VWO 与 AB Tasty 合并后，CRO智能工作空间 Wandz 正式登场

先和大家同步一则重要品牌动态： 原VWO与AB Tasty两大数字化体验优化平台完成整合，集团统一母品牌命名为 Wingify。新的平台融合双方技术能力，同时重磅推出新一代 AI 智能优化系统 Wandz。

大多数长期做转化率优化（CRO）的团队其实并不缺数据。热图、会话录屏、问卷反馈、A/B 实验报告已经积累了不少，真正困难的是如何把这些数据持续转化为行动。用户行为里发现了问题，下一步该测试什么？提出了测试假设，怎样更快生成变体并启动实验？实验结束以后，结果又如何进入下一轮优化？

热图、录屏和实验数据散落在不同位置，人工梳理用户问题需要大量时间；有数据，却难以持续形成有数据支撑的测试假设；从想法、变体制作到实验上线、结果复盘，期间还要经过多次团队协作；实验做了一轮又一轮，经验却很难真正沉淀下来。Wandz 想解决的正是这条从数据到假设，再到实验和学习的链路。

Wandz：一套智能体优化系统，而非工具的简单堆砌

Wandz将原本散落在 CRO 不同阶段的 AI 能力组织到一套连续工作流里，让系统可以分析用户行为、发现问题、生成测试假设、创建实验变体，再到实验结果总结和下一步行动建议。对于已经在持续做 A/B 测试的企业来说，这可能比单独增加一个 AI 功能更值得关注。

一、Wandz 是什么？

可以把 Wandz 理解为内置在 Wingify 平台里的智能体系统。它所覆盖的核心流程是：Discover → Analyze → Ideate → Create → Launch → Learn。从数据汇集、用户行为分析，到创意生成、实验搭建、上线和效果学习，一轮 CRO 中大量重复性的分析和执行工作都可以交给 AI，团队则继续负责“测什么、值不值得测、最终是否上线以及如何解读结果”。它关注的已经不只是某一个操作步骤，而是如何让整个实验流程持续运转。

1. Discover & Analyze：先找到用户到底卡在哪里

Wandz 自动分析热图与会话录屏，识别摩擦点与行为模式

转化率下降只是结果，真正造成用户流失的问题通常藏在具体行为里。用户可能反复点击一个没有反应的区域，在某个步骤突然中断，或者已经接近转化，却在最后一步离开。过去寻找这些问题，需要分析人员大量查看热图和会话录屏。

Wandz 可以自动分析这些行为数据，包括：

• 热力图 Copilot：自动扫描热图，识别摩擦点与互动缺口；

• 会话录屏 AI：识别 rage click、dead click、报错、流失等行为模式；

• 批量分析会话录屏，并进行 Campaign 深度洞察、智能细分和深度 UX 研究；

• 分析 NPS、CSAT 等用户反馈，寻找阻碍转化的情绪和行为问题；

• 通过自然语言直接查询账号中的相关数据。

这一环节解决的是 CRO 最基础、也最耗时间的问题：面对大量用户行为数据，先把真正值得处理的问题找出来。

2. Ideate：把页面观察变成可以测试的假设

输入目标或 URL，Wandz 自动生成有数据支撑的测试假设

发现页面存在问题并不意味着团队已经知道下一步应该测试什么。从用户行为到测试假设，中间通常还需要分析人员结合经验进行判断，再组织产品、设计或增长团队讨论方案。

Wandz 可以基于已有数据继续向前推进。输入目标或 URL 后，可以生成测试创意；根据用户数据生成有数据支撑、带优先级的测试假设；问卷调查 Copilot 还可以自动生成调查问题并总结回复。原来容易停留在“这个页面可能有问题”的观察，因此可以继续转化成一个更明确的下一轮到底值得测什么？

3. Create & Launch：从测试假设继续走到实验

一句话描述定向条件与目标，Wandz 自动搭建完整实验

确定测试方向以后，A/B 测试还有一系列具体配置工作。页面变体怎么调整，测试针对哪些用户，URL 规则如何设置，指标和流量如何配置，这些执行动作同样会拉长实验准备周期。

Wandz 可以通过自然语言创建或更新 Campaign。团队只需要描述“在哪里测、测什么、给谁看”，系统就可以继续完成相关实验配置。

目前提供的能力包括：

• 一键创建 / 更新 campaign：自然语言描述即可配置完整 A/B 测试

• 细分受众 Copilot、页面 Copilot、可视化编辑器 Copilot

• Synthetic A/B：正式上线前用虚拟用户先验证，提前筛掉低价值假设

所有实验正式上线前仍然需要人工明确审批。这里的关键变化是从测试假设到实验执行之间原本需要多次人工操作的部分，可以继续被纳入同一条工作流。

4. Learn：实验结束后，结果继续进入下一轮优化

Wandz 自动生成可直接汇报的实验效果摘要

很多实验的问题发生在最后一步，团队知道某个变体赢了，却没有继续回答为什么赢、下一步还能测试什么。结果最终停留在一份报告里，没有真正成为下一轮实验的输入。

Wandz 可以自动总结单个 Campaign，将结果转化为可以直接提供给利益相关者的效果摘要；也可以批量总结多个 Campaign，整理获胜方案、规律和后续建议。

