火山引擎DataTester：抖音上的设计部门是怎样用A/B检测实现快速改善的？

 对C端商品来讲，新产品的每一个细节设定或多或少都会决定着客户的使用体验，文中详细介绍字节跳动的A/B试验文化艺术的前提下，都将共享抖音设计精英团队根据火山引擎A/B检测 DataTester 完成产品优化的案例。

 该试验最开始由来自抖音视频UI精英团队一位设计方案同学们明确提出的念头：客户刷小视频时会有一定的视力疲劳——“能否结合视频蒙层让文案更为清晰，让消费者观看视频不会再伤眼，使用感受更强？”

 实际上，这一构想在产品上的修改比较简单，调节2个主要参数就能改善文案整体上的突显水平，一个主要参数是蒙层，另一个主要参数是蒙层的清晰度。两种不同蒙层的产品版本，变成了 DataTester 中A/B试验的对照组和对照实验组，UI设定如下图所示：

 实验结论非常惊喜，DataTester 的实验报告显示信息“文本更突出”队的客户滞留时间比较长，抖音上的平均App使用时间大幅增加了0.2%，这个数字针对用户数量数以亿计的短视频来说，是一个比较大的提高，最后该对策就决定推全发布。

 在抖音上面，类似这样的小修改撬起大利润的自主创新特别多，而一些细节全是根据A/B试验精打细磨，最后查到的最佳方案。在这里身后除开拥有完善的实验平台 DataTester 支撑点以外，也是有字节数流传下来的试验理念与文化艺术。

 字节跳动的A/B试验文化艺术倡导：“管理决策与修改得用相信结论来说话，产品决策从来不自娱自乐。”根据这一观念，产品运营们即便获得了实验探究，在日常的产品迭代修改上，都不会“唯信息论”，还会根据对用户的了解、对业务的分析、科学合理的数据信息拆卸来进行探讨。

 当从A/B实验操作中获得结果后，再通过一系列试验沉淀下来的工作经验哺育业务流程、增强对业务过程的理解洞悉，在业务实践活动的过程当中积累沉淀更多业务流程工作经验。

 从企业经济效益的角度来看，A/B检测不但可以激活创新，使企业在小步快跑的前提下，获取收益的提升。但是像DataTester 那样完备的A/B实验平台，还有助于公司大幅提升人效，大幅度降低试错的成本。除此之外，当每一个管理决策都可以通过A/B试验来量化分析盈利时，对企业经营管理来讲，A/B检测也成为了一种平稳、实际效果可衡量的创变方式。

 做为助推企业决策的A/B测试平台，火山引擎DataTester 现阶段服务包含美丽的、获得、凯叔讲故事在内的数百家外界公司，为业务流量增长、转换、产品升级、活动营销等环节给予科学的决策根据，将完善的“数字驱动提高”工作经验创变给各个行业。（创作者：许文）