push发送策略经验总结（电商方向）
在公司做过push的产品设计，想系统的总结一下自己对push的一些思考和经验。先把目录列出来，此篇文章主要会写目录内容和需求挖掘的介绍
目录：
一、push的作用：
1.对业务的作用
2.对用户的作用
二、前篇（挖掘需求）
1.用户需求
用户打开了消息通知是想接收什么信息？从用户行为开始说
2.用户场景
用户在什么时间点接收什么push——不同类型push的发送时间
3.push的类型细分
日常有哪些类型的push
三、中篇（如何匹配、如何发送）
1.如何做好push的匹配度
如何能让push发送的更精准，让有需求的用户即时接收，没有需求的用户不去打扰
2.设计push文本
3.push推送方式
定时推送还是实时推送？有什么区别？
4.如何做疲劳度控制
什么是疲劳度控制？为什么会出现疲劳度控制的问题？怎么解决？
5.如何在push全量发送前验证push的好坏
push发送前怎么对push做验证？
6.push分流
是限流发送还是一次性发送？为什么需要做push分流？
四、后篇（数据验证）
1.数据回归
怎么回归数据？需要看哪些数据？怎么利用这些数据？
一、push的作用
1.对业务的作用
从业务角度来说，push可以召回用户，保持APP的留存率；toc的电商app-push也是提升用户购买转化率的有效手段
2.对用户的作用
接收即时消息通知
二、前篇（挖掘需求）
（一）用户需求
用户打开了消息通知是想接收什么信息？
先看一下电商APP用户有哪些主要行为，而这些主要行为里有哪些是用户对即时性要求很高的。
1、类型1——关注度最高的是：
1）关注的店铺上新或活动
用户会关注店铺，是想一直跟随店铺买，店铺新品对用户的吸引力很大。不过很多平台已经把‘关注’和‘特别关注’拆分开了（如淘宝、微博）。设置了‘特别关注’的会及时收到上新消息，但是‘关注’不会。从用户心理分析，设置‘关注’是想能方便的找到这家店，未必需要有上新就提醒，而特别关注是用户主动选择接收即时消息提醒的。
2）卖家新消息提醒
用户用im消息咨询卖家，卖家可能回复没有那么及时，用户能耐心盯着聊天页面等待的时间应该不超过3秒钟。这时用户很可能会切出界面逛其他内容，如果卖家消息不能及时push给用户，用户很可能会忘记聊天的事情，或者每隔几分钟切回来看看，这很影响用户购物体验。
3）发货、派送信息
电商APP，用户对于正在进行中的订单查询需求非常高。想看看商品到了哪里，什么时候会接收到，大部分买家都不会很佛系的等着快递送达（我听到过有人表述网购心理：拆快递的那一瞬间最快乐，这种快乐会上瘾，所以一段时间不买快递就不舒服，觉得没有期待感）。所以商家发货、商品派送对用户来说也是有价值的即时信息。
2.类型2——关注度次之的是：
用户一般关心的。以下内容可以作为提升用户留存和转化的手段，但相比于上述内容，优先级就靠后。
1）关注店铺的上新
2）收藏商品、购物车商品的降价
用户会把商品收藏、加购说明是对商品感兴趣，如果感兴趣的商品相比于收藏、加购时降价了，用户可能会想把握降价时机买下。（备注：用户对商品的加购/收藏数据其实可以反向push给卖家，让店主知道自己的商品被多少人关注，是否要设置全量折扣或新人折扣提升订单量）
3.类型3——关注度再次之：
猜测用户关心的内容。其实是根据用户的行为做相关推荐，提升app转化
1）xx天内浏览过xx次的商品降价了
用户浏览但是没有收藏或加购，可能对这个商品兴趣度没有那么强，为了尽量发送用户关心的内容，可以限定在某个时间段内，用户浏览同一件商品多次再做降价提醒（如3天内浏览了2次及以上的商品）。
2）根据收藏/加购的商品做相似推荐
用户收藏/加购但没有购买，说明可能还在犹豫、对比。这时为用户推荐性价比高的相似商品，可以吸引用户注意，提升转化。
时间跨度不宜过长，取最近xx天用户收藏/加购的商品，防止用户对商品的兴趣已经过了热度期。
最好可以监测用户购买情况，如果用户已经购买了此类商品，不再发送相似推荐了。比如用户已经买了一个洗面奶，短时间又用不完，可以短时间不推荐。（相反，用户买了洗面奶有一段时间，可能要用完了，这时候再推荐可能又是一个引导转化的机会点）
3）根据购买的商品做相关推荐
时间跨度也不宜过长。相关商品指：洗面奶>>洁面仪；洗发水>>护发素。。
4）根据收藏的店做相似推荐
收藏店铺行为会比较偏向用户长期偏好，不像买垃圾袋一样是日常用品。我身边关注店铺的女生，收藏的一般都是服装店、饰品店，这些店铺品类都是女生的长期喜好。
