AI将实验推向业务关键地位
译文 AI 逐段翻译
AI每周都在发展。模型变化迅速，昨天有效的提示词今天可能就不适用了。在这种环境下，仅凭直觉是不够的。变化如此之多，公司需要可靠的方法来区分信号和噪音。
这就是为什么OpenAI收购Statsig引起了众多产品和数据团队的关注。当像OpenAI这样规模的公司将实验纳入内部时，它传递了一个明确的信息：与可信数据相结合的测试不再是可有可无的。它是业务关键。
AI使实验成为业务关键的3种方式
AI的微小调整对体验产生重大影响
对提示词或策略的调整可能同时影响准确性、延迟、安全性和满意度。即使对AI功能的基本更新也可能同时影响这些因素。
这意味着你需要可靠地衡量多种结果，而不仅仅是寻找单一的“胜利”。产品团队需要进行更多实验，以确保他们能够自信地改善客户旅程并充分利用每项产品投资。
个性化是默认体验
AI为每个用户定制内容，但这个过程本质上是概率性的。这对你的数字产品和体验来说是一个极其强大的补充，但几乎不可能理解和信任正在发生的事情。
实验提供了关于哪些更改带来最大影响的因果联系，因此团队可以以更高的信心继续迭代，而不是希望AI自行改善体验。
能够大规模实验的团队在理解AI如何实现个性化而不对体验产生负面影响（并推动正确的业务成果）方面处于更有利的位置。
AI评估很重要，但仅靠评估是不够的
AI评估在功能到达用户之前增加了一个重要步骤。评估允许你优化提示词和模型以实现预期结果，并及早发现回归、安全问题和质量漂移。但仅凭评估并不能告诉你AI功能是否推动了业务影响。
你仍然需要真实用户和真实指标的实验，以了解激活、收入或留存是否有所改善。
脱节的技术栈仍然构成障碍
大多数团队的技术栈相当混乱，分析在一个工具中，功能标志在另一个工具中，回放在第三个工具中，而数据仓库则放在一边。这导致指标不匹配，以及关于该信任哪些结果的无休止争论。
虽然团队试图通过集成来摆脱这种混乱，但这往往导致不断的紧急情况，并且需要持续的维护。这些集成迫使团队等待帮助（减慢实验速度）或运行影响力较小的实验，从而限制了实验的整体价值。
当团队运行更多测试时，他们学得更快，并交付更好的体验。一流的团队消除技术障碍，并授权产品经理、营销人员和增长团队自行运行实验。这使他们能够更快地优化并推动业务成果，而无需等待帮助。
我们的定位
Amplitude的数字分析平台 将实验、分析、会话回放、指南和调查整合在一个地方，并与你的数据仓库完全连接。这种统一的方法减少了集成开销，并使更多团队能够运行实验，从而确保组织能够充分利用其AI投资。
Amplitude帮助团队：
- 更快地扩展实验。 快速设置测试，实时查看结果，并自信地推出。
- 从每次发布中学习。 将指标与会话回放和热图配对，以了解什么发生了以及为什么。
- 信任你的结果。 将每个测试连接到受治理的仓库指标，如留存、收入和激活，以优化正确的成果。
- 民主化测试。 将实验交到最接近数字体验的团队手中，而不仅仅是数据科学和工程团队。
实验作为竞争优势
AI提高了 stakes。获胜的公司将在整个客户旅程中扩展实验，并改善每个用户体验。通过授权团队自行运行测试，团队可以快速迭代并产生更快的 impact。
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关于作者
埃里克·梅特尔卡
Amplitude实验产品管理总监
Eric是Amplitude实验产品管理总监。此前，他是Eppo的产品负责人，并在Cameo创建了实验实践。他专注于帮助客户建立和扩展实验实践，以提高学习速度并证明影响。
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