关于APP 消息推送,这里有七大知识点

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APP消息推送作为消息分发渠道,一方面起到内容告知的作用,另一方面在一定程度上可以提高用户活跃,在用户流失后也许能够召回用户。

那么,如何搭建好 APP 消息推送机制呢,这篇文章或许可以帮到你。

本文会从以下 7 个方面展开叙述:

  • Part1:消息类型
  • Part2:消息推送的影响
  • Part3:消息推送的时机与场景
  • Part4:消息推送的内容
  • Part5:消息推送的策略
  • Part6:消息推送的数据指标
  • Part7:技术层面

Part1:消息类型

根据产品形态和业务类型,从大的层面看,可以将消息类型拆分为“IM类”和“非IM类”,非IM类又可以根据其在实际场景中的应用细分以下不同类型:

IM 类

包括微信、陌陌、qq等。

非 IM 类

  1. 新闻资讯类:如网易新闻、今日头条、天天快报、ZAKER等新闻资讯;
  2. 营销活动类:如天猫 APP 预售、大促、满返满减等营销活动信息;
  3. 产品推荐类:如天猫、京东关联产品推荐、新品推荐等基于大数据和算法的个性化推荐;
  4. 系统功能类:如天猫发货 or 到货物流通知、生日祝福提醒、优惠券过期提醒等与个人信息特征或行为属性相关联的系统内消息push。

Part2:消息推送的影响

消息推送机制运用得好不好,往往会在用户体验,产品功能上对用户形成较大影响。具体说来,消息推送的好坏影响,有以下几点参考:

好处

1.信息告知与提醒

消息推送充当着信息分发渠道的角色,平台方有关产品更新、内容更新、活动消息等内容发布,均可以通过消息推送渠道 push 给用户,能够让用户第一时间知晓此类消息。

如果是线上活动类、电商大促等促销活动,用户也能第一时间知晓并参与进来。

2.促进活跃,增强粘性

消息推送也是用户运营的一块阵地,很多产品把它当作和用户交流与沟通的一道窗口。运用得当的推送消息,能够有效的促进用户活跃,提高用户粘性,让用户时不时打开你的 APP 玩起来。

3.唤醒沉默用户,提高留存

有些用户可能玩着玩着就流失了,几个月也不打开一次 APP。通过有趣的推送消息,也许能够唤醒起一部分流失掉的用户。甚至,在用户将要流失之际,作为流失预警机制的一道门阀,防止用户过早流失。

4.提高功能模块使用率

当产品更新版本时,可以通过推送消息第一时间提醒用户,引导用户打开并使用新功能,可以提高特定功能模块的使用率。

坏处

1.骚扰用户,提高卸载率

有些运营同学或者是单纯因为 KPI 的压力,或者是对于消息推送没有建立有效的运营策略,也不了解用户的行为习惯,只是单纯地从己方利益出发——只想要更多地提高用户打开 APP 的频率。

于是,频繁地给用户推送消息,打扰用户,很多时候往往得不偿失,加快用户流失速度,甚至导致用户直接卸载 APP。

2.透支信任,“狼来了”的故事

有些运营同学为了吸引用户的注意力,从推送标题上下功夫,想了很多歪门邪道,常常用虚假标题吸引用户,当用户打开 APP 一看内容,发现跟标题描述得相差甚远。

用户经常会有一种“被骗”的感觉,久而久之,他们明白了你的套路,便不再信任你,当你有真实的内容想要告诉用户时,他们也不再打开了。因为他们潜意识里已经认定——妈的一定又是骗我的!

