用户触达指的是平台通过消息的方式触达用户，给予用户相应的通知，并引导用户访问相应的页面，以引导用户在站内消费内容。本文中主要讲的是电商平台站外的用户触达，主要包括Push和短信两部分，旨在通过给站外用户发送消息，引导用户访问站内，提升App的Dau，对于电商平台还兼具了促进订单转化的使命。

下面将按照push和短信两个部分对电商平台的站外用户触达分别进行介绍。

一、Push

1.Push分类

Push按照推送形式主要分为三类：运营类、算法类、场景类。

1. 运营类

顾名思义，主要是运营手动选取商品或活动，人工编辑文案、人工圈选人群包，进行推送。推送效果和推送的商品（活动）、文案以及圈选的人群包关系较大。商品和活动的选取通常以站内热销、上新的商品&活动为主，同时要根据商品不同的类型选择适应的人群。

在实际运营中，通常按照品类进行选择，每日各事业部更新需要推送的商品或活动，提报到push推送后台，在由专门负责push推送的运营同学审核后统一发送。提报的文案需要根据商品的不同进行个性化定制，重点要突出商品是什么，主打的利益点。人群包通常依据商品或活动对应的品类偏好人群进行选取。比如要推的商品是冰箱，那么通常会在画像后台圈选对冰箱感兴趣的用户（按照品类兴趣度或者按照用户的行为，例如近期浏览、搜索或加购过冰箱的用户）。当然对于大促的全民活动，一般会选择全量用户推送。

对于未登录用户或行为较少的用户，由于没有相应的品类偏好，所以通常针对这一类用户需要每天采取不同的利益点，不定期进行召回。

对于小电商平台，由于用户数据、商品数据等均较少，算法投入产出比较低，因此使用运营类推送的较多。但是对于大的电商平台，例如京东、淘宝、拼多多由于有大量的用户数据和商品数据，且用户标签、商品标签均比较健全，算法类推送通常占主要的部分。

2. 算法类

算法类具有人工成本低，效果好的特点，因此成为了大平台的主流推送类型，特别像拼多多这类强依赖算法推荐的平台，算法类的push推送起着重要的作用。

算法类通常有两类，一类是商品找人、一类是人找商品。

商品找人：这一类推送是运营类推送的一个衍生类型（算是一半人工一半算法），通常是人工选取要推送的商品或活动，算法帮忙计算推送的人群。相对于人工圈选的人群更加精准，从而push的点击率通常也较高（人工通常是使用单维度去圈选人群，例如近期浏览过某一品类的人，或是最近有加购某品类行为的用户，算法则通过多维度，例如近期浏览、加购、搜索等，每一类行为都赋予了不同的权重，因此选取的用户和商品匹配度更高）。

人找商品：顾名思义，是先找到人，再给对应的人推商品。这一类推送，是纯算法推送，不需要人为过多的参与。这里的人一般选取近期比较活跃的用户（比如近3个月有访问的用户），然后给这些用户推荐匹配的商品。这里的商品通常是按照用户的行为使用推荐算法进行商品的选取，和站内的信息流推荐算法比较类似。针对推送的文案通常是采用固定的文案模板，比如xxx商品又补货啦~，内部员工推荐xxx等；当然在此基础上，可以加上用户的地域和星座等属性，例如，北京的用户都在买，水瓶座的用户推荐xxx。这类推送的效果很大程度取决于算法的精准度和模板的丰富性。

3. 场景类

所谓场景类就是在某一特定的业务场景下，需要触达用户的类型；通常分为功能类和营销类。

功能类是我们比较常见的一种类型，也是用户通常最需要被通知的一种类型。比如在购物时和商家沟通，用户收到商家的消息时的提醒，就是最常见的功能提醒。商品在发货后，会给用户告知商品已发货，提醒用户实时关注订单变化。

另一类偏营销类的，是希望提醒用户有某些权益发生变更，引导用户去站内查看。比如购物车降价提醒、优惠券到到账、即将过期提醒。这一类通常是一种被动的提醒（无需运营参与，这要设置好某种规则）。除此之外，还有一类的push是人为特定的针对某种场景或某些用户设定的push。例如说我们要做用户留存，就需要对不同的用户分群分别做召回处理。当发现用户xx天未访问或xx天未购物时，我们会伴随发放优惠券等权益，同时下发push消息，这种push是一种强营销类的功能性push。之所以把它归到场景类push而非运营类push，主要是考虑到，这类不需要运营类push那么强的灵活性，一次配置push，通常可以使用1-2个月，然后再根据数据反馈进行调整。

