微博PUSH策略及优化方案！

Posted:2021-09-10 10:24:20 - comments | 作者： @果尔 @ SEO培训学院 修订1.4 ID:76837

 策略产品已经是一门体系较为完善的学科，想学习的小伙伴可以通过搜索引擎查找相关课程。本系列文章不讲方法论，只分享亲手分析的案例。着重展示思路，希望可以给大家带来一些参考和启发。

调研时间：2018.12

调研对象：微博PUSH

调研目标：通过调研发现问题或机会点，作为提升【PUSH日均打开人数】优化方案的依据。

调研背景：

• 用户群体分为高频、中频、低频三类。通过平台活跃行为粗略划分（兴趣标签、更新动态频度、内容互动频度、好友互动频度等）
• 每天推送条数和打开率（推送了N条，用户打开了几条）分别为高频：20条-10%，中频10条-5%，低频≤5条-2%。
• 不考虑技术层面原因（假设PUSH到达率100%）

项目背景

1. 产品目标

通过push触达用户，维系并提升各类用户群体活跃度。

2. 理想态

通过合适的时间推送用户感兴趣的内容，吸引各类用户群体点击，把中低频用户培养成高频用户，避免用户感觉被打扰而关闭推送。

3. 核心指标

push日均打开人数：每天每个用户至少打开一条push。

打开人数=下发人数*打开率*到达率

下发人数=未关闭推送用户+关闭后被召回用户+每天新增（默认开启）用户

保持未关闭推送用户，召回已关闭用户。

问题分析

高频用户

（1）用户画像

个人信息：二次元昵称头像、手机号登录。

关注：

行为：

上次活跃时间2017-1，调研阶段主动行为如下。

环境：

深圳，iPHONE6SP时令系统版本

（2）抽样分析

样本范围：11月15日下午至11月23日全部推送。因篇幅较长，为了不打断大家看调研分析思路的节奏，略过抽样详情。

抽样详情包含：

• 详细PUSH内容记录（推送时间、发布时间、标题、路径、标签、发布者、内容类型）
• 用户行为
• 推送条数
• 内容占比
• 单日分析

低→中频用户

（1）用户画像

个人信息：:女、好友圈以游戏好友为主，关注科普类博主居多。

用户行为：11月15日开启推送，对push内容均点击并短时间浏览。

环境：iOS、北京

（2）抽样分析

样本范围：11月16日至11月20日全部推送。

主要问题汇总

1. 用户画像不准确，导致推送策略偏差

把低频识别为高频，上次活跃在去年的用户，而且已经关闭过推送，刚打开推送的一个下午就推了12条。

2. 推送条数

高频-推送条数太多。

被定义为高频用户，半天之内推了12条，工作日比周末推送条数还多。

低频-推送条数太少，中频适中。

低频用户的特别关注明显影响了推送条数，前两天除去【特别关注】，每天只有2条推送。

3. 推送时间

（1）推送时间段

（2）推送频率

推送太频繁，在1分钟内连推了3条非用户关注内容。

4. 推送内容类型

（1）高频

1. 娱乐资讯类推送占比过高；
2. 【猜你喜欢】占比没有随着用户兴趣逐渐清晰的过程而上升，表现不稳定；
3. 前3天在推送【猜你喜欢】时，推送了一些没有热度和质量保障的作者及相关内容。

（2）中低频

推送内容占比：

【猜你喜欢】内容占比：

中低频的全部推送中，与用户【关注】相关的内容占比为58%。【猜你喜欢】部分只推送了3类内容，其中【游戏】占比75%。

对中低频用户的推送太过保守。

5. 推送内容重复

（1）高频

隔天，相同作者相似内容

今天最早一条和昨天最晚一条推送内容均来自于关注、同一发布者，内容几乎一样。

隔天、同一天，不同作者相似内容

在昨天推送了1条，用户未点击的情况下，今天又推送了两条不同用户发布的几乎一样的内容。

同一天，不同作者相似内容

用户未点击的情况下，1小时后又推送了一条一样的内容。

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