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营销人员习惯于拆分可能的内容和传播变化的概念，以确定获胜的组合。标准的A/B分割测试的问题是，它仍然会使你的许多客户失去次优体验，因为你假设所有的客户都属于同一个群体。

消费者现在需要为他们量身定制的相关通信和信息。事实上，77.5%%的“数字原生者”希望你在网站和消息中为他们提供真正个性化的体验，其他年龄段的比例也很高。

FollowAnalytics今天宣布推出一个新的移动优化套件，其中包括Optimize AI，这是一种由机器学习驱动的新的细分测试技术，试图解决每个人不分青红皂白地贡献内容变化的问题。

移动优化套件包括各种新工具，帮助营销人员从网站、通信、应用内消息和推送通知变化的迭代、改进和测量中获得最大收益。

它将自动确定测试的样本量，以确保统计上显著的结果，并确保尽快完成实验。但最重要的是，该套件包括基于细分的优化，允许营销人员根据个人需求运行不同的测试，并向受众提供相关内容。

“优化人工智能使用两种类型的细分市场，”FollowAnalytics的创始人兼董事长萨米尔阿达明(Samir Addamine)告诉我。“客户可以根据移动数据以及来自其CRM或其他记录系统的任何外部数据来定义细分。细分可以基于应用程序中的活动。即使你已经定义了任何自定义段，这些段也能让你开箱即用。”

根据细分测试不同的内容，意味着你可以优化你的应用，为消费者提供持续改进的个性化体验。那么机器学习如何帮助这个解决方案呢？

“机器学习使我们能够随着时间的推移改善结果，”Addamine说。“智能层使我们能够为广告系列的每个目标用户找到正确的信息。学习使我们能够利用所有过去的广告系列，更好地向目标用户分发变体。通过沿着分类法对变体进行分类，可以帮助学习算法找到不同广告系列之间的关系。”

这意味着你可以使用你的应用为每种类型的消费者编写内容，系统将知道每个变体的最佳状态，并优化每个细分市场，而不是期望每个人都积极响应批发变化。在一个需要个性化的世界，这样的技术可以帮助提高相关性。

除了这些新的分割测试功能，FollowAnalytics还增强了其消息构建工具，以提供更大的灵活性。这些工具允许您轻松创建推送通知和应用内消息。该套件提供了一个模板库，以帮助您建立弹出窗口，横幅和本地警报。您还可以创建自定义HTML5消息。

Addamine认为，2017年，人工智能和机器学习将成为营销人员军械库中越来越重要的一部分。

“人工智能和机器学习将有助于实现任何营销人员的圣杯：自动驾驶运动，这是我自2013年开始跟踪分析以来的愿景，”Addamine说。“由于AI/ML技术，我们将开始看到非常智能和准确的建议，以创建能够带来更多留存和参与的广告系列。在CRM、ERP和营销工具之间建立更多的桥梁也将催化预测的质量。