用火山引擎DataTester，這家企業開始了“資料驅動增長”

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年末購物季已至，近些年來，預售抵扣、平台滿減、品類專享券、大額補貼……動辄四五種計算方法疊加的大促活動，讓不少消費者“懵”感十足。同一樣商品，到底誰家賣的最便宜？比價平台應聲發展而出。

但高效的基礎”比價“服務，隻是吸引使用者的第一步。在激烈的競争中，如何滿足使用者個性化需求，讓比價過程能更精準比對使用者習慣和喜好，是目前比價行業包括買什麼都省APP、慢慢買APP等行業“數智化先行者”們的首要考量。

面對“雙11”、“雙12”等高流量大促消費場景，如何更精準地洞察使用者，成功建構使用者增長閉環？如何“快準狠”式解決各項業務問題，并比對相應的服務？關于這些問題，企業或許能在位元組跳動的增長經驗中，找到答案。

A/B測試一直以來都是位元組跳動産品優化、業務增長的利器，位元組系APP幾乎每一次産品政策的優化和疊代，背後都有A/B測試的資料作為決策支點。而在2021年，支撐位元組跳動内部多個業務的資料産品套件均通過火山引擎正式對外輸出，其中也包括了火山引擎A/B測試産品——DataTester。

以買什麼都省APP使用DataTester更新數字化實踐為例，2021年，買什麼都省APP為了提升精準營銷、高效決策效率以及建構更多樣的應用場景，在原有資料技術基礎上，引入火山引擎數智平台VeDI旗下産品DataTester。

作為一站式全棧多場景的A/B實驗平台，DataTester可以直接嵌入到買什麼都省APP的業務場景中。通過科學分流、先進算法與豐富的實驗功能，為業務增長、使用者轉化、産品疊代，政策優化，營運提效等各個環節提供科學的決策依據，讓業務真正做到資料驅動。

在買什麼都省CEO肖海旋看來，當定位到了産品具體問題點，面臨選擇優化政策的時候，就可以運用DataTester結合業務特性完成對比實驗，進而驗證具體哪一種優化政策最能保障使用者體驗。

可以說，A/B測試能用最小的成本，幫助企業提升每次決策選擇的正确率。一次次積跬步以至千裡的選擇，才讓企業在競争中慢慢積累優勢，始終保持競争力。

憑借出衆的A/B實驗能力，火山引擎DataTester已被買什麼都省團隊廣泛應用于業務層面，來進一步洞察使用者需求，并提供更全面的商品資料分析及最優政策推薦。

買什麼都省團隊還把DataTester“資料驅動增長”成功經驗對外輸出，運用在包括企業APP電商欄目等場景，有效幫助了多家企業提升核心業務轉化。