注：分别按照用户下单和访问划分人群，括号中的5/10分别代表一个大分群下分别有5/10个小的用户分群，分别按照天再细分。

通过数据发现，场景类push 的点击率普遍是运营和算法类push的2-5倍，场景类push更为用户所接受。而算法类push和运营类push会让用户觉得被骚扰。下表分别对以上介绍的三种类型按照商品、文案、人群和效果分别进行对比展示。

2.日常数据指标观测

对于单条push的好坏评判，主要考察的就是点击率的高低；push整体作为拉升Dau的重要抓手，需要考量对于App的综合贡献；对于电商平台来说，通常通过DAU贡献度和GMV贡献度作为衡量指标。

为了达到这两个指标，我们需要进一步拆解，可以有到达uv、点击uv，uv点击率，再继续拆解就有了到达pv、点击pv、pv点击率。

同时按照push类型，可以拆解为运营类的到达点击uv、算法类的点击uv、场景类的点击uv，同时每一个大类又可以拆成不同的小类型，每一个小类型又可以细化到某一条push的效果；

同时我们可以按照设备类型可以分为ios、安卓（安卓可以继续按照厂商去拆分，例如国内华米ov这四家）。

这里我们从综合指标到不同维度分别进行拆解。通过下表来观测每日的综合数据。

具体的指标解释如下：

• DAU贡献度：指的push对当日App的Dau贡献；Dau贡献度=当日点击uv/dau，dau贡献度不可能无限度的提升，电商平台普遍维持在8-12%。随着dau人数增加，dau贡献度如果能维持在这一水准，那么说明push的效果是比较良好的。
• GMV贡献度：指push对AppGMV的贡献；GMV贡献度=点击push之后带来的GMV/当日总GMV；这里的点击push之后带来的GMV指的是用户点击push后，在截止24点之后带来的GMV均算到push带来的效果。
• 点击uv：当日点击push的人数；
• 到达uv：当日Push送达人数；
• 点击率：点击push/到达push；在到达uv保持稳定的基础上，点击率是衡量push效果好坏的重要指标。

3.Push提升手段

1） 提升到达

Push推送的到达决定了可以触达多少用户，这就需要在每个环节去减少触达用户的损失。下图所列是我们在发送push过程中，可能的各个环节的损耗。那么知道了这些， 就可以指导我们观测各个环节数据送达数的折损比例，指导我们做出相应的措施。比如我们实际送达数到展示数中间折损过多，那么就要采取一定的措施，提升展示数，例如在App内针对未开push推送的用户开push。

同时，现在安卓机型各个厂商都有独立的push下发通道，需要针对主流的手机厂商（例如华米ov），去观测各个厂商的发送和到达数据，如果发现某一通道异常，就需要联系厂商进行优化。

在圈选用户时，也要尽可能的圈选到全量的用户，包含未登录的用户和长期未活跃的用户都要包含在内，同时针对这类用户采取针对性的策略。为了避免没有触达到的用户，可以针对当日未收到push的用户再增加一条兜底推送。

除了各个环节的优化，在日常运营的时候，也要评估好每一类策略的优先级和发送时间。

针对日常要制定发送条数限制，电商类目前普遍每个设备是2-3条。发送时间一般选择在8:00-22:00，以免打扰用户。

下图是按照日均3条，例举的各类推送，仅供参考。

注：场景类推送由于推送的时间不固定，因此没有列入其中。上面所列方案仅仅是举例作为参考，每一个平台应该根据自己的定位选择相应的推送条数和优先级。

2） 提升点击率

提升点击率需要按照每一类push分别进行优化。

算法类：主要是通过文案优化和算法推送的精准度两个方面去优化。

• 文案：

文案模板需要定期去更换，可以按照用户点击率的高低，选出较好的模板，而点击率低的模板则淘汰。同时，可以尝试采用算法通过抓取商品名称、品牌、品类等特征，自动生成不同的文案模板。在模板中可以加上用户的地域、星座、性别等特征，增加用户的群体归属感。例如，针对北京的用户推送，北京人都在买XXX，还不快来~

