火山引擎DataTester：如何使用A/B測試優化全域營銷效果全球視點

來源：中關村在線　2023-05-23 19:57:27

(資料圖片)

當前，營銷技術步入了全渠道、全周期的全域時代，隨著廣泛的數據積累，數據科學技術在營銷領域發揮著越來越重要的作用，從消費者人群洞察到智能化信息廣告投放，營銷的提效讓企業得以在轉化的每個環節提升影響力，拓展營銷的可能性。本文以火山引擎A/B測試（DataTester）應用為例，講述在企業在全域營銷場景下的A/B測試應用。

在全域營銷的場景下，企業需要通過全域流量的整合與提效，做好內容輸出、提供優質服務，并提高各環節轉化效率。據了解，在全域營銷的效果廣告、線索收集，以及APP導量、換量等場景中，火山引擎DataTester均提供了多種適配的A/B實驗類型。

全域營銷的第一個環節是流量獲取，這個環節市場部門最常用的方式是通過廣告曝光獲取流量，此時廣告成為觸達消費者的首個觸點。針對這一場景，火山引擎DataTester提供了“廣告投放拆分對比實驗”，來評估不同的投放素材轉化效果，以及不同的人群對同一素材的興趣度。企業可以通過DataTester的A/B實驗選出轉化效率最高的廣告方案和投放策略。

廣告投放環節結束后，吸引來的興趣用戶需要進一步運營承接，此時企業的H5/Web落地頁質量好壞直接關系流量轉化的效果。

以流量承接頁中最常用的“優惠券發放”類型活動為例，活動中優惠券的發放條件、發放金額、發放方式均可通過DataTester中“數值策略A/B實驗”進行驗證選擇，幫助企業找到投入產出比最高的方案。在用戶進場后，為保證用戶的產品體驗，可通過“編程A/B實驗”迭代產品功能、優化用戶體驗。可以說，從產品的宏觀策略和到微觀細節，均可通過DataTester提供的多種A/B實驗進行優化。

此外，為了讓用戶的應用體驗更好，企業可提供更多個性化的服務，如推薦算法，“猜你喜歡”等推薦流服務，此時DataTester的“推薦算法A/B實驗”即可在模型效果選擇上發揮作用。對于低活躍的用戶，企業可增加降價提醒及營銷活動進行召回，此時可應用DataTester“推送策略A/B實驗”、“H5 營銷落地頁A/B實驗”等來驗證收益。

總結來說，在全域營銷的整個歷程中，企業有諸多環節可通過A/B實驗完成轉化率的大幅提升，包括但不僅限于推薦算法、營銷策略、預算配置、KOL選擇、產品體驗優化等場景。火山引擎DataTester提供了多樣的A/B實驗類型和多種A/B實驗場景模板，能全方位幫助企業在全域營銷場景下降本提效，所有實驗類型和應用模板均源自字節跳動500余個業務線的長期沉淀，在科學性、實用性、易用性方面有成熟的打磨。

據了解，火山引擎DataTester目前服務了美的、得到、凱叔講故事等在內的上百家企業，為企業的用戶增長、轉化、產品迭代、運營活動等各個環節提供了科學的決策依據，幫助各行業企業落實“數據驅動增長”。（作者：白輝帆）

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