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对 C 端产品而言，产品的每一个细节设置都或多或少影响着用户的产品体验，本文介绍字节跳动的 A/B 试验文化的同时，也将分享抖音设计团队通过火山引擎 A/B 测试 DataTester 实现产品优化的案例。
该试验最后起源自抖音 UI 团队一位设计同学提出的想法：用户刷短视频的时候会有肯定的视觉疲劳——“是否能够通过视频蒙层让文字更加分明，让用户浏览视频不再费眼，应用体验更好？”
其实，这个构想在产品上的改变非常简单，调整两个参数就能够改善视频文案整体的突出水平，一个参数是蒙层，另一个参数是蒙层的透明度。两个不同蒙层的产品版本，成为了 DataTester 中 A/B 试验的实验组和对照组，UI 设置如下图：
试验后果十分惊喜，DataTester 的试验数据显示“文字更加突出”组的用户停留时间更长，抖音的人均 App 应用时长显著减少了 0.2%，这个数据对于用户量数以亿计的抖音而言，是一个较大的晋升，最终该策略也决定推全上线。
在抖音外面，像这样的小改变撬动大收益的翻新十分多，而这些细节全部都是通过 A/B 试验精打细磨，最终找到的最优计划。在这背地除了有欠缺的试验平台 DataTester 撑持之外，也有字节传承下来的试验理念和文化。
字节跳动的 A/B 试验文化提倡：“决策与改变要用相信后果来谈话，产品决策从不自嗨。”基于这个理念，产品经理们即便失去了试验验证，在日常的产品更新改变上，也不会“唯数据论”，还会持续通过对用户的了解、对业务的判断、正当的数据拆解来进行解读。
当从 A/B 试验中失去论断后，再通过大量试验积淀下来的教训反哺业务、加深对业务过程的了解和洞察，在业务实际的过程中一直积攒更多的业务教训。从企业收益的角度看，A/B 测试不仅能够激发翻新，让企业在小步快跑的同时，取得收益上的晋升。
如果利用 DataTester 这样欠缺的 A/B 试验平台，还能帮忙企业显著晋升人效，大幅升高试错老本。此外，当每个决策都能通过 A/B 试验来量化收益时，对企业治理而言，A/B 测试也成为了一种稳固、成果可量化的赋能伎俩。
作为助力企业科学决策的 A/B 测试平台，DataTester 目前服务了包含美的、失去、凯叔讲故事等在内的上百家内部企业，为业务的用户增长、转化、产品迭代、经营流动等各个环节提供迷信的决策依据，将成熟的“数据驱动增长”教训赋能给各行业。
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