AB測試測試消費行業(yè)實踐指南

A/B測試消費行業(yè)實踐指南為什么選擇我們？火山引擎A/B測試為企業(yè)提供了全生命周期的引導和服務，專注于為每個企業(yè)量身定制豐富、成熟、專業(yè)的解決方案。專業(yè)前沿、深入一線的產(chǎn)研團隊有力保證了實驗平臺的產(chǎn)品力和易用性，項目交付和技術支持團隊以遠程+本地的立體化服務形式快速響應，此外業(yè)務經(jīng)驗豐富的分析師和咨詢團隊還可根據(jù)用戶需求提供定制化增值服務，全方位幫助企業(yè)在激烈的競爭中脫穎而出。得益于大規(guī)模的用戶基礎和豐富的應用場景，火山引擎A/B測試形成了顯著的規(guī)模經(jīng)濟效應，人力成本優(yōu)勢突出。同時，火山引擎具備高效的資源配置能力，能夠靈活分配和利用計算資源，有效降低企業(yè)在硬件和軟件上的投入?；鹕揭娴慕鉀Q方案已經(jīng)過字節(jié)跳動內外部海量實踐驗證，企業(yè)無需從零開始構建和優(yōu)化系統(tǒng)，大幅降低開發(fā)和維護成本。根據(jù)第三方市場研究和咨詢公司Forrester的研究結果，DataTester助力企業(yè)在廣告營收、會員運營、產(chǎn)品優(yōu)化和數(shù)據(jù)處理等多個關鍵領域實現(xiàn)卓越的經(jīng)濟效益。這些綜合收益不僅推動了企業(yè)的收入增長，也提升了企業(yè)用戶滿意度和市場競爭力，充分彰顯了火山引擎A/B解決方案在現(xiàn)代商業(yè)環(huán)境中的戰(zhàn)略價值。下文將結合DataTester在大消費行業(yè)的諸多項目實踐，歸納企業(yè)面臨的核心難題，全面分析如何通過A/B實驗幫助企業(yè)實現(xiàn)方案優(yōu)選、激發(fā)創(chuàng)新、降低風險、效果歸因，實現(xiàn)數(shù)據(jù)驅動增長。目錄大消費行業(yè)企業(yè)痛點聚焦私域渠道轉化優(yōu)化（APP/小程序）客戶關系管理優(yōu)化（SCRM）

02-03新一代A/B實驗驅動的大消費企業(yè)增長方案 04-06A/B實驗驅動大消費企業(yè)數(shù)字化增長典型場景 07-11產(chǎn)品功能優(yōu)化APP/小程序UI設計算法優(yōu)化運營策略擇優(yōu)大消費企業(yè)應用A/B測試的典型案例 12-16產(chǎn)品優(yōu)化：首頁版本方案UI設計：會員權益改版實驗算法優(yōu)化：搜索算法優(yōu)化運營策略：優(yōu)惠券策略SCRM：推送文案優(yōu)化01A/B測試消費行業(yè)實踐指南大消費行業(yè)企業(yè)痛點聚焦私域渠道轉化優(yōu)化（APP/）傳統(tǒng)消費品牌的銷售渠道，主要依賴于線下門店和入駐各大網(wǎng)購平臺等公域渠道，隨著市場的逐漸飽和，這些渠道的增長潛力已變得有限。為了突破這一瓶頸，越來越多的品牌開始自建獨立APP及小程序等私域渠道，尋求新的增長點。然而，許多品牌在私域渠道的發(fā)展中普遍面臨用戶增長乏力的問題。通過應用A/B測試，品牌可以有效提升用戶注冊量、復購率及訂單量，從而增強用戶參與度和服務質量。A/B測試通過科學的實驗方法和精確的數(shù)據(jù)分析，幫助品牌優(yōu)化用戶體驗，發(fā)現(xiàn)最有效的運營策略，進而實現(xiàn)商業(yè)化目標。這不僅能夠帶來顯著的業(yè)務增長，還能提升品牌在用戶心中的形象和忠誠度，為品牌的長遠發(fā)展奠定堅實基礎。用戶APP及小程序等私域渠道中目前存在的痛點主要涵蓋產(chǎn)品功能、UI設計、算法、運營策略等維度：產(chǎn)品功能

UI設計 算法

運營策略注冊登陸、產(chǎn)品分類、收藏加購、支付、智能客服、分享邀請等產(chǎn)品功能如何設計能更好滿足用戶線上購物需求?