• 算法精准度：

这里就需要和推荐算法结合，增加商品和用户的标签，不断提升用户和商品的匹配度。同时针对特征比较少的用户，可以尝试加入冷启动算法和从其它维度获取用户的特征。例如采买第三方人群数据、在站外投放时，用户的行为数据可以积累后，给到算法侧进行用户打标。

运营类：

运营类push的关键是文案是否有吸引力，针对电商来说，需要挑选比较优质的活动或商品，同时突出每条push利益点。针对所发送的push，要定期复盘，通过数据来反向指导后续的push文案编写。同时，可以考虑针对同一个商品，录入多条push，采用文案赛马的形式，选出点击率较高的一条文案，推送给全量用户。

场景类：

场景类push是push类点击率最高的一种push。这里需要考虑到不同类型的场景push，保证场景的齐备性。同时，要能够选择恰当的时机给用户进行下发。针对营销类场景push，要定期观测用户的点击率，更换文案和利益点，避免用户视觉疲劳。

以上，我们分别介绍了push的分类，日常数据观测和提升push的手段，可以看出push是一个既需要算法有需要人工维护的系统。需要我们不断的去尝试不同的方法，同时，及时观测数据反馈。由综合维度拆分到细分维度，由日活贡献度拆解到单条push的发送、到达和点击率。逐步分析，总结经验，不断提升。

二、短信

站外触达，除了push外，针对一些已卸载App或关push的用户，只能采用短信的方式进行触达。相对于push，大部分电商平台短信的每日发送量要少的多。主要是短信是需要付出额外的成本，目前了解到短信的成本大约为0.026元一条，也就是发10000条，需要260元，成本还是比较高的。如果发送的短信并不能带来等比例收益，并且让用户觉得是一种骚扰，那么就得不偿失了，所以要谨慎使用。

1.短信的分类

1. 运营类

运营类和上面提到的push中的运营类比较类似，主要是通过运营同学对需要触达的用户在画像平台圈选后，然后再通过触达后台进行发送。通常以活动和特价单品比较常见。在电商大促时，我们会收到特别多的短信。

2. 场景类

通常我们见的比较多的是功能类，和push类似，主要起到通知类的作用，例如发货提醒，到账提醒等。

另外一类短信是偏营销类型，当符合某种运营场景时，会给用户发送之前制定好的短信内容。例如我们针对不同的用户分群，发送对应的短信。如：可以针对近一个月没有访问的用户进行召回，每日例行的任务进行跑用户分群，发送相应的信息。

2.效果评估

对于短信，由于无法直接获得曝光和点击效果，因此，通常我们采用直接和间接两个维度去评判效果。

• 直接：通过短信后缀的链接，观测链接的曝光和点击等数据情况，注意，当链接的来源不止短信一个途径时，需要加参数加以区分。
• 间接：跟踪短信触达的用户群，观测这些用户近期在站内的访问和下单行为是否有明显的提升。

3. 提升手段

这里主要是运营类和场景中的营销类，针对功能类的主要是要在特定的时机下发短信，提升用户体验。例如上面所说针对本地生活电商的一些场景，需要给到用户通知。

针对营销类的短信的提升手段，基本和push比较类似，首先是需要选取精准的用户群体，这就需要通过人为或算法的方式，来判断用户对某商品或某活动的感兴趣度。然后就是要对选择的文案进行优化，突出重要的利益点，控制好短信字数（通常控制在60个字以内，尽量减少费用的支出），也让用户可以在1-2秒钟get利益点，从而引导到站内访问和转化。短信的链接通常做短链接处理，附带的链接页面有直接引导用户打开App的入口。

我们上面也是从短信的分类、数据观测和提升手段三个方面简单介绍了下电商平台下短信触达的一些基本内容，可以看出和push具有较高的相似度，因此我们在平时使用时，应该分清什么时候只用短信，什么时候只用push，什么时候要同时采用。使用时，要考虑成本核算，最后统计两种类型的效果。

三、总结

本文分别讲了push和短信常见分类、数据指标和提升手段；可以看出站外用户触达是提升DAU和GMV最直接的手段。因此，在这里也特别需要我们懂得克制，给最合适的用户推送最合适的内容。避免过多无效内容的打扰，避免为了短期的Dau和GMV损失了用户体验，这就犹如饮鸩止渴，最终会被时代和用户所抛弃。