在探索的道路上持續“做對”，火山引擎A/B測試成爲樂刻的“數字基建”

（原標題：在探索的道路上持續“做對”，火山引擎A/B測試成爲樂刻的“數字基建”）

最近，樂刻的“百城萬店”戰略在行業激起了許多討論。

在傳統健身館經營承壓、服務業難標準化的語境裡，這家創業公司的實踐值得被一再研究。樂刻創立至今已有8年，目前擁有樂刻健身、FEELINGME、YOGAPOD小瑜莢、閃電熊貓多個品牌，還有熱鬧的線上社區和商城，以及居家健身品牌。樂刻已在24個城市開出超1200家門店，註冊會員數突破1000萬人。

市面上已經有不少關於樂刻模式的分析，比如“產業互聯網”、“數字化運營”，這些概念解釋了樂刻的邏輯，但更令人關注的是，業務的發展是一連串正確的決策促成的，創業公司最大難題莫過於在一條沒有人走過的路上持續“做對”，在這一點上樂刻是如何做到的？

實際上，對樂刻而言，所謂的正確決策，其實都是不斷試錯的結果，新業務如何命名更吸引人？內容關聯商品佔比爲多少時，用戶購買轉化效率最高？大促到了，如何在多個營銷方案中辨別效果最好的那個方案？一個個或大或小的決策影響着最終結局，卻都有試錯成本。此時，如果沒有數據驅動下的敏捷試錯的能力，公司會浪費資源，貽誤戰機，嚴重時可能還會被錯誤的決策拖垮。

樂刻對此的解決思路是，和火山引擎合作，引入其數智平臺旗下的A/B測試產品——DataTester，幫助業務敏捷試錯。

A/B測試在樂刻的發展中多次發揮關鍵作用。例如，樂刻想在APP裡上線電商場景，但拿不準該把模塊命名爲“集市”還是“商城”。綜合A/B測試結果，樂刻快速從實驗中確定了“商城”的命名，將被解放的時間精力投入後續的運營中。

樂刻APP在從4.0版本到5.0版本迭代時，加入了一個全新模塊——首頁內容個性化推薦。這個模塊涉及產品板塊分佈、內容展示形式、推薦算法設置等多個環節，每個環節都需要找到“最優解”。以內容展示爲例，據記者瞭解，樂刻當時希望找到轉化率最高的內容關聯商品最佳佔比，爲此團隊將原有策略作爲對照組（佔比20%），設置了三個階梯實驗組（佔比30%、50%、80%）。基於A/B測試，樂刻方面發現，內容關聯商品佔比爲30%時用戶轉化率最高，因此最終採用了佔比30%的策略，轉化率因此明顯提升。

據瞭解，樂刻引入火山引擎A/B測試DataTester已有一年半時間，A/B測試目前已經是公司的“數字基建”。成爲“基建”意味着，樂刻不只是在某個重大業務升級時纔會用到A/B測試。A/B測試已經融入了樂刻的工作流，樂刻也因此摸索出了“快速灰度、快速拿結果，然後擴大人羣”的高效決策路徑。

火山引擎DataTester源自字節跳動長期沉澱，截至2023年6月，字節已通過DataTester累計做過240萬餘次AB實驗，日新增實驗 4000餘個，同時運行實驗5萬餘個。DataTester目前服務了包括美的、得到、凱叔講故事等在內的上百家企業，爲業務的用戶增長、轉化、產品迭代、運營活動等各個環節提供科學的決策依據，將成熟的“數據驅動增長”經驗賦能給各行業。