火山引擎：2024年AB测试消费行业实践指南报告

A/B测试 消费行业实践指南 前言 INTRODUCTION 我们能做什么？ A/B测试凭借科学的分流与数据分析，能够确保每个决策都带来正向收益，帮助用户实现复利效应，持续循环增长。根据Optimizely的统计，使用A/B测试的企业在1年内可将网站和应用程序类的注册转化率提高50%以上。Forrester研究显示，在线零售商使用A/B测试后，平均可实现7%的总订单值提升。VWO数据显示，某顶级电子商务品牌通过A/B测试优化后，产品浏览量平均提高了8.6%，收入增长了7.5%。 火山引擎A/B测试DataTester是火山引擎数智平台推出的A/B测试与智能优化平台，旨在助力企业实现科学决策。企业可以借助DataTester高效管理A/B测试的全流程，利用稳定可靠的分流机制、强大灵活的人群定向、科学智能的评估策略和智能发布基础设施等核心能力，从实验设计到结果分析，做到科学有效。平台的自动化数据分析功能，使企业能够迅速获得精准的测试结果，帮助决策者在最短时间内优化策略。 目前，在大消费行业，使用DataTester的企业覆盖了食品和饮料、服装鞋帽、家电数码、日用百货、个人护理、消费服务等细分领域，火山引擎为企业提供了购买流程优化、私域用户转化提升、商业化能力增强的解决方案，致力于帮助企业缓解增长乏力问题，增强商业变现能力，在数字化转型道路上更进一步。 A/B测试消费行业实践指南 为什么选择我们？ 火山引擎A/B测试为企业提供了全生命周期的引导和服务，专注于为每个企业量身定制丰富、成熟、专业的解决方案。专业前沿、深入一线的产研团队有力保证了实验平台的产品力和易用性，项目交付和技术支持团队以远程+本地的立体化服务形式快速响应，此外业务经验丰富的分析师和咨询团队还可根据用户需求提供定制化增值服务，全方位帮助企业在激烈的竞争中脱颖而出。 得益于大规模的用户基础和丰富的应用场景，火山引擎A/B测试形成了显著的规模经济效应，人力成本优势突出。同时，火山引擎具备高效的资源配置能力，能够灵活分配和利用计算资源，有效降低企业在硬件和软件上的投入。火山引擎的解决方案已经过字节跳动内外部海量实践验证，企业无需从零开始构建和优化系统，大幅降低开发和维护成本。 根据第三方市场研究和咨询公司Forrester的研究结果，DataTester助力企业在广告营收、会员运营、产品优化和数据处理等多个关键领域实现卓越的经济效益。这些综合收益不仅推动了企业的收入增长，也提升了企业用户满意度和市场竞争力，充分彰显了火山引擎A/B解决方案在现代商业环境中的战略价值。 下文将结合DataTester在大消费行业的诸多项目实践，归纳企业面临的核心难题，全面分析如何通过A/B实验帮助企业实现方案优选、激发创新、降低风险、效果归因，实现数据驱动增长。 目录 1.大消费行业企业痛点聚焦 1.1私域渠道转化优化（APP/小程序） 1.2客户关系管理优化（SCRM） 02-03 2.新一代A/B实验驱动的大消费企业增长方案04-06 3.A/B实验驱动大消费企业数字化增长典型场景07-11 3.1产品功能优化 3.2APP/小程序UI设计 3.3算法优化 3.4运营策略择优 4.大消费企业应用A/B测试的典型案例12-16 4.1产品优化：首页版本方案 4.2UI设计：会员权益改版实验 4.3算法优化：搜索算法优化 4.4运营策略：优惠券策略 4.5SCRM：推送文案优化 01 A/B测试消费行业实践指南 1.大消费行业企业痛点聚焦 1.1私域渠道转化优化（APP/小程序） 传统消费品牌的销售渠道，主要依赖于线下门店和入驻各大网购平台等公域渠道，随着市场的逐渐饱和，这些渠道的增长潜力已变得有限。为了突破这一瓶颈，越来越多的品牌开始自建独立APP及小程序等私域渠道，寻求新的增长点。然而，许多品牌在私域渠道的发展中普遍面临用户增长乏力的问题。 