app做推广,日活反而下降?

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这次主要围绕消息推送的一些策略和内容文案进行总结分享,既然打开文章了,那就看一下咯~

一、推送类型

人性的求知、贪婪、懒惰在不同类别的消息推送中也有所体现:

懒惰:

工具类消息推送

工具类的推送,这一类的推送主要和用户的信息刚需相结合,用户在和产品产生某些交互之后,通过消息推送进行提示(如果你懒得打开app查看信息,那我就推送给你咯)

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贪婪:

活动类消息推送

活动类消息推送首先满足产品自身活动曝光的需求,通过活动曝光告知用户“你有一个占便宜的机会,不要白不要”

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好奇:

纯内容消息推送

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这类消息推送频次较高,推送的内容主要依赖于用户对内容的个性化诉求,通常在内容推送时,对标题文案的要求较高,需要一个符合用户需求且有吸引力的标题来概括落地页的内容(但注意即使用户通过标题吸引打开推送,但推送内容不够好,长期会影响推送的用户体验,甚至导致用户关掉消息推送);

社交类消息推送

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二、推送策略

推送也讲究天时、地利、人和,今天我们就把这六个字放进推送的策略里来讲

1.天时:

在进行推送的时候,参考用户的作息习惯+活跃时段设定推送的时间

每个产品的特性不同,用户的活跃时间也会有差别,比如下图某app的用户活跃时间段主要集中在12:00–14:00、21:00–00:00,再参考app用户画像及一日的作息进行推送,比如app用户画像主要为北上广深等一线城市的白领人群,通常工作日早上8:00-10:00处于用户起床、通勤的时间段,21:00–23:00处于下班休息或加班回家路上的时间段,这个时候用户使用手机的频次较高,综合这几个时间,可以在早上9:00/晚上9;00进行推送;

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2.地利:

推送场景化:基于自身业务场景或地域场景

自身业务场景:以电商产品为案例,围绕用户近期的商品浏览动态,推送相关的促销信息或商品动态更新。在这类消息推送中,触发方式有两类:第一类是用户手动关注店铺并接收店铺动态,第二类是系统根据用户的浏览标签,进行兴趣推荐,自动推送相关商品折扣信息;

地域场景:

地域场景又可以细分为:针对当地常驻人群的推送、针对位置标签的推送,在细分的地域场景推送中,主要以位置标签的推送为主,例如根据用户的地理位置信息,对目标用户进行地理位置的属性筛选,当符合筛选条件的用户进入指定的地理围栏区域时,便会触发消息推送,实现消息的精细化推送。

3.人和:

这里聊到的“人和”主要指精准的用户画像,比如基于用户性别、消费水平、职业、兴趣爱好、线上行为等维度建立用户虚拟模型,然后通过建立的用户虚拟模型,为不同用户打上不同的标签,再根据这些标签实现“千人前面”的推送。比如,电商类的app,当用户在app内产生浏览行为时,其实根据这些行已经建立了最初步的用户画像,结合用户画像进行商品折扣、活动类的消息推送,这样的精准推送对用户来说也是相对友好的,在一定程度上避免对所有用户产生打扰。

在用户数据模型标签的建立上,主要根据用户行为、用户画像进行划分,根据不同的app在数据模型标签的选择上有不同的侧重点,在这里不进行展开说明。

三、推送文案设计

聊完推送的“天时、地利、人和”,再好的推送策略也需要和文案配合,才能撩动用户。由于推送的文案字符有限制,所以在文案内容的高度精炼和博人眼球就显得非常重要。

1.简单直接告诉用户好处

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比如电商类的商品折扣推送,用户每天都在接收大量的优惠信息轰炸,与其给用户呈现太多优惠信息,不如简单直接的把商品优惠后用户可以获得的好处呈现给用户,所以以这条推送举例,我的建议可以改为“【速抢】入口即化的超甜库尔勒香梨,5粒9.9元,直省XXX元…”。在做推送的时候,利用算法搜索用户偏好,这就已经成功一半,在文案上,让用户直接感知到获利,才能真正做到吸引用户眼球,获得推送转化。

2.巧设悬念,勾起好奇

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相对于电商类的直接“描述式”推送而言,内容类的推送可以有更大的发挥空间,通过设置悬念,勾起用户的好奇心。但有个问题同样需要注意,在推送的标题设定悬念时,一定要和用户看到的落地页保持一致的内容。即使用户前几次被推送标题吸引点进去,如果落地页的内容与推送文案无关,同样存在被用户忽略的风险,得不偿失。

比如这条知乎的推送,副标题直接抓取落地页的部分内容,与推送主题文案结合,主题文案“你的同学们都带过哪些匪夷所思的东西上学?”吸引对这条内容有互动意愿的用户。而“一时间,我还以为她被来了一个民宿博物馆….”可以对这条内容没有任何互动意愿的用户产生吸引。

3.结合场景,巧用符号表情、图片

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推送文案中加入emoji表情能够在一堆文字中吸引用户的眼球,用emoji表情来进行推送抓眼球,也会显得活泼可爱。

比如知乎这条推送标题中的手势符号,起到了指引用户划开的作用,推送中加入图片,让这条推送显得没那么枯燥。

写在最后

关于推送,除了推送策略、文案的设计,在进行推送时,可以进行A/B test,结合推送后的数据进行优化。每一次推送都是在给自己的app做推广,拒绝一成不变,推送也可以变的有趣有灵魂。

 

作者:阿沐

来源:阿沐

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