都说，不符合用户习惯的推送都是耍流氓。如何掌握最佳的push时间?如何了解用户最感兴趣的push内容?如何评估推送效果?让我们慢慢道来!
对于APP运营者们来说，PUSH(消息推送)这个词一定不陌生。通过对用户移动设备进行主动的消息推送，第一时间吸引用户的注意力，并促使用户借此点开APP去往对应的页面。
想想，这可真是个促活留存的好举措。
再细细想想，真的就这样简单又有效么?
都说，不符合用户习惯的推送都是耍流氓。
如何掌握最佳的push时间?
如何了解用户最感兴趣的push内容?
如何评估推送效果?
让我们慢慢道来!
我们先看看 PUSH的优势和劣势吧!
优点
这是app运营最为便捷的促活营销方式，不仅可大范围精准触达所有已安装app的用户，而且成本低廉，几乎无需额外的费用。更可通过消息推送提高app整体活跃度，增加用户粘性。
缺点
如若出现推送时间不合适、内容贫乏、推送频次过于频繁等情况，就会很轻易地使得用户产生厌恶、抵触的情绪，轻则降低用户的好感度，从而降低用户打开app的频率，重则一键卸载跟你来个一刀了断。
PUSH的最佳时间
一个合理的、正确的、更容易让用户接受的推送时间，能够更大限度地促使用户愿意点击每一条推送信息，将这条PUSH的作用发挥到最大值。
按照普遍的移动用户使用习惯来看，大部分用户普遍使用APP的高峰时段基本集中在通勤路上、午休、睡前这几个时间段，而大部分的APP推送也都集中在这几个时间段内。但是，不同类型的APP相对应着不同的用户群体，从而能够直接导致用户的使用习惯也不尽相同，更有双休日、节假日的推送时间这一类特殊场景的存在，就不能依据这几个通常的高峰时段来做定论了。
那么具体该怎么看呢?
我们先来设定一个场景：
假设有一家购物类APP，在近期想要针对北上广地区客户推送期间包邮的相关促销信息。
有了场景之后，你就需要一张启动时间的报表。
打开百度移动统计实时分析报表，选择折线图，在X轴勾选“时段”，在Y轴勾选“启动次数”，同时添加趋势线维度分别为“北京”、“上海”、“广东”，点击“开始分析”生成趋势图。
综合图表来看，我们能发现，目标群体的启动高峰值分别在9点、14点、21点这3个时间段，而根据用户的消费习惯，我们更倾向于在晚上的21点左右设置相应内容的推送。
PUSH的最佳内容
从场景来看，光包邮这一优惠信息，肯定是不足以调起所有用户的兴趣的，那么再通过哪种内容来吸引用户的眼球，促使他们点开这条推送消息呢?
方法有很多种，可以通过统计订单量最高的一类物品，选取近期有优惠活动的某一商品对用户进行推送;如果想玩得更高端、更精准一些，那么我们可以通过用户浏览、点击行为获取到针对特定商品感兴趣的用户，并再对这部分用户做用户画像分析，通过画像结果，分析用户更为偏好的内容、风格，做定向、定制化的推送。
当然，不同类型的app在推送内容上的考量角度也不尽相同，这点也需要我们结合实际的场景去定制不同的内容方案，在本篇中就不再多做阐述了。
PUSH的效果评估
有需要明确的一点是，我们PUSH的最终目标是什么。如果仅仅为了促单、增加浏览量的推送，我们大可通过具体订单数量，推送内容的Pv等数据对此进行评估，但光这一个数据就足够了么?
想要更全面地对这一推送做出准确的评估，我们就应该逐步递进，从查看这一条推送触达了多少用户，到真正通过这一条推送信息有多少用户打开了APP，再到最终的下单购买，更具系统的分析整一个PUSH所达到的效果。
首先，我们可以先从第一层的促活看起，即有多少用户通过这条推送进而启动了APP。
通过百度移动统计的“启动来源”分析功能，即可一目了然地获取这一部分的数据。
通过启动来源概况报表，可以直观地了解“直接打开”、“APP调起”、“PUSH唤醒”这3种类型的启动情况。点击“PUSH唤醒”，进入相应报表，还可选择按时查看各时段的对应启动次数、启动用户数、次均使用时长、跳出率等指标，帮助分析通过这一推送对于app促活的直接效果。
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第二步，就是分析对应来源的用户是否产生了有效的转化。
对于购物类的场景，我们可以通过设置购买路径转化来看对应的转化情况，对比推送前后的数据结果，了解对应的推送是否已经达到了其最终的目标，以此作为最终整个推送计划的评定标准。
以上都是借助于百度统计APP统计的各项实用功能开展的。除了以上介绍的这些主要步骤之外，我们也能借助于百度统计进行更多的在细节上的分析处理，助力于各类场景的运营工作。