微博PUSH策略：调研分析＆优化方案PRD

在上一篇文章中，小编为您详细介绍了关于《购物节“玩”法越来越多》相关知识。本篇中小编将再为您讲解标题微博PUSH策略：调研分析＆优化方案PRD。

原标题：微博PUSH策略：调研分析＆优化方案PRD

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。

同一个关注刷屏

占当天【关注用户】75%。

占当天【关注用户】100%。

硬广（暂不处理）

（2）中低频

隔天、同一天推送同一【关注用户】内容。

占总【关注用户】的33.3%。

占总【关注用户】的22.2%。

6. 项目计划＆优先级

【完善用户画像】用户画像的准确程度直接影响了推送系统的判断，是推送的基础，因此优先级高。

【推送条数优化】【推送内容重复】推送条数太多以及内容重复是直接导致用户不感兴趣甚至关闭推送、卸载的两大因素，优先级高。

【猜你喜欢】是冷启动阶段，引导中低频用户变成高频用户，完善用户画像进入良性循环的重要阶段，优先级高。

【推送频率高】目前只是基于常识的判断，实际上每个用户的使用时间以及接收信息量都不同，可以在用户沉淀后逐步优化。优先级中

【娱乐】占比过高，根据2017年微博用户发展报告可知，娱乐占比过高属于相对合理的范围，可以在用户沉淀更多数据后再抽样分析。优先级中。

需求文档

1. 项目背景

（1）产品现状

目前平台有三类用户，高频中频和低频。低频用户兴趣标签少更新慢，好友互动频次差且好友多为低频用户，导致可以给他们推送的兴趣物料和关系物料很有限。高频用户正好相反，中频介于两者之间。

最近push关闭人数在持续增加，其中50%为高频用户，用户关闭系统通知后将无法接收到push推送。

低频用户因为下发条数少和内容质量差，push打开人数一直不理想。

目前高频用户每天会收到20条推送，中频用户每天收到10条推送，低频用户每天收到少于5条推送。高频用户打开率为10%，中频5%，低频2%。

（2）项目范围

本版本暂不考虑到达率问题，【特别关注】的推送逻辑对推送策略免疫。

（3）推送物料

（4）推送来源＆推送限制

（5）用户画像

（图片来源：番茄那只羊《推送系统从0到1（七）：推送用户画像建立》）

2. 项目目标

通过解决以下问题，提升push日均打开人数。

3. 需求概述

• 推送用户感兴趣的内容，提升push点击率。
• 在合适的时间推送，控制好条数和频率。避免打扰用户，防止用户关闭推送甚至卸载。减缓用户关闭推送趋势。
• 在运营方案之外，从产品层面召回已关闭推送的用户。

4. 需求详述

抽样分析后发现11类问题，本版本重点关注优先级高的8类问题。

抽样case及详细问题分析：

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

问题1：用户画像不准确，导致推送策略偏差

问题描述：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。

由当前方案可知，高频用户每天推送20条，中频用户每天推送10条，低频用户少于5条。

在推送方案无异常的情况下，显然微博对于高频用户的定义过于宽松，对于用户的耐性过于乐观。盲目的调用用户历史而没有考虑时间间隔，用户画像更新不及时，用户类型划分错误，导致推送条数过多，打扰用户。

解决方案：根据用户行为指标完善用户画像，使用户类型定位更准确。可以考虑增加成为高频用户的门槛，将高频用户的活跃时间延长，降低打扰用户的几率。

• 调整目前高、中、低频用户的定义，提升成为中高频用户的门槛，如适当延长定义为活跃的单位周期；
• 对高频用户增加【近期活跃】的统计，取单位周期的平均值。

表中的【推送条数】指【高频用户】推送方案对应条数，即都是在原方案基础上减少，非累积减少。

问题2：用户画像不准确，用户对推送内容不感兴趣

问题描述：推送内容与用户兴趣不匹配，是打开率低的原因之一。

解决方案：通过用户行为建立该用户的兴趣标签，与内容标签进行匹配排序。

统计各类物料组合，在各个时间段、各内容类型推送时，各类用户群体的打开率。

问题3：高频-推送条数太多＆低频-推送条数太少

问题描述：高频用户，在8天全天抽样中，超过20条的占比37.5，等于20条的占比25%。

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。

解决方案：

（1）减少高频用户push条数

减少规则：

统计各类推送内容的打开率，根据各个单位周期的打开率随时调整。

每天推送条数控制在15条左右，根据打开率减少到15条以下时，从【猜你喜欢】【社会热点】【本地资讯】中基于协同过滤进行补充。

推送中有相似内容或同一作者的情况，见下文问题5解决方案。

（2）增加低频用户push条数

增加规则：

• 总推送条数≤10。
• 根据问题4的解决方案，增加【猜你喜欢】中内容的多样性，使系统能尽快的采集到用户的行为指标和兴趣标签，使低频用户尽快变成中高频用户。

问题4：高频-【猜你喜欢】不稳定，中低频-【猜你喜欢】太保守。

问题描述：【猜你喜欢】占比没有随着用户兴趣逐渐清晰的过程而上升，推送内容很犹豫。

解决方案：

1）增加【猜你喜欢】内容类型覆盖率

低频用户：+40%，中频用户+30%，高频用户+20%

微博兴趣类型：

（2）细分用户群体、每类用户群体制定不同的权重

新用户：冷启动阶段

回归用户

中频用户

高频用户

问题5：高＆中＆低频-推送内容重复

问题描述：

高频

• 隔天，相同作者相似内容
• 隔天＆同一天，不同作者相似内容
• 同一天，同一个关注刷屏。2个ceae分别占当天【关注用户】75%、100%

低频

推送的大部分【关注用户】内容集中在两个作者，分别占比33%、22%

解决方案：

• 优化内容识别策略，对推送内容进行合并消重，提取作者、内容、视频的关键词和类别等信息进行过滤。
• 同一天内、推送的【关注用户】，单人占比≤25%。3天内总和≤30%。5天内总和≤35%
• 同一天内、推送的【关注用户】，单人条数≤2。3天内总和≤3。5天内总和≤5

问题6：推送时间不合适

问题描述：

用户在学习、工作、睡觉时，push会造成打扰。

解决方案：

(数据来源：公开数据整理)

微博社交类APP用户在10点之后使用时间分布较为均衡，在22点出现较小使用峰值。

push的时间应在人相对闲暇，即与人最高频次使用手机的时间吻合，上班路上及早餐时间（7-9点左右）、午休（12-14点左右）、下班路上（18-19点左右）、睡前（21-22点左右）四个时机发送较佳。

问题7：召回关闭推送的用户

问题描述：最近push关闭人数在持续增加，其中50%为高频用户

解决方案：

根据问题2的解决方案，当用户对内容的兴趣权重≥5时，弹出提醒用户开启push的弹窗，点击确定后展示开启推送的引导。

当用户进行关注、点赞、浏览等不需要跳转页面的操作时，在操作反馈后弹出。当用户进行评论、转发、搜索时，在操作完成的结果页弹出。

本文由 @紫原新之助 原创发布于人人都是产品经理。未经许可，禁止转载。

题图来自网络游戏网

编后语：关于《微博PUSH策略：调研分析＆优化方案PRD》关于知识就介绍到这里，希望本站内容能让您有所收获，如有疑问可跟帖留言，值班小编第一时间回复。 下一篇内容是有关《如何设计出一款灵活的工单系统？》，感兴趣的同学可以点击进去看看。