5. 自动化与生态｜融入日常工作流

不管日常习惯用 ChatGPT、Claude 还是其他 AI Agent，都可以直接创建变体、上线测试、拉取洞察、优化 campaign，执行完整实验闭环，同时内置人工审批与持续学习机制。

通过 Wingify MCP，任意可信的 AI Agent 都能直接创建 campaign、拉取录屏/热图/报告

• AI Chat：统一对话式界面，连接 GA4、Mixpanel、Notion、Amplitude 等工具

• 智能体 Workflows：多个自动化工作流处理 CRO 任务，事件/计划触发，无需登录也能运转

• 自定义智能体、MCP Server：将 Wingify 数据/智能体连接至 Claude、ChatGPT 等外部客户端

举个例子：新博客一发布 → Workflow 自动触发 → AI 生成营销素材/落地页变体 → 团队审批（Approve & Launch）→ 通过后自动上线 campaign → 结束后自动生成分析报告并分享。除“审批”外几乎无需人工介入。

一次完整的 Workflow 示例：从内容发布到自动分析报告，人工只需完成审批这一步

二、Wingify MCP：在你熟悉的AI工具内直接操作VWO

Wandz 的另一项新能力是 MCP。很多增长和产品团队已经开始使用 ChatGPT、Claude 或其他 AI Agent。通过 Wingify MCP，可以把 Wingify 中的数据和相关能力连接到这些外部 AI 工具。在支持的 AI Agent 中，可以直接完成包括：

• 创建 Campaign 和页面变体；

• 获取会话录屏；

• 获取热图；

• 调取实验报告；

• 获取并解读优化洞察；

• 管理 Feature Experimentation。

同时，Wandz 还提供 AI Chat，可以连接 GA4、Mixpanel、Notion、Amplitude 等工具；也可以通过自定义智能体和 MCP Server，将 Wingify 数据和智能体连接至 Claude、ChatGPT 等外部客户端。如果团队已经形成自己的 AI 工作环境，实验和行为数据可以进一步进入这些已有工作流中。

三、什么样的企业更适合 Wandz

Wandz 更适合已经开始持续做 CRO，同时被分析和实验执行效率限制的团队。

典型场景包括：

• 电商、SaaS 出海团队，网站或 App 长期进行转化优化，但分析师人力有限；

• 已经积累大量用户行为数据，却很难持续形成可以落地的优化方案；

• A/B 测试流程较长，从创意构思到上线需要大量沟通和执行；

• 希望建立标准化、能够持续沉淀的优化体系，减少零散、碎片化的页面改动。

这些团队的问题通常已经不再是“有没有数据”，而是数据、实验和后续决策没有真正形成持续运转的闭环。

Wandz 的价值也主要发生在这里。它将大量重复的数据整理、行为分析、方案生成和流程执行交给 AI，让更多业务人员能够更快参与实验，同时继续由团队负责商业判断和最终决策。

四、Wandz Core 和 Advanced，区别主要在自动化深度

Wandz 目前提供 Core 和 Advanced 两种方案。

Core 面向所有付费 Wingify 客户开放，覆盖 AI Analyze 等基础 AI 能力；Advanced 则进一步开放 Workflow、Autopilot、Synthetic A/B 和完整行为分析数据等能力。

从能力结构来看，Core 更适合开始尝试 AI 驱动分析和日常优化的团队；当企业已经高频运行 A/B 测试，并希望进一步把监测、分析和实验执行做成自动工作流时，Advanced 对应的能力会更加完整。

两种方案的主要区别如下：

四、什么样的企业更适合 Wandz

Wandz 更适合已经开始持续做 CRO，同时被分析和实验执行效率限制的团队。

典型场景包括：

• 电商、SaaS 出海团队，网站或 App 长期进行转化优化，但分析师人力有限；

• 已经积累大量用户行为数据，却很难持续形成可以落地的优化方案；

• A/B 测试流程较长，从创意构思到上线需要大量沟通和执行；

• 希望建立标准化、能够持续沉淀的优化体系，减少零散、碎片化的页面改动。

这些团队的问题通常已经不再是“有没有数据”，而是数据、实验和后续决策没有真正形成持续运转的闭环。

Wandz 的价值也主要发生在这里。它将大量重复的数据整理、行为分析、方案生成和流程执行交给 AI，让更多业务人员能够更快参与实验，同时继续由团队负责商业判断和最终决策。

进一步评估 Wandz 在实际 CRO 流程中的应用

作为 Wingify 官方合作伙伴，触脉咨询在服务出海企业时也经常遇到类似情况：企业已经部署 GA4、A/B 测试工具和行为分析工具，但数据、实验与后续业务决策之间仍然没有完全连接起来。

如果企业希望进一步了解 Wandz 在转化率优化、A/B 测试和用户行为分析中的实际应用，可以联系触脉咨询申请 Wandz 免费试用与产品演示。触脉也可协助评估当前网站或 App 的关键转化路径，梳理适合优先验证的 CRO 场景，让团队从工具试用进一步进入真实业务验证。