3.过多无价值内容,造成用户反感与麻木

消息推送能够吸引一部分用户打开APP,但是怎样让用户在 APP 内开心地玩起来,并喜欢上你的APP,这是值得思考的问题。

当然,这取决于很多因素,产品功能层面的,内容价值层面的,视觉美感层面的,交互体验层面的……等等各种因素。

但有一点很重要,既然是内容的push,那么推送的内容当然得是用户喜闻乐见的,如果大部分内容对用户来说毫无价值,很容易导致用户反感。

Part3:消息推送的时机与场景

时机

这里的时机我们是指每一天的推送时间段。一般情况下,有这样几个时间段可供参考:

  1. 上午9点–10点:人们刚到公司,一般不会太忙,此时推送消息打开率比较高;
  2. 中午12点–14点:这个时间段是午休时间,人们一般都会看看资讯啊、新闻啊、玩玩微信啊啥的,在 APP 的使用高峰时段推送消息,打开率也比较高;
  3. 下午5点–6点:这个时间段人们处于准备下班的状态,比较懒散放松,有时间的话一般会选择玩玩手机,此时推送消息会吸引到用户注意力,不至于被忽略;
  4. 晚上21点–22点:结束了一天的工作,吃完晚饭终于可以休息了,在人们看新闻资讯、处理聊天内容或者玩游戏的间隔,推送一条消息,打开率妥妥的。

当然,这些时间段也不是绝对的,肯定也存在例外,这个时间仅做参考。还有一种方法就是——我们可以根据用户的真实使用场景去反推 push 时机。

什么意思呢,也就是说,将自己代入真实的用户使用场景,比如中午吃饭的时候,你一般会做些什么呢?打开微信处理一下一上午没来得及回复的私信?看看群里面都聊了些啥?打开新闻 APP 看看今天都发生了哪些大事?或者撸一把王者农药?

借助真实自己的使用场景,来反推 push 时机,或许能达到不错的效果。

场景

这个是什么意思呢,其实是说我们要根据用户的历史行为去分析,在什么样的场景下去进行消息推送是比较合理的。

举个栗子,天猫的发货 or 到货通知。比如你昨天晚上在天猫买了一件宝贝,今天早上你想知道这件宝贝有没有发货,一般情况下你是不是得打开APP去自己查看,但是如果此时天猫 APP 给你推送了一条消息——“您的宝贝已经乘坐10086号专机来找你啦!”你是不是很开心?是不是感觉体验棒棒哒。

其他可能的应用场景,比如优惠券到期提醒,生日祝福提醒等,也是一样的道理。

Part4:消息推送的内容

这是消息推送机制的重中之重,能否第一时间抓住用户的注意力,吸引用户打开APP,一个好的标题显得至关重要。关于标题文案的设计,有以下几点建议和参考:

  • 文案要简洁,直击重点,与用户自身强关联,刺激用户触发。
  • 标题设计要遵循「AIDA法则」。(何谓AIDA法则:attention-引起注意,interest-产生兴趣,desire-唤起欲望,action-点击或购买行为)。
  • 标题可以采用「数字+表情」的形式,数字的表现力要远远大于文字本身,表情则能够提升用户的新鲜感和愉悦感,吸引用户打开查看。
  • 内容要与产品属性,业务形态相关,注意别盲目轻易蹭政治敏感,八卦新闻热点。
  • 形成场景化文案范式,比如小红书:「场景+关联用户+数字+判定词=一条小红书push」。
  1. 场景:国名、交通工具等地域环境或状态,如澳洲、飞机上、约会前···
  2. 关联用户:与用户有关的名词、代词等,如女人、你、吃货···
  3. 数字:普通数字、排名、百分数等一切与数字有关的词…
  4. 判定词:如等于、就该、就够了等词(注意:新广告法规定,极限词不可用)…

定义好 push 落地页

用户打开消息去往哪个页面,这个要定义好。该去首页的去首页,该去详情页的去详情页,该去活动页的就去活动页。

如果你一开始期望用户去的是活动页,结果你定义错了 push 落地页,实际上用户去的是首页。这就比较尴尬了,不仅你的预期目的达不到,而且用户会觉得莫名其妙,也反射出你做事不够细心和专业。