通过应用A/B测试，品牌可以有效提升用户注册量、复购率及订单量，从而增强用户参与度和服务质量。A/B测试通过科学的实验方法和精确的数据分析，帮助品牌优化用户体验，发现最有效的运营策略，进而实现商业化目标。这不仅能够带来显著的业务增长，还能提升品牌在用户心中的形象和忠诚度，为品牌的长远发展奠定坚实基础。 用户APP及小程序等私域渠道中目前存在的痛点主要涵盖产品功能、UI设计、算法、运营策略等维度： 产品功能 UI设计算法 运营策略 注册登陆、产品分类、收藏加购、支付、智能客服、分享邀请等产品功能如何设计能更好满足用户线上购物需求? 入口场景、产品详情、下单售后等界面设计怎样改善用户体验:实现引流促购使成单转化链路更顺畅? 如何优化搜索与推荐算法如何能让用户快速找到符合意图的商品并根据用户画像精准推荐，提高转化率? 促销工具选什么?促销力度如何确定?营销触达、复购、召回等运营策略的有效制定 02 1.2客户关系管理优化（SCRM） 在用户至上的时代，用户的需求和偏好决定了企业的走向和策略。为更好地服务用户，企业将社交媒体渠道集成到客户关系管理（CRM）平台，越来越多的CRM平台开始支持社交媒体数据的整合。这不仅能提供更优质的客户服务，还能带来丰富的市场洞察。然而，如何精准圈选推送人群、优化推送文案等问题，难以仅凭历史经验作出效益最大化的决策，成为企业SCRM团队面临的棘手难题。 不知道推荐给哪些人 有很多画像标签，不知道如何进行客群圈选 不知道什么时机触达最合适 刚注册发消息、发生购买行为发消息、长期未登录发消息 管理优化 无法快速抓住用户的兴趣点 内容表述不清晰、重点信息不是用户的兴趣点 不知道什么权益力度ROI最高 权益设置多大能够吸引用户，并且的客户收益又比较高 03 A/B测试消费行业实践指南 2.新一代A/B实验驱动的大消费企业增长方案 基于消费品行业触点多元、迭代迅速等特性，各大品牌在私域获客、营销活动等领域面临日益复杂的决策链。凭借历史经验作出的判断尽管能够在一定程度上区分决策优劣，但往往具有滞后性，亦会出现负向改动的影响不可避免或正面收益不显著导致的资源浪费。 DataTester通过在用户获取-激活-留存-变现-推荐这一全生命周期的每个环节中提前识别风险，避免由于风险误判造成的线上问题，确保每个决策为品牌带来正向收益。 大消费行业敏捷决策优化方案 线上线下联动多推荐|种草影响大 行业特点 选代迅速 用户特点 交易受优惠影响大 决策成本不高无持续运营易沉默 通过敏捷优化，实现私域用户增长，提升GMV 04 吸引用户了解深入 首页体验顺畅首页排布优化 主推荐位商品吸引活动链路优化 用户引流聚集沉淀 促销活动展示优惠/折扣展示 折扣力度测试商品推荐优化 优化方案 营销手段 热销品展示资源位内容优化 更多敏捷探索入口搜索优化 多场景触达激活用户 优惠券发放推送优惠券转化测试 持续运营加速决策 新品发布消息通知活动消息通知 推送文案优化客群转化测试 优化方案 营销手段 不同群体定向触达推送时间择优 不同区域定向触达推送渠道择优 05 A/B测试消费行业实践指南 持续的唤醒与运营 分享激励会员福利优化 线上交易到店交易 会员转化购买抽奖 抽奖玩法测试激励活动优化 优化方案 营销手段 沉默唤醒唤醒方式优化 GMV增长 整个交易链路中，每一个节点获得更高转化效果 商品推荐和用户需求更加匹配，获得更高转化 平衡优惠折扣和成本/预算，实现更高的ROI 强化线上和线下互动，保障活动效果 定期的品牌内容曝光，保障用户持续的品牌兴趣 06 3.A/B实验驱动大消费企业数字化增长典型场景 提升GMV 触达获客 拉触活达首获购客 提留复购沉睡唤醒 广告投放 日常增长营销工作 投放素材实验 折扣推送 下单流程优化实验 推广活动 H5营销落地页实验 复购 购买降价提醒功能优化实验 下单流程优化实验 新客 沉睡 调整推送策略 流失挽回 沉睡用户 优惠券推送实验 优惠券推广 数值策略实验 猜你喜欢 商品推荐算法优化实验 低活低活用户、优化时间/频次优惠券推送实验 全域营销解决方案产品优化+私域运营解决方案 在用户转化全生命周期中，消费行业企业使用A/B实验的高频应用场景包括功能优化类、APP/小程序UI设计类、算法优化类、运营策略择优等。 