如何搭建好 APP 消息推送机制？包括以下几点：
1：消息类型
2：消息推送的影响
3：消息推送的时机与场景
4：消息推送的内容
5：消息推送的策略
6：消息推送的数据指标
7：技术层面
1，消息类型
按照产品形态和业务类型，基本可分“IM类”和“非IM类”
2，消息推送的影响
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。
促进活跃，增强粘性
唤醒沉默用户，提高留存
提高功能模块使用率
以上是推送的好处，坏处也不少哦，比如骚扰用户，提高卸载率，透支信任，过多无价值内容，造成用户反感与麻木
3，推送的时机与场景
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。
结合场景和用户历史行为去分析，在什么场景下推送消息比较合理
4，消息推送的内容
消息推送的重中之重是第一时间抓住用户的注意力，标题文案的设计要点：文案简洁直击重点，与用户自身强关联；标题设计遵守「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，场景+关联用户+数字+判定词；定义好 push 落地页；
5，消息推送的策略
消息推送频率要坚守「克制」，根据用户使用频次决定消息push频率
完善的消息推送策略具体参考如下：
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：
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）；
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）；
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）；
多维度组合，取交集或并集推送。
4）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。
5）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。
6）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。
7）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。
8）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。
9）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）
10）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%）。
6，消息推送的数据指标
关于消息推送，以下有几个指标可供参考：
到达率（到达人数/发送数量），到达率低的原因可能主要有两个：技术通道原因，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）
接收 push 的留存率=2*未接收 push 的留存率
7，技术层面
当产品不成熟用户体量很少的时候，可以采用人工方式运营人员PUSH消息，随着对用户的理解和用户行为数据的采集，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。
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，事件具有实时性和突发性的特点。
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：我们有多种类型的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。
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