你应该遭遇过这么的情况：常用的APP每隔一段时代就会弹出书本升级指示，一朝在「咫尺升级」或「稍后提醒我」中弃取了后者，接下来每一次通达 APP，皆将再次收到这条音书指示。

一方面，遍及弹出的指示可能在一定进度上折损用户体验，产生“惹东谈主烦”的风险；另一方面，APP的视觉联想优化、居品功能迭代等要通过版块更新同步给用户。那么，是否有好的器具或设施，能匡助APP运营方对用户的影响降至最低？

据悉，历经多行业试验考查的火山引擎数据飞轮，正在为居品优化、增长带来切实灵验的数智化惩处决策。数据飞轮，是火山引擎企业数智化升级新模式，成见以充分的数据铺张来周转企业数据，进而促进业务增长。当它落地到居品优化领域，即以敏捷易用的数智器具，匡助APP运营方对数据充分挖掘与分析，精确洞悉用户需求，已矣科学决策，让每一次迭代皆指向更优的用户体验。

以APP改版为例，在用户使用APP的悉数链路经由中，存在诸多潜在需求，而数据飞轮能够通过增长分析DataFinder、A/B实验DataTester等居品，对用户进行及时洞悉。

在APP初上线的场景中，插入系列运营团队发现个别二级页面的通达率赫然偏低。此时，DataFinder能针对首页各二级页面进口Tab进行数据分析与洞悉——可能发现，从APP首页尖端Banner位到第一屏终局，自上而下分布胪列的Tab进口的用户点击数据次序递减，其中数据最差的Tab出咫尺首页左下角。

在进一步排查包括页面跳转失效、用户所处鸠集环境信号差等外部要素后，基本不错定位是「Tab进口位置导致的流量缩短」问题，即基于大大宗用户的使用民风，在通达APP首页时细心力会先被最中心位置的内容眩惑(首页Banner位二级页面进口)，其次是Banner位下方的系列进口Tab，而位于最终局的Tab则很少被细心到。

因此，从为了晋升参预这个二级页面用户数的联想倒推，就需要对页面进口位置作念出变调。这么一来，APP就在DataFinder的支捏下，明确了对APP首页进行改版的需求。

当有了改版需求，APP就濒临着另一个典型繁重——怎么科学改版。部分APP可能会遴荐熏陶决策的形态：居品司理给出多个改版决策后，经由多轮里面评审，从中优选2-3个决策。但事实解说，“拍脑袋”的熏陶决策并不是褂讪带来改版收益的好设施。

因此，部分走在数据运转前沿的APP会弃取行使A/B实验器具，通过用户分流、战略投放、后果评估、合理归因的对比实验，将决策权交给本体用户，从数据中找到谜底。火山引擎数据飞轮模式的落地器具——A/B实验DataTester，能匡助APP在真的的用户环境中上线不同版块，以此已矣变量对照，直不雅判断哪个版块更受用户接待。

具体而言，DataTester能够面向定向圈选的用户东谈主群开展实验：保险除二级页面进口Tab位置不通常的情况下，其他要素一致，以此最直不雅地得出Tab位置对用户的影响，实验顶用户参预更多的版块，可以为是更受接待的版块。当改版稳固上线后，APP还不错无间使用DataFinder捏续洞悉进口流量施展，以此来进一步考据改版是否达到预期。

如斯一来，在DataFinder与DataTester的器具组合下，数据飞轮能够匡助APP顺利惩处改版经由中的两浩劫题——改版需求起首和改版面貌的说明。前者通过DataFinder的数据分析来已矣，此后者则是从DataTester在真的用户场景中开展的A/B实验得出谜底。

关于APP而言，数据飞轮模式的落地将匡助其在数据运转下领有了了明确的问题发现与惩处旅途，同期还能带来更为了了且可量化的改版后果。而由于APP的改版变得愈加方法且具有针对性，让改版战略更能击顶用户需求，改版频率也能相应缩短，从而在减少对用户惊扰的同期，更进一步晋升了用户的使用体验。

APP精确灵验的自我迭代，能够为其带来用户粘性增强与活跃度增长，而随之束缚增长的用户使用量又会带来愈加丰富的数据，从而守旧 APP 已矣更为精确科学的洞悉。引入数据飞轮落地器具，约略等于开启这一正向轮回的关节伊始。