年末購物季已至，近些年來，預售抵扣、平臺滿減、品類專享券、大額補貼……動輒四五種計算方法疊加的大促活動，讓不少消費者“懵”感十足。同一樣商品，到底誰家賣的最便宜？比價平臺應聲發展而出。

但高效的基礎“比價”服務，只是吸引用戶的第一步。在激烈的競爭中，如何滿足用戶個性化需求，讓比價過程能更精準匹配用戶習慣和喜好，是當前比價行業包括買什么都省APP、慢慢買APP等行業“數智化先行者”們的首要考量。

面對“雙11”、“雙12”等高流量大促消費場景，如何更精準地洞察用戶，成功構建用戶增長閉環？如何“快準狠”式解決各項業務問題，并匹配相應的服務？關于這些問題，企業或許能在字節跳動的增長經驗中，找到答案。

A/B測試一直以來都是字節跳動產品優化、業務增長的利器，字節系APP幾乎每一次產品策略的優化和迭代，背后都有A/B測試的數據作為決策支點。而在2021年，支撐字節跳動內部多個業務的數據產品套件均通過火山引擎正式對外輸出，其中也包括了火山引擎A/B測試產品——DataTester。

以買什么都省APP使用DataTester升級數字化實踐為例，2021年，買什么都省APP為了提升精準營銷、高效決策效率以及構建更多樣的應用場景，在原有數據技術基礎上，引入火山引擎數智平臺VeDI旗下產品DataTester。

作為一站式全棧多場景的A/B實驗平臺，DataTester可以直接嵌入到買什么都省APP的業務場景中。通過科學分流、先進算法與豐富的實驗功能，為業務增長、用戶轉化、產品迭代，策略優化，運營提效等各個環節提供科學的決策依據，讓業務真正做到數據驅動。

在買什么都省CEO肖海旋看來，當定位到了產品具體問題點，面臨選擇優化策略的時候，就可以運用DataTester結合業務特性完成對比實驗，從而驗證具體哪一種優化策略最能保障用戶體驗。

可以說，A/B測試能用最小的成本，幫助企業提升每次決策選擇的正確率。一次次積跬步以至千里的選擇，才讓企業在競爭中慢慢積累優勢，始終保持競爭力。

憑借出眾的A/B實驗能力，火山引擎DataTester已被買什么都省團隊廣泛應用于業務層面，來進一步洞察用戶需求，并提供更全面的商品數據分析及最優策略推薦。

買什么都省團隊還把DataTester“數據驅動增長”成功經驗對外輸出，運用在包括企業APP電商欄目等場景，有效幫助了多家企業提升核心業務轉化。

截至目前，包括電商、零售、文旅、汽車等行業的多家公司都已組合使用包含DataTester在內的多款火山引擎數智平臺產品，并在數據建設、智能分析、用戶洞察、A/B實驗等多樣業務場景獲得了實效。