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To B 产品的消息推送设计

本文作者:营销分享网 更新时间:2019-07-11 08:37:55

  推APP的消息正日益成为一个不可缺少的功能。好推可以增强用户的活动,粘度,参与。然而,设计不好容易导致沮丧的用户,以提高产品的卸载率。这里是我的推送功能设计过程中的份额为新闻。

  每一个新功能的目的,应根据自己产品的定位,专门设计的功能。由于我负责产品的定位是B端工具产品,目的是为了提醒用户的日常工作内容,提高用户参与度。所以整个功能设计上这口气做,考虑到一些可扩展性。

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  APP几个市场主流的参照预先设计的消息推功能,与产品本身的定位方案选择和调整组合。整个推功能的设计分为以下模块:数据源,推送管理平台,信息设置,推粒度设置,历史仓库,数据分析,推,第三方份。下文描述设置在主推送消息,第三方在两个部分。

  与产品的定位讯息分类密切相关。例如:淘宝网位置是大宗商品交易平台,所以设置接口物流信息,通知消息,消息输入交互信息等。; 当当网的阅读位置,电子书购买,阅读,书评平台,因此建立了一个小钟(书籍货币),我回答说,书籍和其他更新的入口; 定位网易云音乐是音乐下载,共享和交流的平台,所以成立了云音乐书记,评论和其他入境。

  展示样式邮件分类:一个共同的列表中,在TAB的网页的形式,或者是这两种形式的组合来显示。下图显示了不同的淘宝,当当读书,网易云音乐3个APP新闻截图:

  我目前正在设计的产品,实现为推动工作的内容,以及每次上线一周多关注新功能的用户,因此消息到上线公告,商业新闻,三个部分新闻系统。整个消息参考淘的接口设计。类别区分的底部,使每个类别中的两个分类以列表的形式。

  各类通知栏的实力的感知如下:手机通知栏弹出标红点。形式可以组合使用。

  由于我目前负责产品需求的人要做到:不使用APP的用户,将用户带到APP,才能完成的工作内容。因此,该产品采用的是手机推送通知栏。新闻公告,上线后,消息推送服务系统将优先使用推流行,标提示方式,以免与用户频繁干扰。

  推登陆页面往往与内容推送有很大关系。如果建议是金融产品,这表明物流调度,点击相应的消息输入接口。如果不止一个系统是一个推送消息,你不能直接跳到特定的方法接口,只有第一个进入中心,然后选择读。每个消息被单独按下,用户可以很容易导致的反感。

  我的产品设计设置了信息中心目标。原因有二:一是因为该消息上线的新条目,介绍了信息中心的目的地,这样可以增加曝光入口,热情推一推的在线系统的消息公布后。第二,为了不打扰用户,所述推送消息每天只有一次,包括多个积压在其内的消息,它不能直接进入相应的特定消息接口。

  定时推送:推取出APP形式,一般设置在推点餐的前。此外,它是根据用户的使用习惯,细分推。例如,当用户在一般20:00外卖抽头点,可以在定时时7:30推送进行的消息; 也推基于使用的用户的频率。例如,用户不会在七天内使用APP,所以推送消息。

  实时推送:新的消息出现,产生了新的促销活动,将推动实时新闻。特别是对于消息的时间限制的性质,如果不按下时,用户可以就给造成的损失。

  我设计的产品,因为它是在商务功能推动,实时性要求不强,它的目的是推动时机。上午9:00每次推送,每次一推,推的消息中加速你需要做的一些工作。用户早上去上班,你可以看到你想要什么样的工作,提高了工作效率,减少对用户的干扰。

  按模板:手机通知栏,一键弹出模板设计。手机通知栏设置特定的模板,用户标识信息,从而减少认知待办事项。但是,如果推千篇一律,会造成使用者的疲劳。标题的设计遵循“AIDA规则”。(AIDA什么规则:注意力关注,兴趣而兴趣,唤起desire-,动作 - 点击或购买),我个人认为它应该根据自身定位APP。APP TO B就结束思路不够清楚,但不能太花哨的副本。

  与消息帐号登录关系:游客用户模式下,你可以检查邮件,或交必须登录查询。新的功能,如推应该支持访客这种模式下,入口点后,薪酬类推,你必须登录才能查看。

  按目前分为以下三个模块的消息:手机厂商(小米推,推华为),第三方(联盟推友,推极光,一推),BAT推平台(阿里云推,鸽子腾讯,百度云推)可以以各种推的形式组合。

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  由于公司的产品之前它已经集成了一个推,所以在后续的方案,以提高开发效率。特别是,他们还测试产品的一些反馈小米,华为取消的过程中,您无法收到推送消息。使用产品的地方后,以改善推杆推小米华为推模式+。

  这种设计虽然在后台消息推送度(版本,型号,市)配置。然而,由于数据的统计分析的早期用户不到位,导致的程度不能推消息,细粒度分析。如:哪些城市消息推送的用户点击率是比较高的,邮件推送到用户的多少命中等等。

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  对于消息的到达率,转化率没有很好的定义,不能测量第三方推送是否能达到预期的效果。小米不能从数据得知,华为等车型是否有问题推送的消息到达率。

  无法从数据统计,用户是否按这个进攻设计,用户是否在设计模板推兴趣,推送内容影响用户。只能通过用户的反馈进行检测。

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