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36氪首發 | 獲澳銀資本數千萬元A+輪投資,「吆喝科技」用A/B測試幫企業進入精細的“量化決策”時代

36氪近日獲悉, A/B測試雲服務提供者吆喝科技, 近日獲得澳銀資本數千萬級人民幣A+輪投資。 該筆資金主要用於產品研發、市場推廣、技術和市場團隊的擴張。

在吆喝科技創始人王曄看來, 儘管受中國傳統文化的影響, 我們更善於後驗資料, 體現在企業中, 更多公司採用的是“人治”的文化。

但新常態經濟下, 市場增速緩慢, 試錯成本上升, 許多行業正從增量市場轉向存量市場, 激烈的競爭使得企業成本結構優化、管理效率提升的壓力將不斷增加。 所以資料驅動決策的精益運行將成為趨勢。

A/B測試就是讓資料說話、以資料驅動決策的一項成熟的測試開發方法。

實際上幾乎所有成功的互聯網公司, 都不同程度地採用了A/B測試, 用於網頁的優化與點擊率效果提升。

Google每個月從上百個A/B測試中找到十幾個有效方案, 月營收提升2%左右;Facebook則在6個月內所有版本完全線上灰度發佈, 通過不斷進行使用者流量分割的方式進行試驗, 從而獲得無Bug口碑。

簡單來說, A/B測試就是對一個頁面的A版本和B版本進行測試, 統計哪個版本的點擊率更高。 最為常見的A/B測試形式叫做灰度測試, 也就是對一個公司自有的互聯網用戶群進行1%、2%、5%、10%等規模的使用者測試, 然後選擇測試效果最好的頁面推廣到全使用者群。

2014年9月, 王曄成立吆喝科技團隊, 以A/B測試雲服務平臺為切入點,

採用先驗資料的方式, 用資料説明企業決策。 當時即獲IDG合夥人李豐和CSDN創始人蔣濤共同領投了的110萬美元天使投資。

吆喝科技開發了一套以 A/B 測試為基礎的資料優化平臺AppAdhoc。 與互聯網企業自行研發A/B測試系統往往需要10-20個工程師相比, 吆喝科技提供的A/B測試服務可在內部伺服器、私有雲靈活快速部署, 極大降低企業自身的開發成本。

針對企業關心的資料隱私等問題, 無論是灰度發佈還是A/B測試, 資料都是存儲在企業內部, 私密性、安全性都能夠得到保障。

從核心技術方面來說, 吆喝科技是國內唯一支持前端後端各種軟體宿主的A/B測試服務商, 也支援大規模高併發試驗、複雜配置的試驗, 支援即時計算的A/B測試平臺;其採用的使用者動態聚類演算法和有代表性採樣演算法,

具有獨家專利。

從產品模式上來說, 使用者在確定優化內容後, 只需根據試驗特徵, 選擇對應的平臺和模式, 即可完成多版本試驗創建、小流量線上發佈試驗版、即時資料決策;同時, 吆喝科技還採用了視覺化的編輯模式, 使用門檻較低。

一些企業在使用AppAdhoc進行產品反覆運算優化中獲得了較高的商業價值轉化, 例如華住借助A/B測試優化官網首頁樣式, 提升會員加入轉化率約82%;通過調整用戶註冊頁佈局, 北森也獲得了註冊轉化率成倍提升。

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以下是36氪之前對該公司的報導:

前幾天, 36 氪有篇文章, 講 Google 的一整個產品線就是一系列可觀的 A/B 測試。 對於大公司而言, 有豐富開發資源支撐自己的整套測試系統,

但是中型企業可能需要尋求一些外部的説明。 我們介紹過多次的服務商, 如針對網頁的Optimizely、移動端的Leanplum都是 Google 前員工創業的選擇, 他們就是看准了這部分需求。

吆喝科技創始人王曄曾經在 Google 的廣告部門任職, 會經常根據 A/B 測試的結果優化其廣告產品。 今年年初, 吆喝科技團隊開始開發提供 SDK 和後臺資料分析工具AppAdhoc平臺, 目前積累了一批以電商為主, 包含其他廣告相關應用的種子用戶。

具體來講, 在產品反覆運算或行銷活動過程中, 開發者或運營人員可以利用 AppAdhoc 後臺創建一些實驗, 通過控制接入用戶量, 比如 10% 以內, 輔助決策產品的最終形態或行銷方式。 在分發機制上, 吆喝科技研發了一套選取“可代表性採樣”的流量分割演算法,

避免測試使用者過度集中造成的結果偏差;並針對收集到的資料提供置信區間分析, 過低的被認為是可信性較低。

另一個功能是灰度發佈, 用戶可以選擇性開啟和關閉 APP 的部分功能, 這借鑒了 Facebook 移動端的反覆運算方式:每一版應用更新時, Facebook 會加入未來六個月可能開啟的小功能, 先在小部分使用者中測試後再正式推向大眾, 這樣做有助於及時發現並防止 bug 糟糕的用戶體驗。

上圖是 AppAdhoc 的詳細操作和資料展示頁面,目前的學習成本對於非工程師人群來說還比較高,易用性相對欠缺。下一步吆喝科技將推出一款針對 H5 頁面的 A/B 測試需求,無需整合開發代碼,形態更輕。

除此之外,在分發機制中增加一定的定制功能,比如根據設備定向發佈測試,同時根據測試資料,給 B 端使用者提供一個自動優化的解決方案是進一步的產品反覆運算方向。

除了大公司內部已經相對完善的測試機制,未來,相信會有更多中小型企業也使用這種精細化管理的工具來優化產品的設計、運營和行銷效果。

推薦閱讀:

“不測量,無市場”:A/B測試怎麼做

上圖是 AppAdhoc 的詳細操作和資料展示頁面,目前的學習成本對於非工程師人群來說還比較高,易用性相對欠缺。下一步吆喝科技將推出一款針對 H5 頁面的 A/B 測試需求,無需整合開發代碼,形態更輕。

除此之外,在分發機制中增加一定的定制功能,比如根據設備定向發佈測試,同時根據測試資料,給 B 端使用者提供一個自動優化的解決方案是進一步的產品反覆運算方向。

除了大公司內部已經相對完善的測試機制,未來,相信會有更多中小型企業也使用這種精細化管理的工具來優化產品的設計、運營和行銷效果。

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