App Annie：推送通知是否真的有助于應(yīng)用留存？

移動應(yīng)用留存的現(xiàn)狀如何？

推送通知如何對留存造成影響？

個(gè)性化通知會帶來怎樣的影響？

推送通知是否會增加應(yīng)用卸載量？

我們對數(shù)百款應(yīng)用進(jìn)行了分析，不僅讓您了解自己的移動留存是否與行業(yè)基準(zhǔn)處于同等水平，還為您提供可行的策略以提高留存率。

下面快速回顧一下我們的研究成果。我們發(fā)現(xiàn)，平均留存率在第 1 天跌落到 21%，隨后一直減少到第 90 天的 1.89%。我們還發(fā)現(xiàn)，在移動市場策略中實(shí)施推送通知可將留存率最多提高 20%。

但到目前為止，最令人吃驚的發(fā)現(xiàn)是個(gè)性化推送通知發(fā)送時(shí)間對應(yīng)用留存的影響。

您可以采用以下兩種方式，向用戶發(fā)送個(gè)性化的推送通知。

1. 觸發(fā)基于行為的推送通知

觸發(fā)式推送通知可以滿足您的要求——符合條件時(shí)，用戶的屏幕上會顯示通知。例如，假如有人向購物車中添加了商品但忘記結(jié)賬，您可以自動在次日發(fā)送推送通知，提醒其完成購買。

以下數(shù)字顯示觸發(fā)與不觸發(fā)響應(yīng)用戶行為的推送通知的應(yīng)用在留存率方面的差異。在第 90 天的標(biāo)記處，留存率的差異為 0.55%。發(fā)送考慮用戶行為的推送通知的應(yīng)用略占上風(fēng)，但差距并不顯著。

2. 在“最佳時(shí)間”推送通知

Leanplum 開發(fā)出“最佳時(shí)間”(Optimal Time) 機(jī)器學(xué)習(xí)算法，該算法對單個(gè)應(yīng)用使用行為模式進(jìn)行分析，在用戶最有可能打開應(yīng)用的時(shí)間點(diǎn)自動發(fā)送推送通知。例如，假如 Katy 在上班途中使用音樂應(yīng)用（如 Spotify）聽音樂，則該應(yīng)用可在早上向她發(fā)送通知，提醒她查看新歌手。但是，假如 Brian 在晚上放松時(shí)聽音樂，則該應(yīng)用會在晚上自動向他發(fā)送通知。

以下數(shù)字顯示利用與不利用“最佳時(shí)間”推送通知的應(yīng)用在留存率方面的差異。前 30 天的平均留存率差異為 6.97%。到第 90 天，這一數(shù)字稍微有所下降，但仍然穩(wěn)定保持在 6.17%。

我們的研究成果

發(fā)送推送通知會顯著影響留存率。如果能發(fā)送響應(yīng)用戶獨(dú)特行為的推送通知，則可將留存率提高 0.5 個(gè)百分點(diǎn)。這是一項(xiàng)正面的提升，但效果可以更好。若借助工具來了解和預(yù)測用戶的參與模式，移動團(tuán)隊(duì)可以獲得巨大的成功。使用“最佳時(shí)間”等基于機(jī)器學(xué)習(xí)算法的工具，第 30 天的留存率可提高將近 7 倍。

這表示用戶很明顯地會對個(gè)性化誘因作出響應(yīng)。正確的時(shí)機(jī)也是影響應(yīng)用留存的關(guān)鍵。

個(gè)性化推送通知如何對現(xiàn)實(shí)世界的用戶造成影響？

移動游戲發(fā)行商 Pixowl 依靠 Leanplum 在正確的時(shí)間傳播消息——按每位用戶的當(dāng)?shù)貢r(shí)區(qū)將推送通知進(jìn)行排隊(duì)。但這還不夠，因?yàn)槊總€(gè)人的習(xí)慣都不一樣。一些人會在上學(xué)之前玩游戲，另一些會在午餐休息時(shí)玩，還有一些在下班回家途中玩。

因此，Pixowl 對推送通知進(jìn)行了測試，該通知用于宣傳游戲內(nèi)貨幣。一組玩家收到新的個(gè)性化推送通知，另一組玩家則在標(biāo)準(zhǔn)時(shí)間收到推送通知。Pixowl 團(tuán)隊(duì)發(fā)現(xiàn)，玩家對個(gè)性化方法的參與度要高得多。事實(shí)上，采用“最佳時(shí)間”發(fā)送推送通知使總收入提高了 17%。