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如何通過數據分析推送產品的最佳時期

數據分析


  隨著推送信息行業的日益壯大,俞來愈多的企業開始瘋狂涌入。然而,由于推送信息行業是建立在互聯網信息技術的基礎之上,因此,在行業初始階段,大量無資質、管理不規范企業瘋狂搶灘占地,造成行業一片魚龍混雜,最終導致推送的信息屢次被消費者拒絕。

  據不完全統計,當前市場除了已有一批如個推、小米、信鴿、百度等老牌平臺之外,還有大大小小將近100多家推送平臺商。而截止今年5月份,累計信息推送平臺數量120家,其中因業務拓展或自身經營不善而倒閉的平臺高達40多家。如此高占比的現象,行業將面臨自我清理和新一輪洗牌。

  如何避免推送信息不被拒?讓消費者成你的忠誠粉絲?小編根據過往經驗總結出以下三種方法,希望給正在從事推送信息平臺的你或想了解這方面的朋友一份參考。

  在這之前,先補充個常識,什么叫推送信息?常規說法也稱為“數據推送方法”。即先借助某服務器或終端平臺軟件采集想要的目標用戶數據,然后根據這些用戶數據分析得出用戶個性習慣、偏好等信息,接著將這些數據信息加以整理、加工,最終通過平臺軟件推送給目標客戶群,以此達到廣而告知的目的。此種形式,多以使用大數據分析
數據分析


  一、最后一次購買時間



  與其從行業、產品等角度去分析推送產品信息的最佳時期,倒不如從消費者自身角度去想,畢竟羊毛出在羊身上。比如,小李會在每周的周三為他家的狗狗買一次狗糧,除了特殊情況之外,基本都會按這個時間點去購買。通過對小李購買時間段評估,我們就能推斷出大概接受信息的時間。此種形式,從精確度、接受度、好感度等方面來講,不失為最具科學的一種方式。   

  二、消費者習慣瀏覽時間



  通過相關數據監測了解到,找準推送打開率最高的時段和用戶瀏覽的行為習慣是息息相關的。試想當你有內容更新或者新的活動通知時,如果你在下午最疲憊的時間段推送,那么相信被忽略的可能性就比較大。因此,選擇一個用戶打開率較高的時段去推送,就顯得尤為重要。例如,新聞資訊應用信息在早間或上班路上的時間段被打開的次數最多,可以選擇在這個時段推送。如果你是選擇在上午10-12點或下午2-5點,相信就沒多少人去打開了,因為這個時段是大家工作最繁忙的時候。以用戶時間數據推送,精確度相對較高。   

  三、產品的銷售高峰期



  在商業運營戰略中,產品也有自己的一套銷售規律。如產品什么時候該推,什么時候不該推,對產品的信息推送有著直接性影響。例如某商家進了一批羽絨服,由于該羽絨服一般適合秋冬季節時穿,因此在這段時間大規模推送信息比較適宜,而春夏需求量小,偶爾打反季節促銷即可。

數據分析


  不可否認,做推送信息平臺的就是要依賴大數據。但是,單一的用戶數據不足以讓我們對推送信息有個精準的把控,我們還要對用戶行為有個更全面、更精確的剖析了解,如包括用戶的興趣偏好、行為習慣、地理位置、購買頻次等一切與之關聯的信息。

  綜合以上幾點,我們可以發現,基本上都屬于前期對用戶行為數據分析的一種預測推斷,但卻未對后期執行如何做有個全面概括。如果我們結合以上系列數據分析方法,那么我們應該怎么做?小編覺得,重在對執行后的數據反饋分析,例如包括對數據的推送到達率、打開率、點擊率、轉化率等。此外,還要關注更長時段的業務指標,例如用戶的活躍度和用戶留存是否有提升、用戶體驗反饋是否有新的改進等效果。只有通過這樣,商家才能更清楚地知道什么樣的推送信息效果最好。
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