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对 C 端产品而言，增长的外围因素之一是用户活跃度。通过各类激发互动的形式，使信息得以在关系链中流转、流传，达成无效的信息交互，是产品生态是否被激活的要害。
本文将分享字节跳动的短视频产品增长案例。该产品团队通过 A/B 测试，圆满地实现了用户互动环节的优化，将产品流传率晋升了超 20%。
对短视频产品而言，用户互动行为是用户在观看内容时，做出的点赞、评论、分享等行为。
这些行为不仅能激励创作者，也能让优质作品产生规模效应，带来内容生产和生产的正循环。用户之间的分享行为，还会减速优质内容在不同媒体渠道间的流传，为产品引入新的用户。
该产品团队通过数据分析发现到一个问题：平台上的视频作品，无论是二次播放率还是点赞率，数据体现都都远远高于分享率。他们判断，视频作品的分享率可能有很大晋升空间，尤其是用户点赞过的视频，充分说明了用户对内容品质的认可，那么分享的动机和志愿也会更强。
因而，该产品团队的同学进行了大胆假如：在用户产生点赞行为后，产品界面中减少转发分享疏导，可能会促成更多分享行为。
那么如何确定上述假如是正确的？又如何在多个分享疏导界面设计中，选到最优计划呢？该产品团队利用了外部自研的 A/B 测试平台——火山引擎 DataTester，通过 A/B 试验，来帮忙他们找到最优的业务策略。
1. 产品策略设计
指标：通过疏导分享界面优化，晋升用户分享率。设计：绝对于线上旧版性能，新性能在疏导款式上由动态变为了动静；此外，触发机会由“用户循环播放 2 次该视频作品”改为了“用户点赞该视频作品”。疏导款式比照图如下：
2. 试验方案设计
在实现了分享疏导新性能的设计后，该产品团队基于想要验证的指标，在 DataTester 上设计了试验分组。实验设计在原有的旧产品策略、新产品策略之外，还额定减少了一个“反转实验组”，该实验组是要验证分享策略是否对用户体验有负向影响。
在试验运行一段时间后，该产品团队对 A/B 实验报告进行了剖析，发现在外围指标「人均分享量」上，“实验组 1”的数据呈正向变动，人均分享量显著晋升了 20%！数据阐明新产品策略能无效晋升用户互动志愿，该产品后续全量上线了实验组 1 的计划。这是一次胜利的 A/B 试验，这背地离不开产品团队后期筹备的多向摸索、实验设计时的一直纠偏。而到了从多个产品策略中择优的那一步，则体现出了 A/B 测试的精准和主观。
像这样的 A/B 试验，字节跳动每天都会新增 2000 余个，DataTester 依附它先进的底层算法及弱小的统计利用钻研，在字节跳动外部帮忙今日头条、抖音等多个产品“小步快跑、高效迭代”，用迷信的试验掂量决策收益。
现在，DataTester 也曾经由火山引擎对外开放服务，目前已服务了美的、失去、凯叔讲故事等在内的上百家内部企业，反对了多种业务场景需要，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了迷信的决策依据，将成熟的“数据驱动增长”教训赋能给各行业。
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