火山引擎DataTester：企业如何使用A/B实验优化商业化能力

商业化是企业将研发成果，如新产品、新技术、新服务等，转变成可盈利的商业化产品;整个流程中包含了研发、推广、服务，均需精细化管理运营。商业化的本质是流量的变现，而对企业而言，商业化链路的打磨至关重要，每一个环节都会对转化产生影响。

一般来说，企业产品商业化的基本模式包括广告、电商、会员等多种形式。据了解，以得到、悟空租车等为代表的众多知名企业，正在使用火山引擎AB测试DataTester提供的AB实验能力，进行商业化功能的优化。

对很多APP产品而言，广告都是重要的商业化变现模式。以开屏广告优化举例，我们在打开一些APP时，经常能看到页面的开屏广告，这类广告是通过高频率的曝光，增强品牌心智的常用广告类型。开屏广告的点击率反映了广告素材对用户的吸引程度，优化广告素材、创新广告形式在这里显得尤为重要。什么样的按钮动效是转化率最好的?什么样的TopView形式是最吸睛的?这些元素的选取，都可以通过火山引擎DataTester进行前置验证。

推荐算法是通过机器算法，推测出用户可能喜欢的商品，比如我们最常见的购物软件中的“猜你喜欢”功能，就是以商城搭建的个性化推荐算法为核心的功能。推荐算法包括基于内容的推荐，会根据用户观看的商品记录来推荐相似的商品;基于协同过滤的推荐，即根据有相似兴趣的用户关联推荐相关商品;基于关联规则的推荐，即根据商品本身的相关性给用户进行推荐等。由于功能影响范围大，企业通常在新的推荐算法上线前进行A/B测试，火山引擎A/B测试的编程实验能力，能够帮助企业判断新算法是否能显著提升下单转化率。

通常来说，影响电商销售转化率的因素有商品标题、图片、定价、描述等，通过测试上述相关因素的影响，不仅可能直接提高商品的销售转化，长期而言也能提高用户使用APP的体验。无论是平台还是商家，优化用户的全链路体验是一件长期工作。火山引擎DataTester设有多个针对转化链路优化的模板，并开发出“可视化实验”能力，企业即使没有代码基础，也可通过可视化直接拖更改的形式，发起A/B实验。

目前，市面上能够进行广告优化、算法优化的三方A/B实验服务商越来越多，但无论是广告优化还是产品、算法优化，想要实现真正科学可信的A/B实验，离不开对流量的精准控制和科学分流。但是，当今主流大型平台考虑到控制流量的敏感性和在复杂算法模型中嵌入科学分流能力的复杂性，很少向三方提供完备的分流能力，致使各式各样的A/B平台达成分流的科学性、精准性难度大幅提升。

火山引擎DataTester基于在因果推断和统计科学方面的积淀，结合字节系内部产品用户增长的诸多实践以及与大型平台的深度合作，探索出了很多行之有效的精准分流能力和效果科学度量能力。在人群隔离层面，DataTester能确保实验中的不同实验对象不会展示给同一用户;在竞争公平方面，DataTester确保创造公平的竞争环境，避免实验中计划相互挤压、抢量，让每一个实验对象都获得相似量级的曝光机会;在报告置信方面，收集到充足的实验数据之后，DataTester可自动生成具有统计效力的分析报告。

火山引擎DataTester目前已服务数百家企业，为企业的用户增长、转化、产品迭代、运营活动等各个环节提供了科学的决策依据，帮助各行业企业落实“数据驱动增长”。(作者：张棋帆)