今天小編分享的互聯網經驗：小程式埋點：博西家電利用A/B測試提高點擊率，歡迎閱讀。
圖片由 AI 生成
痛點
對于博西家電這樣的消費家電品牌而言，如今更為關注如何利用數據發揮 " 數據飛輪 " 效應，從而更好地為消費者提供優質的產品和服務。博西家電早期有自己的數據管理工具，在數據輔助業務決策方面取得一定成效。但在數據驅動每個具體業務的環節時，仍然有 50% 是依靠人工執行，其餘 50% 交給自動化，這種 " 半自動化模式 " 影響了業務效率。
解決方案 + 成效
小程式運營產品選品優化，洞察消費者偏好
在博西家電小程式的洗衣機商品頁中，有多個商品運營位可供配置，業務通過數據洞察，發現除去洗衣機耗材外，消費者也對清潔產品、清潔服務兩類產品存在興趣，此外小程式新老用戶對于相關產品和服務存在不同的購買偏好。
因此，火山引擎提出了在運營位實行 A/B 測試，希望找到用戶點擊率最高的展示方案。原有的運營位展示的是洗衣機 " 清潔產品 + 耗材 "，在設計 A/B 測試過程中，業務團隊新增了兩個方案，僅展示 " 清潔產品 " 方案和展示 " 清潔服務 + 產品 " 的方案。在使用火山引擎 A/B 測試工具 DataTester 開啟實驗，并運行 10 天後，通過對點擊率、轉化率等指标的觀測，實驗表明，" 清潔產品 + 清潔服務 " 的組合方案勝出，點擊率提升近 40%。
小程式推送文案優化，讓創意更優、洞察更精準
博西家電使用火山引擎 DataTester 進行家電清潔文案推送的 A/B 測試，基于人群洞察，對文案進行優化，共設計了三條不同的推送文案，通過 DataTester 的數據報告發現用戶對三條文案的點擊率差異，最終選擇其中一條方案全量上線，經過以上流程篩選方案投放，本次小程式推送的點擊率也有顯著提升。一項數據顯示，訂閱消息的打開率整體提升了 23%。
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