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如何体系化的优化「消息推送」?

本文,按照时间顺序,来讲讲如何对消息推送进行优化。

对于消息推送优化,我们先有个明确的目标,是优化最终效果,但最终效果=推送人群 * 推送成功率 * 触达率 * 点击率 * 用户与内容匹配度。

所以想要优化最终的推送效果,就得从以上每一步都进行优化,及优化公式右边的每一个元素,及增加推送人群、提升推送成功率、提升触达率、提升点击率、提升用户与内容匹配度,这样一拆解下来目标是不是明确多了?

那下面就将消息推送按时间顺序列需要的操作讲一讲,看哪些步骤可以提升上面的数字,按时间顺序可分为:

推送前:消息制作、选择推送人群、选择推送渠道;

推送中:消息推送

推送后:消息收到、消息点击、数据反馈(根据数据反馈可进行优化)。

文章其实两条线,一条是将消息推送按公式拆分成触达率、点击率、转化率等,一条是将消息推送按时间维度拆分成每一步,然后可以在每一步来看,可以怎样优化第一条线的各种数据。

1、发送前——消息制作

这个主要是运营的事情,我也不专业,只是提几个需要注意的点,推送的封面图怎么样?推送的标题质量是否能吸引?推送内容质量怎么样?标题、内容是否热点内容?标题、内容是否跟当下相关?标题、内容是否考虑手机尺寸来显示?是否定义好 landingpage?

2、发送前——选择推送人群

这一步要做到选择对应人群其实挺难的,需要在推送系统上创建各种标签,每次通过选择这些标签取交集、并集等来决定推送用户。也可以通过创建用户集,来避免每次都需要重新选中多个标签的交集或并集,例如选择等级大于 3 级 ∩ 男 ∩ iOS 系统 ∩ 最近三天有付费行为的用户,如果你常常会给这类用户发送消息,则可以将其创建一个用户集,每次推送时选择那个用户集即可。

再来说说这些标签应该如何来定义,网络上说的最多的当然是通过人口学角度来分,例如城市、年龄、性别等,但实际在做的过程中会发现,如果仅以人口学角度来分的话,会显得特别不合理,还需要增加很多和业务相关的分类,例如在直播中有打赏、在动态中有打赏、在私聊中有打赏。这些筛选条件一共可分为:

版本条件:可筛选具体的某个版本;

系统条件:可筛选 Android、iOS;

用户条件:人口学的一些维度,如年龄、性别、城市等;

账户条件:总账户,或某个业务的账户余额,例如筛选钱包是否还有钱、背包是否还有礼物等;

付费行为:是否有付费,付费多少,在哪个渠道付费;

活跃行为:激活 App,发动态等;

内容消费:进入直播间,动态进行互动等。

具体会怎么会根据你自己的产品来决定的,筛选条件一般由三部分构成:大筛选条件、子筛选条件、时间,例如付费行为可筛选有或无,可在子条件中筛选付费金额范围,以及付费金额渠道(例如直播间、动态、私聊),在时间维度可筛选 1 天、2 天、3 天。。。以及自己输入天数。筛选条件的颗粒度是否要做的这么细,根据产品阶段以及具体产品来决定,没有一个通用的公式。

除了以上筛选标签推送,也需要支持输入 ID 进行推送

3、发送前——选择推送渠道

推送渠道选择挺简单的,一般就那几个,短信、站内信、邮件、push

4、发送前——选择推送时间

对于大一点的公司,发送推送消息可能需要审批好几层,而不是创建后就能立马推送出去。

还有就是对用户来说的时间限制,需要限定哪些时间段不能推送,哪些时间段可以推送,这需要根据自己产品的用户具体使用场景来决定,但一般是 7-11 点(想象一下凌晨两点收到一条推送通知把你吵醒了,你会说怎样的反应?)

对于发送时间的限制需要考虑哪些消息应该计算到限定时间中,哪些消息不应该计算在内,例如广告营销消息不能再 23-7 点之间推送给用户,但是验证码不会限制,你总不能超过 23 点就不让用户收到验证码吧

5、发送中——消息推送

先来说下消息推送流程上是怎样到达用户手机上的,Android 和 iOS 有些小差别

iOS消息推送流程:

运营手动推送:发起推送请求(自有服务器,或第三方)→APNS(苹果服务器)→iPhone(终端)→弹出新消息(终端)→打开App(移动应用)→进入landingpage(移动应用)→开始活动内流程(移动应用)

触发式推送:事件触发(自有服务器,或第三方)→APNS(苹果服务器)→iPhone(终端)→弹出新消息(终端)→打开App(移动应用)→进入landingpage(移动应用)→开始活动内流程(移动应用)

Android消息推送流程:

运营手动推送:发起推送请求(自有服务器,或第三方)→Android(终端)→弹出新消息(终端)→打开App(移动应用)→进入landingpage(移动应用)→开始活动内流程(移动应用)

触发式推送:事件触发(自有服务器,或第三方)→Android(终端)→弹出新消息(终端)→打开App(移动应用)→进入landingpage(移动应用)→开始活动内流程(移动应用)

