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对 C 端产品而言，产品的每一个细节设置都或多或少影响着用户的产品体会，本文介绍字节跳动的 A/B 试验文明的同时，也将分享抖音设计团队经过火山引擎 A/B 测验 DataTester 实现产品优化的事例。
该试验最初来源自抖音 UI 团队一位设计同学提出的主意：用户刷短视频的时候会有一定的视觉疲劳——“是否能够经过视频蒙层让文字愈加清楚，让用户阅读视频不再费眼，运用体会更好？”
其实，这个想象在产品上的改动十分简单，调整两个参数就能够改善视频案牍全体的突出程度，一个参数是蒙层，另一个参数是蒙层的透明度。两个不同蒙层的产品版本，成为了 DataTester 中 A/B 试验的试验组和对照组，UI 设置如下图：
试验成果十分惊喜，DataTester 的试验数据显现“文字愈加突出”组的用户停留时间更长，抖音的人均 App 运用时长显著增加了 0.2%，这个数据关于用户量数以亿计的抖音而言，是一个较大的提高，最终该策略也决议推全上线。
在抖音里边，像这样的小改动撬动大收益的创新十分多，而这些细节全部都是经过 A/B 试验精打细磨，最终找到的最优方案。在这背面除了有完善的试验渠道 DataTester 支撑之外，也有字节传承下来的试验理念和文明。
字节跳动的 A/B 试验文明提倡：“决议计划与改动要用相信成果来说话，产品决议计划从不自嗨。”根据这个理念，产品司理们即使得到了试验验证，在日常的产品更新改动上，也不会“唯数据论”，还会持续经过对用户的理解、对事务的判别、合理的数据拆解来进行解读。
当从 A/B 试验中得到定论后，再经过大量试验沉淀下来的经历反哺事务、加深对事务过程的理解和洞察，在事务实践的过程中不断积累更多的事务经历。
从企业收益的视点看，A/B 测验不只能够激发创新，让企业在小步快跑的同时，获得收益上的提高。假如使用 DataTester 这样完善的 A/B 试验渠道，还能协助企业显著提高人效，大幅降低试错成本。此外，当每个决议计划都能经过 A/B 试验来量化收益时，对企业管理而言，A/B 测验也成为了一种稳定、作用可量化的赋能手法。
作为助力企业科学决议计划的 A/B 测验渠道，DataTester 现在服务了包含美的、得到、凯叔讲故事等在内的上百家外部企业，为事务的用户增加、转化、产品迭代、运营活动等各个环节供给科学的决议计划依据，将老练的“数据驱动增加”经历赋能给各行业。
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