火山引擎DataTester：抖音的設計團隊是如何用A/B測試實現(xiàn)高效優(yōu)化的？

對C端產(chǎn)品而言，產(chǎn)品的每一個細節(jié)設置都或多或少影響著用戶的產(chǎn)品體驗，本文介紹字節(jié)跳動的A/B實驗文化的同時，也將分享抖音設計團隊通過火山引擎A/B測試 DataTester 實現(xiàn)產(chǎn)品優(yōu)化的案例。

該實驗最初來源自抖音UI團隊一位設計同學提出的想法：用戶刷短視頻的時候會有一定的視覺疲勞——“是否可以通過視頻蒙層讓文字更加清楚，讓用戶瀏覽視頻不再費眼，使用體驗更好？”

(資料圖)

其實，這個設想在產(chǎn)品上的改動非常簡單，調(diào)整兩個參數(shù)就可以改善視頻文案整體的突出程度，一個參數(shù)是蒙層，另一個參數(shù)是蒙層的透明度。兩個不同蒙層的產(chǎn)品版本，成為了 DataTester 中A/B實驗的實驗組和對照組，UI設置如下圖：

實驗結(jié)果非常驚喜，DataTester 的實驗數(shù)據(jù)顯示“文字更加突出”組的用戶停留時間更長，抖音的人均App使用時長顯著增加了0.2%，這個數(shù)據(jù)對于用戶量數(shù)以億計的抖音而言，是一個較大的提升，最終該策略也決定推全上線。

在抖音里面，像這樣的小改動撬動大收益的創(chuàng)新非常多，而這些細節(jié)全部都是通過A/B實驗精打細磨，最終找到的最優(yōu)方案。在這背后除了有完善的實驗平臺 DataTester 支撐之外，也有字節(jié)傳承下來的實驗理念和文化。

字節(jié)跳動的A/B實驗文化提倡：“決策與改動要用置信結(jié)果來說話，產(chǎn)品決策從不自嗨?！被谶@個理念，產(chǎn)品經(jīng)理們即使得到了實驗驗證，在日常的產(chǎn)品更新改動上，也不會“唯數(shù)據(jù)論”，還會繼續(xù)通過對用戶的理解、對業(yè)務的判斷、合理的數(shù)據(jù)拆解來進行解讀。

當從A/B實驗中得到結(jié)論后，再通過大量實驗沉淀下來的經(jīng)驗反哺業(yè)務、加深對業(yè)務過程的理解和洞察，在業(yè)務實踐的過程中不斷積累更多的業(yè)務經(jīng)驗。

從企業(yè)收益的角度看，A/B測試不僅可以激發(fā)創(chuàng)新，讓企業(yè)在小步快跑的同時，獲得收益上的提升。而像DataTester 這樣完善的A/B實驗平臺，還能幫助企業(yè)顯著提升人效，大幅降低試錯成本。此外，當每個決策都能通過A/B實驗來量化收益時，對企業(yè)管理而言，A/B測試也成為了一種穩(wěn)定、效果可量化的賦能手段。

作為助力企業(yè)科學決策的A/B測試平臺，火山引擎DataTester 目前服務了包括美的、得到、凱叔講故事等在內(nèi)的上百家外部企業(yè)，為業(yè)務的用戶增長、轉(zhuǎn)化、產(chǎn)品迭代、運營活動等各個環(huán)節(jié)提供科學的決策依據(jù)，將成熟的“數(shù)據(jù)驅(qū)動增長”經(jīng)驗賦能給各行業(yè)。（作者：許文）

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