關于APP 消息推送,這里有七大知識點

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APP消息推送作為消息分發渠道,一方面起到內容告知的作用,另一方面在一定程度上可以提高用戶活躍,在用戶流失后也許能夠召回用戶。

那么,如何搭建好 APP 消息推送機制呢,這篇文章或許可以幫到你。

本文會從以下 7 個方面展開敘述:

  • Part1:消息類型
  • Part2:消息推送的影響
  • Part3:消息推送的時機與場景
  • Part4:消息推送的內容
  • Part5:消息推送的策略
  • Part6:消息推送的數據指標
  • Part7:技術層面

Part1:消息類型

根據產品形態和業務類型,從大的層面看,可以將消息類型拆分為“IM類”和“非IM類”,非IM類又可以根據其在實際場景中的應用細分以下不同類型:

IM 類

包括微信、陌陌、qq等。

非 IM 類

  1. 新聞資訊類:如網易新聞、今日頭條、天天快報、ZAKER等新聞資訊;
  2. 營銷活動類:如天貓 APP 預售、大促、滿返滿減等營銷活動信息;
  3. 產品推薦類:如天貓、京東關聯產品推薦、新品推薦等基于大數據和算法的個性化推薦;
  4. 系統功能類:如天貓發貨 or 到貨物流通知、生日祝福提醒、優惠券過期提醒等與個人信息特征或行為屬性相關聯的系統內消息push。

Part2:消息推送的影響

消息推送機制運用得好不好,往往會在用戶體驗,產品功能上對用戶形成較大影響。具體說來,消息推送的好壞影響,有以下幾點參考:

好處

1.信息告知與提醒

消息推送充當著信息分發渠道的角色,平臺方有關產品更新、內容更新、活動消息等內容發布,均可以通過消息推送渠道 push 給用戶,能夠讓用戶第一時間知曉此類消息。

如果是線上活動類、電商大促等促銷活動,用戶也能第一時間知曉并參與進來。

2.促進活躍,增強粘性

消息推送也是用戶運營的一塊陣地,很多產品把它當作和用戶交流與溝通的一道窗口。運用得當的推送消息,能夠有效的促進用戶活躍,提高用戶粘性,讓用戶時不時打開你的 APP 玩起來。

3.喚醒沉默用戶,提高留存

有些用戶可能玩著玩著就流失了,幾個月也不打開一次 APP。通過有趣的推送消息,也許能夠喚醒起一部分流失掉的用戶。甚至,在用戶將要流失之際,作為流失預警機制的一道門閥,防止用戶過早流失。

4.提高功能模塊使用率

當產品更新版本時,可以通過推送消息第一時間提醒用戶,引導用戶打開并使用新功能,可以提高特定功能模塊的使用率。

壞處

1.騷擾用戶,提高卸載率

有些運營同學或者是單純因為 KPI 的壓力,或者是對于消息推送沒有建立有效的運營策略,也不了解用戶的行為習慣,只是單純地從己方利益出發——只想要更多地提高用戶打開 APP 的頻率。

于是,頻繁地給用戶推送消息,打擾用戶,很多時候往往得不償失,加快用戶流失速度,甚至導致用戶直接卸載 APP。

2.透支信任,“狼來了”的故事

有些運營同學為了吸引用戶的注意力,從推送標題上下功夫,想了很多歪門邪道,常常用虛假標題吸引用戶,當用戶打開 APP 一看內容,發現跟標題描述得相差甚遠。

用戶經常會有一種“被騙”的感覺,久而久之,他們明白了你的套路,便不再信任你,當你有真實的內容想要告訴用戶時,他們也不再打開了。因為他們潛意識里已經認定——媽的一定又是騙我的!

