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當前,營銷技術步入了全渠道、全周期的全域時代,隨著廣泛的數據積累,數據科學技術在營銷領域發揮著越來越重要的作用,從消費者人群洞察到智能化信息廣告投放,營銷的提效讓企業得以在轉化的每個環節提升影響力,拓展營銷的可能性。本文以火山引擎A/B測試(DataTester)應用為例,講述在企業在全域營銷場景下的A/B測試應用。
在全域營銷的場景下,企業需要通過全域流量的整合與提效,做好內容輸出、提供優質服務,并提高各環節轉化效率。據了解,在全域營銷的效果廣告、線索收集,以及APP導量、換量等場景中,火山引擎DataTester均提供了多種適配的A/B實驗類型。
全域營銷的第一個環節是流量獲取,這個環節市場部門最常用的方式是通過廣告曝光獲取流量,此時廣告成為觸達消費者的首個觸點。針對這一場景,火山引擎DataTester提供了“廣告投放拆分對比實驗”,來評估不同的投放素材轉化效果,以及不同的人群對同一素材的興趣度。企業可以通過DataTester的A/B實驗選出轉化效率最高的廣告方案和投放策略。
廣告投放環節結束后,吸引來的興趣用戶需要進一步運營承接,此時企業的H5/Web落地頁質量好壞直接關系流量轉化的效果。
以流量承接頁中最常用的“優惠券發放”類型活動為例,活動中優惠券的發放條件、發放金額、發放方式均可通過DataTester中“數值策略A/B實驗”進行驗證選擇,幫助企業找到投入產出比最高的方案。在用戶進場后,為保證用戶的產品體驗,可通過“編程A/B實驗”迭代產品功能、優化用戶體驗。可以說,從產品的宏觀策略和到微觀細節,均可通過DataTester提供的多種A/B實驗進行優化。
此外,為了讓用戶的應用體驗更好,企業可提供更多個性化的服務,如推薦算法,“猜你喜歡”等推薦流服務,此時DataTester的“推薦算法A/B實驗”即可在模型效果選擇上發揮作用。對于低活躍的用戶,企業可增加降價提醒及營銷活動進行召回,此時可應用DataTester“推送策略A/B實驗”、“H5 營銷落地頁A/B實驗”等來驗證收益。
總結來說,在全域營銷的整個歷程中,企業有諸多環節可通過A/B實驗完成轉化率的大幅提升,包括但不僅限于推薦算法、營銷策略、預算配置、KOL選擇、產品體驗優化等場景。火山引擎DataTester提供了多樣的A/B實驗類型和多種A/B實驗場景模板,能全方位幫助企業在全域營銷場景下降本提效,所有實驗類型和應用模板均源自字節跳動500余個業務線的長期沉淀,在科學性、實用性、易用性方面有成熟的打磨。
據了解,火山引擎DataTester目前服務了美的、得到、凱叔講故事等在內的上百家企業,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:白輝帆)