做相似店铺推荐的时候建议做排序。优先根据特别关注的店做相似店铺推荐，其次再是关注的店，当然关注的店也可以再细分经常浏览的和不经常浏览的。
（二）用户场景
用户在什么时间点接收什么push
1）上文提到的关注度最高的应该发送实时push，即有新内容就立即push给用户。
2）关注度次之的可以定时发送，也可以实时发送。
要看不同APP的特点，可以做一下用户调研。一般有‘特别关注’功能的APP都不会实时发送关注店铺的上新，关注店铺上新通知只是为了召回用户、提升留存。
如果定时发送需要选不打扰用户的时间点，如上午早饭时间段、晚上下班后时间段。
另外虽然是定时发送push，但数据要是实时的，失效的数据即时消掉。否则会出现用户打开关注店铺上新，上新商品却售罄。
定时发送还有个好处是，可以算法排发送消息的优先级，如某用户关注的5家店有上新，那push哪一家店铺名作为文案最好？这种情况就可以按用户逛店次数来排序。而实时发送店铺上新就立即push了，不会涉及排序。
3）关注度再次之的定时发送，时间段同样要慎重选择
（三）push的类型细分
1）按用户关注度--上文讲到的与用户主流行为相关的3类push
2）全量push，一般发送平台活动的，比如京东618
3）分人群定向push，这种是运营经常会用到的。根据不同画像的用户发push，画像可能按以下维度区分：地理位置；用户属性（性别、年龄、爱好、机型等）；用户在APP活跃度等
三、中篇（如何发送/发送哪条）
（一） 如何做好push的匹配度
如何能让push发送的更精准，让有需求的用户即时接收，没有需求的用户不去打扰。这是需要持续探索的，以下列几条个人经验。
1、前置方法：排优先级
根据上文提到的用户对不同类型push关注度的差异，按关注度排发送优先级，优先发送用户最关注的push。
2、后置方法1-千人千面
监测发送push后单个用户对不同类型push的打开、转化。对于推荐类push，如果到达多次用户无点击，可以借助算法模型，不再给此用户发送这种推荐类型push。即千人千面的发送个性化。
3、后置方法2-监控总体数据优化用户画像
如：统计相同画像的用户群对定向push的打开、转化情况，根据数据结果对画像再次细分。举个例子，发送高端母婴用品的推荐push给杭州用户，发现点击push且有购买转化的用户大部分是iPhone X等高端机型的，然后去优化用户画像为交叉人群：杭州+iPhonex，下一次可以发的更精准。
（二） push文本设计
push可以包含：文本；视频；音频；图片。一般收到的push都是文本+小图形式的
1、设计push文本时的经验：
1）通用经验：
①文本中带有和用户有关、能唤醒用户记忆的内容最好。相关性越高，用户打开概率越大。（这里指上篇文章提到的和用户有相关性的push）
②文本中最好带有用户在APP中的昵称
③push带小图可以更吸引用户注意
2）运营push
①运营push如果是优惠活动建议放出具体优惠信息
②对于运营push的文案：可以把文案写成消息样式的push，但不适合频繁发送。比如[1]hi，@用户昵称，刚刚有人@你。[2]@用户昵称，收到一条新消息。诸如此类，算是抖机灵的做法，但不建议频率过高，可以在有大活动的时候发送这种抖机灵的push。
3)这里想详细说一下类型2（用户关注度较弱的push——推荐类型push）
①xx天内浏览过xx次的商品降价了
②根据收藏/加购的商品做相似推荐
③根据购买的商品做相关推荐
④根据收藏的店做相似推荐
用购物车降价商品举例，一天中用户购物车的多件商品可能都有降价，那文案中以哪件商品降价作为‘钩子’吸引用户注意呢？
这涉及到对每个类型push的具体内容排优先级。仍以购物车商品降价为例。可以按加购时间倒序，优先透出最近加购的商品降价信息。再比如根据购买商品做相关推荐时，也要考虑购买商品距今的时间，时间越近效果越好，时间过长如7天前商品，可能用户已经失去兴趣可以不再发送。其余情况不再做赘述，主要思想就是在类型内根据用户关注程度再次排优先级。
图中的关心程度计算方式是用户浏览的最后一次时间+最近浏览频次。如：用户最后一次浏览购物车某商品是一天前，最近3天浏览过3次，可能是处于关心度高这一层级。根据浏览时间和次数计算不同细分类型的权重。这里的计算没有统一标准，可以先依据对业务的了解和已有数据做拆分。再依据上线后的数据迭代。
（三） push推送方式
定时推送还是实时推送？有什么区别？
