作者：火山引擎AB测试
近期，火山引擎数智平台举办了一场名为“探索火山-全方位增长：数据飞轮助力消费新生”的活动。在这场活动中，火山引擎AB测试DataTester产品的负责人分享了他对于AB测试在消费行业实际应用的深入见解。
AB测试是一种科学的随机抽样实验设计，旨在为企业提供更为合理和科学的决策依据，被誉为效果评估的金标准。如今，这种方法已经成为了众多企业进行业务决策之前的关键步骤。通过AB测试，企业能够更加精准地分析市场趋势，制定更为有效的策略，从而确保在竞争激烈的市场环境中脱颖而出。
在消费领域中，企业常常运用AB测试来评估广告投放效果，以便优化效果广告和品牌广告的投入。同时，在产品发布阶段，AB实验也是策略测试的重要工具。而火山引擎DataTester则能提供一系列场景实验模板以及开放集成能力，为企业提供一种深度融入业务的全站式解决方案。
DataTester将广告投放的基本能力和实验监测环节整合为广告场景的AB实验模板。在与企业CDP等系统的无缝对接后，运营人员在营销投放的各个环节都能够实现一站式的人群筛选、内容策略选择，以及营销素材的一站式创建。在投放过程中，实验的开启速度非常快，这既保证了科学评估的准确性，同时也实现了整体的效率提升。
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。
在广告创作中，我们首先通过素材的拆分对比实验来评估广告投放效果。这些实验可以帮助我们快速判断不同类型素材的调性与产品推广重点的契合度，并深入分析哪些素材更能吸引目标受众。此外，通过对人群的拆分对比实验，我们可以了解不同群体对于各类素材的敏感程度，从而有针对性地优化广告策略，提高广告投放的效果。
其次，我们需要关注品牌效能提升的实验。在这个实验中，我们将投放广告和不投放广告的目标人群构建成虚拟实验组。通过对比实验组和对照组之间的数据，我们可以进一步结合问卷调查等手段收集有关品牌认知度、推荐度等主观数据，从而对广告效果进行量化分析。这样，我们就可以判断投放广告是否对品牌带来了效益。基于这些分析结果，我们可以决定是否继续投入广告资源。
火山引擎DataTester不仅支持两种实验，还具备营销落地页实验功能。这类实验能够针对营销素材、目标受众以及新品关注点进行深入的测试。此外，还可以结合达人共创的理念或渠道进行实验。例如，在 offline 渠道中，我们可以将投放新品与未投放新品这两类数据进行回收，并通过统计方法构建虚拟实验，以评估发布新品对整体销售的影响是否具有正面作用。
“火山引擎DataTester”是字节跳动长期积累的成果，截止到2023年6月，该工具已经完成了超过240万次AB测试，每天新增实验超过4000次，同时运行的实验数量达到了5万个。DataTester现在为包括美的、得到、凯叔讲故事在内的众多企业提供服务，帮助他们基于实验结果做出科学决策，从而优化用户增长、提高转化率、推动产品迭代和提升运营活动效果。这一工具将成熟的数据驱动增长策略赋能给各行业，体现了其强大的影响力。”
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