本文介绍: DataTester火山引擎推出的 AB 测试智能优化平台,近日宣布对其 MAB(Multiarmed Bandit功能进行了升级,以更好满足企业营销决策的需求

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DataTester火山引擎推出的 AB 测试智能优化平台,近日宣布对其 MAB(Multiarmed Bandit功能进行了升级,以更好满足企业营销决策的需求。MAB 是一种通过不断尝试不同选择找到最优决策的算法,广泛应用营销领域。DataTester 的 MAB 功能已经在内部外部得到了成功验证。此次升级后,该功能将更加符合业务使用场景,帮助企业更快地找到最佳的营销策略

营销活动中,落地页是用户点击广告进入页面,是营销活动的重要环节之一。MAB 算法可以通过动态调整进入各个落地页的流量,从而提高转化率投资回报率。

DataTester 的 MAB 功能设计之初就考虑到了实际应用场景。如果活动的投放落地很多,同时活动周期比较短,需要快速引来更多的流量完成支付转化,那么 MAB 是合适的。如果活动会持续较长时间,想先用流量测试落地方案,则选用传统的 AB 实验合适。

通过 MAB 算法动态调整进入各个落地页的流量转化率高的落地页将拿到更高的流量。因此,在最终整体收益上,会超越每个方案随机分流量。这部分就是 MAB 动态调优的超额收益。

在正式开启调优之前,业务团队需要完成流量方案设计。明确目标需要明确营销活动的目标例如提高转化率提高用户留存率率、提高下单率等;设计实验确定策略后,就可以具体设计不同落地版本测试不同策略效果

火山引擎 DataTester 产品中,针对落地页可选择的调优场景为「可视化优化」和「多链接调优」两种场景,如果落地页变化内容较少、研发资源紧张,「可视化优化可以快速生成不同落地版本测试;如果已经有设计好的落地页,那么可以使用「多链接调优」。

MAB 智能调优实验创建也非常简单,根据实验设计方案基本信息依次按照提示创建好后,就可以不同营销落地页的 url 输入不同实验版本中,调优开始后,DataTester 将会按照不同落地页的转化,动态调整流量。

调优开始后之后会看到哪些数据呢?

常规实验关注的是优胜组的选择,而 MAB 实验相更关注的是,整个实验期间整体核心指标达到最优,所以实验报告首先会关注整体收益的情况。比如落地页的核心调优指标为 App启动转化,那么报告中会呈现整个调优过程中 MAB 相对于 AB 实验,到底提高多少收益。

整体收益提升外,企业通常还需要观察一些明细数据。DataTester 同时提供了核心指标明细表、核心指标明细图和实验流量分配图,便于分析更多内容。比如下图,核心指标绝对趋势图中,版本指标之间大小关系对应到流量分配图上的流量分配,该时刻核心指标越大的版本,会在流量分配图上呈现越多的流量。

核心指标明细绝对趋势图

实验流量分配趋势图

“核心指标明细绝对趋势图”显示不同实验版本在各时间点的表现,有助于发现哪个版本整体表现上更优秀;“实验流量分配趋势图”则展示了各版本不同时间点的流量分配情况,这有助于了解哪些版本更受用户欢迎。通过这些数据企业可以更好理解用户需求市场变化,从而制定更有效营销策略

此次 DataTester 升级后的 MAB 功能,将为企业营销决策提供更强大的支持,帮助企业快速找到最佳的营销策略实现更高的投资回报率。

据了解,火山引擎 DataTester 源自字节跳动 AB 实验的长期沉淀,2023 年中数据显示字节已通过 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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