策略產(chǎn)品已經(jīng)是一門(mén)體系較為完善的學(xué)科，想學(xué)習(xí)的小伙伴可以通過(guò)搜索引擎查找相關(guān)課程。本系列文章不講方法論，只分享親手分析的案例。著重展示思路，希望可以給大家?guī)?lái)一些參考和啟發(fā)。

調(diào)研時(shí)間：2018.12

調(diào)研對(duì)象：微博PUSH

調(diào)研目標(biāo)：通過(guò)調(diào)研發(fā)現(xiàn)問(wèn)題或機(jī)會(huì)點(diǎn)，作為提升【PUSH日均打開(kāi)人數(shù)】?jī)?yōu)化方案的依據(jù)。

調(diào)研背景：

• 用戶(hù)群體分為高頻、中頻、低頻三類(lèi)。通過(guò)平臺(tái)活躍行為粗略劃分（興趣標(biāo)簽、更新動(dòng)態(tài)頻度、內(nèi)容互動(dòng)頻度、好友互動(dòng)頻度等）
• 每天推送條數(shù)和打開(kāi)率（推送了N條，用戶(hù)打開(kāi)了幾條）分別為高頻：20條-10%，中頻10條-5%，低頻≤5條-2%。
• 不考慮技術(shù)層面原因（假設(shè)PUSH到達(dá)率100%）

項(xiàng)目背景

1. 產(chǎn)品目標(biāo)

通過(guò)push觸達(dá)用戶(hù)，維系并提升各類(lèi)用戶(hù)群體活躍度。

2. 理想態(tài)

通過(guò)合適的時(shí)間推送用戶(hù)感興趣的內(nèi)容，吸引各類(lèi)用戶(hù)群體點(diǎn)擊，把中低頻用戶(hù)培養(yǎng)成高頻用戶(hù)，避免用戶(hù)感覺(jué)被打擾而關(guān)閉推送。

3. 核心指標(biāo)

push日均打開(kāi)人數(shù)：每天每個(gè)用戶(hù)至少打開(kāi)一條push。

打開(kāi)人數(shù)=下發(fā)人數(shù)*打開(kāi)率*到達(dá)率

下發(fā)人數(shù)=未關(guān)閉推送用戶(hù)+關(guān)閉后被召回用戶(hù)+每天新增（默認(rèn)開(kāi)啟）用戶(hù)

保持未關(guān)閉推送用戶(hù)，召回已關(guān)閉用戶(hù)。

問(wèn)題分析

高頻用戶(hù)

（1）用戶(hù)畫(huà)像

個(gè)人信息：二次元昵稱(chēng)頭像、手機(jī)號(hào)登錄。

關(guān)注：

行為：

上次活躍時(shí)間2017-1，調(diào)研階段主動(dòng)行為如下。

環(huán)境：

成都，iPHONE6SP時(shí)令系統(tǒng)版本

（2）抽樣分析

樣本范圍：11月15日下午至11月23日全部推送。因篇幅較長(zhǎng)，為了不打斷大家看調(diào)研分析思路的節(jié)奏，略過(guò)抽樣詳情。

抽樣詳情包含：

• 詳細(xì)PUSH內(nèi)容記錄（推送時(shí)間、發(fā)布時(shí)間、標(biāo)題、路徑、標(biāo)簽、發(fā)布者、內(nèi)容類(lèi)型）
• 用戶(hù)行為
• 推送條數(shù)
• 內(nèi)容占比
• 單日分析

低→中頻用戶(hù)

（1）用戶(hù)畫(huà)像

個(gè)人信息：:女、好友圈以游戲好友為主，關(guān)注科普類(lèi)博主居多。

用戶(hù)行為：11月15日開(kāi)啟推送，對(duì)push內(nèi)容均點(diǎn)擊并短時(shí)間瀏覽。

環(huán)境：iOS、成都

（2）抽樣分析

樣本范圍：11月16日至11月20日全部推送。

主要問(wèn)題匯總

1. 用戶(hù)畫(huà)像不準(zhǔn)確，導(dǎo)致推送策略偏差

把低頻識(shí)別為高頻，上次活躍在去年的用戶(hù)，而且已經(jīng)關(guān)閉過(guò)推送，剛打開(kāi)推送的一個(gè)下午就推了12條。

2. 推送條數(shù)