3.過多無價值內容,造成用戶反感與麻木

消息推送能夠吸引一部分用戶打開APP,但是怎樣讓用戶在 APP 內開心地玩起來,并喜歡上你的APP,這是值得思考的問題。

當然,這取決于很多因素,產品功能層面的,內容價值層面的,視覺美感層面的,交互體驗層面的……等等各種因素。

但有一點很重要,既然是內容的push,那么推送的內容當然得是用戶喜聞樂見的,如果大部分內容對用戶來說毫無價值,很容易導致用戶反感。

Part3:消息推送的時機與場景

時機

這里的時機我們是指每一天的推送時間段。一般情況下,有這樣幾個時間段可供參考:

  1. 上午9點–10點:人們剛到公司,一般不會太忙,此時推送消息打開率比較高;
  2. 中午12點–14點:這個時間段是午休時間,人們一般都會看看資訊啊、新聞啊、玩玩微信啊啥的,在 APP 的使用高峰時段推送消息,打開率也比較高;
  3. 下午5點–6點:這個時間段人們處于準備下班的狀態,比較懶散放松,有時間的話一般會選擇玩玩手機,此時推送消息會吸引到用戶注意力,不至于被忽略;
  4. 晚上21點–22點:結束了一天的工作,吃完晚飯終于可以休息了,在人們看新聞資訊、處理聊天內容或者玩游戲的間隔,推送一條消息,打開率妥妥的。

當然,這些時間段也不是絕對的,肯定也存在例外,這個時間僅做參考。還有一種方法就是——我們可以根據用戶的真實使用場景去反推 push 時機。

什么意思呢,也就是說,將自己代入真實的用戶使用場景,比如中午吃飯的時候,你一般會做些什么呢?打開微信處理一下一上午沒來得及回復的私信?看看群里面都聊了些啥?打開新聞 APP 看看今天都發生了哪些大事?或者擼一把王者農藥?

借助真實自己的使用場景,來反推 push 時機,或許能達到不錯的效果。

場景

這個是什么意思呢,其實是說我們要根據用戶的歷史行為去分析,在什么樣的場景下去進行消息推送是比較合理的。

舉個栗子,天貓的發貨 or 到貨通知。比如你昨天晚上在天貓買了一件寶貝,今天早上你想知道這件寶貝有沒有發貨,一般情況下你是不是得打開APP去自己查看,但是如果此時天貓 APP 給你推送了一條消息——“您的寶貝已經乘坐10086號專機來找你啦!”你是不是很開心?是不是感覺體驗棒棒噠。

其他可能的應用場景,比如優惠券到期提醒,生日祝福提醒等,也是一樣的道理。

Part4:消息推送的內容

這是消息推送機制的重中之重,能否第一時間抓住用戶的注意力,吸引用戶打開APP,一個好的標題顯得至關重要。關于標題文案的設計,有以下幾點建議和參考:

  • 文案要簡潔,直擊重點,與用戶自身強關聯,刺激用戶觸發。
  • 標題設計要遵循「AIDA法則」。(何謂AIDA法則:attention-引起注意,interest-產生興趣,desire-喚起欲望,action-點擊或購買行為)。
  • 標題可以采用「數字+表情」的形式,數字的表現力要遠遠大于文字本身,表情則能夠提升用戶的新鮮感和愉悅感,吸引用戶打開查看。
  • 內容要與產品屬性,業務形態相關,注意別盲目輕易蹭政治敏感,八卦新聞熱點。
  • 形成場景化文案范式,比如小紅書:「場景+關聯用戶+數字+判定詞=一條小紅書push」。
  1. 場景:國名、交通工具等地域環境或狀態,如澳洲、飛機上、約會前···
  2. 關聯用戶:與用戶有關的名詞、代詞等,如女人、你、吃貨···
  3. 數字:普通數字、排名、百分數等一切與數字有關的詞…
  4. 判定詞:如等于、就該、就夠了等詞(注意:新廣告法規定,極限詞不可用)…

定義好 push 落地頁

用戶打開消息去往哪個頁面,這個要定義好。該去首頁的去首頁,該去詳情頁的去詳情頁,該去活動頁的就去活動頁。

如果你一開始期望用戶去的是活動頁,結果你定義錯了 push 落地頁,實際上用戶去的是首頁。這就比較尷尬了,不僅你的預期目的達不到,而且用戶會覺得莫名其妙,也反射出你做事不夠細心和專業。

Part5:消息推送的策略

消息推送頻率

在講策略之前,首先說下消息推送的頻率。那么如何把握推送的頻率才不會引起用戶反感呢?有下面幾點建議和參考:

