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...










