用戶召回其實很大程度上就取決于消息推送，即：將合適的內容通過合適的渠道在合適的時間推送個合適的人，合適的內容、合適的渠道都是挺簡單的事，難點就在合適的時間，以及合適的人（例如激活 App 次數以及連續兩周下降的大 V 用戶）
對于消息推送優化，我們先有個明確的目標，是優化最終效果，但最終效果=推送人群 * 推送成功率* 觸達率 * 點擊率 * 用戶與內容匹配度。
所以想要優化最終的推送效果，就得從以上每一步都進行優化，及優化公式右邊的每一個元素，及增加推送人群、提升推送成功率、提升觸達率、提升點擊率、提升用戶與內容匹配度，這樣一拆解下來目標是不是明確多了？
那下面就將消息推送按時間順序列需要的操作講一講，看哪些步驟可以提升上面的數字，按時間順序可分為：
——推送前：消息制作、選擇推送人群、選擇推送渠道
——推送中：消息推送
——推送后：消息收到、消息點擊、數據反饋（根據數據反饋可進行優化）
文章其實兩條線，一條是將消息推送按公式拆分成觸達率、點擊率、轉化率等，一條是將消息推送按時間維度拆分成每一步，然后可以在每一步來看，可以怎樣優化第一條線的各種數據
一、推送前
1、消息制作
提幾個需要注意的點，推送的封面圖怎么樣？推送的標題質量是否能吸引？推送內容質量怎么樣？標題、內容是否熱點內容？標題、內容是否跟當下相關？標題、內容是否考慮手機尺寸來顯示？是否定義好landingpage？
APP運營：體系優化消息推送，輕松召回用戶！
2、選擇推送人群
這一步要做到選擇對應人群其實挺難的，需要在推送系統上創建各種標簽，每次通過選擇這些標簽取交集、并集等來決定推送用戶。
也可以通過創建用戶集，來避免每次都需要重新選中多個標簽的交集或并集，例如選擇等級大于 3 級 ∩ 男 ∩ iOS 系統 ∩ 最近三天有付費行為的用戶，如果你常常會給這類用戶發送消息，則可以將其創建一個用戶集，每次推送時選擇那個用戶集即可。
再來說說這些標簽應該如何來定義。
網絡上說的最多的當然是通過人口學角度來分，例如城市、年齡、性別等，但實際在做的過程中會發現，如果僅以人口學角度來分的話，會顯得特別不合理，還需要增加很多和業務相關的分類，例如在直播中有打賞、在動態中有打賞、在私聊中有打賞。這些篩選條件一共可分為：
——版本條件：可篩選具體的某個版本
——系統條件：可篩選 Android、iOS
——用戶條件：人口學的一些維度，如年齡、性別、城市等
——賬戶條件：總賬戶，或某個業務的賬戶余額，例如篩選錢包是否還有錢、背包是否還有禮物等
——付費行為：是否有付費，付費多少，在哪個渠道付費
——活躍行為：激活 App，發動態等
——內容消費：進入直播間，動態進行互動等
具體會怎么會根據你自己的產品來決定的，篩選條件一般由三部分構成：大篩選條件、子篩選條件、時間，例如付費行為可篩選有或無，可在子條件中篩選付費金額范圍，以及付費金額渠道（例如直播間、動態、私聊），在時間維度可篩選 1 天、2 天、3 天……以及自己輸入天數。
篩選條件的顆粒度是否要做的這么細，根據產品階段以及具體產品來決定，沒有一個通用的公式。
除了以上篩選標簽推送，也需要支持輸入 ID進行推送
3、選擇推送渠道
推送渠道選擇挺簡單的，一般就那幾個，短信、站內信、郵件、push
4、選擇推送時間
對于大一點的公司，發送推送消息可能需要審批好幾層，而不是創建后就能立馬推送出去。
還有就是對用戶來說的時間限制，需要限定哪些時間段不能推送，哪些時間段可以推送，這需要根據自己產品的用戶具體使用場景來決定，但一般是 7-11 點（想象一下凌晨兩點收到一條推送通知把你吵醒了，你會說怎樣的反應？）
對于發送時間的限制需要考慮哪些消息應該計算到限定時間中，哪些消息不應該計算在內，例如廣告營銷消息不能再 23-7 點之間推送給用戶，但是驗證碼不會限制，你總不能超過 23 點就不讓用戶收到驗證碼吧
二、推送中
1、消息推送
先來說下消息推送流程上是怎樣到達用戶手機上的，Android和 iOS 有些小差別：
iOS消息推送流程：
——運營手動推送：發起推送請求（自有服務器，或第三方）→APNS（蘋果服務器）→iPhone（終端）→彈出新消息（終端）→打開App（移動應用）→進入landingpage（移動應用）→開始活動內流程（移動應用）
——觸發式推送：事件觸發（自有服務器，或第三方）→APNS（蘋果服務器）→iPhone（終端）→彈出新消息（終端）→打開App（移動應用）→進入landingpage（移動應用）→開始活動內流程（移動應用）
Android消息推送流程：
——運營手動推送：發起推送請求（自有服務器，或第三方）→Android（終端）→彈出新消息（終端）→打開App（移動應用）→進入landingpage（移動應用）→開始活動內流程（移動應用）
——觸發式推送：事件觸發（自有服務器，或第三方）→Android（終端）→彈出新消息（終端）→打開App（移動應用）→進入landingpage（移動應用）→開始活動內流程（移動應用）
