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用户激励体系，也称用户激励机制，是为了让用户持续使用产品，而设计的一套对应规则。在用户激励体系建立过程中，产品可以通过一系列方式，如金币赚取、积分奖励等，让用户完成一系列动作，提升活动参与率、扩散传播率，最终提升用户的产品粘性。在这个过程中，产品经常用会用到AB测试，来进行激励策略的完善和优化。

本文将选取用户激励体系建设中，最常用到的3种AB实验形式，介绍AB测试如何应用在产品激励体系的建设中。

• 积分策略实验
• 奖品选取实验
• 领奖链路实验

首先是积分策略实验，用户激励体系中常见的积分策略，是用户完成必要动作后赢取积分，并用积分兑换相应权益或奖励。在积分策略的设置中，积分数值设定的合理性十分重要，恰到好处的积分目标可以很好地调动用户积极性，而积分数值设置的过高或过低，都会让企业的预算投入无法获得最高效益的回报。此时，采用AB测试确定积分数值就非常必要了。在AB测试平台中，企业可设置不同的积分数值作为不同的实验组，并根据埋点数据的反馈，判断哪种积分策略对于产品的大盘数据是最有益的。

在积分策略确定后，积分可兑换的奖品选择也有学问。受限于产品受众的差异，产品用户对积分奖品的偏好也大相径庭，此时用户运营很难通过以往经验来判断合适的奖品设置，而奖品设置实验，则可以科学地展示最受人群青睐的奖品。

此外，产品团队还会经常用到的一种AB实验是功能链路优化实验。由于更顺畅的奖励领取链路可以显著提升用户行为的积极性，带来更高留存，因此提升产品的积分奖励链路设置ROI很高。将现有的奖励领取链路作为对照组，并从小流量开始，对比多种领取奖励的新方案，选出用户数据表现更佳的方案，再进行激励体系的全面迭代十分常见。

目前市面上较成熟的AB测试平台可帮助企业完成上述实验能力。以火山引擎AB测试产品DataTester为例，可以一站式完成产品功能的小流量AB测试、新功能灰度发版、人群定向发布等智能、复杂的场景，从AB实验设计到策略全量上线，可确保企业在低风险环境下实现平稳迭代。

火山引擎DataTester源自字节跳动长期沉淀，截至2023年6月，字节已通过DataTester累计做过240万余次AB实验，日新增实验 4000余个，同时运行实验5万余个。DataTester目前服务了包括美的、得到、博西家电、凯叔讲故事等在内的上百家企业，为业务的用户增长、转化、产品迭代、运营活动等各个环节提供科学的决策依据，将成熟的“数据驱动增长”经验赋能给各行业。

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