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在理论推送过程中，咱们经常有这样的困惑：
- 咱们如何确定哪种推送内容更能吸引用户？
- 咱们如何掂量推送成果的晋升水平？
- 咱们如何优化推送计划，实现更高的 ROI？
为了解决这些困惑，咱们须要一种迷信、无效、可量化的办法来验证和评估推送决策，这就是 A / B 测试。
A/ B 测试是什么？
A/ B 测试，也叫做对照试验或者决裂测试，是一种在两个或多个计划之间进行比拟的办法。它能够帮忙咱们在指标用户群体中随机抽取定量用户，分为两个或多个小组，别离对这些分组进行不同的推送内容或者模式的触达，而后收集各群组的点击数据和业务数据，再通过统计学的办法进行剖析，比拟各小组对于既定目标的点击成果，最终选出最佳推送计划。
A/ B 测试的实质是一个试验，它能够帮忙咱们在不影响整体用户体验的状况下，尝试不同的变动，并察看其对后果的影响。A/ B 测试能够利用于推送流动流程中的各个因素，比方：
- 指标用户圈选：依据用户的行为、属性、偏好等特色，抉择适合的指标用户群体；
- 推送内容：依据用户的需要、趣味、场景等因素，设计适合的推送内容和话术；
- 推送模式：依据用户的习惯、偏好、可达性等因素，抉择适合的推送模式和机会。
通过对这些因素进行 A / B 测试，咱们能够找到最优化的推送组合，从而晋升推送成果。
如何应用 A / B 测试性能？
应用 mobpush 的 A / B 测试性能，只须要遵循以下几个步骤：
- 创立推送工作：在 mobpush 平台上创立一个新的推送工作，并填写根本信息；
- 设置 A / B 测试：在推送工作中抉择“开启 A / B 测试”，并设置测试组数（最多 6 组），以及每组所占比例（总和为 100%）；
- 设计推送计划：在每个测试组中设计不同的推送内容或者模式，并设置其余参数；
- 公布推送工作：在确认无误后，公布推送工作，并期待后果；
- 查看数据报告：在 mobpush 平台上查看每个测试组的数据报告，并剖析各组之间的差别和优劣。
在应用 mobpush 进行 A / B 测试时，咱们须要留神以下几点：
- 明确指标：在进行 A / B 测试之前，咱们须要明确咱们想要达到的指标，比方进步点击率、转化率、留存率等，并抉择适合的指标来掂量成果；
- 设计方案：在设计不同的推送计划时，咱们须要保障只有一个变量发生变化，比方推送内容、推送模式、推送机会等，这样能力精确地比拟各计划之间的差别；
- 调配用户：在调配用户到不同的测试组时，咱们须要保障用户的随机性和代表性，防止因为用户特色或者行为的差别而影响测试后果；
- 剖析数据：在收集和剖析数据时，咱们须要应用统计学的办法来判断各计划之间是否存在显著性差别，以及哪个计划更优于其余计划；
- 优化决策：在得出测试后果后，咱们须要依据数据报告来优化咱们的推送决策，并继续地进行 A / B 测试，以适应用户和市场的变动。
总结与倡议
A/ B 测试是一种简略而无效的办法来验证和评估经营决策。它能够帮忙咱们找到最适宜指标用户群体、最能进步业务指标、最具备老本效益的推送计划。应用 mobpush 的 A / B 测试性能，咱们能够轻松地进行多种推送计划的比照和优化，从而晋升经营成果和 ROI。
正文完