1.堅守「克制」

記住一點,喜歡才會放肆,愛才是克制啊。反反復復給推送消息給用戶,并不是什么好事啊。

2.根據用戶使用頻次決定消息push頻率

產品形態決定使用頻次,使用頻次決定消息push頻率。比如工具類APP(如高德地圖),一般是在用戶出門的時候才會打開,頻次普遍會比較低;再比如通訊類APP,比如微信,你想想你一天得打開多少次你就明白啦。

所以,根據用戶使用 APP 的頻次去反推消息 push 的頻率,從中摸索出一定的規律,提高消息推送在時間維度的精準度,不至于頻繁打擾用戶。

3.參考:一般保持一周 3-5 條

消息推送策略

在消息推送的運營過程中不斷總結規律,分析用戶行為數據,建立和完善一套比較規范的推送策略,可以起到事半功倍的效果。具體如何做,有以下幾點建議和參考:

1.標簽推送

即給人打標簽?;A的用戶標簽分類主要有設備信息、用戶信息、行為信息、優惠信息、其他信息···給每一個用戶打上各種不同的標簽,再按標簽將用戶分類,對不同類標簽的用戶進行差異化消息推送。

2.賬號體系推送(alias推送)

利用平臺方掌握的姓名、性別、年齡、受教育程度、地域等人口學屬性特征,構建用戶數據庫。對數據庫中的用戶進行篩選與分類管理,并做針對性推送。

3.多維度推送

以友盟為例,有以下幾個維度,供參考:

  1. APP版本,分發渠道,地理位置(目前通過ip定位,支持精確到省,直轄市);
  2. 消費力、購買力,群組(華中華南,高富帥,白富美,矮矬窮,單身貴族,屌絲一族等);
  3. 用戶活躍度(x天活躍,x天不活躍),機型(包含熱門機型與全部機型),性別(男或女);
  4. 多維度組合,取交集或并集推送。

對沉默用戶的推送

可以專門設計內容針對沉默用戶推送,喚醒沉默用戶,提高用戶留存,又可以降低對其他用戶的打擾。

升級版本的推送

當產品發布新版后,推送消息給到老版本用戶,提醒用戶更新版本,體驗更多新功能。

限制發送速度

一次推送一般量比較大,高達幾十萬幾百萬甚至上千萬條。為了減少服務器壓力,避免高并發,推送時可以限制發送速度,每秒鐘發送多少條。

A/B test

實際工作中,我們常常會有多種方案可供選擇,但是我們無法確定到底哪個方案更合理。

于是,我們可以針對不同人群做A/B test。包括兩個維度——人口結構數據與歷史行為數據。

凡是 A/B test類測試,操作手法都是類似的??刂坪闷渲幸粋€變量即可。此處不贅述。

push人群

push人群包括定向push和全量push。其中定向 push 雖然覆蓋面窄一些,但可以大幅度提高push匹配度;而全量 push 則覆蓋面大,但精準度低。

可謂是各有千秋,具體怎么做,運營同學需要在日常工作中慢慢摸索,及時調整。

定義多類push優先級

上面提到了消息有多種類型,對應到實際工作中,我們也會有多種消息需要 push 到用戶側。那么怎么去評估這些消息的優先級呢。參考:一般系統功能類>營銷活動類(有例外,如電商大促)

文案賽馬機制

另一種形式的 A/B test。具體怎么做呢?

運營寫出若干條文案(如5條),然后提前抽取部分實驗用戶出來(比如用戶總量的10%),每一條文案發送實驗用戶中的一部分(10%÷5=2%,即每條文案發送給實驗用戶量的2%),觀察一段時間內每一條文案的點擊率,點擊率最高的文案勝出,然后這條優勝文案再發送給剩余的用戶(90%)。

Part6:消息推送的數據指標

關于消息推送,有以下幾個數據指標供參考:

到達率(到達人數/發送數量)

這里需要注意下到達率低的原因,主要有兩個原因:

  1. 技術通道原因
  2. 用戶主動關閉消息推送權限

打開率(打開人數/到達人數)

轉化率(轉化人數/打開人數)

卸載率(參考:推送1小時后卸載人數/到達人數)

為什么是1小時呢,這個是有人根據實際工作中的數據分析和經驗總結得出來的,忘記在哪看到的了。

接收 push 的留存率=2*未接收 push 的留存率

這是什么意思呢,意思是說在某一段時間內,接收消息 push 的用戶留存率是未接收消息 push 的用戶留存率的2倍。

Part7:技術層面

最后,簡單說下技術層面我們可以做的事情,有以下兩點參考:

半自動push

一開始產品不成熟,用戶體量較小的情況下,沒有數據可供參考,消息推送處于測試階段,可以完全由運營同學人工push。

隨著產品發展起來后,基于對用戶的理解和用戶歷史行為數據的采集與分析,加之消息推送時間的限制,不可能全部都交由人工處理。

要把消息推送規范化一種機制,解放一部分人力——讓 push 規范化、產品化,形成 push 事件,由半自動系統發送。

何為半自動化事件?

