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如何完成好一次有效的消息推送?|推广如何做好线索的跟踪?

2020-05-28 14:37 栏目:营销推广 阅读() 标签:线索百度营销百度统计在线推广

  都说,不符合用户习惯的推送都是耍流氓。如何掌握最佳的push时间?如何了解用户最感兴趣的push内容?如何评估推送效果?让我们慢慢道来!

  对于APP运营者们来说,PUSH(消息推送)这个词一定不陌生。通过对用户移动设备进行主动的消息推送,第一时间吸引用户的注意力,并促使用户借此点开APP去往对应的页面。

  想想,这可真是个促活留存的好举措。

  再细细想想,真的就这样简单又有效么?

  都说,不符合用户习惯的推送都是耍流氓。

  如何掌握最佳的push时间?

  如何了解用户最感兴趣的push内容?

  如何评估推送效果?

  让我们慢慢道来!

  我们先看看 PUSH的优势和劣势吧!

  优点

  这是app运营最为便捷的促活营销方式,不仅可大范围精准触达所有已安装app的用户,而且成本低廉,几乎无需额外的费用。更可通过消息推送提高app整体活跃度,增加用户粘性。

  缺点

  如若出现推送时间不合适、内容贫乏、推送频次过于频繁等情况,就会很轻易地使得用户产生厌恶、抵触的情绪,轻则降低用户的好感度,从而降低用户打开app的频率,重则一键卸载跟你来个一刀了断。

  PUSH的最佳时间

  一个合理的、正确的、更容易让用户接受的推送时间,能够更大限度地促使用户愿意点击每一条推送信息,将这条PUSH的作用发挥到最大值。

  按照普遍的移动用户使用习惯来看,大部分用户普遍使用APP的高峰时段基本集中在通勤路上、午休、睡前这几个时间段,而大部分的APP推送也都集中在这几个时间段内。但是,不同类型的APP相对应着不同的用户群体,从而能够直接导致用户的使用习惯也不尽相同,更有双休日、节假日的推送时间这一类特殊场景的存在,就不能依据这几个通常的高峰时段来做定论了。

  那么具体该怎么看呢?

  我们先来设定一个场景:

  假设有一家购物类APP,在近期想要针对北上广地区客户推送期间包邮的相关促销信息。

  有了场景之后,你就需要一张启动时间的报表。

  打开百度移动统计实时分析报表,选择折线图,在X轴勾选“时段”,在Y轴勾选“启动次数”,同时添加趋势线维度分别为“北京”、“上海”、“广东”,点击“开始分析”生成趋势图。

  综合图表来看,我们能发现,目标群体的启动高峰值分别在9点、14点、21点这3个时间段,而根据用户的消费习惯,我们更倾向于在晚上的21点左右设置相应内容的推送。

  PUSH的最佳内容

  从场景来看,光包邮这一优惠信息,肯定是不足以调起所有用户的兴趣的,那么再通过哪种内容来吸引用户的眼球,促使他们点开这条推送消息呢?

  方法有很多种,可以通过统计订单量最高的一类物品,选取近期有优惠活动的某一商品对用户进行推送;如果想玩得更高端、更精准一些,那么我们可以通过用户浏览、点击行为获取到针对特定商品感兴趣的用户,并再对这部分用户做用户画像分析,通过画像结果,分析用户更为偏好的内容、风格,做定向、定制化的推送。

  当然,不同类型的app在推送内容上的考量角度也不尽相同,这点也需要我们结合实际的场景去定制不同的内容方案,在本篇中就不再多做阐述了。

  PUSH的效果评估

  有需要明确的一点是,我们PUSH的最终目标是什么。如果仅仅为了促单、增加浏览量的推送,我们大可通过具体订单数量,推送内容的Pv等数据对此进行评估,但光这一个数据就足够了么?

  想要更全面地对这一推送做出准确的评估,我们就应该逐步递进,从查看这一条推送触达了多少用户,到真正通过这一条推送信息有多少用户打开了APP,再到最终的下单购买,更具系统的分析整一个PUSH所达到的效果。

  首先,我们可以先从第一层的促活看起,即有多少用户通过这条推送进而启动了APP。

  通过百度移动统计的“启动来源”分析功能,即可一目了然地获取这一部分的数据。

  通过启动来源概况报表,可以直观地了解“直接打开”、“APP调起”、“PUSH唤醒”这3种类型的启动情况。点击“PUSH唤醒”,进入相应报表,还可选择按时查看各时段的对应启动次数、启动用户数、次均使用时长、跳出率指标,帮助分析通过这一推送对于app促活的直接效果。

  关于启动来源功能的更多使用介绍和功能详情,欢迎点击 查看更多,了解更多相关信息。

  第二步,就是分析对应来源的用户是否产生了有效的转化。

  对于购物类的场景,我们可以通过设置购买路径转化来看对应的转化情况,对比推送前后的数据结果,了解对应的推送是否已经达到了其最终的目标,以此作为最终整个推送计划的评定标准。

  以上都是借助于百度统计APP统计的各项实用功能开展的。除了以上介绍的这些主要步骤之外,我们也能借助于百度统计进行更多的在细节上的分析处理,助力于各类场景的运营工作。

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