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    利用消息推送提高用戶留存率的四個步驟

    作者:飛月 瀏覽:132 發布時間:2017-11-15
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     如何提高用戶留存率,是app運營人員苦思冥想的重點難題之一,蟬大師發現許多的開發者團隊,APP運營團隊,在為自己每天的‘新增用戶’數量而深感自豪時,卻苦惱的發現,這所有的新增用戶中,只有很小一部分堅持到了90天。

      

     

      有這樣一位開發者,第一天,他的新增用戶留存率是21%,但這一數字在第90天后,下降到1.89%。差的留存率意味著我們辛苦獲得的用戶只提供了短期的APP用戶數量的增長,最后人都走了,就別提什么長期價值了。

      當留存率過低時,高質量的消息推送是提高留存率的措施之一,通過本文,你可以了解到:

      1、如何提高用戶選擇允許啟用推送消息的機率

      2、發送推送通知,可以將留存率提高20%。

      3、吸引68%的第一周用戶,即使處于休眠狀態。

      4、個性化推送通知,享受高7倍的保留率。

      下面,你準備好了嗎? 讓我們一起來看看利用消息推送增加留存率的四個步驟吧。

      一、在請求獲取推送權限之前要注意什么

      我們知道APP推送通知可以提高留存率,但是呢,在用戶還沒有選擇允許我們向他推送消息之前,這個功能是沒作用的。實事求是的說,只有42%的ios用戶選擇允許APP向他推送通知。因此,如果我們想利用消息推送來提高留存率的話,那么首先是要想辦法提高用戶的選擇允許的機率。

      在請求獲取推送權限之前要注意的是, 默認情況下,iOS會在用戶啟動新應用程序時向用戶提供一系列系統提示。 這些提示包括APP需要訪問用戶的位置,聯系人列表等等權限。這時候,如果用戶不知道這款新下載的APP對他有什么具體價值的話,那么他們會拒絕這些請求,哪怕其中一些請求對用戶而言是有意義的,如推送通知。

      所以在這種情況下,您的推送請求會在這些其他權限請求中非常的容易丟失,如果用戶反復點擊“不允許”,我們將永遠失去這個機會。

       

      如果我們選擇在用戶注冊帳號或解鎖游戲后,再請求獲取推送權限呢?這個時候我們的應用已經初步向用戶證明了價值,相信可以使用戶更容易接受推送通知的請求,如果有可能的話,可以通過應用內消息發送解釋關于消息推送的信息,而不是通過的系統提示,這樣的效果會更好。只不過現在國內許多的APP都沒有這個功能。

      二、發送有價值的推送消息

      推送通知是與用戶互動的有效方式之一,從長期來看,一款發送推送知的應用都不會有太差的留存率。可是應該發送什么類型的推送通知?這是最棘手的一部分,不當的消息推送有可能會導致用戶卸載APP,所以我們應該盡可能的發送有價值的郵件。

      這里有幾個建議:

      1、購物類app,提醒用戶他們經常瀏覽的類別中有哪些打折的商品。

      2、旅行類app,通知用戶旅行的最后一分鐘的事件變更情況,例如航班延誤。

      3、音樂類app,通知用戶他們最喜歡的歌手剛剛發布了一個新專輯。

      這些消息的關鍵是他們創造價值而不是惹惱收件人,惹惱用戶的代價是巨大的,誰也不希望因為給用戶發了一個推送消息而導致被卸載吧?

      三、使休眠用戶接受相關消息

      如果第一周您的app只有10%的用戶在使用,打開率雖然這么低,但并不意味著其它90%的用戶卸載了應用程序。這些大部分用戶只是休眠。他們可能似乎對您的應用程序不感興趣,但如果您充分吸引他們,向他們展示您的產品的價值的話,事情有可能向好的方面發展。(此餅圖提供了一個有用的可視化)

       

      直到您的休眠用戶卸載您的應用程序之前,您仍然有機會贏回他們。 不夸張的說,使用推送通知可以重新激活超過三分之二的用戶群。

      推送通知的內容應遵循這幾點:有幫助,個性化,不要垃圾。

      這里的區別是時間,這是至關重要的,如果你的app,用戶仍然覺得有新鮮感,那么我們要做的只不過是,找一個恰當的時間利用消息推送,去說服或者說是去證明app的價值。

      四、個性化您的推送通知的內容

      一般來說,個性化推送比通用推送更有價值。個性化內容可以包括從基于用戶的瀏覽歷史的推薦項目到從互聯網提取的本地天氣數據的任何內容。上文中其實蟬大師aso優化平臺已經提到了相關個性化通知的內容,比如A喜歡張某的歌,我們可以向A推送張某的新專輯;比如B喜歡李某的歌,我們可以用B推送關于李某新專輯的消息。而這些,都是通過簡單的用戶瀏覽歷史便可以獲取到的信息。

      如何個性化您的發送時間?

      這要求開發者或者說APP運營要深入的分析用戶的使用習慣,選擇用戶在最有可能打開應用的時間點推送消息,但個性化的高低水平有時候并不能手動實現,不停的AB測試是通用方法,國外的這方面是借助智能算法。


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