火山引擎DataTester案例：如何用A/B測試提高產品用戶互動率？

　　對C端產品而言，增長的核心要素之一是用戶活躍度。通過各類激發互動的方式，使信息得以在關系鏈中流轉、傳播，達成有效的信息交互，是產品生態能否被激活的關鍵。

　　本文將分享字節跳動的短視頻產品增長案例。該產品團隊通過A/B測試，圓滿地完成了用戶互動環節的優化，將產品傳播率提升了超20%。

　　對短視頻產品而言，用戶互動行為是用戶在觀看內容時，做出的點贊、評論、分享等行為。這些行為不僅能激勵創作者，也能讓優質作品產生規模效應，帶來內容生產和消費的正循環。用戶之間的分享行為，還會加速優質內容在不同媒體渠道間的傳播，為產品引入新的用戶。

　　該產品團隊通過數據分析發現到一個問題：平臺上的視頻作品，無論是二次播放率還是點贊率，數據表現都遠遠高于分享率。他們判斷，視頻作品的分享率可能有很大提升空間，尤其是用戶點贊過的視頻，充分說明了用戶對內容質量的認可，那么分享的動機和意愿也會更強。

　　因此，該產品團隊的同學進行了大膽假設：在用戶發生點贊行為后，產品界面中增加轉發分享引導，可能會促成更多分享行為。

　　那么如何確定上述假設是正確的?又如何在多個分享引導界面設計中，選到最優方案呢?

　　該產品團隊應用了內部自研的A/B測試平臺——火山引擎DataTester，通過A/B實驗，來幫助他們找到最優的業務策略。

　　1. 產品策略設計

　　目標：通過引導分享界面優化，提升用戶分享率。

　　設計：相對于線上舊版功能，新功能在引導樣式上由靜態變為了動態;此外，觸發時機由“用戶循環播放2次該視頻作品”改為了“用戶點贊該視頻作品”。引導樣式對比圖如下：

　　2. 實驗方案設計

　　在完成了分享引導新功能的設計后，該產品團隊基于想要驗證的目標，在DataTester上設計了實驗分組。實驗設計在原有的舊產品策略、新產品策略之外，還額外增加了一個“反轉實驗組”，該實驗組是要驗證分享策略是否對用戶體驗有負向影響。

　　在實驗運行一段時間后，該產品團隊對A/B實驗報告進行了分析，發現在核心指標「人均分享量」上，“實驗組1”的數據呈正向變化，人均分享量顯著提升了20%!數據說明新產品策略能有效提升用戶互動意愿，該產品后續全量上線了實驗組1的方案。

　　這是一次成功的A/B實驗，這背后離不開產品團隊前期籌備的多向探索、實驗設計時的不斷糾偏。而到了從多個產品策略中擇優的那一步，則體現出了A/B測試的精準和客觀。像這樣的A/B實驗，字節跳動每天都會新增2000余個，DataTester 依靠它先進的底層算法及強大的統計應用研究，在字節跳動內部幫助今日頭條、抖音等多個產品“小步快跑、高效迭代”，用科學的實驗衡量決策收益。

　　如今，DataTester也已經由火山引擎對外開放服務，目前已服務了美的、得到、凱叔講故事等在內的上百家外部企業，支持了多種業務場景需求，為業務的用戶增長、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，將成熟的“數據驅動增長”經驗賦能給各行業。(作者：黃峰)