對于 iOS 還好一點，都是蘋果自家的產品，最多就是用戶關閉了通知權限，導致無法收到；
Android 的幺蛾子可就多了，結束進程是收不到的，關閉通知權限也是收不到的，如果集成廠商推送（好處是結束進程也能推送到用戶手機上），壞處是有可能如果只接入一家廠商，有可能其他 Android 手機品牌是接受不到的，例如接入 OPPO，華為手機可能是收不到的。
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這里只是考慮了讓Android 用戶在結束進程能收到消息，在消息推送過程中還有很多問題要考慮，我列下來你可以去考慮下。
例如：接入哪家第三方公司？接 push 的公司和 im 公司是否有沖突（我司接入的極光和云信是有沖突的，不能同接入）？支持多少并發量？用戶接收到消息會有延遲幾小時嗎？各廠商的政策怎樣？
三、推送后
1、消息收到
主要是幾個問題，先列出這幾個問題，然后展開來講一下
——頻率限制
——相互喚醒
——推送的影響
——App 內引導打開通知權限
1）限制頻率
舉個極端點的例子，如果淘寶每天給你推送 500 條信息，你會怎樣？可能就是直接卸載了，所以對用戶的消息推送需要考慮頻率。
例如每天最多給用戶推送兩條，如果超過兩條之后，自動推送不成功。
但是需要考慮哪些消息應該計算到條數中，例如廣告營銷應該計算在內，驗證碼不應該計算在內，用戶每天獲取 5 條驗證碼可能都算是正常的。
一個注意的點，一些同學可能會想，別家的 App 都每天推送十幾條，我只推送一兩條，豈不是占用用戶的時間就少了嗎？
消息推送可不能按照公地悲劇的思路來思考（可以去百度下公地悲劇），對于用戶使用 App 來說，他是可以選擇卸載或者關閉通知權限的，不想公地悲劇中沒有選擇。
2）App之間相互喚醒
假設即刻 App 和他趣 App 都接入了同一家第三方 push 廠家，如果即刻沒有結束進程，他趣結束了進程，在推送給他趣消息時，即刻會喚醒他趣，使他趣能收到消息。
但是這種喚醒機制在 Android N 的時候，谷歌已經限制了不能這樣做，所以這種方式可以不用考慮了，現在采用的更多是接入手機廠商，通過廠商推送比較靠譜。
3）推送的影響，有好處也會有壞處
好處：信息告知與提醒、促進活躍，增強粘性、喚醒沉默用戶，提升留存、提高功能模塊使用率
壞處：騷擾用戶，提高卸載率、信任透支，“狼來了”的故事、過多無價值內容，造成用戶反感甚至麻木
4）App 內引導打開通知權限
這是一個iOS、Android 都會存在的問題，如果用戶手動關閉了通知權限，那是無論如何都是無法將 push 推送到用戶手上的，所以在用戶使用 App 是你需要盡量的引導用戶開通權限。
如果用戶已經關閉了通知，則需要在某些地方判斷是否已經關閉通知權限，如果已經關閉了則需要引導用戶打開。
2、消息點擊
消息點擊需要考慮的點：內容質量怎樣？標題是否吸引？用戶與內容匹配度？是否熱點內容？通知中帶有用戶昵稱等個性化內容？是否支持跳轉對應頁面？跳轉是否流暢？落地頁質量怎么樣？
這里其實已經是結果了，這里的結果好壞會取決于發送前的幾步，篩選用戶時是否將對于信息發送給對于用戶，消息制作時質量怎么樣等
3、數據反饋
發送后需要統計每一步的數據，在和行業內進行對比，以及和自己進行環比、同步看數據，需要統計的數據例如有應發人數、實發人數、發送成功用戶數、觸達成功用戶數、點擊用戶數、跳轉至落地頁后的每一步轉化人數，除了這些數據之外還需要關注下用戶的卸載率（收到推送后 1 小時內卸載 App 的用戶數 / 收到推送的用戶數）。
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4、推送記錄
設計消息推送系統時，一部分是消息推送，還有另外一部分是推送之后的消息記錄，這就是畫畫原型，很簡單的事，只提一下需要注意的幾個點就好
——推送進度，例如創建成功（支持取消推送）、推送中、推送成功、已刪除等狀態
——單條消息推送之后的數據，例如點擊率、轉化率、推送用戶數等
四、其他
——怎樣監控卸載率（我也不知道）
——怎樣確定消息優先級，因為每天有限制消息推送的頻率，那肯定是優先推送優先級高的消息
——怎樣使每個用戶都收到他能承受的最大條數（例如有的用戶每天最多能接受 2 條，超過 2 條之后他就會卸載App，那就每天給他推送 2 條就好；有的用戶每天最多能接受8 條，超過 8 條之后他就會卸載 App，那就每天給他推送 8 條）
——怎樣做 A/Btest，例如抽 10% 的用戶出來，將寫好的 5 條文案分別推送給 2% 的用戶（10%/5=2%），較短的一段時間來看哪一條文案的點擊率比較高，然后將這條文案推送給剩下的 90% 用戶
——區分手動推送和觸發式推送，以上說的大多屬于手動推送，還有一種分類屬于觸發式推送，也是滿足各種條件（一個事件），就給用戶推送一條消息，例如今天你生日、聯系 3 天未登錄 App、充值成功、優惠券到期等場景
——如果移動端和 PC 端同時在線，推送邏輯是怎樣的