高頻-推送條數(shù)太多。

被定義為高頻用戶(hù)，半天之內(nèi)推了12條，工作日比周末推送條數(shù)還多。

低頻-推送條數(shù)太少，中頻適中。

低頻用戶(hù)的特別關(guān)注明顯影響了推送條數(shù)，前兩天除去【特別關(guān)注】，每天只有2條推送。

3. 推送時(shí)間

（1）推送時(shí)間段

（2）推送頻率

推送太頻繁，在1分鐘內(nèi)連推了3條非用戶(hù)關(guān)注內(nèi)容。

4. 推送內(nèi)容類(lèi)型

（1）高頻

1. 娛樂(lè)資訊類(lèi)推送占比過(guò)高；
2. 【猜你喜歡】占比沒(méi)有隨著用戶(hù)興趣逐漸清晰的過(guò)程而上升，表現(xiàn)不穩(wěn)定；
3. 前3天在推送【猜你喜歡】時(shí)，推送了一些沒(méi)有熱度和質(zhì)量保障的作者及相關(guān)內(nèi)容。

（2）中低頻

推送內(nèi)容占比：

【猜你喜歡】?jī)?nèi)容占比：

中低頻的全部推送中，與用戶(hù)【關(guān)注】相關(guān)的內(nèi)容占比為58%?！静履阆矚g】部分只推送了3類(lèi)內(nèi)容，其中【游戲】占比75%。

對(duì)中低頻用戶(hù)的推送太過(guò)保守。

5. 推送內(nèi)容重復(fù)

（1）高頻

隔天，相同作者相似內(nèi)容

今天最早一條和昨天最晚一條推送內(nèi)容均來(lái)自于關(guān)注、同一發(fā)布者，內(nèi)容幾乎一樣。

隔天、同一天，不同作者相似內(nèi)容

在昨天推送了1條，用戶(hù)未點(diǎn)擊的情況下，今天又推送了兩條不同用戶(hù)發(fā)布的幾乎一樣的內(nèi)容。

同一天，不同作者相似內(nèi)容

用戶(hù)未點(diǎn)擊的情況下，1小時(shí)后又推送了一條一樣的內(nèi)容。

同一個(gè)關(guān)注刷屏

占當(dāng)天【關(guān)注用戶(hù)】75%。

占當(dāng)天【關(guān)注用戶(hù)】100%。

硬廣（暫不處理）

（2）中低頻

隔天、同一天推送同一【關(guān)注用戶(hù)】?jī)?nèi)容。

占總【關(guān)注用戶(hù)】的33.3%。

占總【關(guān)注用戶(hù)】的22.2%。

6. 項(xiàng)目計(jì)劃＆優(yōu)先級(jí)

【完善用戶(hù)畫(huà)像】用戶(hù)畫(huà)像的準(zhǔn)確程度直接影響了推送系統(tǒng)的判斷，是推送的基礎(chǔ)，因此優(yōu)先級(jí)高。

【推送條數(shù)優(yōu)化】【推送內(nèi)容重復(fù)】推送條數(shù)太多以及內(nèi)容重復(fù)是直接導(dǎo)致用戶(hù)不感興趣甚至關(guān)閉推送、卸載的兩大因素，優(yōu)先級(jí)高。

【猜你喜歡】是冷啟動(dòng)階段，引導(dǎo)中低頻用戶(hù)變成高頻用戶(hù)，完善用戶(hù)畫(huà)像進(jìn)入良性循環(huán)的重要階段，優(yōu)先級(jí)高。

【推送頻率高】目前只是基于常識(shí)的判斷，實(shí)際上每個(gè)用戶(hù)的使用時(shí)間以及接收信息量都不同，可以在用戶(hù)沉淀后逐步優(yōu)化。優(yōu)先級(jí)中

【娛樂(lè)】占比過(guò)高，根據(jù)2017年微博用戶(hù)發(fā)展報(bào)告可知，娛樂(lè)占比過(guò)高屬于相對(duì)合理的范圍，可以在用戶(hù)沉淀更多數(shù)據(jù)后再抽樣分析。優(yōu)先級(jí)中。

需求文檔

1. 項(xiàng)目背景

（1）產(chǎn)品現(xiàn)狀

目前平臺(tái)有三類(lèi)用戶(hù)，高頻中頻和低頻。低頻用戶(hù)興趣標(biāo)簽少更新慢，好友互動(dòng)頻次差且好友多為低頻用戶(hù)，導(dǎo)致可以給他們推送的興趣物料和關(guān)系物料很有限。高頻用戶(hù)正好相反，中頻介于兩者之間。

最近push關(guān)閉人數(shù)在持續(xù)增加，其中50%為高頻用戶(hù)，用戶(hù)關(guān)閉系統(tǒng)通知后將無(wú)法接收到push推送。

低頻用戶(hù)因?yàn)橄掳l(fā)條數(shù)少和內(nèi)容質(zhì)量差，push打開(kāi)人數(shù)一直不理想。

目前高頻用戶(hù)每天會(huì)收到20條推送，中頻用戶(hù)每天收到10條推送，低頻用戶(hù)每天收到少于5條推送。高頻用戶(hù)打開(kāi)率為10%，中頻5%，低頻2%。

