A/B 测验产品可以说是企业科学决策的根底“设施”，可以协助企业快速迭代产品。
在字节跳动，每一个产品功用上线前，都会先在火山引擎 A/B 测验产品 DataTester 上进行小流量验证，结合事务逻辑对成果的分析理解策略收效进程，而后再对方案进行修正、尝试立异，推进整个产品和事务的持续迭代。
抖音上，早期有一个功用“弹幕”功用想象，意图是强化熟人交际的互动性，产品团队希望环绕熟人交际进行功用拓宽，以激励用户多看视频、多发著作。
产品团队学习长视频的弹幕功用提出了一个主意——在抖音短视频中添加弹幕互动的功用，当用户观看熟人（好友）的短视频著作时，该视频的相关谈论经过弹幕的形式展现，让用户有更多的互动时机并感受互动的快乐。
这个功用设计初衷是很好的，但它关于产品所带来的影响是正向仍是负向，需求经过 A/B 试验进行评估验证。DataTester 就协助团队快速试错，避免了不合适的功用上线后为产品带来的负向影响。
如图所示，该团队在 DataTester 中设计了这样一个试验：
-
图一是对照组，产品界面保持抖音原样，没有弹幕功用。
-
图二是试验组 1，因为弹幕功用对抖音而言是大型改动，会直接影响产品主界面布局，所以产品团队在试验组 1 中做了一个激进的尝试，他们将视频的文字描述区域悉数去掉，替换为弹幕互动功用；与此同时，为了界面的漂亮简练，将抖音右侧本来的互动区收入了“更多”的按钮中。
-
图三是试验组 2，为了削减产品改动过大对用户带来的不确定影响，这个版本的产品设计保留了产品原有的互动等其它功用。
从 DataTester 的试验成果数据看，两个试验组的互动率的确有着明显提高，达到了功用设计时“提高互动率”的初衷。但调查新方案对抖音大盘中心目标影响时发现，这个功用对抖音全体视频的浏览量、用户投稿率、用户全体留存率均有负向影响，上述目标均出现了不同程度的下降。A/B 试验清晰地标明，这个功用虽然能提高抖音的互动率，但却不利于用户的全体使用与留存。因此这个看上去很好的改动并未在抖音全量上线。
之后，抖音环绕弹幕类的产品优化探究并未中止，经过更屡次的假定与 A/B 试验验证，这个功用后来加入了抖音的个人页位置中。当它被放在了恰当的位置，也能为产品的目标带来正向的提高。从这个事例中也可以看到，DataTester 起到了协助事务实现科学决策的才能，事务可以大胆立异的同时，也能科学验证每次立异是否真实有用。
像这样的 A/B 试验，在字节跳动已经敞开了 150 多万次，每天都有 2000 多个新的试验上线，在 DataTester 上同时运行的试验有 3 万多个。
作为字节跳动内部使用多年的 A/B 测验渠道，DataTester 有支撑多种杂乱 A/B 试验的才能和科学的分流才能。它可以深度耦合推荐、广告、查找、UI、产品功用等多种事务场景需求，为事务增加、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。
目前，火山引擎 DataTester 已经对外服务了美的、得到、凯叔讲故事等在内的上百家标杆客户，将成熟的 ” 数据驱动增加 ” 经验赋能给各行业。
点击跳转 火山引擎A/B测验DataTester 了解更多
