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如何通过A/B测试提升Push推送消息点击率?

618电商节火热进行中,某电商App准备向用户推送一条全局活动消息,运营准备了两个推送文案: 文案A:年中囤货我们更懂你,没有大优惠怎敢惊动你:美妆个户,户外运动,医疗健康,一站式备齐,点击>> 文案B:全场特价1折起,跨店满减满300-30,会员更有折上折,6.1激情预售开启,现在就抢,一价到底,点击>> 哪个文案更能打动用户? 我们可以用消息推送来做个A/B测试来确定推送的文案。各选择0.5%的活跃用户,推送不同的文案后分析用户的点击量数据。实际效果如下: 文案A的点击率为:3.3% 文案B的点击率为:11.4% 事后分析,文案B中有用户可直观获取数字价值的促销方案,对用户有较大的吸引力,因此全量推送文案B无疑能让用户点击率和转化率更上一层楼。 应用消息推送的A/B测试功能,支持针对不同文案、不同人群、不同时间进行消息推送对比测试,并在多组对比结果中,选择效果更好地文案或者标签人群进行自动补发,智能化实现最优的推送测试,提高推送点击率。 运营人员会使用推送通知来提高应用的日活或者唤醒沉默用户,让用户为他们的偏好投票,也让运营用最少的成本达到测试目的,继而在全...

深度解析智能运维下告警关联频繁项集挖掘算法原理

在智能运维领域,告警关联中的频繁项集挖掘(也被称之为关联规则挖掘)算法,在告警关联分析、根因定位以及告警降噪中经常使用。本篇内容我们将为大家介绍一种典型的频繁项集挖掘算法:FP-Growth 算法。 一、告警关联简介 随着大型公司系统架构复杂性、异构性的快速发展,故障定位的效率和异常行为监测的准确度直接决定了公司内业务系统的稳定程度,并间接影响了公司的实际经济效益。 因此,越来越多的公司开发出足够强大的监控中心,能够有效管理、监控和追踪系统中潜在的故障和已经发生的故障,并将其作为警报发送给运维人员。然而如何高效的处理大量警报,也由此成为了运维人员面临的新挑战。 理论上讲,如果能够实时并百分百准确地实现对每个警报的根因定位,那么便能够有效解决这一问题。然而根据学术界目前的研究进展,在未来几年内都很难实现这一目标,主要原因不仅在于研究本身的难度,也与警报的发送机制有关,很多情况下,根因警报反而在衍生警报之后发出,这使得实时根因分析不可能得到最正确的结果。因此,不论是学术界还是工程界最终都更倾向于从 时间 、文本、空间等维度挖掘警报之间的关联关系,并根据这种关联关系实现警报的分组,按照所含信...

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