如何使用 AI 和多变量测试优化推送通知活动？

已发表: 2021-09-17

如果推送通知良好，推送通知可以使您的公司或网站获得更高的转化率。您需要准备用户喜欢阅读的令人信服的消息，以便用户参与其中。推送通知在营销中起着重要作用。营销人员必须创建令人印象深刻的推送通知，从而提高用户参与度。

营销人员如何评估他们发送给客户的推送通知是否有用。任何公司的推送通知活动都必须衡量这些通知的效率。要了解推送通知的有效性，有几个技术方法：

推送通知活动可以通过 A/B 测试和多变量测试进行优化。
推送通知让您了解您的用户如何与应用程序产生共鸣。
它还可以帮助您评估客户对您应用程序的参与度。
它为您提供推送通知活动的洞察视图，帮助您改进推送通知。

内容

什么是推送通知？

推送通知是出现在用户手机或计算机上的弹出消息。这些弹出消息是可点击的，通过点击它们，用户可以到达推送通知的主要内容。这些是来自公司的促销、优惠、销售等短信，它们就像客户和公司之间的沟通渠道。用户可以在浏览器上获取这些消息，无论是在线还是离线。推送通知是用户可以响应的简单消息。这些是公司在客户打开浏览器或公司网站时向其客户发送的小型选择加入消息。

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什么是人工智能和多变量测试？

AI（人工智能）

AI（Artificial Intelligence）是一种旨在理解测试数据，使测试更高效、更智能的软件。人工智能测试使用自动推理和解决问题的方法来呈现改进的测试。人工智能分析每个人在整个旅程中的一举一动。它消除了分析海量数据的无聊。人工智能测试了用户旅程的方方面面。人工智能在其测试中通过假设有效地评估了海量数据。它帮助公司为每个客户创建个性化、量身定制和自动化的消息。人工智能对于任何帮助更有效地标记营销策略的公司来说都是强大的。它给出了不同变量的不同组合，以获得实时的最佳结果。

多变量测试

多变量测试也是一种类似于 A/B 测试的拆分测试，但在 A/B 测试中，访问者被分为两个变体：A 和 B。在多变量测试中，您可以将访问者拆分为更多变量，这些变量可以告诉您更多有关每个变量的信息变量与其他变量相互作用。这是一种通过假设检验来修改多个变量的技术。它可以帮助您使用相同的消息来了解哪个更有用。

多变量测试的主要动机是找出哪种变量组合最适合给出有效结果。一个网站获得巨大的流量；比较用于测试每个变量的数据以了解不同的事物，例如网站的设计或其他元素。它向您展示了用户的观点，无论是正面的还是负面的。

多变量测试使用网站或应用程序可变变量的各种组合。它同时更改网站的多个元素，如更改图片和标题。通过交换不同元素的这些组合将有助于获得最佳变化。

使用 AI 和多变量测试优化推送通知活动

在电子商务中，每个营销人员都需要一种方法来获得或优化他们的活动。每个企业都旨在获得更多的销售额和高利润。在数字营销中，A/B 测试或拆分测试多年来一直是优化营销活动的最常用方法。如今，A/B 测试是电子邮件营销、展示广告等不同数字媒体中的常用方法。

在数字营销中，AI（人工智能）和ML（机器学习）是在更高层次上分析数据的新方法。 AI 和 ML 将数据定制为个人客户，而不是按细分市场。此外，人工智能帮助公司将来自许多活动的营销数据结合起来，以实现以前不可能实现的最佳营销结果。当页面上的多个元素可以背靠背更改时，AI 和多变量测试会很有帮助。多变量测试是一种帮助公司重新设计其网站页面的方法。

推送通知是数字营销中最赚钱的营销方式。但是，有多少推送通知是打开的？有多少推送通知被转换？确保或评估创建方法或技术的实验很重要。对于这些评估，使用了AI 和多变量测试。为了优化推送通知，已经完成了 AI 和多变量测试。

下面我们通过7点来了解一下：

1.自定义推送通知：

推送通知活动必须关注消息的定制。因此，它吸引了更多的客户；通过使用人工智能测试，客户细分变得更加容易。 AI 测试分析数据的各个方面，有助于为每个客户创建自定义通知。例如，一家公司向其客户发送四种不同的推送通知；公司从定制消息中获得更多点击率，因为它包含对客户问题或需求的情感和关注。

2. 相关性：

AI 用于确保通知是否相关。人工智能和多变量测试根据用户的喜好或兴趣分析大量数据。它可以帮助营销人员了解客户参与的相关内容。例如，电子商务网站的收入更多来自推荐购买； OTT内容平台知道75%的用户会使用推荐的内容。

3. 用户参与：

人工智能和多变量测试使营销人员更容易为客户提供个性化体验。它鼓励用户参与和客户保留。通过获得个性化的推荐、优惠、消息、用户喜欢它来获得更多，从而帮助企业获得更高的转化率。了解客户的语言和他们的喜好对于获得他们的参与很重要。例如，一个应用程序发送两种变化的天气预报通知；具有用户友好语言的通知比其他变体获得更多的点击率。

4、时间：

人工智能和多变量测试在分析客户数据模式方面发挥着重要作用。这将有助于了解向客户发送推送通知的时间集或最相关的时间。由于 AI 测试分析了每个用户的各个方面的数据，它可以帮助您了解用户最敏感的时间并与之互动。例如，营销人员使用AIQUA来确定与用户建立联系的正确时间和正确方式。

5. 简洁明了：

推送通知必须使用清晰简洁的语言。推送通知使用客户可以理解和参与的简洁语言。推送通知应该明确消息的目的。人工智能和多变量测试有助于理解更有效和用户友好的消息。人工智能测试是一种实时分析数据的方法。例如，一家公司为一条消息发送了两种变体；一个带有清晰简洁的信息，没有图片，另一个带有图片。令人惊讶的是，语言清晰简洁的消息比其他变体获得更多的点击率。

6.频率：

推送通知的主要目的是获得越来越多的转化率。通过 AI 和多变量测试，营销人员将了解潜在客户以获得转化。它还可以帮助营销人员了解消息的最佳频率。另一方面，过多的消息会对客户产生负面影响。因此，应保持通知频率以吸引客户参与。

七、地点：

向客户推送具有定制和个性化消息效果的通知。根据客户的位置或地理位置定制通知很重要，因为它很容易吸引客户。例如，医疗保健服务机构发送的用于预约测试的消息通知整个本地社区有关测试预约、日期、时间、位置等的消息将比没有位置信息的消息获得更多的用户参与度。

结论

通过使用 AI 修改您的应用营销，营销人员分析数据的工作变得更加轻松且耗时更少。它使通知或消息更加个性化和客户友好。在人工智能的帮助下，营销人员可以传递更加个性化和相关的信息。通过人工智能测试，营销人员现在可以确保他们的营销策略和活动不是基于猜测；它们是更多的证明数据。它优化了推送通知活动以获得完美的结果。

人工智能比 A/B 测试更快、更有效。它需要你所有的辛勤工作，并呈现出最好的结果。它采用自动化方法工作，从而减少了耗时。人工智能使营销人员能够优化整个渠道。此外，AI 和多变量测试在使用定义的方法时使用的资源更少。随着数字市场的快速增长，人工智能测试现在更有用。

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