判断push的好坏，不仅仅是文案内容，系统的数据统计和分析对于push运营的提升更为重要。
消息推送（push）是APP运最优质的渠道，是一种快捷、精准、有效的消息提醒。Push的主要功能是用来激活用户，提升用户活跃。有调查指出，有消息推送的APP在留存率上是没有消息推送的APP的两倍多，而对于电商APP，一次push甚至可以带来明显的业绩增长。
但push是一个典型的双刃剑，如果使用的好可以帮你提升留存率，如果使用不当，直接会影响当天用户回流、关闭推送、甚至卸载APP。这是因为大多数运营都没有正确意识到推送的负作用，也没有建立起一套评估Push质量的方法。
上图是push的发送全流程，从发送push、到达用户、用户点击、用户消费到可能的粉转黑，每一层级的转化分别对应了送达率、点击率、转化率和退订率（卸载率），而退订率（卸载率）可能是运营同学最容易忽视的数据。
我将就push分析数据分享我的工作经验。
上表是分析push数据的表头，几乎push分析所需的所有数据均可从本张表中查到，接下来我就简单解释一下各个数据：
数据这么多，我们怎么分析呢？那我就从以下几个核心指标，讲解一下此表如何使用：
一、达到率
到达率=到达量/发送量，我会用以下表格来监控到达率：
到达率低的原因主要是以下两种：
技术通道的原因，导致到达率偏低，这个数据主要考验技术层面了，因为在通道上就发生了信号损失。
用户主动关闭了消息推送。别怕，这个不一定全部是你的原因，因为在第一次打开APP时，弹窗提示是否允许APP为你推送消息，这个时候的通过率可能不到50%；后续如果push运营得不好，导致用户禁止你的推送消息，那么你可能就再也没有机会去为用户发送推送通知了。
首先，你要审视自己是不是有太多骚扰用户的行为；其次别太灰心，只要你用心运营，在用户后续的使用过程中，你任然有希望得到用户的推送权限。
这个时候你一定要给用户一个清晰的理由，在产品上通过满足用户需求的核心功能实现，比如外卖订单状态通知、排号进度通知、票务信息提醒、投资收益提醒等。以下是个例子，当已关闭push提醒的用户订阅谋篇文章时，就会出现这样的提示去打开push消息。
二、点击率
点击率=点击UV/到达UV
点击率高不高，在我看来就一句话：要根据用户的使用场景给用户进行消息push。
拆解下来就是，首先要了解你的用户，其次需要选择合适的时间，最后推送合适的内容。
如果想要优化点击率，你需要控制变量，进行大量的A/Btest和小流量测试。
1、文案
push最重要的因素应该算是文案，具体方案有很多运营大神都有讲解，我这里不再赘述，大家可以在网上搜搜PUSH运营干活，基本上都是跟文案相关的。
2、时间
我们说下push时机，不同app用户群不同，push时机也会不一样，但总体而言，push的时间应在人相对闲暇的时候。例如对于上班族：上班路上及早餐时间（9-10点）、午休（12-14点）、下班路上（6-7点）、睡前（21-22点）四个时机发送较佳，所以你要非常明确的了解你的用户群。
我的测试方案如下：保持你的push类型、策略、文案等所有因素不变，选择从早上9点-晚上23点，每个小时给相同属性的用户，进行小流量测试：
因为我厂APP是关于美食的，曾经测试过的效果，是在晚上19点到22点的晚饭后推送消息，点击率最低，而且带来了大量的退订。
你可以结合自身APP的数据，选择点击率较高，退订率较低的时间段进行push。
点击率的高低跟退订率是分不开的，更多维度我会在退订率的讲解段落跟大家详细讲解。
三、转化率
转化率=转化量/点击量
Push消息一定要链接到相关页面，用户对你push内容产生了兴趣才点击进入，结果给他看的和消息内容不相关，用户失望一言不合就卸载，毕竟卸载的步骤比关闭推送的步骤简单很多。如果退订量/点击量高于你往常push的数据，那就赶紧检查你的落地页吧。
监测用户的转化率，需要对push落地页进行全面埋点，如果是一个营销类的活动push，用户进来了之后，用户直接退出了APP还是说在营销页面做了停留，然后转化成购买行为等等，整条链条数据监测好，看看哪个环节流失率最高，采取一定的产品策略和运营策略进行优化。
例如：一个页面停留时常超过30S的用户占比达到90%，但进入下一个层级页面的用户仅有20%，那需要重点检查一下这个页面的内容，交易类平台放视频，而且视频后没有明显的点击提醒，就会导致跳出率升高。
四、退订率（卸载率）
很多运营同学都在极力优化文案，看着点击率提升就沾沾自喜，不过99%的运营都错误地评价了Push的效果。
每条push都有对应的退订率，push在拉高日活的同时，也在拉高退订和卸载！监测数据你可以发现，营销类的push发完了之后，退订数马上上涨到一个峰值。我也经历过每日的退订量均大于每日开启权限的人数，为了降低退订量我做了以下的分析。
1、push时间
跟在点击率中讲解的一样，保持你的push类型、策略、文案等所有因素不变，选择从早上9点-晚上23点，每个小时给相同属性的用户，进行小流量测试：
时间其实就是用户场景，文案要结合场景，切勿在大半夜发推送，有起床气的用户会直接删掉你的APP。
2、push频次
我用控制变量的方法进行了以下测试，频次由1天1次、2天1次一直到31天1次：
退订率呈直线下降，1天1次的push带来的退订率最高，31天push1次的退订率最低，所以控制一下频次，你一天发四五条，用户不卸载才怪。
3、用户访问频次
我用控制变量的方法进行了以下测试，用户的访问平均间隔天数由1天、2天一直到31天，间隔天数越短，用户越活跃：
退订率呈直线上升，活跃度较高的用户push退订率会比较低，而沉默用户可能因为你的一条push，发现原来我还没删这个APP……
4、用户年龄
根据自己的用户分几个年龄段：
经实测，20-25岁的用户对push的退订率最高，随年龄的增长，退订率随之降低。
5、拆分机型
退订率与点击率的分析是相辅相成的，各个维度同时考虑。判断不同用户群对的push敏感度，对不同敏感度的用户进行分级运营，减少push营销活动对push厌恶用户的打扰，提高营销效果，提升用户体验，从而建立一套更适合用户的push策略。
判断push的好坏，不仅仅是文案内容，系统的数据统计和分析对于push运营的提升更为重要。我对push的评估主要依靠到达率、点击率、转化率、退订率这几个数据，对比这几个数据一定要有锚点。第一是不方便透露，第二是每个APP的情况不一样，锚点的具体数值也需要运营同学大量push之后总结得到，初期你可以按照达到率、点击率、转化率的最高值、退订率的最低值为锚点不断提升的push能力。
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