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商业化是企业将研发成绩，如新产品、新技术、新服务等，转变成可盈利的商业化产品；整个流程中蕴含了研发、推广、服务，全程通过精细化治理经营。商业化的实质是流量的变现，而对企业而言，商业化链路的打磨至关重要，每一个环节都会对转化产生影响。
一般来说，企业产品商业化的基本模式包含广告、电商、会员等多种形式。据理解，以失去、悟空租车等为代表的泛滥知名企业，正在应用火山引擎 AB 测试 DataTester 提供的 AB 试验能力，进行商业化性能的优化。
开屏广告优化：对很多 APP 产品而言，广告都是重要的商业化变现模式。以开屏广告优化举例，咱们在关上一些 APP 时，常常能看到页面的开屏广告，这类广告是通过高频率的曝光，加强品牌心智的罕用广告类型。开屏广告的点击率反映了广告素材对用户的吸引水平，优化广告素材、翻新广告模式在这里显得尤为重要。什么样的按钮动效是转化率最好的？什么样的 TopView 模式是最吸睛的？这些元素的选取，都能够通过火山引擎 DataTester 进行前置验证。
商品举荐优化：举荐算法是通过机器算法，揣测出用户可能喜爱的商品，比方咱们最常见的购物软件中的“猜你喜爱”性能，就是以商城搭建的个性化举荐算法为外围的性能。举荐算法包含基于内容的举荐，会依据用户观看的商品记录来举荐类似的商品；基于协同过滤的举荐，即依据有类似趣味的用户关联举荐相干商品；基于关联规定的举荐，即依据商品自身的相关性给用户进行举荐等。因为性能影响范畴大，企业通常在在新的举荐算法上线前进行 A / B 测试，火山引擎 A / B 测试的编程试验能力，可能帮忙企业判断新算法是否能显著晋升下单转化率。
转化链路优化：通常来说，影响电商销售转化率的因素有商品题目、图片、定价、形容等，通过测试上述相干因素的影响，不仅可能间接进步商品的销售转化，长期而言也能进步用户应用 APP 的体验。无论是平台还是商家，优化用户的全链路体验是一件长期工作。火山引擎 DataTester 设有多个针对转化链路优化的模板，并开发出“可视化试验”能力，帮忙企业即便没有代码根底，也可通过可视化间接拖更改的模式，发动 A / B 试验。
目前，市面上宣称可能进行广告优化、算法优化的三方 A / B 试验服务商越来越多，但无论是广告优化还是产品、算法优化，想要实现真正迷信可信的 A / B 试验，离不开对流量的精准管制和迷信分流。然而，当今支流大型平台思考到管制流量的敏感性和在简单算法模型中嵌入迷信分流能力的复杂性，很少向三方提供齐备的分流能力，以致各式各样的 A / B 平台达成分流的科学性、精准性难度大幅晋升。
火山引擎 DataTester 基于在因果推断和统计迷信方面的积淀，联合字节系外部产品用户增长的诸多实际以及与大型平台的深度单干，摸索出了很多卓有成效的精准分流能力和成果迷信度量能力。在人群隔离层面，DataTester 能确保试验中的不同试验对象不会展现给同一用户；在竞争偏心方面，DataTester 确保发明偏心的竞争环境，防止试验中打算互相挤压、抢量，让每一个试验对象都取得类似量级的曝光机会；在报告相信方面，收集到短缺的试验数据之后，DataTester 可主动生成具备统计效劳的剖析报告。
火山引擎 DataTester 目前已服务数百家企业，为企业的用户增长、转化、产品迭代、经营流动等各个环节提供了迷信的决策依据，帮忙各行业企业落实“数据驱动增长”。
