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推送总结

推送总结

作者: 君_jun | 来源:发表于2015-12-30 16:21 被阅读603次

    推送总结

    市场分析公司Localytics报告:打开应用通知功能的用户要比关掉此功能的用户多得多。用户放弃一款应用之前,一些用户可能只使用过一次这个应用,如果用户打开了一款应用的消息推送功能,那么62%的用户会在几个月之后再次使用这款应用,相反,如果关闭此功能,这一比例只有32%(Localytics公司在2015年7月,调研了15亿设备和2.8万个应用)

    一、按照通知的内容分类

    1、公告

    ①活动通知3

    ②重大公告消息

    2、更新

    ①普通更新

    ②强制更新  下载后静默安装

    3、提醒

    ①本地提醒,由用户在客户端行为触发提醒,以游戏中心为例

    ②如QQ空间有人评论和留言,会推送消息通知用户

    二、消息推送规则

    ①精准推送用户感兴趣的内容

    ②要保留用户反打扰的机制,一般有如下几种方式

    1、用户可以关闭应用消息提醒,或者设置免打扰时段(比如学生上课时间,应用推送消息影响用户,可手动设置免打扰时段)

    2、消息间隔:用户接收多条消息,消息间隔必须大于半小时

    3、当用户收到多条消息提醒(如本地提醒),可做消息聚合,如用户触发多个应用安装,则提示为,共有N款应用正在安装。说说被多人点赞或者评论,则提示为  有XXX XXX XXX等24人评论了你的说说

    ③根据应用类型与所提供的服务,决定用户打开应用的频次(如社交和工具性应用)推送的频次也不一样。

    ④推送文案:一条成功的推送,文案占40%

    ⑤推送时间:根据推送内容选择合适时间推送,如推送天气预报,应该在起床后,推送。如果产品的活跃段时间在晚上,则在晚上推送。

    三、按照推送用户群分

    1、对点推送

    对单个用户的推送,一般为本地消息提醒

    2、对组推送

    根据用户特征,细分用户群组(特征,偏好,地域),推送与之对应不同的消息内容。人群颗粒度分的越细,打开率越高。(精准推送的打开率在泛推的打开率提升40%)

    用户分组一般有以下几个维度

    <1>设备维度

    设备机型 设备品牌 分辨率 运营商 网络类型

    <2>APP维度

    应用版本  分发渠道  系统版本

    <3>用户画像(行为特征 基本属性 兴趣画像)

    行为特征:活跃度 是否是新用户 下载记录 付费能力 付费频次 启动频次等

    基本属性:性别 年龄 地理位置 实时地理位置

    兴趣爱好:喜欢动作类的游戏、喜欢在办优惠活动的时候进行频繁付费、喜欢二次元文化、

    如夜神hd内

    新用户:如,夜神游戏HD的新增用户,在次日、在前一个月内,在每周四,周六推送一款游戏

    从未在夜神游戏中心HD下载过游戏的用户,给这类用户推送未安装的热款游戏

    从未在夜神游戏中心充过值的用户,推送首冲优惠活动

    3、全量推送

    ①全部在线用户

    ②全部注册用户

    ③全部周活跃用户

    ④全部月活跃用户

    四、消息通知的功能

    ①唤醒,沉默用户

    ②促活,新注册的用户、普通的用户

    五、数据统计

    ①发送数

    ②收到数

    ③忽略数

    ④打开数

    ⑤送达率:收到数/发送数

    ⑥打开率:打开数/收到数

    ⑦下载率:下载数/收到数

    ⑧卸载率:推送消息后一小时内,卸载应用的数量(一般情况下,在推送消息后一小时内卸载的用户,一般都是因为推送惹恼了用户,但是不同的应用有不同的时间)

    ⑨在线推送数:推送消息时,用户当时在线

    10、线下推送数:推送消息时,用户不在线,离线保存消息,当用户下次联网时推送消息

    11、在线送达率=在线用户中,成功接收的数量/在线用户数

    12、离线送达率=离线消息送达数/离线消息下下发数

    13如电商APP推送,则要考虑推送的转化率

    总结:推送的各种参数,各种效果需要根据数据不断试验,不断总结,找到适合自己产品用户的合理推送

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