如何搭建好 APP 消息推送机制呢？

所以，如何构建一个好的APP消息推送机制，这篇文章也许能帮到你。本文将从以下七个方面进行描述：Part1：Part2的新闻类型：Part3的消息推送影响：消息推送的时间和场景Part4：Part5的消息推送内容：Part6新闻推送策略：Part7新闻推送的数据指标：Part1的技术水平：根据产品形式和业务类型，新闻类型从大层面看，新闻类型可分为“IM类”和“非IM类”，非IM类型可根据其在实际场景中的应用细分如下：IM类型包括微信、莫莫、QQ等。非IM新闻信息:如网易新闻、今日头条、天天快报、ZAKER等新闻信息；营销活动:如天猫APP预售、促销、全返全减等营销活动信息；产品推荐:基于大数据和算法的个性化推荐，如天猫、JD.COM相关产品推荐、新产品推荐等。；系统功能类:与个人信息特征或行为属性相关的系统新闻push，如天猫发货或到货物流通知、生日祝福提醒、优惠券过期提醒等。Part2：新闻推送机制的应用往往会对用户体验和产品功能产生很大的影响。具体来说，新闻推送的影响有以下参考：好处1。信息通知和提醒新闻推送作为信息分销渠道，平台相关产品更新、内容更新、活动新闻等内容发布，可以通过新闻推送渠道向用户推送，可以让用户第一次知道这些新闻。具体来说，新闻推送的影响有以下参考：好处1。信息通知和提醒新闻推送作为信息分销渠道，平台相关产品更新、内容更新、活动新闻等内容发布，可以通过新闻推送渠道向用户推送，可以让用户第一次知道这些新闻。如果是在线活动、电子商务推广等促销活动，用户也可以第一次知道并参与其中。2.促进活动，增强粘性新闻推送也是用户运营的阵地，很多产品都把它作为与用户沟通的窗口。适当使用推送消息可以有效促进用户活动，提高用户粘性，让用户时不时打开你的APP。3.唤醒沉默用户，提高保留率。有些用户可能会在玩的时候迷路，几个月内不会打开APP一次。有趣的推送消息可能会唤醒一些丢失的用户。即使在用户即将流失的情况下，作为流失预警机制的门阀，也可以防止用户过早流失。4.提高功能模块的利用率。当产品更新版本时，可以通过第一时间推送消息提醒用户，引导用户打开和使用新功能，从而提高特定功能模块的利用率。缺点1。骚扰用户，提高卸载率。一些操作学生要么仅仅因为KPI的压力，要么没有建立有效的新闻推送操作策略，也不了解用户的行为习惯，只是从自己的利益开始——只是想提高用户打开应用程序的频率。因此，频繁向用户推送消息，打扰用户，往往得不偿失，加速用户流失，甚至导致用户直接卸载APP。2.透支信任，“狼来了”的故事一些操作学生为了吸引用户的注意，从推标题，想了很多不正确的方式，经常使用虚假标题来吸引用户，当用户打开应用程序查看内容时，发现与标题描述相去甚远。用户经常有一种“被欺骗”的感觉，随着时间的推移，他们理解你的常规，不再信任你，当你有真实的内容告诉用户，他们不再打开。因为他们潜意识里已经认定了——妈妈一定又骗了我！3.太多无价值的内容会引起用户的厌恶和麻木。推送新闻可以吸引一些用户打开应用程序，但如何让用户在应用程序中快乐地玩耍并喜欢您的应用程序是一个值得思考的问题。当然，这取决于产品功能、内容价值、视觉美感、交互体验等诸多因素。但有一件事很重要。既然是内容的push，推送的内容肯定是用户喜欢的。如果大部分内容对用户毫无价值，很容易引起用户的反感。Part3：这里的消息推送时间和场景时间是指每天的推送时间段。一般来说，有几个时间段可供参考：上午9点–10点:人刚到公司，一般不会太忙。这时，推送消息的打开率相对较高；中午12点–14:这个时间段是午休时间。人们通常会看信息、新闻和玩微信。在APP使用的高峰期推送消息，开通率相对较高；下午5点–6:在这段时间里，人们正准备下班，懒惰和放松。如果你有时间，你通常会选择玩手机。此时，推送消息将吸引用户的注意力，不会被忽视；晚上21点–22:00:一天的工作结束后，你终于可以在晚饭后休息了。