推送服务 | 使用A/B测试让您的推送通知更精细
随着移动互联网流量红利的逐渐衰退，越来越多的产品运营人员开始关注数据驱动的精细化推送运营方法，从而在现有激烈竞争的市场环境下，获取确定的用户增长。而A/B 测试便是一种有效的精细化运营手段。您可以借助推送通知的A/B 测试，不断优化向用户推送的内容，提升推送的点击转化率，实现稳定的用户增长。
什么是A/B测试？
在做A/B测试时，你需要将用户分群以形成不同的实验组，并对不同的实验组采取不同的实验方案。通过实验，你能够得到一组对比数据，并借助指标对比选出最佳方案。
为何使用A/B测试进行推送通知实验？
l 利用数据，提高决策效率，降低决策风险
在未实验情况下，依靠主观判断获得的决策往往偏离实际。通过实验，您可以获得可靠的数据，获得更加准确的决策。
l 通过实验，提高推送通知的点击率
通过实验，您能够有效预估当前推送目标用户的对文案的反馈，通过不断优化文案和推送内容，提升推送通知的整体点击率。
如何在推送通知中使用A/B测试？
您可以创建推送通知类A/B实验，在实验的实验组中更改推送通知的标题，内容和点击行为，跟踪关注指标确定最优的通知内容和形式来吸引用户持续使用您的应用。
在使用推送A/B测试实验时，您需要开通推送服务、高级分析服务、A/B 测试服务。
l 基于通知标题的A/B测试
当你需要了解用户更喜欢哪种标题时，你可以保持所有其他属性相似，仅更改标题进行测试。
l 基于通知内容的A/B测试
当你需要了解怎样的内容表达更吸引用户时，你可以保持所有其他属性相似，仅更改内容进行测试。
l 基于通知动作和落地页的A/B测试
你可以为每个通知设置不同的响应动作或落地连接，并判断用户的动作偏好和落地页的吸引效果。
l 选择跟踪指标
指标是您判断实验效果的依据。您可以设置主要指标和次要指标，通过对比指标的表现情况进行决策。
l 查看实验报告
您可以轻松查看任意状态的实验报告。实验报告页面显示实验结果、截止昨日实验用户数、实验用户比例、最近30分钟参与实验用户情况（仅针对正在运行的实验），以及您选择的各项指标数据。
快来使用A/B测试，找出用户最爱的推送通知吧！
