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近期，火山引擎數智平臺舉辦了“超話數據：企業產品優化分享”的活動。火山引擎產品解決方案專家從企業應用的視角，分享了A/B實驗在產品全用戶生命周期的體驗優化和案例。

在用戶拉新環節，企業可以通過廣告素材實驗、落地頁實驗、投放受眾實驗及智能調優等實驗實現產品的推廣優化。在后續的用戶激活、用戶留存活躍環節，企業可以通過A/B測試幫助產品優化，開啟產品體驗優化實驗、搜索排序實驗等，實現用戶體驗、產品功能的優化，提升用戶提留并實現沉寂用戶激活。

在變現環節，企業一方面可以應用A/B測試針對交易鏈路、會員轉化鏈路等開啟鏈路優化實驗實現引導用戶進行商業化轉化；另一方面，在優惠券發放前也可以開啟A/B實驗，選擇出收到優惠券后變現轉化率最高的人群類型后再進行優惠券發放。在用戶裂變環節，企業能夠通過A/B測試實現分享傳播鏈路優化、裂變著陸頁優化等，實現用戶價值最大化。

以火山引擎推出的A/B測試平臺DataTester應用為例，其作為A/B測試平臺能夠貫穿服務于從拉新到后續變現及用戶裂變的產品用戶全生命周期，而應用A/B測試進行產品優化，一般可以分為業務洞察和實驗驗證兩步。一方面，企業需要通過數據確定產品優化核心指標；另一方面，企業需要通過A/B實驗驗證策略是否達到預期，再考慮后續全量推行。

這場分享講述了貫穿全用戶生命周期的多個案例，包括新用戶體驗優化、搜索內容展示優化、提升會員轉化率等，下方將選取分享中企業APP產品優化的高頻場景并展開介紹。

新用戶體驗優化

新用戶體驗優化指的是對用戶初次使用產品時的體驗感進行優化。對用戶來說，一款APP的首次體驗感，是決定是否繼續使用產品的關鍵。因此提升產品的新用戶體驗感是實現用戶留存的關鍵。

火山引擎的專家分享中，現場提到這樣一個例子，某學習工具軟件希望提升新用戶留存，通過數據分析發現在新用戶進入軟件后試聽音頻對用戶留存有正向影響。因此企業希望通過引導新用戶進入軟件聽音頻，并通過音頻內容提升用戶次留。

為了達成上述目標，該學習軟件設計了新用戶登錄后通過沉浸式蒙層自動播放音頻或者視頻的新功能。并開啟A/B實驗對沉浸式蒙層是否會對用戶留存產生正向影響進行了驗證。

通過對有無增加蒙層的兩組落地頁設計的用戶學習率、完播率數據進行對比，可知通過蒙層實現最短路徑讓用戶直接看到內容，對新用戶學習率有正向影響。在此實驗獲得的數據基礎上，后續團隊再根據大盤指標考慮此更新內容是否推全。

內容優化

除了新用戶的體驗，產品提供的內容也是后續留住用戶的關鍵。產品不斷為用戶提供感興趣的內容，能夠提升用戶粘性實現用戶留存。目前，進行的內容優化可以分為搜素內容展示優化和推薦內容優化兩點。下面將分享針對這兩點內容優化的具體實踐。

搜索是用戶了解運營活動、熱門時事的關鍵入口，用戶希望通過搜索找到感興趣的內容，但大多數情況下用戶通過搜索找到的結果不能符合預期。火山引擎的專家在現場分享時，講述了一個算法已達標的前提下，某企業通過UI實驗，對搜索頁面的結果進行了搜索內容展示優化。

他們設計了縮小字體、將搜索關鍵詞做高量顯示等產品方案，再通過卡片形式，將每一個搜索結果聚焦做顯示。盡量做到在一個頁面上展示更多搜索結果的內容，同時讓內容更加清晰，將搜索內容關鍵點呈現出來。

優化前用戶搜索多，但是點擊少，搜索沒有被很好的利用起來，通過UI優化，搜索結果頁面的點擊率實現了很大的提升。

此外，企業還可以進行推薦內容優化。以某視頻平臺的應用為例，用戶在該平臺中搜索視頻內容，但推薦的結果點擊效果不如預期。通過后臺數據分析可以發現，用戶對推薦結果的點擊率并不理想，因此該平臺可以選擇對推薦內容UI進行優化。

比如將主播放窗口縮小，推薦內容上移。針對優化后UI和原UI開啟A/B實驗，發現優化后UI推薦節目點擊率高于原UI，且播放窗口點擊不低于原UI，達到了該實驗的效果。

通過對內容的優化實現用戶的進一步留存是實現后續變現和用戶裂變的前提，在實現了用戶留存后企業才能引導用戶進行變現動作。

提升商業變現能力

用戶核心價值轉化有兩種：一種形式是引導用戶開通會員，從免費用戶轉化成付費用戶；另一種形式是讓用戶購買更高價值的商品或者內容。針對這兩種場景企業又該如何進行優化呢？

首先是應用A/B測試提升會員轉化率。通過頁面優化讓不花錢的用戶付費吸引用戶開會員，是比較經典的UI實驗。一般情況下需要將付費開通的按鈕做得盡量明顯，同時疊加一個buff，讓用戶能直觀感受到開通會員帶來的優惠，給用戶直觀的沖擊。

這里有一個案例是，某閱讀軟件希望引導更多用戶開通軟件會員，希望通過優化會員開通頁面UI提升會員開通率。比如，把“首月6元開通”直接顯示出來，突出按鈕樣式。另外在文案上，清晰顯示優惠力度能夠讓用戶感觀上獲得收益，感受到收益明顯大于付出成本，引導用戶開通會員。

針對上述，實驗設置了對照組以及兩組實驗組，實驗組1將文案優化為“開通會員”，同時突出了按鈕樣式；實驗組2的文案在對照組的基礎上添加了副標題“現在開通，首月僅需6元”，將按鈕改為“立即開通”并突出按鈕樣式。

通過實驗結果對比發現，實驗組1綜合數據表現最佳，付費轉化率提升超過100%，模塊點擊率提升超過20%。通過實驗，可知購買引導區域的UI和文案對購買轉化率影響非常大，文案簡單、重點清晰、在CTA按鈕上突出優惠價格，這三種設計對購買轉化的提升效果最好。

另一種變現方式是引導用戶進行購買動作，提升購買轉化率。以某學習軟件為例，對課程詳情頁分析發現用戶對課程表的點擊率比較高，因此可以假設縮短用戶路徑，露出核心內容，對用戶的購買轉化有正向影響。

基于相關分析和場景的假設開啟實驗，設置課程表默認收起的對照組和課程表默認展開的實驗組。通過對購買轉化率的對比，發現比較對照組，實驗組購買轉化率提升超過3%。在實驗基礎上，能夠對產品進行優化。

據了解，火山引擎DataTester源自字節跳動長期沉淀，2023年中數據顯示，字節已通過DataTester累計做過240萬余次A/B實驗，日新增實驗 4000余個，同時運行實驗5萬余個。本次活動分享的優秀實踐案例，為泛互行業通過數據驅動實現產品優化提供了支撐，也為線上線下的聽眾提供了新的產品優化思路。相信未來，會有更多的企業將A/B測試實踐應用到產品優化中來。

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的泛互联网行业A/B测试全解析：产品优化的创新之道的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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