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以后，营销技术步入了全渠道、全周期的全域时代，随着宽泛的数据积攒，数据科学技术在营销畛域施展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晋升影响力，拓展营销的可能性。本文以火山引擎 A / B 测试（DataTester）利用为例，讲述在企业在全域营销场景下的 A / B 测试利用。
在全域营销的场景下，企业须要通过全域流量的整合与提效，做好内容输入、提供优质服务，并进步各环节转化效率。据理解，在全域营销的成果广告、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 试验类型。全域营销的第一个环节是流量获取，这个环节市场部门最罕用的形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“广告投放拆分比照试验”，来评估不同的投放素材转化成果，以及不同的人群对同一素材的趣味度。企业能够通过 DataTester 的 A / B 试验选出转化效率最高的广告计划和投放策略。广告投放环节完结后，吸引来的趣味用户须要进一步经营承接，此时企业的 H5/Web 落地页品质好坏间接关系流量转化的成果。以流量承接页中最罕用的“优惠券发放”类型流动为例，流动中优惠券的发放条件、发放金额、发放形式均可通过 DataTester 中“数值策略 A / B 试验”进行验证抉择，帮忙企业找到投入产出比最高的计划。在用户进场后，为保障用户的产品体验，可通过“编程 A / B 试验”迭代产品性能、优化用户体验。能够说，从产品的宏观策略和到宏观细节，均可通过 DataTester 提供的多种 A / B 试验进行优化。此外，为了让用户的利用体验更好，企业可提供更多个性化的服务，如举荐算法，“猜你喜爱”等举荐流服务，此时 DataTester 的“举荐算法 A / B 试验”即可在模型成果抉择上发挥作用。对于低沉闷的用户，企业可减少提价揭示及营销流动进行召回，此时可利用 DataTester“推送策略 A / B 试验”、“H5 营销落地页 A / B 试验”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 试验实现转化率的大幅晋升，包含但不仅限于举荐算法、营销策略、估算配置、KOL 抉择、产品体验优化等场景。火山引擎 DataTester 提供了多样的 A / B 试验类型和多种 A / B 试验场景模板，能全方位帮忙企业在全域营销场景降落本提效，所有试验类型和利用模板均源自字节跳动 500 余个业务线的长期积淀，在科学性、实用性、易用性方面有成熟的打磨。据理解，火山引擎 DataTester 目前服务了美的、失去、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、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”。