在人们阅读新闻信息、处理聊天内容或玩游戏的时间间隔内，推送消息并提供适当的开放率。当然，这些时间段也不是绝对的，肯定有例外。此时仅供参考。当然，这些时间段并不是绝对的，肯定有例外。此时仅供参考。另一种方法是根据用户的真实使用场景推动push时机。这意味着什么，也就是说，你通常会在中午吃饭时做些什么来代替自己进入真实的用户使用场景？打开微信处理一上午没有时间回复的私信？看看群里聊了什么？打开新闻APP，看看今天发生了什么大事。还是一把王者农药？利用自己真实的使用场景，反推push时机，也许能达到很好的效果。场景是什么意思？事实上，这意味着我们应该根据用户的历史行为进行分析。在什么样的场景下推送消息更合理。以栗子为例，天猫发货或到货通知。例如，你昨晚在天猫上买了一个婴儿。今天早上，你想知道婴儿是否发货。一般来说，你必须打开应用程序自己检查，但如果天猫应用程序在这个时候向你推送了一条信息——“你的宝宝已经乘坐10086号专机来找你了！你是不是很开心？你觉得体验很棒吗？其他可能的应用场景，如优惠券到期提醒、生日祝福提醒等，也是如此。Part4：新闻推送的内容是新闻推送机制的重中之重。一个好的标题对于第一时间抓住用户的注意力，吸引用户打开APP至关重要。标题文案的设计有以下建议和参考:文案要简洁，直接击中重点，与用户本身有很强的联系，刺激用户触发。遵循标题设计「AIDA法则」。(AIDA法则是什么:attention-引起注意，interest-产生兴趣，desire-唤起欲望，action-点击或购买)。可以使用标题「数字 表情」在形式上，数字的表现力远远大于文字本身，表情可以增强用户的新鲜感和愉悦感，吸引用户打开查看。内容应与产品属性、业务形式有关，注意不要盲目轻易摩擦政治敏感性、八卦新闻热点。形成小红书等场景文案范式：「场景 关联用户 数字 判断词=小红书push」。场景：国家名称、交通等区域环境或状态，如澳大利亚、飞机、约会前……相关用户：与用户相关的名词、代词等，如女性、你、美食家……数字：普通数字、排名、百分比等所有与数字相关的词…判断词：如等于、应该、足够等词（注：新广告法规定，极限词不能使用）……定义push登陆页面用户打开哪个页面，这个要定义好。该去主页的去主页，该去细节页的去细节页，该去活动页的去活动页。该去首页的去首页，该去详情页的去详情页，该去活动页的去活动页。如果你一开始期望用户去活动页面，你定义错了push登陆页面，但实际上用户去了主页。这很尴尬。不仅你的预期目标达不到，用户也会感到莫名其妙，这也反映了你不够细心和专业。Part5：在谈到策略之前，首先要谈谈新闻推送的频率。那么如何把握推送频率才不会引起用户反感呢？1.坚持以下建议和参考:「克制」记住，喜欢就会放肆，爱就是克制。反复向用户推送消息并不是一件好事。2.根据用户使用频率确定产品形式的消息push频率，使用频率决定消息push频率。例如，工具应用程序（如高德地图）通常在用户外出时打开，频率通常相对较低；另一个例子是通信应用程序，如微信。想想你一天必须打开多少次。因此，根据用户使用APP的频率，反向推送消息push的频率，探索一定的规则，提高消息推送在时间维度上的准确性，避免频繁打扰用户。3.参考：一般保持每周3-5条新闻推送策略，在新闻推送操作过程中不断总结规则，分析用户行为数据，建立和完善一套相对标准化的推送策略，可以用一半的努力得到两倍的结果。具体怎么做，有以下建议和参考:1。标签推送就是给人贴标签。基本用户标签分类主要包括设备信息、用户信息、行为信息、优惠信息和其他信息。。。给每个用户贴上不同的标签，然后根据标签对用户进行分类，并推送不同类型标签的用户。2.账号系统推送(alias推送)利用平台掌握的姓名、性别、年龄、教育程度、地域等人口学属性特征，构建用户数据库。筛选和分类数据库中的用户，并进行有针对性的推送。3.以友盟为例，多维推送有以下维度供参考:APP版本、分发渠道、地理位置(目前支持省、直辖市通过ip定位准确)；消费力、购买力、群体(华中华南、高富帅、白富美、矮矮贫穷、单身贵族、失败者等。)