火山引擎 DataTester：三类 AB 实验，让企业营销拥有灵敏“网感”

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作者：火山引擎 AB 测试

近日，火山引擎数智平台举办了“走进火山-全链路增长：数据飞轮转动消费新生力”的活动，其中火山引擎 AB 测试 DataTester 产品负责人分享了 AB 测试在消费行业的应用实践。

AB 测试是科学设计的随机抽样实验，其核心价值是帮助企业在业务决策时更合理的归因以及更加科学的决策，被称为效果评估的金标准。目前，AB 实验已经成为很多企业进行业务决策前的重要一环。

在消费行业常见的多触点营销场景上，企业可以通过 AB 测试做效果广告和品牌广告投放的效果评估，也可以通过 AB 实验做新品发布时的策略测试。火山引擎 DataTester 可以通过一系列的场景实验模板和开放集成能力，为企业提供深度嵌入业务的一站式解决方案。

DataTester 将广告的基础投放能力和实验监测链路汇总成为广告场景的 AB 实验模板，在和企业 CDP 等系统打通后，企业运营人员可以在营销投放的任何阶段，实现一站式人群圈选、内容策略选型以及一站式创建营销素材；投放过程中也可以快速开启实验，从而实现了科学的评估的同时又实现了整体提效。

在企业多触点营销方面，Datatester 主要通过三种 AB 实验帮助企业决策。

首先是广告素材拆分对比实验，广告投放可以通过素材的拆分对比实验和人群的拆分对比实验，快速判别哪一类素材的调性更贴合产品本次推广的卖点，同时分析以及哪一类人群对哪一类素材更加敏感。

其次是品牌增效度量实验，将投广告和不投广告的人群，构建成虚拟实验，通过实验对比的数据，再结合通过问卷等一系列的手段回收类似于品牌记忆度、推荐程度主观的数据量化，分析投放广告之后，是否有给品牌带来增效。如此判断广告是否值得继续投入。

除了上述两种实验外，火山引擎 DataTester 还支持营销落地页实验。这类实验能针对营销素材、投放人群和新品关注点进行测试。 除此之外，还可以结合达人共创的概念或渠道进行实验，举例而言，线下渠道可以把投放的新品和不投放的新品这两类渠道数据回收，并且通过统计方法建设虚拟实验，评估发布新品对整体销售是否有正向影响。

火山引擎 DataTester 源自字节跳动长期沉淀，截至 2023 年 6 月，字节已通过 DataTester 累计做过 240 万余次 AB 实验，日新增实验 4000 余个，同时运行实验 5 万余个。DataTester 目前服务了包括美的、得到、凯叔讲故事等在内的上百家企业，为业务的用户增长、转化、产品迭代、运营活动等各个环节提供科学的决策依据，将成熟的“数据驱动增长”经验赋能给各行业。

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