营销人员对这一口号非常熟悉，因为测试客户体验的不同迭代是改善指标和业务成果的有效途径。无论是个性化网站、移动应用、电子邮件活动，还是直接邮寄，创建不同的变体并分析哪种效果最好都是数据驱动营销的核心。
但是，虽然A/B 测试（以及多变量测试）是营销人员做出决策的 阿根廷 電話號碼資源 强大工具，但它并不总是改进电子邮件营销计划的最佳解决方案。品牌还需要一种方法来测试每个人的最佳体验，然后随着时间的推移进行改进。
A/B 测试的挑战
随着技术的发展，A/B 测试的构建和部署变得容易得多，衡量控制版本和新变体之间的结果也变得更加高效。但是，尽管这一过程已大大改善，但传统的 A/B 测试往往针对特定的业务用例。它会在针对不同受众的单个广告系列中测试由营销人员确定的创意变体（例如背景图片或 CTA 按钮文本和颜色等）。
虽然这种方法可以帮助营销人员确定测试的哪种变体能带来最多的点击量，但这种方法与我们对个性化的了解不一致。与任何其他近期营销策略相比，1:1 个性化一次又一次地证明了其无与伦比的有效性，不仅可以提高短期参与度，还可以提高长期忠诚度。然而，A/B 测试的结果只能为大多数人提供最佳的信息变体。
传统的 A/B 测试方法根本不适合测试针对个人的个性化营销信息，而改善这些体验（例如通过一系列信息建立和维护客户关系）仍然遥不可及。此外，为了在个人层面同时测试多个短期和长期目标，营销人员需要更新他们的工具包以包括持续的实验。
