近日，火山引擎 DataTester 推出了重要功能——A/B实验经验库。
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● 实验信息：支持检索实验名称、实验描述、实验版本名称、创新人等信息；
● 运行时间：支持对运行时间、开始时间、停止时间进行时间范围筛选；
● 展示指标：支持输入需要所需查询的任意数据指标，如点击率、转化率、DAU等；
● 目标受众：支持筛选实验目标人群包，可按公共属性和用户分群等维度进行筛选。
🌟为了提升特定产品在”北上广深”女性用户的活跃度，业务策略需要深入挖掘。首先，从历史数据中提取关键线索——过去针对这一群体的运营活动中，哪些举措产生了显著的效果？哪些环节则不尽人意？通过详尽的分析，比如👀精准定位广告投放，🌸策划吸引人的活动，或是🤔调整用户界面以满足她们的需求，业务团队将能揭示行动背后的强项与改进空间。接着，不妨进行A/B测试实验，对比不同策略下的效果，用数据说话——📊哪些操作导致了活跃度的飙升，哪些则需要优化或剔除。这样，每一次迭代都将更接近目标，提高女性用户活跃度的效率和质量。
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如果想进一步拆分针对上述人群中与“使用活跃度”有关的实验，那么可以在指标选取上更加细分和灵活。例如可选取“新增用户数”指标，来查看往期试验中，提升了目标群体日活的实验；与此同时还可选取“订购”指标，查看往期试验中提升了目标群体消费情况的实验。
这样一个满足业务运营所需条件的往期实验就全部筛选出来了。运营人员可以详细的查看和分析往期实验的数据，在此基础上继续设计深化新的A/B实验策略。
DataTester 的A/B实验经验库，让企业的每一次A/B实验都不再是各自独立的个体，而能够层层递进，每一次都在上一次的实验效果基础上进一步调优，可以帮助企业减少“重复造轮子”的情况，大幅提升效率。
DataTester 是字节跳动内部应用多年的A/B实验平台，当前已通过火山引擎面向外部企业开放服务，能基于先进的底层算法，提供科学分流能力和智能的统计引擎，支持多种复杂的A/B实验类型。在应用和分析场景上，火山引擎 DataTester 深度耦合推荐、广告、搜索、UI、产品功能等多种业务场景需求，为业务增长、转化、产品迭代，策略优化，运营提效等各个环节提供科学的决策依据，让业务真正做到数据驱动。
目前，火山引擎 DataTester 已经服务了美的、得到、凯叔讲故事等在内的上百家标杆客户，将成熟的“数据驱动增长”经验赋能给各行业。
来源：网络 图片来源：火山引擎 DataTester提供授权使用
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