入口場景、產(chǎn)品詳情、下單售后等界面設計怎流促購使成單轉化鏈路?

如何優(yōu)化搜索與推薦算法如何能讓用戶快速找到符合意圖的商品并根據(jù)用戶畫像精準推薦，提高轉化率?

促銷工具選什么?促銷力度如何確定?營銷觸達、復購、召回等運營策略的有效制定02客戶關系管理優(yōu)化（SCRM）在用戶至上的時代，用戶的需求和偏好決定了企業(yè)的走向和策略。為更好地服務用戶，企業(yè)將社交媒體渠道集成到客戶關系管理（CRM）平臺，越來越多的CRM供更優(yōu)質的客戶服務，還能帶來豐富的市場洞察。然而，如何精準圈選推送人群、優(yōu)化推送文案等問題，難以僅憑歷史經(jīng)驗作出效益最大化的決策，成為企業(yè)SCRM團隊面臨的棘手難題。不知道推薦給哪些人有很多畫像標簽，不知道如何進行客群圈選

不知道什么時機觸達最合適剛注冊發(fā)消息、發(fā)生購買行為發(fā)消息、長期未登錄發(fā)消息管理優(yōu)化無法快速抓住用戶的興趣點內容表述不清晰、重點信息不是用戶的興趣點

不知道什么權益力度ROI最高權益設置多大能夠吸引用戶，并且的客戶收益又比較高03A/B測試消費行業(yè)實踐指南新一代A/B實驗驅動的大消費企業(yè)增長方案DataTester通過在用戶獲取-激活-留存-變現(xiàn)-推薦這一全生命周期的每個環(huán)節(jié)中提前識別風險，避免由于風險誤判造成的線上問題，確保每個決策為品牌帶來正向收益。大消費行業(yè)敏捷決策優(yōu)化方案線上線下聯(lián)動多 推薦|種草影響大行業(yè)特點

選代迅速

用戶特點

交易受優(yōu)惠影響大決策成本不高 無持續(xù)運營易沉默通過敏捷優(yōu)化，實現(xiàn)私域用戶增長，提升GMV04吸引用戶了解深入首頁體驗順暢 首頁排布優(yōu)化主推薦位商品吸引 活動鏈路優(yōu)化用戶引流聚集沉淀

促銷活動展示優(yōu)惠/折扣展示

折扣力度測試商品推薦優(yōu)化優(yōu)化方案營銷手段熱銷品展示 資源位內容優(yōu)化優(yōu)化方案營銷手段更多敏捷探索入口 搜索優(yōu)化多場景觸達激活用戶優(yōu)惠券發(fā)放推送 優(yōu)惠券轉化測試持續(xù)運營加速決策

新品發(fā)布消息通知活動消息通知

推送文案優(yōu)化客群轉化測試優(yōu)化方案營銷手段不同群體定向觸達 推送時間擇優(yōu)優(yōu)化方案營銷手段不同區(qū)域定向觸達 推送渠道擇優(yōu)05A/B測試消費行業(yè)實踐指南持續(xù)的喚醒與運營分享激勵 會員福利優(yōu)化線上交易到店交易

會員轉化購買抽獎

優(yōu)化方案抽獎玩法測試激勵活動優(yōu)化優(yōu)化方案營銷手段沉默喚醒 喚醒方式優(yōu)化營銷手段GMV增長整個交易鏈路中，每一個節(jié)點獲得更高轉化效果商品推薦和用戶需求更加匹配，獲得更高轉化平衡優(yōu)惠折扣和成本/預算，實現(xiàn)更高的ROI強化線上和線下互動，保障活動效果定期的品牌內容曝光，保障用戶持續(xù)的品牌興趣06A/B實驗驅動大消費企業(yè)數(shù)字化增長典型場景提升GMV觸達獲客

