前段时间，差评君在网上冲浪的时候，看到抖音的名字据说是请得道高人算出来的。
但据差评君了解，抖音差点都不叫抖音。
当时字节跳动在内部做短视频产品，取名字的时候，确实上了点套路。
不过这个套路的名字和五行八卦、周易算法都没啥关系，它的学名叫做A/B testing，也称为拆分测试。
1747年詹姆斯·林德做了现代意义上的第一次A/B testing，找到了治疗坏血病的药方
简单讲就是为同一个目标制定 A 、 B 两种方案，然后记录、追踪用户使用情况。
看看哪个更优，利用结果辅助做决策。
当年的抖音就经历了这么一遭，他们内部把短视频产品 demo 拿去跑了一遍 A/B 测试，看用户对产品名字的关心程度、吸引力程度、下载转化率等。
通过这个测试，最终形成一份长长的排名榜单，“抖音”顺利脱颖而出。
类似的，无论是取名字这种大活，还是“用户界面上两个视频之间的缝隙有多宽” 。
利用A/B testing的数据反馈优化决策，基本是大厂们的必备手法。
虽然 A/B 测试在互联网业内已经很常见了，但这几年，它不但作为单独的测试项目存在，更成为了一种新型数据驱动经验模式的一环。
而这种模式就是火山引擎打造的数据飞轮。
数据飞轮其实就是“以数据消费促数据生产，以数据消费助业务发展”。
简单说，就是在业务应用层上，利用各种数字化工具，把企业数据玩出花来，帮助公司业务做大做强。
在业务不断发展的时候，又给公司不断创造各种企业数据，再利用相对应的产品工具，把这些数据“炼”成数据资产。