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想把APP消息推送这道菜“炒得好吃”,秘诀在这里-97928.com

2020-5-22 05:30| 发布者: admin| 查看: 17| 评论: 0

之前我们分享过如果 APP运营是一道菜的话,那么消息推送就是一款不可少的调味品,而用对的话,甚至能让这道菜变得无比美味。但事实 APP是消息推送有时像天使,有时像恶魔。很多用户最后选择了取消消息推送,要不是因为收到的消息推送要太频繁,要不就是推送内容压根儿自己不感兴趣。


  APP消息推送,不怕你不看,就怕你卸载或者关闭推送权限,用得不好很可能变成了“赶客”工具

但消息推送的确是有效提高 APP留存率的最佳方式之一。Localytics在一份调查报告中指出,有消息推送的 APP在留存率上是没有消息推送的 APP的两倍多。

全球 APP用户头3个月的平均 APP留存率(2015年2-5月)。
红色部分:接收消息推送的 APP用户;
黑色部分:没有接收消息推送的 APP用户。

在前文提到的那篇《用对推送,让你的 APP运营变得“美味”!》里我们分享过, APP的增长,本质上是由增加用户参与度、减少流失率和增加销售几个合力同时形成的。消息推送可以在 APP增长的所有阶段帮上忙,可以是用户引导阶段、考虑阶段、甚至在留存阶段。没有了消息推送,用户可能再也不打开你的 APP了。

Leanplum最近统计了15亿次的推送信息,其中有2个因素是对推送效果是有异乎寻常的显著影响的,分别是个性化的内容和基于用户行为的发送时机。

 
使用基于用户行为时机来进行的消息推送,点击率可以增至800%!(黄色代表推送消息点击率,蓝色代表发送的推送消息数量(两组的推送数量一致))

以行为为基础的推送是指用户在采取特定行为时发送的推送通知。例如,一个旅行 APP可以在用户订购飞机票时发送推送,告诉他当天到达的城市有一些酒店优惠折扣;一个音乐 APP可以向用户发送推送,通知她最近听过的歌手刚发布新歌了;一个电商 APP可以发推送给用户,告诉他上周浏览过的宝贝现在打折。

 使用基于个性化内容的消息推送,点击率可以增至400%!
(从非个性化内容的1.5%增加到个性化内容的5.9%)

个性化推送用的好的话,还能给 推广者带来不少惊喜:发消息推送能让你的用户留存率提高2-3.5倍;发送个性化的推送内容,能让点击率增至4倍;针对用户行为时机来推送,能让点击率增至8倍。

什么是个性化内容

个性化内容可以通过很多方式来实现,有浅有深。最简单的比如加上用户的名字,甚至到分析考虑到用户的场景,并考虑语言、用户生命周期、实时地理位置等等因素。

为什么要发送个性化内容?因为这样的内容能让用户的参与感更高,能让用户觉得这是一对一的沟通,而不是像数万甚至数百万的群发信息接受者一样,仅仅是看到了一个千人一面的小广告。

让App消息推送内容个性化的方式

你可能已经累积了很多用户数据并生成了一份份的用户档案,足以让推荐的内容令你用户发出惊叹。

 
比如Netflix根据你在引导页面时挑选你喜欢的几部电影,结合大数据来推荐一份属于你的观影清单

在下表中,你可以看到一般的 APP应该在后台分析的用户数据和行为数据。而这些数据既决定了 APP消息推送的触发时间,也决定了推送的内容里应该说些什么。
 


最成功的 APP消息 推广策略,应该通过分析用户行为,准备估计用户需求,从而提供相应的价值,让用户在 APP内作出相应的行动来满足他的需求。比如 “嘿Tina,你的购物车里还有一件[高弹性防晒泳衣],库存只有[2件],回来把它buy了吧?”

个性化内容对打开时间的影响

有趣的是,个性化推送通知虽然打开率更高,但是消费者通常等更长时间才打开,比一般推送通知打开时长多25%。

红色:非个性化内容的(中位值)打开时间为接近150分钟;
蓝色:个性化内容的(中位值)打开时间为200多分钟

这个结果似乎引起了一个悖论:之前我们才说用户更可能打开一个含有个性化内容的消息推送,但在这里用户却隔了更久才打开这个推送。为什么会这样?

其中一个比较可能的假设是,如果用户在不方便的时间收到一个一般消息,会毫不犹豫的移除;但是,对个性化推送的反应则不同,用户在不方便的时间看到个性化内容,会等到合适的时间再打开,因此等待的时间会更久。

比如一个电商 APP在上班时间向用户发了一个提醒完成购买流程的推送。用户在看到这则推送时,用户不会马上就去登录购买(然而在国内,上班购物占的比例可不小),而是等到回到家再来打开这则推送来下单。

我们之前曾经把消息推送比喻为 APP 推广中放的盐。“放盐太多”会令 APP用户反感,“太少”会令用户觉得索然无味。而个性化消息推送正如针对每个人口味不同而量身设定的份量,达到了“刚刚好”的状态,所以要想把“消息推送”发挥到最美味,不要忘记用好个性化和适度不过火的“秘方”。