提留復購 沉睡喚醒廣告投放日常增長營銷工作投放素材實驗日常增長營銷工作

折扣推送下單流程優(yōu)化實驗

推廣活動H5營銷落地頁實驗復購購買 降價提醒功能優(yōu)化實驗下單流程優(yōu)化實驗新客沉睡調整推送策略

流失挽回沉睡用戶優(yōu)惠券推送實驗優(yōu)惠券推廣數(shù)值策略實驗

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低活 低活用戶、優(yōu)化時間/頻優(yōu)惠券推送實驗全域營銷解決方案 產(chǎn)品優(yōu)化+私域運營解決方案07userid:529794,docid:173899,date:2024-09-04,A/B測試消費行業(yè)實踐指南產(chǎn)品功能優(yōu)化痛點/訴求

在功能開發(fā)和優(yōu)化過程中，企業(yè)希望確定哪些新功能或改進能夠真正滿足用戶需求，并提升用戶體驗和忠誠度。功能優(yōu)化需要精確的數(shù)據(jù)支持，以確保投入的資源能夠帶來預期的效果。A/B方案

ROI

某電商平臺通過A/B實驗測試新上線的“智能推薦”功能，發(fā)現(xiàn)該功能使用戶的購買轉化率顯著提高了12%，用戶復購率顯著提升了8%。此外，用戶對平臺的整體滿意度也有了顯著提高，客戶投訴量減少了10%。08APP/小程序UI設計痛點/訴求

大消費企業(yè)非常重視優(yōu)化APP或小程序的用戶界面布局，以提升用戶體驗和滿意度。用戶界面布局對用戶的操作便捷性和使用意愿有著直接影響。如果布局不合理，用戶在操作過程中可能會遇到困難，甚至放棄使用該應用，導致用戶流失和滿意度下降。A/B方案

通過A/B實驗，企業(yè)可以科學地測試不同的UI設計方案，例如按鈕的位置、顏色、導航欄的布局等。通過比較用戶在不同版本上的停留時間、點擊率和轉換率等關鍵指標，企業(yè)可以確定最優(yōu)的UI布局，確保用戶獲得最佳的使用體驗。ROI

在進行A/B實驗后，某鞋服行業(yè)企業(yè)優(yōu)化后的UI布局使得用戶點擊率顯著提升了15%，用戶停留時間顯著增加了20%，整體用戶滿意度顯著提高。這一調整還帶來了銷售額的顯著起色，月度銷售額同比增長了12%。09A/B測試消費行業(yè)實踐指南算法優(yōu)化痛點/訴求

不少消費零售企業(yè)依賴算法進行個性化推薦和搜索優(yōu)化。然而，算法的調整和優(yōu)化需要精確的數(shù)據(jù)支持，以確保優(yōu)化效果。錯誤的算法調整可能會導致推薦效果不佳，進而導致用戶體驗下降和用戶訂單轉化降低。A/B方案

通過A/B實驗，企業(yè)可以測試不同算法的性能，評估算法調整對推薦準確性、用戶滿意度和銷售轉化率的影響。這樣的實驗方法能夠提供科學的數(shù)據(jù)支持，幫助企業(yè)做出明智的算法優(yōu)化決策。ROI

通過A/B實驗，某奢侈品品牌小程序優(yōu)化了推薦算法，結果顯示推薦點擊率顯著提升了18%，用戶觀看模特展示視頻時長顯著增加了10%，下單購買率提高了4.7%。10運營策略擇優(yōu)痛點/訴求

A/B方案

通過A/B實驗，企業(yè)可以科學地測試不同的運營策略，評估各策略對用戶活躍度和參與度的實際影響。這樣的實驗方法能夠提供明確的數(shù)據(jù)支持，幫助企業(yè)確定最有效的運營方案，從而優(yōu)化資源配置。ROI