（2）項(xiàng)目范圍

本版本暫不考慮到達(dá)率問(wèn)題，【特別關(guān)注】的推送邏輯對(duì)推送策略免疫。

（3）推送物料

（4）推送來(lái)源＆推送限制

（5）用戶(hù)畫(huà)像

（圖片來(lái)源：番茄那只羊《推送系統(tǒng)從0到1（七）：推送用戶(hù)畫(huà)像建立》）

2. 項(xiàng)目目標(biāo)

通過(guò)解決以下問(wèn)題，提升push日均打開(kāi)人數(shù)。

3. 需求概述

• 推送用戶(hù)感興趣的內(nèi)容，提升push點(diǎn)擊率。
• 在合適的時(shí)間推送，控制好條數(shù)和頻率。避免打擾用戶(hù)，防止用戶(hù)關(guān)閉推送甚至卸載。減緩用戶(hù)關(guān)閉推送趨勢(shì)。
• 在運(yùn)營(yíng)方案之外，從產(chǎn)品層面召回已關(guān)閉推送的用戶(hù)。

4. 需求詳述

抽樣分析后發(fā)現(xiàn)11類(lèi)問(wèn)題，本版本重點(diǎn)關(guān)注優(yōu)先級(jí)高的8類(lèi)問(wèn)題。

抽樣case及詳細(xì)問(wèn)題分析：

抽樣詳情包含：

• 詳細(xì)PUSH內(nèi)容記錄（推送時(shí)間、發(fā)布時(shí)間、標(biāo)題、路徑、標(biāo)簽、發(fā)布者、內(nèi)容類(lèi)型）
• 用戶(hù)行為
• 推送條數(shù)
• 內(nèi)容占比
• 單日分析

問(wèn)題1：用戶(hù)畫(huà)像不準(zhǔn)確，導(dǎo)致推送策略偏差

問(wèn)題描述：上次活躍在去年的用戶(hù)，而且已經(jīng)關(guān)閉過(guò)推送，剛打開(kāi)推送的一個(gè)下午就推了12條。

由當(dāng)前方案可知，高頻用戶(hù)每天推送20條，中頻用戶(hù)每天推送10條，低頻用戶(hù)少于5條。

在推送方案無(wú)異常的情況下，顯然微博對(duì)于高頻用戶(hù)的定義過(guò)于寬松，對(duì)于用戶(hù)的耐性過(guò)于樂(lè)觀。盲目的調(diào)用用戶(hù)歷史而沒(méi)有考慮時(shí)間間隔，用戶(hù)畫(huà)像更新不及時(shí)，用戶(hù)類(lèi)型劃分錯(cuò)誤，導(dǎo)致推送條數(shù)過(guò)多，打擾用戶(hù)。

解決方案：根據(jù)用戶(hù)行為指標(biāo)完善用戶(hù)畫(huà)像，使用戶(hù)類(lèi)型定位更準(zhǔn)確?？梢钥紤]增加成為高頻用戶(hù)的門(mén)檻，將高頻用戶(hù)的活躍時(shí)間延長(zhǎng)，降低打擾用戶(hù)的幾率。

• 調(diào)整目前高、中、低頻用戶(hù)的定義，提升成為中高頻用戶(hù)的門(mén)檻，如適當(dāng)延長(zhǎng)定義為活躍的單位周期；
• 對(duì)高頻用戶(hù)增加【近期活躍】的統(tǒng)計(jì)，取單位周期的平均值。

表中的【推送條數(shù)】指【高頻用戶(hù)】推送方案對(duì)應(yīng)條數(shù)，即都是在原方案基礎(chǔ)上減少，非累積減少。

問(wèn)題2：用戶(hù)畫(huà)像不準(zhǔn)確，用戶(hù)對(duì)推送內(nèi)容不感興趣

問(wèn)題描述：推送內(nèi)容與用戶(hù)興趣不匹配，是打開(kāi)率低的原因之一。

解決方案：通過(guò)用戶(hù)行為建立該用戶(hù)的興趣標(biāo)簽，與內(nèi)容標(biāo)簽進(jìn)行匹配排序。

統(tǒng)計(jì)各類(lèi)物料組合，在各個(gè)時(shí)間段、各內(nèi)容類(lèi)型推送時(shí)，各類(lèi)用戶(hù)群體的打開(kāi)率。

問(wèn)題3：高頻-推送條數(shù)太多＆低頻-推送條數(shù)太少

問(wèn)題描述：高頻用戶(hù)，在8天全天抽樣中，超過(guò)20條的占比37.5，等于20條的占比25%。

低頻用戶(hù)的特別關(guān)注明顯影響了推送條數(shù)，前兩天除去【特別關(guān)注】，每天只有2條推送。

解決方案：

（1）減少高頻用戶(hù)push條數(shù)

