618電商節火熱進行中，某電商App準備向用戶推送一條全局活動消息，運營準備了兩個推送文案： 文案A：年中囤貨我們更懂你，沒有大優惠怎敢驚動你：美妝個戶，戶外運動，醫療健康，一站式備齊，點擊>> 文案B：全場特價1折起，跨店滿減滿300-30，會員更有折上折，6.1激情預售開啟，現在就搶，一價到底， ...
618電商節火熱進行中，某電商App準備向用戶推送一條全局活動消息，運營準備了兩個推送文案：
文案A：年中囤貨我們更懂你，沒有大優惠怎敢驚動你：美妝個戶，戶外運動，醫療健康，一站式備齊，點擊>>
文案B：全場特價1折起，跨店滿減滿300-30，會員更有折上折，6.1激情預售開啟，現在就搶，一價到底，點擊>>
哪個文案更能打動用戶？
我們可以用消息推送來做個A/B測試來確定推送的文案。各選擇0.5%的活躍用戶，推送不同的文案後分析用戶的點擊量數據。實際效果如下：
文案A的點擊率為：3.3%
文案B的點擊率為：11.4%
事後分析，文案B中有用戶可直觀獲取數字價值的促銷方案，對用戶有較大的吸引力，因此全量推送文案B無疑能讓用戶點擊率和轉化率更上一層樓。
應用消息推送的A/B測試功能，支持針對不同文案、不同人群、不同時間進行消息推送對比測試，併在多組對比結果中，選擇效果更好地文案或者標簽人群進行自動補發，智能化實現最優的推送測試，提高推送點擊率。
運營人員會使用推送通知來提高應用的日活或者喚醒沉默用戶，讓用戶為他們的偏好投票，也讓運營用最少的成本達到測試目的，繼而在全量推送中達到最好的推送效果。
集成華為推送服務就可以使用推送服務的A/B測試功能，推送通知實驗可以對推送通知的標題、文案、點擊動作甚至是不同人群在不同時間進行消息推送對比測試等進行分組測試。可基於華為分析輸出的用戶屬性、受眾群組等條件將實驗目標用戶按比例分成不同分組，每個組添加不同的策略。然後根據華為分析服務得出不同分組的用戶數據，如點擊率，轉化率等。
華為推送服務A/B測試推送效果
集成步驟
首先，使用推送通知類A/B測試之前，需要集成華為推送服務，可以參考推送服務官方文檔進行集成。
操作流程
集成推送服務後，需要在App Gallery Connect上對文案進行配置，下麵我會結合一個具體的案例講解操作步驟。
假如你是一位電商App的運營，平臺正在做紅包營銷活動。你想要對平臺所有用戶推送優惠券到賬消息，你設置了兩組不同的文案，為了測試出內容最優（打開率最高）的一組文案，隨機對App用戶發送消息進行A/B測試。
首先登錄App Gallery Connect網站，選擇“我的項目”在左側導航欄中選擇“增長 > A/B測試”，找到右上角“創建實驗”從下拉框中選擇“通知實驗”
填寫本次A/B測試實驗的名稱和描述，這裡我們可以將實驗命名為“618節日促銷推送文案測試”
進入“選擇實驗目標用戶”頁面，設置實驗篩選用戶和比例。我們這裡選擇
“所有用戶”參與用戶比例設置為5%，系統會從所有用戶中篩選出5%的用戶，並平均分配到原始組和實驗組中。
在“配置原始組和實驗組”頁面，我們可以將兩條待測試的推送文案信息填寫在這裡。原始組的文案為“您有5元現金紅包已入賬，限量可領，購物立減，手慢無”實驗組的文案為“5元無門檻紅包已到賬，全場通用，僅限1天有效！”點擊文案均跳轉到首頁。
在“選擇跟蹤指標”頁面，選擇本次推送想要跟蹤的主要指標和次要指標。我們本次測試想看兩種不同推送文案的打開率，所以我們將主要指標設置為“點擊率”
在“設置消息選項”頁面，可以選擇推送時間、推送有效期和推送重要性。點擊“保存”會進入實驗報告界面，在該界面可以查看本次A/B測試的具體推送效果。
經過以上5步，我們就成功完成了一次A/B測試推送，通過查看測試結果，我們可以找出最理想的通知文案和消息呈現方式，從而提高正式推送時的打開率和轉化率。
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