購読を解除する人が増えていますか?プッシュデータ分析方法が欠けている

購読を解除する人が増えていますか?プッシュデータ分析方法が欠けている

メッセージプッシュは、APP 操作に最適なチャネルです。高速、正確、効果的なメッセージ リマインダーです。 Push の主な機能は、ユーザーをアクティブ化し、ユーザーアクティビティを増やすことです。調査によると、メッセージ プッシュ機能を備えたアプリの保持率は、メッセージ プッシュ機能を備えていないアプリの 2 倍以上であることが指摘されています。eコマースアプリの場合、プッシュによってパフォーマンスが大幅に向上することもあります。

しかし、プッシュは典型的な諸刃の剣です。うまく使えば、リテンション率の向上に役立ちます。しかし、不適切に使用すると、ユーザーがその日に戻ってきたり、プッシュを閉じたり、アプリをアンインストールしたりすることに直接影響します。これは、ほとんどのオペレーターがプッシュの悪影響を適切に認識しておらず、プッシュの品質を評価する方法も確立していないためです。

上の図は、プッシュの送信からユーザーへの到達、ユーザーのクリック、ユーザーの消費、ファンからヘイターへの転換の可能性まで、プッシュ送信のプロセス全体を示しています。各レベルの転換は、配信率、クリック率転換率、および登録解除率(アンインストール率)に対応しており、登録解除率(アンインストール率)は、運用担当者が最も見落としがちなデータである可能性があります。

プッシュ分析データの使用経験を共有します。

上記の表はプッシュデータ分析のヘッダーです。プッシュ分析に必要なほぼすべてのデータがこの表に含まれています。次に、各データについて簡単に説明します。

大量のデータをどのように分析するのでしょうか?次に、次のコア指標からこの表を使用する方法を説明します。

1. リーチ率

到着率 = 到着量 / 配送量。到着率を監視するには、次の表を使用します。

リーチが低い主な理由は 2 つあります。

  1. 技術的なチャネル上の理由により、到着率は比較的低いです。チャネル内で信号損失が発生するため、このデータは主に技術レベルをテストします。
  2. ユーザーが積極的にメッセージ プッシュをオフにしました。心配しないでください。これは完全にあなたのせいではないかもしれません。アプリを初めて開くと、アプリがメッセージをプッシュすることを許可するかどうかを尋ねるポップアップウィンドウが表示されます。この時点では、承認率が 50% 未満である可能性があります。その後のプッシュ操作がうまくいかず、ユーザーがプッシュメッセージを禁止した場合、ユーザーにプッシュ通知を再度送信する機会がなくなる可能性があります。

まず、ユーザーに迷惑をかけるような動作が多すぎないか検討する必要があります。次に、あまり落胆しないでください。慎重に運用している限り、その後の使用時にユーザーのプッシュ許可を取得できる可能性はまだあります。

このとき、ユーザーに明確な理由を示し、テイクアウト注文状況通知、待ち行列進行状況通知、発券情報リマインダー、投資収益リマインダーなど、ユーザーのニーズを満たす製品内のコア機能を通じて実装する必要があります。以下は例です。プッシュ通知をオフにしているユーザーが記事を購読すると、プッシュ通知をオンにするためのプロンプトが表示されます。

2. クリック率

クリック率 = クリック UV / リーチ UV

私の意見では、クリックスルー率が高いかどうかは、ユーザーの利用シナリオに基づいてメッセージをプッシュするという一言でまとめることができます。

簡単に言えば、まずユーザーを理解し、次に適切なタイミングを選択し、最後に適切なコンテンツをプッシュする必要があります。

クリックスルー率を最適化したい場合は、変数を制御し、多数の A/B テストと小規模なテストを実施する必要があります。

1.コピーライティング

PUSHで最も重要な要素はコピーライティングでしょう。具体的なプランについては多くの運用マスターが解説しているので、ここでは詳しくは触れません。インターネットでPUSH運用の仕事を検索すればわかりますが、基本的にはコピーライティングに関するものです。

2. 時間

プッシュのタイミングについてお話ししましょう。アプリによってユーザー グループが異なるため、プッシュのタイミングも異なりますが、一般的に言えば、プッシュするタイミングは、ユーザーが比較的空いているときであるべきです。たとえば、オフィスワーカーの場合、メッセージを送信するのに最適な時間は、出勤途中、朝食時(午前 9 〜 10 時)、昼休み(午後 12 〜 2 時)、仕事帰り(午前 6 〜 7 時)、就寝前(午後 21 〜 22 時)であるため、ユーザーベースを明確に理解する必要があります。

私のテスト計画は次のとおりです。プッシュ タイプ、戦略、コピーライティングなどの要素を変更せずに、同じ属性を持つユーザーに対して午前 9 時から午後 11 時まで 1 時間ごとに小規模なトラフィック テストを実行します。

私たちのアプリは食べ物に関するものなので、以前テストした結果、夕食後の 19:00 から 22:00 の間にメッセージをプッシュすると、クリックスルー率が最も低くなり、多数の登録解除が発生することがわかりました。