減少規(guī)則：

統(tǒng)計(jì)各類(lèi)推送內(nèi)容的打開(kāi)率，根據(jù)各個(gè)單位周期的打開(kāi)率隨時(shí)調(diào)整。

每天推送條數(shù)控制在15條左右，根據(jù)打開(kāi)率減少到15條以下時(shí)，從【猜你喜歡】【社會(huì)熱點(diǎn)】【本地資訊】中基于協(xié)同過(guò)濾進(jìn)行補(bǔ)充。

推送中有相似內(nèi)容或同一作者的情況，見(jiàn)下文問(wèn)題5解決方案。

（2）增加低頻用戶(hù)push條數(shù)

增加規(guī)則：

• 總推送條數(shù)≤10。
• 根據(jù)問(wèn)題4的解決方案，增加【猜你喜歡】中內(nèi)容的多樣性，使系統(tǒng)能盡快的采集到用戶(hù)的行為指標(biāo)和興趣標(biāo)簽，使低頻用戶(hù)盡快變成中高頻用戶(hù)。

問(wèn)題4：高頻-【猜你喜歡】不穩(wěn)定，中低頻-【猜你喜歡】太保守。

問(wèn)題描述：【猜你喜歡】占比沒(méi)有隨著用戶(hù)興趣逐漸清晰的過(guò)程而上升，推送內(nèi)容很猶豫。

解決方案：

1）增加【猜你喜歡】?jī)?nèi)容類(lèi)型覆蓋率

低頻用戶(hù)：+40%，中頻用戶(hù)+30%，高頻用戶(hù)+20%

微博興趣類(lèi)型：

（2）細(xì)分用戶(hù)群體、每類(lèi)用戶(hù)群體制定不同的權(quán)重

新用戶(hù)：冷啟動(dòng)階段

回歸用戶(hù)

中頻用戶(hù)

高頻用戶(hù)

問(wèn)題5：高＆中＆低頻-推送內(nèi)容重復(fù)

問(wèn)題描述：

高頻

• 隔天，相同作者相似內(nèi)容
• 隔天＆同一天，不同作者相似內(nèi)容
• 同一天，同一個(gè)關(guān)注刷屏。2個(gè)ceae分別占當(dāng)天【關(guān)注用戶(hù)】75%、100%

低頻

推送的大部分【關(guān)注用戶(hù)】?jī)?nèi)容集中在兩個(gè)作者，分別占比33%、22%

解決方案：

• 優(yōu)化內(nèi)容識(shí)別策略，對(duì)推送內(nèi)容進(jìn)行合并消重，提取作者、內(nèi)容、視頻的關(guān)鍵詞和類(lèi)別等信息進(jìn)行過(guò)濾。
• 同一天內(nèi)、推送的【關(guān)注用戶(hù)】，單人占比≤25%。3天內(nèi)總和≤30%。5天內(nèi)總和≤35%
• 同一天內(nèi)、推送的【關(guān)注用戶(hù)】，單人條數(shù)≤2。3天內(nèi)總和≤3。5天內(nèi)總和≤5

問(wèn)題6：推送時(shí)間不合適

問(wèn)題描述：

用戶(hù)在學(xué)習(xí)、工作、睡覺(jué)時(shí)，push會(huì)造成打擾。

解決方案：

(數(shù)據(jù)來(lái)源：公開(kāi)數(shù)據(jù)整理)

微博社交類(lèi)APP用戶(hù)在10點(diǎn)之后使用時(shí)間分布較為均衡，在22點(diǎn)出現(xiàn)較小使用峰值。

push的時(shí)間應(yīng)在人相對(duì)閑暇，即與人最高頻次使用手機(jī)的時(shí)間吻合，上班路上及早餐時(shí)間（7-9點(diǎn)左右）、午休（12-14點(diǎn)左右）、下班路上（18-19點(diǎn)左右）、睡前（21-22點(diǎn)左右）四個(gè)時(shí)機(jī)發(fā)送較佳。

問(wèn)題7：召回關(guān)閉推送的用戶(hù)

問(wèn)題描述：最近push關(guān)閉人數(shù)在持續(xù)增加，其中50%為高頻用戶(hù)

解決方案：

根據(jù)問(wèn)題2的解決方案，當(dāng)用戶(hù)對(duì)內(nèi)容的興趣權(quán)重≥5時(shí)，彈出提醒用戶(hù)開(kāi)啟push的彈窗，點(diǎn)擊確定后展示開(kāi)啟推送的引導(dǎo)。

當(dāng)用戶(hù)進(jìn)行關(guān)注、點(diǎn)贊、瀏覽等不需要跳轉(zhuǎn)頁(yè)面的操作時(shí)，在操作反饋后彈出。當(dāng)用戶(hù)進(jìn)行評(píng)論、轉(zhuǎn)發(fā)、搜索時(shí)，在操作完成的結(jié)果頁(yè)彈出。

作者：紫原新之助

來(lái)源：紫原新之助