；用户活动(x天活跃，x天不活跃)，型号(包括热门型号和所有型号)，性别(男性或女性)；多维组合，取交集或并集推送。沉默用户的推送可以专门为沉默用户设计推送内容，唤醒沉默用户，提高用户保留率，减少对其他用户的干扰。沉默用户的推送可以专门为沉默用户设计内容，唤醒沉默用户，改善用户保留，减少对其他用户的干扰。当产品发布新版本时，将新闻推送给旧版本的用户，提醒用户更新版本，体验更多的新功能。限制一次推送速度一般比较大，高达几十万甚至几千万。为了降低服务器压力，避免高并发，每秒发送多少条可以限制发送速度。A在Btest的实际工作中，我们经常有多种方案可供选择，但我们无法确定哪种方案更合理。因此，我们可以为不同的人做A//Btest。包括人口结构数据和历史行为数据两个维度。所有A/Btest测试，操作方法都是相似的。控制其中一个变量。这里不赘述。push人群push人群包括定向push和全量push。虽然定向push的覆盖面较窄，但可以大大提高push的匹配度；而全量push则覆盖面较大，但精度较低。可谓各有千秋，具体怎么做，运营学生需要在日常工作中慢慢摸索，及时调整。上面提到的定义多种push优先级的消息有很多种，对应于实际工作，我们也会有很多消息需要push到用户侧。那么如何评估这些消息的优先级呢？参考:一般系统功能类>另一种形式的A/营销活动(例外，如电子商务推广)文案赛马机制Btest。具体怎么办？操作员写几份副本（如5份副本），然后提前提取一些实验用户（如用户总数的10%），每份副本将发送一部分实验用户（10%）÷5=2%，即每份文案发送给实验用户的2%)，观察一段时间内每份文案的点击率，点击率最高的文案获胜，然后将这份获胜的文案发送给剩余用户(90%)。Part6：关于新闻推送的数据指标，有以下数据指标供参考:到达率(到达人数/发送人数)需要注意到达率低的原因，主要有两个原因:技术渠道用户主动关闭新闻推送权限开启率(开启人数/到达人数)转化率(开启人数/开启人数)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？这是有人根据实际工作中的数据分析和经验总结出来的，忘记了在哪里看到的。接收push的保留率=2*未接收push的保留率是什么意思？也就是说，在一定时间内，接收push的用户保留率是未接收push的用户保留率的两倍。Part7：最后，在技术层面，让我们简单地谈谈我们在技术层面可以做什么。有两个参考：半自动推送。一开始，当产品不成熟，用户数量小时，没有数据可供参考。消息推送处于测试阶段，操作学生可以手动推送。随着产品的发展，基于对用户的理解和对用户历史行为数据的收集和分析，以及信息推送时间的限制，不可能将所有信息移交给手动处理。随着产品的发展，不可能根据对用户的理解和对用户历史行为数据的收集和分析，以及消息推送时间的限制，将其全部手动处理。我们应该标准化消息推送的机制，解放部分人力——标准化和产品化push，形成由半自动系统发送的push事件。半自动化事件是什么？半自动化平台「事件」描述整个操作行为，由「具体人群」、「触发条件」、「运营规则」和「调度机制」构成。事件具有实时性和突发性的特点。一个事件包括:满足什么条件，做什么，具体做什么，什么时候，怎么做。调度机制：如调度push系统、用户标签系统、相关系统数据等。重新过滤上面提到，我们会有多种类型的消息push，如果把握不好，会导致用户每天收到很多消息，造成用户骚扰。因此，我们需要制定规则，以确保用户每天最多可以收到N个push（N通常是2个），并优先考虑更高优先级的push。例如：过期的优惠券push、push在线活动、生日祝福push、各种push，如个性化push，需要重新过滤。结论本文的思路来源于日常APP的观察和经验、作者的项目经验、与同行的讨论和交流、在线文章的分析和参考。旨在从多维度尽可能全面地整理APP消息pus