作 者:Benny@AISSUER
本文系 AISSUER (微信号:AISSUER)投稿发布,转载请注明作者信息及出处。
之前我们分享过如果 APP运营是一道菜的话,那么消息推送就是一款不可少的调味品,而用对的话,甚至能让这道菜变得无比美味。但事实 APP是消息推送有时像天使,有时像恶魔。很多用户最后选择了取消消息推送,要不是因为收到的消息推送要太频繁,要不就是推送内容压根儿自己不感兴趣。


  APP消息推送,不怕你不看,就怕你卸载或者关闭推送权限,用得不好很可能变成了“赶客”工具

但消息推送的确是有效提高 APP留存率的最佳方式之一。Localytics在一份调查报告中指出,有消息推送的 APP在留存率上是没有消息推送的 APP的两倍多。

全球 APP用户头3个月的平均 APP留存率(2015年2-5月)。
红色部分:接收消息推送的 APP用户;
黑色部分:没有接收消息推送的 APP用户。

在前文提到的那篇《用对推送,让你的 APP运营变得“美味”!》里我们分享过, APP的增长,本质上是由增加用户参与度、减少流失率和增加销售几个合力同时形成的。消息推送可以在 APP增长的所有阶段帮上忙,可以是用户引导阶段、考虑阶段、甚至在留存阶段。没有了消息推送,用户可能再也不打开你的 APP了。

Leanplum最近统计了15亿次的推送信息,其中有2个因素是对推送效果是有异乎寻常的显著影响的,分别是个性化的内容和基于用户行为的发送时机。

 
使用基于用户行为时机来进行的消息推送,点击率可以增至800%!(黄色代表推送消息点击率,蓝色代表发送的推送消息数量(两组的推送数量一致))

以行为为基础的推送是指用户在采取特定行为时发送的推送通知。例如,一个旅行 APP可以在用户订购飞机票时发送推送,告诉他当天到达的城市有一些酒店优惠折扣;一个音乐 APP可以向用户发送推送,通知她最近听过的歌手刚发布新歌了;一个电商 APP可以发推送给用户,告诉他上周浏览过的宝贝现在打折。

 使用基于个性化内容的消息推送,点击率可以增至400%!
(从非个性化内容的1.5%增加到个性化内容的5.9%)

个性化推送用的好的话,还能给 推广者带来不少惊喜:发消息推送能让你的用户留存率提高2-3.5倍;发送个性化的推送内容,能让点击率增至4倍;针对用户行为时机来推送,能让点击率增至8倍。

什么是个性化内容

个性化内容可以通过很多方式来实现,有浅有深。最简单的比如加上用户的名字,甚至到分析考虑到用户的场景,并考虑语言、用户生命周期、实时地理位置等等因素。

为什么要发送个性化内容?因为这样的内容能让用户的参与感更高,能让用户觉得这是一对一的沟通,而不是像数万甚至数百万的群发信息接受者一样,仅仅是看到了一个千人一面的小广告。

让App消息推送内容个性化的方式

你可能已经累积了很多用户数据并生成了一份份的用户档案,足以让推荐的内容令你用户发出惊叹。

 
比如Netflix根据你在引导页面时挑选你喜欢的几部电影,结合大数据来推荐一份属于你的观影清单

在下表中,你可以看到一般的 APP应该在后台分析的用户数据和行为数据。而这些数据既决定了 APP消息推送的触发时间,也决定了推送的内容里应该说些什么。
 


最成功的 APP消息 推广策略,应该通过分析用户行为,准备估计用户需求,从而提供相应的价值,让用户在 APP内作出相应的行动来满足他的需求。比如 “嘿Tina,你的购物车里还有一件[高弹性防晒泳衣],库存只有[2件],回来把它buy了吧?”

个性化内容对打开时间的影响

有趣的是,个性化推送通知虽然打开率更高,但是消费者通常等更长时间才打开,比一般推送通知打开时长多25%。

红色:非个性化内容的(中位值)打开时间为接近150分钟;
蓝色:个性化内容的(中位值)打开时间为200多分钟

这个结果似乎引起了一个悖论:之前我们才说用户更可能打开一个含有个性化内容的消息推送,但在这里用户却隔了更久才打开这个推送。为什么会这样?

其中一个比较可能的假设是,如果用户在不方便的时间收到一个一般消息,会毫不犹豫的移除;但是,对个性化推送的反应则不同,用户在不方便的时间看到个性化内容,会等到合适的时间再打开,因此等待的时间会更久。

比如一个电商 APP在上班时间向用户发了一个提醒完成购买流程的推送。用户在看到这则推送时,用户不会马上就去登录购买(然而在国内,上班购物占的比例可不小),而是等到回到家再来打开这则推送来下单。

我们之前曾经把消息推送比喻为 APP 推广中放的盐。“放盐太多”会令 APP用户反感,“太少”会令用户觉得索然无味。而个性化消息推送正如针对每个人口味不同而量身设定的份量,达到了“刚刚好”的状态,所以要想把“消息推送”发挥到最美味,不要忘记用好个性化和适度不过火的“秘方”。

作 者:Benny@AISSUER
本文系 AISSUER (微信号:AISSUER)投稿发布,转载请注明作者信息及出处。

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