Part5:消息推送的策略

消息推送频率

在讲策略之前,首先说下消息推送的频率。那么如何把握推送的频率才不会引起用户反感呢?有下面几点建议和参考:

1.坚守「克制」

记住一点,喜欢才会放肆,爱才是克制啊。反反复复给推送消息给用户,并不是什么好事啊。

2.根据用户使用频次决定消息push频率

产品形态决定使用频次,使用频次决定消息push频率。比如工具类APP(如高德地图),一般是在用户出门的时候才会打开,频次普遍会比较低;再比如通讯类APP,比如微信,你想想你一天得打开多少次你就明白啦。

所以,根据用户使用 APP 的频次去反推消息 push 的频率,从中摸索出一定的规律,提高消息推送在时间维度的精准度,不至于频繁打扰用户。

3.参考:一般保持一周 3-5 条

消息推送策略

在消息推送的运营过程中不断总结规律,分析用户行为数据,建立和完善一套比较规范的推送策略,可以起到事半功倍的效果。具体如何做,有以下几点建议和参考:

1.标签推送

即给人打标签。基础的用户标签分类主要有设备信息、用户信息、行为信息、优惠信息、其他信息···给每一个用户打上各种不同的标签,再按标签将用户分类,对不同类标签的用户进行差异化消息推送。

2.账号体系推送(alias推送)

利用平台方掌握的姓名、性别、年龄、受教育程度、地域等人口学属性特征,构建用户数据库。对数据库中的用户进行筛选与分类管理,并做针对性推送。

3.多维度推送

以友盟为例,有以下几个维度,供参考:

  1. APP版本,分发渠道,地理位置(目前通过ip定位,支持精确到省,直辖市);
  2. 消费力、购买力,群组(华中华南,高富帅,白富美,矮矬穷,单身贵族,屌丝一族等);
  3. 用户活跃度(x天活跃,x天不活跃),机型(包含热门机型与全部机型),性别(男或女);
  4. 多维度组合,取交集或并集推送。

对沉默用户的推送

可以专门设计内容针对沉默用户推送,唤醒沉默用户,提高用户留存,又可以降低对其他用户的打扰。

升级版本的推送

当产品发布新版后,推送消息给到老版本用户,提醒用户更新版本,体验更多新功能。

限制发送速度

一次推送一般量比较大,高达几十万几百万甚至上千万条。为了减少服务器压力,避免高并发,推送时可以限制发送速度,每秒钟发送多少条。

A/B test

实际工作中,我们常常会有多种方案可供选择,但是我们无法确定到底哪个方案更合理。

于是,我们可以针对不同人群做A/B test。包括两个维度——人口结构数据与历史行为数据。

凡是 A/B test类测试,操作手法都是类似的。控制好其中一个变量即可。此处不赘述。

push人群

push人群包括定向push和全量push。其中定向 push 虽然覆盖面窄一些,但可以大幅度提高push匹配度;而全量 push 则覆盖面大,但精准度低。

可谓是各有千秋,具体怎么做,运营同学需要在日常工作中慢慢摸索,及时调整。

定义多类push优先级

上面提到了消息有多种类型,对应到实际工作中,我们也会有多种消息需要 push 到用户侧。那么怎么去评估这些消息的优先级呢。参考:一般系统功能类>营销活动类(有例外,如电商大促)

文案赛马机制

另一种形式的 A/B test。具体怎么做呢?

