自动 A/B 测试：使用 ML 改善 UX 设计的 5 种方法

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如何使用机器学习来改善你的用户体验设计

自动 A/B 测试：使用 ML 改善 UX 设计的 5 种方法
铁甲雄心
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改变科技教育的未来

用户体验/用户界面设计

UX 设计领域正迅速成为 AI 驱动创新的最新舞台。作为一个致力于为所有消费者创造积极体验的行业，UX 设计师、营销人员和网站建 多米尼加共和国电报号码数据 设者多年来一直齐心协力，以手动方式打造出色的用户体验。

然而，由于机器学习技术的快速发展，现代 UX 团队在打造在线体验时也可以优先考虑速度和准确性。

根据Forrester的研究，积极的用户体验设计可以将转化率提高 400% 以上。将 AI 和机器学习整合到您的策略中时，您可以确保覆盖所有基础。

事实上，目前有62% 的 UX 设计师声称已经使用机器学习来提高工作效率、个性化设计并自动执行 A/B 和可访问性测试等任务。

考虑到这一点，我们正在探索在 2024 年将机器学习引入您的 UX 策略中的潜在好处。

什么是机器学习 (ML)？
许多人将机器学习与人工智能混淆。然而，它们是不同的实践。

机器学习只是人工智能的一个领域。它专注于开发能够从数据中学习的模型，以增强预测能力并实现决策自动化。

机器学习模型的一个例子是著名的 ChatGPT。

作为一种生成式 AI工具，ChatGPT 的回答变得更加人性化，因为它从全球数百万个提示中更多地了解了我们的语言结构。

机器学习的最大优点是它能够随着时间的推移而不断改进。随着模型接收到更多数据，它会不断学习并提高其性能。

以下是 ML 可应用于你的 UX 策略的一些方法：

使用预测分析改善用户体验

定制用户旅程

A/B 和可访问性测试

SEO优化

检测当前用户体验设计中的潜在缺陷

现在，让我们更详细地研究这些内容，并了解如何将 ML 无缝集成到您当前的 UX 策略中。

预测分析
机器学习依靠新数据蓬勃发展，这已不是什么秘密。通过分析大量用户行为数据，机器学习模型可以访问您当前的网站交互，并根据行为、用户偏好和满意度做出准确的预测。这就是为什么机器学习成为提供完美个性化用户体验设计的基石。

有了机器学习，你可以轻松地根据每个用户定制内容。以 Spotify 和 Netflix 等品牌为例。

他们使用机器学习来调整用户界面。机器学习帮助他们创建个性化的播放列表，预测一组独特的节目供观看，甚至增强配色方案以满足个人需求。

事实上，根据麦肯锡的调查，71% 的消费者预计品牌能够在 2024 年根据他们的个人需求自动个性化内容，因此，如果您希望看到网站持续参与，那么 ML 和 AI 在设计过程中至关重要。

A/B 测试
接下来，我们来讨论一下 A/B 测试。虽然这是 UX 设计实践中必不可少的部分，但它可能是一个漫长而乏味的过程，尤其是当设计师需要快速行动时。

虽然 ML 无法取代人工输入，但它可以将您的 A/B 策略提升到另一个层次。它可以自动、自主地分析测试结果，然后对您的网站进行实时调整。

机器学习程序还可以随时分析用户数据，例如用户的会话时间、位置、查看的类别和产品，甚至单个页面的跳出率。

由 ML 管理的网站始终处于“测试模式”，这意味着设计师可以实时突出缺陷并进行调整，而无需执行定期的 A/B 样式检查。