对于 iOS 还好一点,都是苹果自家的产品,最多就是用户关闭了通知权限,导致无法收到;Android 的幺蛾子可就多了,结束进程是收不到的,关闭通知权限也是收不到的,如果集成厂商推送(好处是结束进程也能推送到用户手机上),坏处是有可能如果只接入一家厂商,有可能其他 Android 手机品牌是接受不到的,例如接入 OPPO,华为手机可能是收不到的

这里只是考虑了让 Android 用户在结束进程能收到消息,在消息推送过程中还有很多问题要考虑,但那些问题我也不太懂,只能列下来你可以去考虑下,例如:接入哪家第三方公司?接 push 的公司和 im 公司是否有冲突(我司接入的极光和云信是有冲突的,不能同接入)?支持多少并发量?用户接收到消息会有延迟几小时吗?各厂商的政策怎样?

6、发送后——消息收到

主要是几个问题,先列出这几个问题,然后展开来讲一下

频率限制;

相互唤醒;

推送的影响;

App 内引导打开通知权限。

(1)限制频率

举个极端点的例子,如果淘宝每天给你推送 500 条信息,你会怎样?可能就是直接卸载了,所以对用户的消息推送需要考虑频率,例如每天最多给用户推送两条,如果超过两条之后,自动推送不成功。但是需要考虑哪些消息应该计算到条数中,例如广告营销应该计算在内,验证码不应该计算在内,用户每天获取 5 条验证码可能都算是正常的。

一个注意的点,一些同学可能会想,别家的 App 都每天推送十几条,我只推送一两条,岂不是占用用户的时间就少了吗?消息推送可不能按照公地悲剧的思路来思考(可以去百度下公地悲剧),对于用户使用 App 来说,他是可以选择卸载或者关闭通知权限的,不想公地悲剧中没有选择。

(2) App之间相互唤醒

假设即刻 App 和他趣 App 都接入了同一家第三方 push 厂家,如果即刻没有结束进程,他趣结束了进程,在推送给他趣消息时,即刻会唤醒他趣,使他趣能收到消息。但是这种唤醒机制在 Android N 的时候,谷歌已经限制了不能这样做,所以这种方式可以不用考虑了,现在采用的更多是接入手机厂商,通过厂商推送比较靠谱。

(3)推送的影响

有好处也会有坏处。

好处:信息告知与提醒、促进活跃,增强粘性、唤醒沉默用户,提升留存、提高功能模块使用率

坏处:骚扰用户,提高卸载率、信任透支,“狼来了”的故事、过多无价值内容,造成用户反感甚至麻木

(4)存在的问题

这是一个 iOS、Android 都会存在的问题,如果用户手动关闭了通知权限,那是无论如何都是无法将 push 推送到用户手上的,所以在用户使用 App 是你需要尽量的引导用户开通权限。如果用户已经关闭了通知,则需要在某些地方判断是否已经关闭通知权限,如果已经关闭了则需要引导用户打开。

7、发送后——消息点击

消息点击需要考虑的点:内容质量怎样?标题是否吸引?用户与内容匹配度?是否热点内容?通知中带有用户昵称等个性化内容?是否支持跳转对应页面?跳转是否流畅?落地页质量怎么样?

这里其实已经是结果了,这里的结果好坏会取决于发送前的几步,筛选用户时是否将对于信息发送给对于用户,消息制作时质量怎么样等

8、发送后——数据反馈

发送后需要统计每一步的数据,在和行业内进行对比,以及和自己进行环比、同步看数据,需要统计的数据例如有应发人数、实发人数、发送成功用户数、触达成功用户数、点击用户数、跳转至落地页后的每一步转化人数,除了这些数据之外还需要关注下用户的卸载率(收到推送后 1 小时内卸载 App 的用户数 / 收到推送的用户数)。

9、发送后——推送记录

设计消息推送系统时,一部分是消息推送,还有另外一部分是推送之后的消息记录,这就是画画原型,很简单的事,只提一下需要注意的几个点就好

推送进度,例如创建成功(支持取消推送)、推送中、推送成功、已删除等状态

单条消息推送之后的数据,例如点击率、转化率、推送用户数等

10、文章没写的点

怎样监控卸载率;

怎样确定消息优先级,因为每天有限制消息推送的频率,那肯定是优先推送优先级高的消息

怎样使每个用户都收到他能承受的最大条数(例如有的用户每天最多能接受 2 条,超过 2 条之后他就会卸载 App,那就每天给他推送 2 条就好;有的用户每天最多能接受 8 条,超过 8 条之后他就会卸载 App,那就每天给他推送 8 条);

怎样做 A/B test,例如抽 10% 的用户出来,将写好的 5 条文案分别推送给 2% 的用户(10%/5=2%),较短的一段时间来看哪一条文案的点击率比较高,然后将这条文案推送给剩下的 90% 用户;

区分手动推送和触发式推送,以上说的大多属于手动推送,还有一种分类属于触发式推送,也是满足各种条件(一个事件),就给用户推送一条消息,例如今天你生日、联系 3 天未登录 App、充值成功、优惠券到期等场景;

如果移动端和 PC 端同时在线,推送逻辑是怎样的。

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