更多技术交换、求职机会，欢送关注字节跳动数据平台微信公众号，回复【1】进入官网交换群
2023 年汽车行业新车市场低靡，由新车提价引发的车辆价格稳定很快传导到二手车市场，二手车的交易也受到了冲击，收车验车更加审慎，诸多二手交易平台想要保障平台的交易率也变得竞争强烈。二手车交易平台须要吸引各方平台上交易，既要有卖家又要有买家，各方的体验在平台上均须要保障良好，能力顺利完成交易，因而想要优化平台的流程以及各类性能成为十分的关键点。
本期火山引擎 AB 测试企业诊断屋，将分析一个汽车二手交易平台，在开发了本人的 APP 之后如何一直优化满足消费者需要的企业案例，看二手车交易平台如何利用 AB 试验优化产品满足个性化需要、晋升成单转化。企业诊断屋是由火山引擎 Datatester 测试推出的 AB 测试行业科普系列内容。千行百业用 AB，每个行业、每个职能、业务的每一环节，都有多种 AB 试验的利用场景；数据能够帮忙企业优化业务效率，迷信的 AB 试验能够帮忙企业晋升效益。
该二手车交易平台在业务倒退中遇到了两个瓶颈问题：已注册却沉睡的用户过多，用户留存率不够现实，平台内二手车交易转化流程中用户终止率过高。
针对上述痛点，火山引擎 AB 测试对该二手车交易平台业务的 3 大场景发展剖析，定位到该平台营销不到位、用户体验不佳以及会员转化率低的问题；而后通过多组 AB 试验的设计，帮忙企业优化了包含投放素材匹配、用户权利减少以及 UI 排布和交易链路的优化等场景，帮忙企业实现了平台的继续良好经营。
AB 测试优化经营策略
吸引用户是第一步，只有让用户来到平台，才有下一步的留存与转化。该二手车交易平台有很大一批注册后不沉闷的“沉睡”用户，通过经营伎俩让他们沉闷起来，是企业要做的第一步。在这个环节中，有几个场景能够通过 AB 测试大幅晋升经营效率。
广告试验推动新用户进量： 广告投放是付费获取新用户的最重要伎俩之一，无论是面对车主还是购车者，DataTester 的广告试验能够清晰看到在多个投放素材、落地页、人群包、估算等设置条件下，到底哪个投放成果更好，从而实现在同策略同素材的试验环境下产出更迷信的成果差别，论证后果。因为不同地区的消费水平不同，对汽车的品牌的抉择偏向也不同，该二手车交易平台能够通过广告试验，针对不同区域的人进行不同的广告素材投放，晋升在不同地区的新用户转化。
可视化试验 利用： 一般来说少数二手车交易平台在产品研发投入上绝对缓和，如果有节约研发老本便晋升流动成果或推广成果的工具，收益会十分可观。火山引擎 DataTester 提供的可视化试验性能，无需研发和设计人员染指即可随时开启试验，非开发人员能够在可视化编辑器中对网站进行拖拽式编辑，也可随时更换文案并开启 AB 测试。该性能反对在 APP 内嵌 H5、流动落地页中疾速进行试验，选取最优转化成果的计划。
推送数值策略优化试验和推送文案优化试验： 该二手交易平台能够依据用户历史交易记录的多少，针对不同粘性的用户投放不同的优惠策略，进行惯性造就；同时能够使用短信、APP push、产品内弹窗等渠道设计人群宫格试验，进行优惠推送音讯设置。
分享 裂变 试验： 在减速产品分享裂变上，该平台也能够通过 AB 试验测试不同分享策略，如 A 计划是“减少用户权利以进步分享转化”，B 计划是“调整页面布局以晋升分享转化”，能够通过试验选出裂变后果最优计划。
AB 测试优化用户体验
当用户被胜利吸引进入平台，他们的留存很大水平上受平台应用体验影响。该二手车交易平台在登录页面和首页 icon 方面有优化空间。
晋升登录转化： 在推动用户在平台交易，如果不能保障登录率，那么后续的交易更无从谈起，因而登录率的晋升十分要害。AB 试验能够帮忙产品测试进去，哪些环节的减少或缩小，能够让用户更加顺滑地登录产品要，如能够在支付新用户处分时提醒用户必须登录，能够在用户看到感兴趣的商品时，点击查看详情时提醒用户登录。
首页 icon 举荐算法优化： 无论是车型、车品牌、还是价位区间，不同用户可能关注点略有差别，该二手交易平台通过火山引擎 AB 测试进行试验，依据试验成果逐渐减少流量，小步迭代，最终凋谢全流量长期算法优化。能够一直优化首页举荐功能区展现的入口地位，实现收益最大化。
AB 测试减速商业化过程
会员转化试验： 该二手交易平台在推广降级会员服务时发现，用户在会员中心无奈理解到不同等级的会员权利是怎么的，会员降级带来的益处没有体现，因而没有能源降级会员。企业能够尝试减少疏导策略并利用 AB 测试进行试验，比照不同的会员降级疏导策略对于转化率的影响，选出更优计划，减速平台商业化过程。
火山引擎 DataTester 源自字节跳动长期积淀，作为助力企业科学决策的 AB 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。
点击跳转火山引擎 A / B 测试理解更多