你应该遇到过这样的情况：常用的 App 每隔一段时间就会弹出版本升级提示，一旦在「现在升级」或「稍后提醒我」中选择了后者，接下来每一次打开 APP，都将再次收到这条消息提示。
一方面，频繁弹出的提示可能在一定程度上折损用户体验，产生“惹人烦”的风险；另一方面，APP 的视觉设计优化、产品功能迭代等要通过版本更新同步给用户。那么，是否有好的工具或方法，能帮助 App 运营方对用户的影响降至最低？
据悉，历经多行业实践检验的火山引擎数据飞轮，正在为产品优化、增长带来切实有效的数智化解决方案。数据飞轮，是火山引擎企业数智化升级新模式，倡导以充分的数据消费来盘活企业数据，进而促进业务增长。当它落地到产品优化领域，即以敏捷易用的数智工具，帮助 App 运营方对数据充分挖掘与分析，精准洞察用户需求，实现科学决策，让每一次迭代都指向更优的用户体验。
以 App 改版为例，在用户使用 App 的整个链路过程中，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 等产品，对用户进行实时洞察。
在 App 初上线的场景中，运营团队发现个别二级页面的打开率明显偏低。此时，DataFinder 能针对首页各二级页面入口 Tab 进行数据分析与洞察 —— 可能发现，从 App 首页顶端 Banner 位到第一屏末端，从上至下分散排列的 Tab 入口的用户点击数据依次递减，其中数据最差的 Tab 出现在首页左下角。
在进一步排查包括页面跳转失效、用户所处网络环境信号差等外部因素后，基本可以定位是「Tab 入口位置导致的流量降低」问题，即基于大多数用户的使用习惯，在打开 App 首页时注意力会先被最中心位置的内容吸引（首页 Banner 位二级页面入口），其次是 Banner 位下方的系列入口 Tab，而位于最末端的 Tab 则很少被注意到。
因此，从为了提升进入这个二级页面用户数的目的倒推，就需要对页面入口位置做出调整。这样一来，APP 就在 DataFinder 的支持下，明确了对 App 首页进行改版的需求。
当有了改版需求，APP 就面临着另一个典型难题 —— 如何科学改版。部分 App 可能会采取经验决策的方式：产品经理给出多个改版方案后，经由多轮内部评审，从中优选 2-3 个方案。但事实证明，“拍脑袋”的经验决策并不是稳定带来改版收益的好方法。
因此，部分走在数据驱动前沿的 App 会选择利用 A / B 实验工具，通过用户分流、策略投放、效果评估、合理归因的对比实验，将决策权交给实际用户，从数据中找到答案。火山引擎数据飞轮模式的落地工具 ——A / B 实验 DataTester，能帮助 App 在真实的用户环境中上线不同版本，以此实现变量对照，直观判断哪个版本更受用户欢迎。
具体而言，DataTester 能够面向定向圈选的用户人群开展实验：保障除二级页面入口 Tab 位置不一样的情况下，其他因素一致，以此最直观地得出 Tab 位置对用户的影响，实验中用户进入更多的版本，可认为是更受欢迎的版本。当改版正式上线后，APP 还可以继续使用 DataFinder 持续洞察入口流量表现，以此来进一步验证改版是否达到预期。
如此一来，在 DataFinder 与 DataTester 的工具组合下，数据飞轮能够帮助 App 顺利解决改版过程中的两大难题 —— 改版需求来源和改版形式的确认。前者通过 DataFinder 的数据分析来实现，而后者则是从 DataTester 在真实用户场景中开展的 A / B 实验得出答案。
对于 App 而言，数据飞轮模式的落地将帮助其在数据驱动下拥有清晰明确的问题发现与解决路径，同时还能带来更为清晰且可量化的改版效果。而由于 App 的改版变得更加规范且具有针对性，让改版策略更能击中用户需求，改版频率也能相应降低，从而在减少对用户打扰的同时，更进一步提升了用户的使用体验。
APP 精准有效的自我迭代，能够为其带来用户粘性增强与活跃度增长，而随之不断增长的用户使用量又会带来更加丰富的数据，从而支撑 App 实现更为精准科学的洞察。引入数据飞轮落地工具，或许就是开启这一正向循环的关键起点。
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