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疫情让线下的需要大量转移到线上，催生出了近程办公、网络授课、线上健身等新的生态景象。如何更好地为用户服务，晋升用户体验，成为了诸多平台的一大课题。
明天的故事来自字节的一款 App，当它的倒退进入成熟期后，通过 A/B 测试等精细化数据分析晋升用户体验，实现 DAU（日沉闷用户数）增长数十万的故事。
在字节有一个专门保障用户使用性能体验的团队，他们在日常的数据察看中发现了一个景象：用户所应用的设施性能好坏，会影响到他们在产品应用中的活跃度。同时，他们在钻研中发现，这些根底性能体验的晋升，会缩短不同细分畛域的用户生命周期，最终晋升短视频产品的大盘 DAU。
为了进一步准确归因，这个团队应用专门为 A/B 试验打造的数据产品——DataTester，该产品是字节跳动外部利用多年的 A/B 试验平台，在 2020 年已通过火山引擎面向内部企业凋谢服务。
他们通过 DataTester 查看曾经取得正向收益的 A/B 试验，并对其中的每个性能指标和业务指标做线性剖析，尝试寻找会对业务指标造成影响的性能指标。
数据显示，字节每日有 3 万余个 A/B 试验在同时运行，而每一次渺小的产品改变，也都会通过 A/B 实验所得出的数据验证。
能够说小到按钮色彩和地位，大到举荐算法策略和规定，在字节都经验过 DataTester 的 A/B 试验成果验证。因而，该短视频产品也在 DataTester 中积攒了大量的试验记录。
当性能体验团队将 DataTester 中的历史试验进行演绎整顿后，他们发现有几个性能指标和产品的业务指标具备高度的相关性——当用户在刷短视频的过程中，遭逢到较多晦涩度、贮存占用、网络速度等问题，会间接的升高用户应用短视频产品的活跃度，而这个问题在设施性能较低的用户群体中更为显著和集中。
定位到问题后，性能体验团队开始有针对性地开启了产品策略的优化。他们集中优化了设施性能较低的用户，在关上产品启动速度和视频加载流畅性方面——启动速度：首刷视频加载工夫过长；流畅性：UI 动画和视频加载卡顿。
他们设计了优化后的产品状态，外围是将页面展现简洁化，并再次通过 DataTester 投放 A/B 试验，用以验证成果。
配合产品页面展现简洁化，也同时加重了一些特效、动效、快捷性能、附加组件等加载，综合性大幅晋升了该短视频 App 的启动速度和视频播放的晦涩度。从 DataTester 的试验后果上看，优化后的实验组计划在性能指标上有了大幅晋升，App 启动速度、播放晦涩度显著晋升，播放卡顿指标大幅降落。
而在业务指标的数据反馈中，用户生命周期、用户拜访时长等都有不同水平的正向收益。最终，本次的产品优化在 DataTester 中获得了晋升整个短视频 App 数十万日活的收益，超出预期。
从今日头条开始，字节的每款产品，在迭代中都离不开 A/B 测试。也正是因为 DataTester 在字节全业务线的深度遍及和利用，帮忙业务在每一个渺小决策的岔路口上，都做出了那个“更正确一点”的抉择。
DataTester 基于先进的底层算法，提供迷信分流能力和智能的统计引擎，反对多种简单的 A/B 试验类型。在利用和剖析场景上，DataTester 深度耦合举荐、广告、搜寻、UI、产品性能等多种业务场景需要，为业务增长、转化、产品迭代，策略优化，经营提效等各个环节提供迷信的决策依据，让业务真正做到数据驱动。
目前，DataTester 曾经服务了美的、失去、凯叔讲故事等在内的上百家标杆客户，将成熟的“数据驱动增长”教训赋能给各行业。
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