- 即时推送，即消息一旦触发，就立即发送，比如给用户发送关注店铺上新为实时消息，店铺有上新行为后，立即push给用户
- 定时推送，根据需要设定推送时间，设置的推送时间可以精确到秒。定时发送常见于为用户做相关推荐的push；运营push
定时推送的好处是可以做不同内容push的优先级排序，当有多条内容可以发送，优先发关联度高的
（四） 如何做疲劳度控制
什么是疲劳度控制？为什么会出现疲劳度控制的问题？怎么解决？
前文中提到了很多类型的push，如果这些push不限制条数，用户会强烈反馈，毕竟一天可能收到10条20条同一APP的push，过于骚扰。
那怎么控制发送条数呢？如果简单粗暴的规定，一个用户一天只能收到5条，那这个用户特别关注店铺上新了他可能都收不到，用户又会投诉。
所以，建议对push重要等级分层，哪种push不限制个数，哪种push需要限制个数。
1、类型1：与用户相关性最强，用户最需要收到的push不做限制。（关注的店铺上新或活动；卖家新消息提醒；发货、派送信息）
2、类型2：与用户相关性弱一些的，按类型优先级排序后，限制用户收到的条数。（关注店铺的上新、收藏商品、购物车商品的降价、根据用户行为做相关推荐）
如：假设一个规定用户最多收到2条。17点发送一次；19点发送一次。且假设优先级为（关注店铺的上新>>购物车商品的降价>>收藏商品降价>>根据用户行为做相关推荐）。对于17点的push：小明关注的店在15点有上新，购物车里的商品在16点有降价。按优先级，应该先校验15点的店铺上新在17点是否还有库存，如果有，优先给小明发送15点上新的店铺。
3、类型3：运营push，限制用户收到条数，按发送时间排序（全量push；分人群定向push）
如：假设规定一个用户最多收到2条。push系统对小明有16：00全量；18点定向；20点定向。根据时间排序，小明只会收到16：00全量和18：00定向。
4、还可以加一个push的总控，把用户收到所有push类型的规则写到总控中，如优先级：特别关注店铺上新或活动>>关注店铺上新或活动>>相关性弱一些的推荐push>>运营push，当用户同一天收到4条后，除类型1的push继续发送，其余push不再发送对用户。
常见的电商平台push一般不超过4条。以上规则可以写入可后台系统中，管理员统一控制，毕竟疲劳度如何控制没有统一标准，每个公司情况都不同，可以根据数据和用户反馈迭代。
（五） 如何在push全量发送前验证push的好坏
有两种常见的A/B测试方式，小流量发送测试，得到测试结果后再大流量发送。
1）对比通知文案
向N组属性相似的人群推送N个不同的文案，测试哪种文案更受用户欢迎。
2）对比用户群体
将相同的文案推送给N组属性不同的人群，测试通知文案更受哪类人群欢迎。
（六） push分流
是限流发送还是一次性发送？为什么需要做push分流？
做push限流是为了减少服务的压力，比如发送用户量达到1000万，瞬间查询流量的暴增会给服务压力。可以定速推送，开启后可对下发通知的速度进行控制，如5000条/秒。
四、后篇（数据验证）
（一）数据回归
1、看数据发送情况：
1）发送量
2）到达量
3）展示量
2、看push点击情况：
1）打开量
2）活跃用户数
统计通过push召回当日首次打开App的用户数
3、新增用户数
首次接收到发送push的用户
4.次日留存率
新用户在第二天的使用情况比例
5、看push转化情况：
每条push引导的购买uv、加购uv、收藏uv等转化指标
不同业务需要看的细分数据也不同，看数据主要是为了评估发送push的打开效果和成交转化效果，以便于做进一步优化。另外，负面数据也必要看的，发送push后消息关闭率是否在正常水平，哪些push引起了哪群用户的反感，导致关闭，这些都是可以先从整体数据分析，再根据具体用户数据和用户调研确定优化方向。
五、附
push分类和push文案的设计只是吸引用户的第一步，push落地页一定要精细设计，可以承接住push文案表达的点，最低程度让用户里外认知一致，没有惊喜感也至少没有失落感，否则即使文案再出彩，再吸引用户，这个push也是一个差体验的push。
另外，push也可以照顾到用户的生命周期，可以思考不同生命周期的用户需要接收push的不同。比如即将流失的用户，最能吸引他留下来的是什么？如何能再次召回？已经流失的用户流失原因是什么？如何结合流失原因做策略？这些都是可以结合用户生命周期去探索的。
