков.

Поделиться ссылкой: