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谈谈如何做“精准推送”

友盟PUSH 发表于 2015-6-14 16:05:49 | |阅读模式

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友盟PUSH 发表于 2015-6-14 16:05:49 | 显示全部楼层 |阅读模式
本帖最后由 友盟PUSH 于 2015-6-14 18:40 编辑

谈及消息推送,不得不提“精准推送”,“精准推送”是各家推送技术提供商在产品宣传时都会重点提及的功能点,也是App开 发人员或者App运营人员都非常关心的概念。那么什么是“精准推送”呢? 如何来做“精准推送”呢?”精准推送“怎么做到精准呢? “精准推送”相比“非精准推送”到底能起到多大作用呢? 今天我们和大家一起来聊聊这个话题。

其实,“精准推送”不是消息推送的专属概念,早在互联网广告兴起的时候这个概念就已经被提出来了,只不过在广告行业,通常的叫法是“精准投放”,即“广告主将合适的广告投放给合适的人群/受众”。消息推送从本质上来讲,也是一种广告形式(通知栏或者应用内消息),那么我们可以把“精准投放”的概念扩展一下,将“精准推送”定义成“App运营人员把合适的内容推送给合适的人群/受众”,这样大家对“精准推送”就有了一个初步的印象,当然“精准推送”还有一些其它叫法,比如“智能推送”、“个性化推送”、“精细化推送”等,本质上都是一样的。

在扩展这个话题之前,我们可以先来看看什么是“非精准推送”,试想一些场景:
  • 场景a: 假如你在使用一款游戏类的App,假设你是中国用户,你收到了英文的通知消息,或者说你是英文用户,却收到了中文通知消息。
  • 场景b: 假如你在使用一款电商类的App,假设你的性别是爷们儿,你莫名其妙的收到了类似“女性化妆品/女装大促销”之类的通知消息。
  • 场景c: 假如你在使用一款导航类的App,假设你当前的坐标是北京,你突然收到了“上海南京东路全路段封闭”的通知消息。

...

相 信以上的场景大家并不陌生,对于终端用户来说,如果频繁收到这种不相关或者错误的消息的话,可能会禁掉该App的消息通知功能(这类用户属于高级用户,比 例相对较低), 或者直接选择卸载该App(这类用户属于普通用户,所占比例较高)。不管是终端用户禁掉App的通知功能,还是直接卸载App,对于App的运营人员来 说,这可不是一个好消息,因为消息推送本质上是想通过推送这个通道将最新消息下发给终端用户,并和用户形成良好的互动,然而不精准的推送却取得相反的结 果,不禁让这些App运营人员大伤脑经。

实际上,很多App在推送消息的时候,都是选择直接泛推给所有的用户(广播), 用户看到的推送消息内容都是一模一样的,这必然会导致一部分用户并不是这次推送主题的受众,比如上述提到的场景b,男性用户接收到的是和女性用户相关的消 息。这种情况发生多了,受到打扰的用户难免会产生卸载App的想法, 那么该如何“破”这种困境呢? 其实如果App运营人员对“精准推送”稍微有些了解的话,就可以避免上面列举的那些场景。

我们先来谈谈什么是“精准推送”, 我们还是从定义出发,“将合适的内容推送给合适的人群”,我们将重点放在“合适的人群”这个关键点上,因为每次推送的内容都是由App的运营人员提前编辑 和生产好的,推送的内容肯定是App运营人员所认为的“合适的内容”。“合适的人群”,就要涉及到对人群的精准划分,那么如何划分人群? 划分人群的依据是什么? 我们结合友盟消息推送在“精准推送”这方面的经验积累,给出4个层面的划分维度,这4个层面几乎能满足绝大部分App对精细化运营的需求:

  • 基于设备的属性: 更准确的说,这里还应该包含基于App的属性。基于设备的维度包含“机型(三星/小米等)”、“操作系统(Android/iOS等)”、“系统语言(简体中文/繁体中文/英文等)”等,基于App的维度包括“App版本”,“App渠道(比如豌豆荚、91助手)”,“App活跃度(几天不活跃用户/几天活跃用户)”等。据友盟消息推送后台统计,在使用了“精准推送”的开发者中,大部分都使用到了基于设备属性和App属性的维度,使用频率非常高。给大家举一些典型的例子:   

            例子1: 针对“App的某个版本,或者某些版本(低于某个版本,或者高于某个版本)”来推送消息,比如给低版本的用户推送新版本更新的通知。
            例子2: 针对“系统语言”来推送消息,比如一个风靡全球的游戏,给系统语言设置为中文的用户推送中文消息,给系统语言设置为英文的用户推送对应的英文消息。上述提到的场景a就是没有考虑好“系统语言”这个维度的差异性,给全球用户推送同样的消息导致的。
            例子3: 针对“App活跃度”来推送消息,比如给”3天不活跃“的用户来推送消息,试图唤醒这些沉默用户。
            例子4: 几个维度结合起来推消息,比如给“3天内不活跃的中文用户推送消息”,给“3天内活跃的2.0版本的用户推送消息”。


                                          

设备&App维度

设备&App维度

  • 基于用户的属性: 这里提到的“用户”,指的是终端用户。基于用户的维度,我们一般称为“用户画像(user profile)”, 基本的用户化画像包括“性别”、“年龄”、“地理位置(一般精确到省份、城市级别)”、“消费能力”等, 高级的用户画像维度有"兴趣爱好"、“信用评级”等。用户画像维度不像设备维度那样能轻易获取到(地理位置除外),因为我们可以通过数据埋点可以收集到设 备的属性,但是大部分情况下我们无法获知使用设备的用户的具体信息,顶多是获得一部分真实有效的用户数据(比如注册用户填写的用户信息),或者尽可能多的 拿到一些真实的数据源,而无法得知全部集合的用户画像数据。这种情况下,我们一般采用机器学习的方法来通过有限的真实数据去推测全局数据的属性,所以在准 确性上有一定的失真。根据友盟消息推送后台的用户统计,电商类的App使用的用户画像的频次相对来说高一些。给大家举一些典型的例子:

            例子1: 针对“地域”来发消息,比如天气类的App会针对不同地域,推送不同的天气预警信息。场景c就是错用“地域”的一个例子。
            例子2: 针对“性别”来发消息,比如"给男性用户推送剃须刀促销的信息,给女性用户推送化妆品促销的信息"。场景b就是没能考虑好“性别”这个属性,导致消息发给所有人的例子。
            例子3: 结合几个维度来推消息,比如“给年龄在25~35岁区间的女性用户推送奶粉促销”的消息。

                                          

用户画像

用户画像

  • 基于实时地理位置的属性:  基于实时地理位置(LBS)的常见的推送场景是,当用户的设备进入某个商圈,就能收到该商圈内店铺的推送消息,如果大家经常使用“大众点评网”这个App的话,相信会对这种推送模式有直观的理解。随着O2O行业的兴起,这样的推送需求开始增加。
  • 基于App自定义标签: "App自定义标签"指的是App开发者对App终端用户打的标签。 比如一款体育视频的App,可以根据终端用户的观看习惯,给App的用户打上“足球”、“篮球”、“羽毛球”等标签。上面总结的3个层面的维度,是第三方 推送服务提供商提供给App开发者使用的,然而上述场景不一定能满足所有开发者的需求,开发者更了解他们自己的用户,对用户分类可能有更详细的划分,自定义标签是App结合自有的业务逻辑来给终端用户打的标签,通过“App自定义标签”可以让App运营人员更灵活的结合自有业务逻辑来做精准推送。第三方推 送服务提供商要做的只是把这个接口开放给App,App开发者通过调用这个接口把“App自定义标签”传至第三方推送服务提供商的服务器上,这样第三方推 送服务商就具备了按照“用户自定义标签”推送的能力,进一步丰富了“精准推送”的场景。

综合维度

综合维度

下面这个图简单的列出了上面提到的四个层面的精准推送维度,条框的宽窄大致的反映了开发者使用的频度:

维度使用频率

维度使用频率

接下来我们来聊聊如何做“精准推送”: 上节我们在介绍“精准推送”的时候,其实就已经给出大家很多参考例子了。当前这4个层面的维度划分应该能满足绝大部分App开发人员或者运营人员的精细化 推送需求了,App运营人员只需要结合自己App的特点来选择如何做“精准推送”,比如是一个电商类的App,那么在用户画像上可以多下下功夫;如果是一 个游戏类App,可能更关心的是不活跃用户的召回,因此就可以使用“N天不活跃”的筛选条件来进行推送;如果是一个生活类的App,那么根据“地域”来进 行针对性的推送运营活动似乎是更好的选择。如果是一个新闻类的App,那么根据“App自定义标签”来给用户推送新闻,更符合用户的阅读习惯和偏好,进而 实现个性化推荐。 所以一定要针对自己App的行业属性来进行精准推送,把“合适的内容推送给合适的人群”。对于中小型开发者来说,构建自己的用户数据中心成本很大,一般也 不太现实,所以直接选择一个第三方推送服务商,利用第三方平台提供的维度做消息推送即可,对于大型App来说,一般在数据方面已经有了一定的积累,因此可 以尝试通过“App自定义标签”的维度,或者把自有的“App自定义标签”和第三方推送服务商提供的维度结合起来,来更大效应的发挥“精准推送”的价值。

还有“精准推送”怎么做到精准呢?精准推送是精细化运营的必备,说到“精准推送”就不得不提另外一个名词:数据资产。根据海量数据推算出用户画像,结合基于设备和App的维度以及App自定义标签来构成我们的数据资产,进而进行精准推送。简单说精准推送的根本就是基于海量数据推送。
如果没有海量数据资产,也就没有了精准推送的意义。大多数精准推送都是基于设备的数据信息,比如电商类App希望把商品卖给在上海(用户画像/地理位置)的购买力强(用户画像/消费能力)的用户,就得强烈依赖精准推送了,否则可能会导致不仅产品没卖出去还有可能造成app被卸载。举个真实的例子,之前朋友在做”出海“手游运营,主要对象是印度和东南亚地区。东南亚地区主要的流通语言是英语&汉语,所以他们就很依赖基于语言推送这个简单的功能,因为对系统语言这个维度的数据积累不够,或者说是错误的,导致部分英语用户收到了中文推送,部分中文用户收到了英文推送,用户很是反感后来造成了大量用户卸载。

所以选择推送商一定要注意几点:有没有强大技术支持,有没有覆盖数亿设备支持,有没有海量数据资产支持。

最后我们来聊聊“精准推送”相比“非精准推送”有什么优势? 我们还是借用广告界的一些概念,在广告领域,评价广告投放效果好坏的通用指标是“CTR(Click-Through-Rate)”, 中文翻译过来是点击率,即 #(广告点击量) / #(广告展示量)。对于消息推送业务来说,我们可以直接复用这个概念,我们将消息的打开率定义为 #(通知打开数) / #(通知送达数),因为只有终端用户对该推送消息感兴趣,他们才会去点击消息查看消息的详情内容,所以消息的打开率能非常好的衡量一次推送任务的推送效果 (这个时候相信大家对"消息推送本质上就是一种广告形态"这个结论有更深刻的理解了)。App运营人员可以尝试对比一下使用非精准推送(如前文提到的直接 泛推给所有人)和使用精准推送的消息打开率分别为多少,就可以直观的感受到“精准推送”的威力。根据我们在友盟消息推送后台统计到的数据,可以粗略的得 出,相比于“非精准推送”,使用“精准推送”能使消息的打开率在相对值上提升40%左右(比如泛推的打开率是20%,那么精准推送打开率能提升到28%),在对广大App运营人员来说,这无疑是一个好消息。

关 于“精准推送”的介绍,就先给大家介绍到这里了。当前友盟消息推送已经支持了“设备属性”、“用户画像”和“App自定义标签”这3个层面的维度,"实时 地理位置"这个维度会在今年晚些时候给大家开放出来使用。 毛主席曾经说过,“想要知道梨子的滋味,就要亲口尝尝”,欢迎广大开发者们使用友盟消息推送服务,亲自试验和感受一下“精准推送”。开发者们可以关注友盟推送的官方账号"友盟推送"来获取最新的服务动态。










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