幸福里小区APP是视频旗下投资运营的集具体内容、小区、专用工具于一体的房屋信息综合服务平台，根据人性化推荐引擎给用户强烈推荐高品质房产具体内容房屋信息。本文详细介绍幸福里小区APP运用火山引擎A/B检测DataTester进行使用体验提升，并处理试验总流量过度曝光的案例。
幸福里小区APP在整理用户满意度时，发现了一个商品使用感受方面的问题：客户在访问楼盘宝贝详情时，有时也会碰到「转换店标」卡屏的现象。但对于房地产APP的业务发展来讲，尤其是在新房子、租房子和二手房出售业务中，APP宝贝详情的店标展现是至关重要的，C端的应用客户一般都会根据查询店标的照片、视频等具体内容，来对房子问题进行浏览，从而再决定是否还要继续进行了解等行为。
对于「转换店标」卡屏问题，幸福里小区APP确定新增加一项技术改进：在展示店标照片时，将事先免费下载下一张图片，防止客户滚动的时候再就下载，造成照片展示延迟时间;此项提升将采取火山引擎DataTester打开A/B试验，和优化前版本号进行比较，观察技术改进发布出来的效果。
提升方位核实后，幸福里小区APP还有一个问题处理。因为APP宝贝详情店标位置通道相对性比较深，必须数次点一下和自动跳转，对于较深的通道打开A/B试验，有一个A/B试验的“坑”——试验总流量过度曝光(Over Exposure)必须绕开。试验总流量过度曝光指的是在设立试验时，因为试验通道部位比较深，可能造成很多并没体会到试验版本号作用的消费者被记入到试验指标真分数中，造成指标被稀释液的现象称为试验过度曝光。
幸福里小区APP在这儿接入了DataTester SDK试验设定精确曝出，将“客户在进到新房子、租房子、住宅小区、房型宝贝详情时”设定为顾客接戏机会，做到对消费者接戏时机精准掌控。
火山引擎DataTester配有专业水平解决A/B试验过度曝光的画面，根据 SDK 打开试验的手机客户端，同样也会在客户运作时从DataTester服务平台获得试验主要参数。可是在用户触达试验时，SDK 会之上报 vid 方式向DateTester服务平台进行核对，DataTester接到确定之后才会将该用户具体列入最后指标值计算，进而从试验总流量中滤掉了没有直接精准推送试验的客户。
下面，幸福里小区APP的A/B试验的技术性改进方案是：
• 在展示店标照片时，事先免费下载下一张图片，防止滚动之后再免费下载造成照片展示延迟时间
• 在表明一个图片时，先分辨该照片是不是下载成功提升
对照实验组为网上原来计划方案，对照组为技术性改进方案，各授予50%总流量，在客户进到新房子、租房子、住宅小区、房型宝贝详情时开启试验曝出。
最后，DataTester的A/B试验数据显示，产品数据的提高远远超过了幸福里小区APP在实验设计方案后的预估。在改进方案正式上线，客户见到店标的平均时长会减少一半，幸福里房源曝出和点一下、APP使用时间、用户留存率及活跃性日数，各类关键指标都有大幅提升。幸福里小区研发团队在采访时说：“本身是一个小一点技术改进，预估是提高用户体验，降低客户看到图形的等待的时间，最后发觉店标载入的改善还对股票大盘增添了正面的盈利”。
依据这个方案的盈利状况，幸福里小区都将该项技术性seo推广进入幸福里小区每一个业务模块，与此同时也加入新产品的基础组件中。最后，幸福里小区研发团队也分享一些运用火山引擎DataTester开A/B试验的心得体会和感受：
1. 开试验前要确定实验类型、试验受众群体、曝出机会、性能指标统计口径等，防止试验未达预估要再开。
2. 试验数据参数未达预估时不要着急，可以参考一下MDE值，拆层面(大城市、新老用户、装置等)剖析，可能有不一样的收获。
DataTester是火山引擎智慧运营服务平台旗下产品，可以深层藕合强烈推荐、广告宣传、检索、UI、产品卖点等几种领域情景要求，为业务发展、转换、产品升级，经营提质增效等各个环节给予科学的决策根据，让业务流程充分体现数字驱动。现阶段，火山引擎DataTester早已服务美丽的、获得、凯叔讲故事在内的数百家标杆客户，将完善的 " 数字驱动提高 " 工作经验创变给各个行业。