07 A/B测试消费行业实践指南 3.1产品功能优化 痛点/诉求 在功能开发和优化过程中，企业希望确定哪些新功能或改进能够真正满足用户需求，并提升用户体验和忠诚度。功能优化需要精确的数据支持，以确保投入的资源能够带来预期的效果。 A/B方案 通过A/B实验，企业可以科学地测试新功能或改进版功能的实际效果，深入了解用户对这些功能的接受程度和使用情况。这样的实验方法能够提供数据驱动的决策依据，帮助企业在优化功能时做出明智的选择。 ROI 某电商平台通过A/B实验测试新上线的“智能推荐”功能，发现该功能使用户的购买转化率显著提高了12%，用户复购率显著提升了8%。此外，用户对平台的整体满意度也有了显著提高，客户投诉量减少了10%。 08 3.2APP/小程序UI设计 痛点/诉求 大消费企业非常重视优化APP或小程序的用户界面布局，以提升用户体验和满意度。用户界面布局对用户的操作便捷性和使用意愿有着直接影响。如果布局不合理，用户在操作过程中可能会遇到困难，甚至放弃使用该应用，导致用户流失和满意度下降。 A/B方案 通过A/B实验，企业可以科学地测试不同的UI设计方案，例如按钮的位置、颜色、导航栏的布局等。通过比较用户在不同版本上的停留时间、点击率和转换率等关键指标，企业可以确定最优的UI布局，确保用户获得最佳的使用体验。 ROI 在进行A/B实验后，某鞋服行业企业优化后的UI布局使得用户点击率显著提升了15%，用户停留时间显著增加了20%，整体用户满意度显著提高。这一调整还带来了销售额的显著起色，月度销售额同比增长了12%。 09 A/B测试消费行业实践指南 4.2算法优化 痛点/诉求 不少消费零售企业依赖算法进行个性化推荐和搜索优化。然而，算法的调整和优化需要精确的数据支持，以确保优化效果。错误的算法调整可能会导致推荐效果不佳，进而导致用户体验下降和用户订单转化降低。 A/B方案 通过A/B实验，企业可以测试不同算法的性能，评估算法调整对推荐准确性、用户满意度和销售转化率的影响。这样的实验方法能够提供科学的数据支持，帮助企业做出明智的算法优化决策。 ROI 通过A/B实验，某奢侈品品牌小程序优化了推荐算法，结果显示推荐点击率显著提升了18%，用户观看模特展示视频时长显著增加了10%，下单购买率提高了4.7%。 10 4.3运营策略择优 痛点/诉求 大消费企业需要不断调整运营策略以吸引更多用户并提升用户活跃度。然而，面对多种运营策略，如促销活动、推送通知、会员优惠等，选择最有效的方案成为一大难题。错误的策略可能导致资源浪费和无法有效推广运营活动。 A/B方案 通过A/B实验，企业可以科学地测试不同的运营策略，评估各策略对用户活跃度和参与度的实际影响。这样的实验方法能够提供明确的数据支持，帮助企业确定最有效的运营方案，从而优化资源配置。 ROI 某消费品牌通过A/B实验测试了多种运营策略，结果显示，针对特定节日推出的限时促销活动使日活跃用户显著增加了25%，销售额同比显著增长30%。这次成功的运营策略不仅显著提升了销售额，还大幅提高了品牌的市场认知度和用户忠诚度。 11 A/B测试消费行业实践指南 5.大消费企业应用A/B测试的典型案例 5.1产品优化：首页版本方案 实验背景： ◎首页作为流量最大的入口，需要能够快速吸引用户并进行更多的动作，布局、文案都非常重要，在用户进入首页后需要判定一下经典大图模式首页和小图+Tab模式首页两种方案对商品详情页、列表页的跳转影响。 观测指标 ◎首页：商品详情或商品列表页点击跳转率CTR ◎商品指标组：商品列表页引流占比、各类商品页面有效查看率、首页各个商品模