独自のアプリのデータを組み合わせて、クリック率が高く、登録解除率が低い期間を選択してプッシュすることができます。

クリックスルー率は、配信停止率と切り離すことはできません。配信停止率のセクションで、より多くの側面について詳しく説明します。

3. コンバージョン率

コンバージョン率 = コンバージョン量 /クリック数

プッシュ メッセージは、関連するページにリンクする必要があります。ユーザーは、プッシュされたコンテンツに興味がある場合にのみクリックしてアクセスします。表示される内容がメッセージの内容と無関係であれば、ユーザーはがっかりしてアプリをアンインストールします。結局のところ、アンインストールの手順は、プッシュ通知をオフにする手順よりもはるかに簡単です。登録解除数/クリック数が通常のプッシュ データよりも高い場合は、すぐにランディング ページを確認してください。

ユーザーのコンバージョン率を監視するには、プッシュランディングページを総合的に追跡する必要があります。マーケティング活動のプッシュの場合、ユーザーがアクセスした後、直接アプリを終了したり、マーケティングページに留まってから購入に転換したりするなど、チェーン全体のデータを監視して、どのリンクの離脱率が最も高いかを確認し、最適化のために特定の製品戦略と運用戦略を採用する必要があります。

たとえば、ユーザーの 90% が 30 秒以上ページに留まりますが、次のレベルのページに進むユーザーは 20% だけです。この場合、このページのコンテンツを確認することに重点を置く必要があります。取引プラットフォームがビデオを掲載し、ビデオの後にクリックを促す明確なリマインダーがない場合、直帰率は増加します。

4. 登録解除率(アンインストール率)

解約率 = 解約数 / 到着数

多くの運用担当者はコピーの最適化に全力を尽くしており、クリックスルー率が上昇するのを見て満足しています。しかし、運用担当者の 99% はプッシュの効果を誤って判断しています。

各プッシュには対応する登録解除率があります。プッシュにより毎日のアクティビティが増加する一方で、登録解除とアンインストールも増加します。監視データから、マーケティング プッシュが送信された後、登録解除数がすぐにピークに達することがわかります。毎日のキャンセル数が、毎日許可を開いている人数よりも多いことも経験しました。キャンセル数を減らすために、以下の分析を行いました。

1. プッシュタイム

クリックスルー率のセクションで述べたように、プッシュタイプ、戦略、コピーライティングなどのすべての要素を変更せずに、同じ属性を持つユーザーに対して午前 9 時から午後 11 時まで 1 時間ごとに小規模なトラフィック テストを実行します。

時間は実際にはユーザーのシナリオです。コピーはシナリオと組み合わせる必要があります。真夜中にプッシュ通知を送信しないでください。不機嫌なユーザーはすぐにアプリを削除します。

2. プッシュ頻度

私は制御変数法を使用して、頻度を 1 日 1 回、2 日に 1 回、31 日に 1 回の範囲で次のテストを実施しました。

解約率は直線的に減少しています。解約率が最も高くなるのは 1 日に 1 回プッシュした場合で、最も低くなるのは 31 日に 1 回プッシュした場合です。したがって、頻度を制御してください。1 日に 4 ~ 5 件のメッセージを送信した場合、ユーザーがアプリをアンインストールしないのは不思議です。

3. ユーザーのアクセス頻度

制御変数法を使用して次のテストを実施しました。ユーザーの訪問間隔の平均は、1 日、2 日、31 日でした。間隔が短いほど、ユーザーのアクティブ度が高くなります。

登録解除率は直線的に上昇しています。アクティビティの多いユーザーのプッシュ登録解除率は低くなりますが、サイレントユーザーはプッシュのおかげでこのアプリを削除していないことに気づくかもしれません...

4. ユーザーの年齢

ユーザーをいくつかの年齢グループに分けます。

実際の測定によると、20〜25歳のユーザーのプッシュ通知の解除率が最も高く、年齢とともに解除率は低下します。

5. 分割モデル

実際のテストではモデルを分けて、iPhone7のキャンセル率が最も高かったことがわかりました。

登録解除率とクリックスルー率の分析は相互に補完し合うため、それぞれの側面を同時に考慮する必要があります。異なるユーザー グループのプッシュ感度を決定し、異なる感度を持つユーザーに対して段階的な操作を実行し、プッシュを嫌うユーザーに対するプッシュマーケティング活動の妨害を減らし、マーケティング効果を高め、ユーザー エクスペリエンスを強化し、ユーザーにとってより適した一連のプッシュ戦略を確立します。

プッシュの品質を判断するには、コピーの内容だけではありません。プッシュ操作を改善するには、体系的なデータ統計と分析がより重要です。プッシュの評価は主に、リーチ率、クリック率、コンバージョン率、登録解除率に依存します。これらのデータを比較する場合、アンカー ポイントが必要です。 1つ目は、公開するのが不便だということです。2つ目は、各APPの状況が異なるということです。アンカーポイントの具体的な値は、大量のプッシュ後に運用担当者がまとめる必要があります。初期段階では、リーチ率、クリック率、コンバージョン率の最高値とキャンセル率の最低値をアンカーポイントとして使用して、プッシュ能力を継続的に向上させることができます。

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この記事の著者@周健衡は(Qinggua Media)によって編集および出版されています。転載する場合は著者情報と出典を明記してください。

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