率
什么是推送“到达率”？关于推送“到达率”的衡量又需要考虑哪些维度呢？
APP需要有Push推送，这一点已经基本成为业内共识了。而很多的App开发者在使用推送的过程中，可能都有这样或那样的疑惑——
推送三大问：
怎么用推送？
怎么评判推送质量？
如何改善推送效果？
在平时我们和信鸽推送用户接触的过程中，很多用户都喜欢问我们：
能提供一份推送性能指标不？
推送到达率是多少呀？
首先，我们需要解释一下推送是怎样的一个实现过程。
图1：消息推送中间件核心流程
那么，对应的推送消息在以上流程中就有以下几种状态：
图2：消息状态机
因此，就上图的推送流程来说，会有以下的指标：
除了以上绝对值统计的指标，还有应发到达率、实发到达率、连接率、有效触达率、点击触达率等种种比率指标。
宝宝也很晕啊 +_+
不同的第三方推送或者App开发者都可能对于推送到达率指标的定义也不同，那么，我们需要关注哪些指标咧？
技术篇
对于推送平台的技术能力层面，我们需要关注的主要指标有：
实发设备量/应发设备量
到达设备量/实发设备量
实发设备量/应发设备量
这一项展现了推送实际连接的能力（信鸽默认是72小时，即3天内有效，用户可以通过管理台或API接口修改有效时间），在有效时间内可以被连接的用户，才可能收到推送的消息；信鸽的通道共享，目标就是希望保持更多的用户连接。
到达设备量/实发设备量
这一项则是平台和终端推送任务送达的能力。在消息传递的过程中，高效处理推送任务，减少失败的次数，避免消息丢失，提高稳定性与可靠性，也是信鸽坚持的道路；信鸽接口调用的成功率基本在99.9%以上。
虽然我们这里已经简化为两个指标，但实际上我们可以回顾一下图1。
在上图所示的推送流程中，可能造成推送失败的其实有很多的环节。
因此，在排查推送失败的原因时，也往往需要每个节点一一排查，有时候耗时会长一些，感谢小伙伴们对我们的理解与支持~
运营篇
作为推送工具的实际使用人，运营的小伙伴们应该关注哪些指标咧~？是时候掏出这张图啦！
图3.消息推送的用户交互流程
作为对效果负责的运营童鞋们，需要考虑的就是：
用户看到消息之后有木有点击呀→点击/展示
点击之后有木有愉快地玩耍呀→转化/点击
看到消息有木有删掉它们呀→清除/展示
看到消息有木有不爽关闭了通知权限呀→关闭权限/到达
看到消息有木有一怒卸载了App呀→卸载App/到达
大概就是这么些了，信鸽在近期规划的功能升级中，会增加4、5的统计，请小伙伴们期待~！
针对上面的几个关键指标，我们需要考虑几个问题：
文案可不可以优化？
同一条信息，如何在简短的标题、内容中抓住更多人的视线，如何激起用户的点击欲望，需要不断摸索与优化。
推送时间可不可以优化？
用户会有APP习惯的使用时段，合适的时间推送，能够避免对用户的打扰。
推送人群可不可以优化？
数据显示，同一App中精准推送的平均点击率是全量推送的4倍。
2、 评估对用户的骚扰
是否有引起用户反感，造成清除消息、关闭权限、乃至卸载App？
造成反感的原因是：不恰当的文案、不合适的推送时间还是不符合预期的推送内容？
是否能够沉淀出一定的规律？以便未来减轻用户的反感。
3、 优化转化率
落地页是否符合用户预期？能不能让用户在落地页上多停留一会儿。
信息传达是否够简洁？能否让用户快速理解或激起用户的兴趣？
是否真正实现了活动的目的，比如促成成单、完成阅读或者参与活动。
为了要沉淀经验，为了改善推送效果，所以我们要自己定期做一些整理和回顾，通过对比分析，进行归纳总结。
如何标定推送效果
接下来，我们就提出一个运营同学的通用困惑——我怎么知道现在的推送效果要不要改善呢？
其实我们可以知道，大多数运营推广的效果都符合一条饱和曲线。
如果我们处于A点，可能投入一定的精力&方法，可能就能实现较高的回报，但如果我们处于B点，可能投入很多，但实际上收益甚微。因此，我们需要快速标定自身推送效果的方法。
常见的方式有：
1、自我标定
如果我们监控自己的推送数据，然后做一系列的对比，总结其中效果优秀的案例，并复制其成功经验。
我们可以通过不断的尝试，发现自己所处的位置，是在A点还是B点。
这个方法的缺点在于需要较长时间的跟踪，有时候限制到达收益上限的，可能会被质疑是运营人员的个人素质。
2、行业标定
通过行业数据的横向对比，包括推送大盘的平均值、同类型APP的平均值以及同规模APP的平均值等相关指标确定。
如果我们能够时刻把握住推送效果的行业变动，发现自身所处水平，能够帮助我们把握住竞品的变动，协助产品运营进行活动运营规划与运营投入，以有效提升我们的运营效果。
行业标定的方式，优势是在于反应及时、能够把握大局动态，缺点则是行业或者同类竞品的优秀经验，不一定是可复制的。
举个例子：
如果我们发现自身APP点击高峰时段与同类应用的相差较大。
建议
发现了这个现象，那么至少可以说明在另一时间段也有大量潜在的活跃用户。
我们不妨调整我们推送的时段，做一些AB-TEST：
例如1/3用户推送增加一条同类应用高峰时段的推送，1/3的用户在现有的推送时段上调整一条至同类应用的高峰时段，1/3的用户保持原有的推送习惯。
然后验证我们的推送效果是否能够得到改善。
尝试并不断调整优化，是我们在运营探索中的必经之道。
参考文献：
1、如何构建一套高可用的移动消息推送平台？ 作者：李晓清、董泽光
题图来自 Pexels，基于 CC0 协议
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