运营写出若干条文案(如5条),然后提前抽取部分实验用户出来(比如用户总量的10%),每一条文案发送实验用户中的一部分(10%÷5=2%,即每条文案发送给实验用户量的2%),观察一段时间内每一条文案的点击率,点击率最高的文案胜出,然后这条优胜文案再发送给剩余的用户(90%)。

Part6:消息推送的数据指标

关于消息推送,有以下几个数据指标供参考:

到达率(到达人数/发送数量)

这里需要注意下到达率低的原因,主要有两个原因:

  1. 技术通道原因
  2. 用户主动关闭消息推送权限

打开率(打开人数/到达人数)

转化率(转化人数/打开人数)

卸载率(参考:推送1小时后卸载人数/到达人数)

为什么是1小时呢,这个是有人根据实际工作中的数据分析和经验总结得出来的,忘记在哪看到的了。

接收 push 的留存率=2*未接收 push 的留存率

这是什么意思呢,意思是说在某一段时间内,接收消息 push 的用户留存率是未接收消息 push 的用户留存率的2倍。

Part7:技术层面

最后,简单说下技术层面我们可以做的事情,有以下两点参考:

半自动push

一开始产品不成熟,用户体量较小的情况下,没有数据可供参考,消息推送处于测试阶段,可以完全由运营同学人工push。

随着产品发展起来后,基于对用户的理解和用户历史行为数据的采集与分析,加之消息推送时间的限制,不可能全部都交由人工处理。

要把消息推送规范化一种机制,解放一部分人力——让 push 规范化、产品化,形成 push 事件,由半自动系统发送。

何为半自动化事件?

半自动化平台的「事件」描述整个运营行为,由「具体人群」、「触发条件」、「运营规则」和「调度机制」构成。事件具实时性、突发性的特点。

一个事件包含:满足什么条件,做什么事,这件事具体做什么,何时以及如何来做这件事。

调度机制:如调度 push 系统、用户标签系统、关联系统相关数据等。

去重过滤

上面提到我们会有多种类型的消息push,把握不好的话会导致一个用户每天收到很多条消息,造成用户骚扰。

因此,我们需要制定规则,确保一个用户每天最多收到 N 条push(N一般是2),且优先收到优先级更高的push。

举例:优惠券过期push、活动上线push、生日祝福push、个性化push等多类 push 需去重过滤。

结语

本文思路来源于日常 APP 使用观察与经验、笔者项目经验、跟同行的探讨交流、网上文章分析参考等。

旨在从多维度尽可能全面的整理出一篇关于 APP 消息 push 的文章,并非完全个人原创。请知悉。

最后的最后,把这篇文章的脑图分享给你。希望能帮到你。

以上,就是我想分享给你的。

 

作者:卿宗伟,产品经理。专注探索电商与移动社交领域的产品设计与用户体验,分享一个产品人的野蛮成长历程。微信公众号:@卿宗伟(ID:HaloThanksBye)

本文由 @卿宗伟 原创发布于人人都是产品经理。未经许可,禁止转载。

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评论
有话不说憋着难受
  1. 讲的比较范,能有更实际的案例或者说明最好。大而全就变成了什么都没有说了。

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  2. 感谢

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    1. 不客气。

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  3. 学习到了就好

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  4. 涨姿势了,大爱楼主

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    1. 能帮到你就好了

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  5. 真想让摩拜和ofo的pm看到这篇文章 隔不到10分钟推送两条重复的内容 天天如此!

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    1. 刚需,高频!他们就冲着这两点胆大妄为,知道你不会删掉!

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  6. 好赞! 求解答两个问题:1)【接收push的留存率=2*未接受push的留存率】这个是发现的一条规律么? 2)您谈到的这些应该更倾向于非系统消息内的消息推送吧?因为系统内的消息推送一般是不会干扰到用户,只通过小红点的方式告知用户~

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    1. 1.这个算是规律吧。根据大量用户数据分析总结出来的。
      2.是的,不是站内信这种,是直接推送给用户的短讯息,点击会跳转指定页面的push。

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  7. 非常清晰呀!赞~\(≧▽≦)/~

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    1. 哈哈哈能帮到你就好

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  8. nice,感谢。 ;-)

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    1. 哈哈哈希望能帮到你

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  9. 牛皮。给力

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    1. 哈哈,分享即学习

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  10. 谢谢分享。

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    1. 不客气,希望能帮到你

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  11. 回复
    1. :smile: 谢谢

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