火山引擎 DataTester：如何使用 A/B 测试优化全域营销效果

当前，营销技术步入了全渠道、全周期的全域时代，随着广泛的数据积累，数据科学技术在营销领域发挥着越来越重要的作用，从消费者人群洞察到智能化信息广告投放，营销的提效让企业得以在转化的每个环节提升影响力，拓展营销的可能性。本文以火山引擎 A/B 测试（DataTester）应用为例，讲述在企业在全域营销场景下的 A/B 测试应用。

在全域营销的场景下，企业需要通过全域流量的整合与提效，做好内容输出、提供优质服务，并提高各环节转化效率。据了解，在全域营销的效果广告、线索收集，以及 APP 导量、换量等场景中，火山引擎 DataTester 均提供了多种适配的 A/B 实验类型。

全域营销的第一个环节是流量获取，这个环节市场部门最常用的方式是通过广告曝光获取流量，此时广告成为触达消费者的首个触点。针对这一场景，火山引擎 DataTester 提供了“广告投放拆分对比实验”，来评估不同的投放素材转化效果，以及不同的人群对同一素材的兴趣度。企业可以通过 DataTester 的 A/B 实验选出转化效率最高的广告方案和投放策略。

广告投放环节结束后，吸引来的兴趣用户需要进一步运营承接，此时企业的 H5/Web 落地页质量好坏直接关系流量转化的效果。

以流量承接页中最常用的“优惠券发放”类型活动为例，活动中优惠券的发放条件、发放金额、发放方式均可通过 DataTester 中“数值策略 A/B 实验”进行验证选择，帮助企业找到投入产出比最高的方案。在用户进场后，为保证用户的产品体验，可通过“编程 A/B 实验”迭代产品功能、优化用户体验。可以说，从产品的宏观策略和到微观细节，均可通过 DataTester 提供的多种 A/B 实验进行优化。

此外，为了让用户的应用体验更好，企业可提供更多个性化的服务，如推荐算法，“猜你喜欢”等推荐流服务，此时 DataTester 的“推荐算法 A/B 实验”即可在模型效果选择上发挥作用。对于低活跃的用户，企业可增加降价提醒及营销活动进行召回，此时可应用 DataTester“推送策略 A/B 实验”、“H5 营销落地页 A/B 实验”等来验证收益。

总结来说，在全域营销的整个历程中，企业有诸多环节可通过 A/B 实验完成转化率的大幅提升，包括但不仅限于推荐算法、营销策略、预算配置、KOL 选择、产品体验优化等场景。火山引擎 DataTester 提供了多样的 A/B 实验类型和多种 A/B 实验场景模板，能全方位帮助企业在全域营销场景下降本提效，所有实验类型和应用模板均源自字节跳动 500 余个业务线的长期沉淀，在科学性、实用性、易用性方面有成熟的打磨。

据了解，火山引擎 DataTester 目前服务了美的、得到、凯叔讲故事等在内的上百家企业，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”。