火山引擎DataTester:如何使用A/B测试优化全域营销效果

时间:2023-05-23 21:00:06来源:中关村在线


(相关资料图)

当前,营销技术步入了全渠道、全周期的全域时代,随着广泛的数据积累,数据科学技术在营销领域发挥着越来越重要的作用,从消费者人群洞察到智能化信息广告投放,营销的提效让企业得以在转化的每个环节提升影响力,拓展营销的可能性。本文以火山引擎A/B测试(DataTester)应用为例,讲述在企业在全域营销场景下的A/B测试应用。


在全域营销的场景下,企业需要通过全域流量的整合与提效,做好内容输出、提供优质服务,并提高各环节转化效率。据了解,在全域营销的效果广告、线索收集,以及APP导量、换量等场景中,火山引擎DataTester均提供了多种适配的A/B实验类型。

全域营销的第一个环节是流量获取,这个环节市场部门最常用的方式是通过广告曝光获取流量,此时广告成为触达消费者的首个触点。针对这一场景,火山引擎DataTester提供了“广告投放拆分对比实验”,来评估不同的投放素材转化效果,以及不同的人群对同一素材的兴趣度。企业可以通过DataTester的A/B实验选出转化效率最高的广告方案和投放策略。

广告投放环节结束后,吸引来的兴趣用户需要进一步运营承接,此时企业的H5/Web落地页质量好坏直接关系流量转化的效果。

以流量承接页中最常用的“优惠券发放”类型活动为例,活动中优惠券的发放条件、发放金额、发放方式均可通过DataTester中“数值策略A/B实验”进行验证选择,帮助企业找到投入产出比最高的方案。在用户进场后,为保证用户的产品体验,可通过“编程A/B实验”迭代产品功能、优化用户体验。可以说,从产品的宏观策略和到微观细节,均可通过DataTester提供的多种A/B实验进行优化。

此外,为了让用户的应用体验更好,企业可提供更多个性化的服务,如推荐算法,“猜你喜欢”等推荐流服务,此时DataTester的“推荐算法A/B实验”即可在模型效果选择上发挥作用。对于低活跃的用户,企业可增加降价提醒及营销活动进行召回,此时可应用DataTester“推送策略A/B实验”、“H5 营销落地页A/B实验”等来验证收益。

总结来说,在全域营销的整个历程中,企业有诸多环节可通过A/B实验完成转化率的大幅提升,包括但不仅限于推荐算法、营销策略、预算配置、KOL选择、产品体验优化等场景。火山引擎DataTester提供了多样的A/B实验类型和多种A/B实验场景模板,能全方位帮助企业在全域营销场景下降本提效,所有实验类型和应用模板均源自字节跳动500余个业务线的长期沉淀,在科学性、实用性、易用性方面有成熟的打磨。

据了解,火山引擎DataTester目前服务了美的、得到、凯叔讲故事等在内的上百家企业,为企业的用户增长、转化、产品迭代、运营活动等各个环节提供了科学的决策依据,帮助各行业企业落实“数据驱动增长”。(作者:白辉帆)

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