商業化是企業將研發成果，如新產品、新技術、新服務等，轉變成可盈利的商業化產品;整個流程中包含了研發、推廣、服務，均需精細化管理運營。商業化的本質是流量的變現，而對企業而言，商業化鏈路的打磨至關重要，每一個環節都會對轉化產生影響。
一般來說，企業產品商業化的基本模式包括廣告、電商、會員等多種形式。據了解，以得到、悟空租車等為代表的眾多知名企業，正在使用火山引擎AB測試DataTester提供的AB實驗能力，進行商業化功能的優化。
對很多APP產品而言，廣告都是重要的商業化變現模式。以開屏廣告優化舉例，我們在打開一些APP時，經常能看到頁面的開屏廣告，這類廣告是通過高頻率的曝光，增強品牌心智的常用廣告類型。開屏廣告的點擊率反映了廣告素材對用戶的吸引程度，優化廣告素材、創新廣告形式在這里顯得尤為重要。什么樣的按鈕動效是轉化率最好的?什么樣的TopView形式是最吸睛的?這些元素的選取，都可以通過火山引擎DataTester進行前置驗證。
推薦算法是通過機器算法，推測出用戶可能喜歡的商品，比如我們最常見的購物軟件中的“猜你喜歡”功能，就是以商城搭建的個性化推薦算法為核心的功能。推薦算法包括基于內容的推薦，會根據用戶觀看的商品記錄來推薦相似的商品;基于協同過濾的推薦，即根據有相似興趣的用戶關聯推薦相關商品;基于關聯規則的推薦，即根據商品本身的相關性給用戶進行推薦等。由于功能影響范圍大，企業通常在新的推薦算法上線前進行A/B測試，火山引擎A/B測試的編程實驗能力，能夠幫助企業判斷新算法是否能顯著提升下單轉化率。
通常來說，影響電商銷售轉化率的因素有商品標題、圖片、定價、描述等，通過測試上述相關因素的影響，不僅可能直接提高商品的銷售轉化，長期而言也能提高用戶使用APP的體驗。無論是平臺還是商家，優化用戶的全鏈路體驗是一件長期工作。火山引擎DataTester設有多個針對轉化鏈路優化的模板，并開發出“可視化實驗”能力，企業即使沒有代碼基礎，也可通過可視化直接拖更改的形式，發起A/B實驗。
目前，市面上能夠進行廣告優化、算法優化的三方A/B實驗服務商越來越多，但無論是廣告優化還是產品、算法優化，想要實現真正科學可信的A/B實驗，離不開對流量的精準控制和科學分流。但是，當今主流大型平臺考慮到控制流量的敏感性和在復雜算法模型中嵌入科學分流能力的復雜性，很少向三方提供完備的分流能力，致使各式各樣的A/B平臺達成分流的科學性、精準性難度大幅提升。
火山引擎DataTester基于在因果推斷和統計科學方面的積淀，結合字節系內部產品用戶增長的諸多實踐以及與大型平臺的深度合作，探索出了很多行之有效的精準分流能力和效果科學度量能力。在人群隔離層面，DataTester能確保實驗中的不同實驗對象不會展示給同一用戶;在競爭公平方面，DataTester確保創造公平的競爭環境，避免實驗中計劃相互擠壓、搶量，讓每一個實驗對象都獲得相似量級的曝光機會;在報告置信方面，收集到充足的實驗數據之后，DataTester可自動生成具有統計效力的分析報告。
火山引擎DataTester目前已服務數百家企業，為企業的用戶增長、轉化、產品迭代、運營活動等各個環節提供了科學的決策依據，幫助各行業企業落實“數據驅動增長”。(作者：張棋帆)
