导语：无论如何，用户会留意的永远只是与他们有关，并且会让他们提起兴趣的信息，而推送的目的，就是找到这些匹配的用户，给他们匹配的内容。
谈到推送，大家一定不会觉得陌生，甚至还会让一些朋友感觉到很厌烦。在现在这个时代，每隔几分钟，就会收到一条来自各种APP的PUSH——当然，我们的应对方法一般也是无视或直接禁止推送。
而失败的推送，甚至会引发大范围的骚动与争议，例如最近发生的腾讯视频推送事件。
推送的存在，是因为运营人员认为有些“重要信息”应该被用户知晓，但其他传统的方式又不方便数据监控，所以，推送就成为了最方便的用户触达渠道。但是，推送明明就是为了激活用户或用户召回，为什么反而会形成这种令人抵触的“用户拒收”情况呢？
但想一想，为什么用户会把你的app通知禁用，但却把微信或其他app的通知调成最优先级呢？
先举个例子，下面是一个关于抽奖活动的典型推送通知：
单就这则推送通知来说，我们需要回答两个问题：
文案真的足够精准吗？是否会让人有“标题党”的感觉？
多少用户能够在这个时间看到，并感到有兴趣，从而点开这条推送？
会不会让用户产生“被骚扰”的感觉？
问题不难回答，相信大家都已经有自己的答案了。
可以看出，虽然有些推送的消息内容非常诱人，也配上了足够劲爆的标题，但依然得不到很好的效果——这也是现在很多推送的根本问题。所以，推送的难点就在于：如何在合适的时间，将合适的文案（内容）推给合适的人。
解决这个难点，我们需要将整个推送行为形成体系，从头开始优化。
策略一：将整体拆分为多个环节
回到标题提出的问题“如何建立体系化消息推送？”，我们首先得将整个推送行为拆分，然后从拆分后的每个环节入手，提升推送效果。
简单来说，推送可以拆分为以下几个环节：
推送前：文案及推送内容、推送人群、推送时间
推送中：推送、推送监控
推送后：数据反馈、总结
在推送前，文案方面需要注意的有：推送内容是否有有歧义，文案是否吸引人，是否有封面图，图片是否太小无法识别，文案是否能与当下热点结合等等。
而推送人群是否能够通过用户标签来筛选到合适的用户群？推送时间是否有前期的数据监测，能够选择一个合适的推送时间？
在推送中，推送的平台与步骤是否合理？是否有存在推送失败或出错，甚至乱码的情况？
在推送后，触达用户、点击用户、转化用户的数据如何？用户跳出的数据又如何？收到推送后的卸载数量是否有突然的上升？
将推送行为拆分为一个个的步骤后，确定每个步骤是否有差错，确认其中的一些可提升项并实施，这是推送体系化的基础。
策略二：提升用户与内容匹配度
在基础打牢之后，我们要做的是推送用户会点击的内容。而请记住一点：用户只会点击自己感兴趣，特别是与自己相关的内容。
根据Localytics的调查结果显示，58%的用户表示推送通知骚扰了他们的生活，让人十分恼火，而且让他们觉得神经紧张。而另一方面，49%的用户承认基于偏好的推送信息对他们十分有用，能够让他们更频繁地使用这个APP。
所以，如果你完全自顾自推送全体用户，得到的结果很可能就和上面例子中的调查结果一致——让58%的用户不愉快。因此，我们首先需要对推送用户进行最基本的筛选，让不同的用户收到不同的推送内容或文案。
对带有不同标签的用户，进行筛选，从而可以达到找到精确用户群体的作用。以电影购票APP为例，筛选条件可以如下所示：
手机系统
应用版本
用户地域
用户性别、年龄
最近一次购票时间
最常观看电影类型（判断用户喜好）
最常购票数量（判断用户购票习惯，如是否单身）
活跃行为（包含打开app频次、时间、互动行为等）
最常购票及观影时间（判断用户空闲时间）
那么，如果接下来你需要对一部科幻电影进行促销推送，你完全可以利用筛选用户标签来精确找到可能对部电影感兴趣的用户群体，对他们进行推送。
在特定情况下，甚至可以进行一次AB测试，即选择少量用户进行多条不同文案的推送测试，选择数据更为优秀的推送，PUSH给更多用户。
策略三：规定推送基本要求
推送，是强行把信息送到信任你的用户眼中，这是一种非常强势的行为， 因此，我们需要在使用过程中对推送行为进行一些基本的规定，也就是划定红线。
提升信息类推送占比，避免折扣类推送高频出现。五花八门的特价活动真的很令人反感——除非你运营的是折扣类app；
对推送消息的内容进行优先级划分，同时降低推送频率，仅对目标用户推送优先级最高的消息；
建立严谨的内容审核制度，每条推送必须在经过测试后才可以对外推送；
避免在一个时间段内对同类型的活动或内容进行多次推送。
总结：
总之，无论是什么推送，用户只会对直击痛点的消息感兴趣并且做出相应行为。一切的策略都是为了把正确的内容，在正确的时间推送给正确的人群，而每一个步骤，都需要进行反复验证以及数据支持。了解清楚了这个内在逻辑，才能让你的产品运营之路更上一层楼。
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