如何用 AB 测试完善产品激励体系
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用户激励体系,也称用户激励机制,是为了让用户持续使用产品,而设计的一套对应规则。在用户激励体系建立过程中,产品可以通过一系列方式,如金币赚取、积分奖励等,让用户完成一系列动作,提升活动参与率、扩散传播率,最终提升用户的产品粘性。在这个过程中,产品经常用会用到 AB 测试,来进行激励策略的完善和优化。
本文将选取用户激励体系建设中,最常用到的 3 种 AB 实验形式,介绍 AB 测试如何应用在产品激励体系的建设中。
积分策略实验
奖品选取实验
领奖链路实验
首先是积分策略实验,用户激励体系中常见的积分策略,是用户完成必要动作后赢取积分,并用积分兑换相应权益或奖励。在积分策略的设置中,积分数值设定的合理性十分重要,恰到好处的积分目标可以很好地调动用户积极性,而积分数值设置的过高或过低,都会让企业的预算投入无法获得最高效益的回报。此时,采用 AB 测试确定积分数值就非常必要了。在 AB 测试平台中,企业可设置不同的积分数值作为不同的实验组,并根据埋点数据的反馈,判断哪种积分策略对于产品的大盘数据是最有益的。
在积分策略确定后,积分可兑换的奖品选择也有学问。受限于产品受众的差异,产品用户对积分奖品的偏好也大相径庭,此时用户运营很难通过以往经验来判断合适的奖品设置,而奖品设置实验,则可以科学地展示最受人群青睐的奖品。
此外,产品团队还会经常用到的一种 AB 实验是功能链路优化实验。由于更顺畅的奖励领取链路可以显著提升用户行为的积极性,带来更高留存,因此提升产品的积分奖励链路设置 ROI 很高。将现有的奖励领取链路作为对照组,并从小流量开始,对比多种领取奖励的新方案,选出用户数据表现更佳的方案,再进行激励体系的全面迭代十分常见。
目前市面上较成熟的 AB 测试平台可帮助企业完成上述实验能力。以火山引擎 AB 测试产品 DataTester 为例,可以一站式完成产品功能的小流量 AB 测试、新功能灰度发版、人群定向发布等智能、复杂的场景,从 AB 实验设计到策略全量上线,可确保企业在低风险环境下实现平稳迭代。
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、博西家电、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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