如何用AB测试完善产品激励体系

大数据A/B测试

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用户激励体系,也称用户激励机制,是为了让用户持续使用产品,而设计的一套对应规则。在用户激励体系建立过程中,产品可以通过一系列方式,如金币赚取、积分奖励等,让用户完成一系列动作,提升活动参与率、扩散传播率,最终提升用户的产品粘性。在这个过程中,产品经常用会用到AB测试,来进行激励策略的完善和优化。

本文将选取用户激励体系建设中,最常用到的3种AB实验形式,介绍AB测试如何应用在产品激励体系的建设中。

  • 积分策略实验
  • 奖品选取实验
  • 领奖链路实验

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首先是积分策略实验,用户激励体系中常见的积分策略,是用户完成必要动作后赢取积分,并用积分兑换相应权益或奖励。在积分策略的设置中,积分数值设定的合理性十分重要,恰到好处的积分目标可以很好地调动用户积极性,而积分数值设置的过高或过低,都会让企业的预算投入无法获得最高效益的回报。此时,采用AB测试确定积分数值就非常必要了。在AB测试平台中,企业可设置不同的积分数值作为不同的实验组,并根据埋点数据的反馈,判断哪种积分策略对于产品的大盘数据是最有益的。

在积分策略确定后,积分可兑换的奖品选择也有学问。受限于产品受众的差异,产品用户对积分奖品的偏好也大相径庭,此时用户运营很难通过以往经验来判断合适的奖品设置,而奖品设置实验,则可以科学地展示最受人群青睐的奖品。

此外,产品团队还会经常用到的一种AB实验是功能链路优化实验。由于更顺畅的奖励领取链路可以显著提升用户行为的积极性,带来更高留存,因此提升产品的积分奖励链路设置ROI很高。将现有的奖励领取链路作为对照组,并从小流量开始,对比多种领取奖励的新方案,选出用户数据表现更佳的方案,再进行激励体系的全面迭代十分常见。

目前市面上较成熟的AB测试平台可帮助企业完成上述实验能力。以火山引擎AB测试产品DataTester为例,可以一站式完成产品功能的小流量AB测试、新功能灰度发版、人群定向发布等智能、复杂的场景,从AB实验设计到策略全量上线,可确保企业在低风险环境下实现平稳迭代。

火山引擎DataTester源自字节跳动长期沉淀,截至2023年6月,字节已通过DataTester累计做过240万余次AB实验,日新增实验 4000余个,同时运行实验5万余个。DataTester目前服务了包括美的、得到、博西家电、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、运营活动等各个环节提供科学的决策依据,将成熟的“数据驱动增长”经验赋能给各行业。

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