某消費品牌通過A/B實驗測試了多種運營策略，結果顯示，針對特定節(jié)日推出的限時促銷活動使日活躍用戶顯著增加了25%，顯著增長30%。這次成功的運營策略不僅顯著提升了銷售額，還大幅提高了品牌的市場認知度和用戶忠誠度。11A/B測試消費行業(yè)實踐指南大消費企業(yè)應用A/B測試的典型案例產(chǎn)品優(yōu)化：首頁版本方案實驗背景：◎首頁作為流量最大的入口，需要能夠快速吸引用戶并進行更多的動作，布局、文案都非常重要，在用戶進入首頁后需要判定一下經(jīng)典大圖模式首頁和小圖+Tab轉影響。觀測指標◎首頁：商品詳情或商品列表頁點擊跳轉率CTR◎商品指標組：商品列表頁引流占比、各類商品頁面有效查看率、首頁各個商品模塊點擊占比、商品加購率、各商品加購占比、商品付費轉化率◎用戶體驗指標組：用戶停留時長、用戶滿意度評分均值、用戶月級留存率、用戶小程序分享平均次數(shù)◎技術指標組：頁面加載速度、頁面訪問延遲、卡頓率、報錯率實驗結論全量發(fā)布收益：◎CTR顯著提高27%

對照組

實驗組RI圖版本

小圖版本精選推薦精選推薦

12UI設計：會員權益改版實驗實驗背景：◎做好會員營銷是持續(xù)做好運營的重要手段，更高等級享有更大的會員權益可以吸引用戶不斷的進行進行整，希望可以增強用戶升級的意愿。觀測指標：◎會員營銷指標組：會員等級點擊率、權益兌換率、會員商品加購率、會員券使用率、會員權益點擊pv/uv、會員復購率◎用戶體驗指標組：用戶停留時長、用戶月級留存率、分享平均次數(shù)◎技術指標組：頁面加載速度、頁面訪問延遲、卡頓率、報錯率實驗結論全量發(fā)布收益：◎會員使用率+1.5%，會員商品加購率+0.4%，對復購率無顯著變化。用戶月級留存率無顯著變化。對照組：每一個會員等級橫屏鋪滿，滑動查看下一個等級

實驗組：每一個會員等級展示中，下一個會員等級部分內容透出，滑動查看完整等級內容小山LV.2

當前等級

小山LV.2

當前等級 小距離下一個等級還差50個幣

距離下一個等級還差50個幣

還差50個您已解鎖3項會員權益 解鎖更多>>會員權益3您已解鎖3項會員權益 解鎖更多>>會員權益3會員權益2會員權益1您已解鎖3項會員權益 解鎖更多>>會員權益1會員權益2會員權益3會員權13A/B測試消費行業(yè)實踐指南算法優(yōu)化：搜索算法優(yōu)化實驗背景：◎目前小程序搜索功能中的填詞搜索量較低，希望通過用戶在小程序使用搜索產(chǎn)品時，通過優(yōu)化推薦算法來提升用戶的搜索率觀測指標◎核心指標：搜索率◎關注指標組：指標補完搜索率、指標字符補完搜索率、搜索后商品點擊率、搜索后商品加購率、搜索到架構平均時間◎性能指標組：搜索補全信息平均出現(xiàn)時間、搜索后產(chǎn)品列表平均完成時間、卡頓率實驗結論全量發(fā)布收益：◎搜索率顯著提升14%tTechtTechTnTechFleeceTanjunTrail TennisTatum針對補全策略進行對比測試核心目標是提升補全搜索率對照組:補全策略算法組1實驗組1:補全策略算法組2實驗組2:補全策略算法組3對照組:補全策略算法組1實驗組1:補全策略算法組2實驗組2:補全策略算法組314運營策略：優(yōu)惠券策略實驗背景：◎優(yōu)惠券作為最常用的營銷工具，是提升用戶轉化的利器，但是優(yōu)惠券的核銷對于商家來說也是一項不可忽視的成本，所以希望帶來用戶轉化的同時需要考慮發(fā)券的合理性。觀測指標◎關注指標組：GMV、用戶轉化、核銷金額、領券UV、核銷UV、支付新客UV、優(yōu)惠券使用疊加率◎性能指標組：優(yōu)惠券彈出延遲、頁面訪問延遲、卡頓率、報錯率實驗結論全量發(fā)布收益：