半自動化平臺的「事件」描述整個運營行為,由「具體人群」、「觸發條件」、「運營規則」和「調度機制」構成。事件具實時性、突發性的特點。

一個事件包含:滿足什么條件,做什么事,這件事具體做什么,何時以及如何來做這件事。

調度機制:如調度 push 系統、用戶標簽系統、關聯系統相關數據等。

去重過濾

上面提到我們會有多種類型的消息push,把握不好的話會導致一個用戶每天收到很多條消息,造成用戶騷擾。

因此,我們需要制定規則,確保一個用戶每天最多收到 N 條push(N一般是2),且優先收到優先級更高的push。

舉例:優惠券過期push、活動上線push、生日祝福push、個性化push等多類 push 需去重過濾。

結語

本文思路來源于日常 APP 使用觀察與經驗、筆者項目經驗、跟同行的探討交流、網上文章分析參考等。

旨在從多維度盡可能全面的整理出一篇關于 APP 消息 push 的文章,并非完全個人原創。請知悉。

最后的最后,把這篇文章的腦圖分享給你。希望能幫到你。

以上,就是我想分享給你的。

 

作者:卿宗偉,產品經理。專注探索電商與移動社交領域的產品設計與用戶體驗,分享一個產品人的野蠻成長歷程。微信公眾號:@卿宗偉(ID:HaloThanksBye)

本文由 @卿宗偉 原創發布于人人都是產品經理。未經許可,禁止轉載。

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評論
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  1. 23年看發現現在的合規要求限制了許多

    來自上海 回復
  2. 不錯不錯滴~~

    來自上海 回復
  3. 少有的講的比較全面的文章

    來自北京 回復
  4. 厲害,謝謝

    來自北京 回復
  5. 寫的很好,點個贊

    來自浙江 回復
  6. 不錯

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  7. 講的比較范,能有更實際的案例或者說明最好。大而全就變成了什么都沒有說了。

    回復
  8. 感謝

    來自北京 回復
    1. 不客氣。

      來自北京 回復
  9. 能幫到你就好了

    來自廣東 回復
  10. 學習到了就好

    來自廣東 回復
  11. 真想讓摩拜和ofo的pm看到這篇文章 隔不到10分鐘推送兩條重復的內容 天天如此!

    來自福建 回復
    1. 剛需,高頻!他們就沖著這兩點膽大妄為,知道你不會刪掉!

      來自廣東 回復
  12. 好贊! 求解答兩個問題:1)【接收push的留存率=2*未接受push的留存率】這個是發現的一條規律么? 2)您談到的這些應該更傾向于非系統消息內的消息推送吧?因為系統內的消息推送一般是不會干擾到用戶,只通過小紅點的方式告知用戶~

    來自北京 回復
    1. 1.這個算是規律吧。根據大量用戶數據分析總結出來的。
      2.是的,不是站內信這種,是直接推送給用戶的短訊息,點擊會跳轉指定頁面的push。

      來自廣東 回復
  13. 非常清晰呀!贊~\(≧▽≦)/~

    來自廣東 回復
    1. 哈哈哈能幫到你就好

      來自廣東 回復
  14. nice,感謝。 ??

    來自廣東 回復
    1. 哈哈哈希望能幫到你

      來自廣東 回復
  15. 能幫到你就好。

    來自廣東 回復
  16. 牛皮。給力

    來自江蘇 回復
    1. 哈哈,分享即學習

      來自廣東 回復
  17. 謝謝分享。

    來自北京 回復
    1. 不客氣,希望能幫到你

      來自廣東 回復
  18. 來自浙江 回復
    1. ?? 謝謝

      來自廣東 回復