在数字世界中，每一次点击都至关重要，了解用户如何浏览网站或应用程序对于优化转化率至关重要。传统上，这可以通过真实会话分析、人工测试或自动化来实现，但近年来出现了一种新的可能性：使用人工智能驱动的机器人来模拟用户路径，并在瓶颈影响真实用户或阻碍转化之前将其检测出来。
在本文中，我们将向您介绍这些人工智能驱动的机器人是如何工作的，它们提供了哪些好处，以及如何将它们整合到您的数字渠道优化策略中以改善用户体验。
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用户体验机器人，可模拟用户旅程并检测销售漏斗中的障碍
能够模拟行程并检测路障的人工智能机器人是什么？
旨在提升用户体验的人工智能机器人是能够 电话营销数据 半自主浏览网站的自动化代理，它们会模仿真实用户的某些操作，例如搜索产品、发起购买、填写表单或放弃某个流程。由于它们采用人工智能技术开发，因此可以部分地适应人类的某些行为模式。
然而，这些能够模拟行程并检测路障的机器人，目前还无法与人类自然导航相媲美。人工智能使它们能够执行更稳定的任务、检测错误并跟踪多条路线，但它们无法像人一样即兴发挥或对内容做出情感反应。
也就是说，它们的价值是实实在在的：它们可以让你测试关键流程，发现瓶颈，并在问题影响业务之前预测问题。
这就是利用人工智能模拟行程和检测路障的机器人的工作原理
正如我们之前提到的，模拟用户旅程并检测瓶颈的AI机器人并非严格意义上的“人工智能用户”，但它们可以复制数字旅程中的特定操作。它们的工作原理是执行预定义的（或部分自适应的）步骤序列，以测试网站或应用程序的关键路径。下面，我们将解释它们可以执行的不同操作。
关键步骤的自动化
UX 测试机器人被编程为执行特定操作：输入 URL、点击某些按钮、填写表单、将产品添加到购物车、完成购买或放弃流程。
通过人工智能进行基础适应
有些工具，例如 Testim 或 Mabl，集成了人工智能算法，可以灵活应对界面变化。这并非创造性的“智能”，但确实能防止因细微的视觉或结构调整而导致测试失败。
利用人工智能监测数字化体验的结果及其中的错误
在整个过程中，模拟用户路径并检测阻塞的机器人会记录每个步骤的结果：如果页面无法加载、按钮没有响应、表单返回错误……这些数据可以提醒我们注意那些在影响真实用户之前不会被注意到的技术错误或阻塞。
多种场景的不断重复
与人工测试人员不同，机器人每天可以在不同的浏览器、分辨率和条件下模拟用户操作数百次。这使得它们能够检测到间歇性出现或仅影响特定设备的问题。
人工智能机器人模拟用户体验时不会做什么？
这些由人工智能驱动的机器人能够模拟用户旅程并检测障碍，但它们无法从人类视角解读用户体验。它们不知道信息是否令人困惑，图片是否能增强信任感，页面是否传递了价值。它们也不会在新情况下即兴发挥或尝试其他未预先设定的路径。因此，它们的功能是检测功能性或结构性障碍，而不是评估用户体验或取代对真实用户行为的分析。