Продающие лендинги от отдела
дизайна LPgenerator

Используем технологии:
4U, AIDA, ХПВ, психология влияния Р. Чалдини, управление взглядом
  • 4U
  • AIDA
  • ХПВ
  • психологии влияния Р. Чалдини
  • управления взглядом
  • нейромаркетинг
Готовность от 7 дней

Как разработать эффективную систему push-уведомлений?

Релевантные своевременные уведомления могут существенно повысить ваш коэффициент удержания. Нет, такие сообщения определенно не спасают плохой продукт, и зачастую, напоминая пользователям о его недостатках, они лишь усугубляют ситуацию. Но если сервис уже является вовлекающим, в большинстве случаев уведомления побуждают людей возвращаться к нему гораздо регулярнее.

Как push-уведомления способствуют удержанию пользователей

Как push-уведомления способствуют удержанию пользователей

Мнение о том, что подобные оповещения воспринимаются людьми как надоедливый спам, характерно для многих команд, занимающихся разработкой мобильных продуктов. На самом же деле во многопользовательской экосистеме актуальные уведомления могут создать эффект «снежного кома» в плане вовлечения. Лучше всего это наблюдается в социальных сетях, где взаимодействия между пользователями (лайки, комментарии и т. д.) генерируют оповещения, а те в свою очередь влекут за собой новые взаимодействия.

Удачный цикл социальных уведомлений: уведомление — новое вовлечение — новые события — событие как причина для уведомления

Удачный цикл социальных уведомлений: уведомление — новое вовлечение — новые события — событие как причина для уведомления

Как проверить «рискованные» идеи с минимальным ущербом

Если вы все же беспокоитесь о возможных негативных эффектах использования уведомлений, позаботьтесь о том, чтобы все эти потенциальные последствия учитывались в вашей аналитике. Data-driven подход, продуманная схема тестирования и разумное использование контрольных групп — этого вполне достаточно, чтобы вы могли проверить все идеи и обеспечить своей команде полную свободу с точки зрения экспериментов.

Формула «безопасного» тестирования новых стратегий обмена сообщениями и типов уведомлений довольно проста:

  1. Проводите тесты с небольшой (но значимой) выборкой пользователей, в идеале новых.
  2. Сравнивайте результаты с показателями контрольной группы.
  3. Определите, какого эффекта удалось достичь.
  4. Проверьте, оправдались ли ваши опасения (обратите внимание на такие вещи, как отмена подписки или отток, и сравните цифры с результатами контрольной группы).
  5. Скорректируйте ваш курс соответствующим образом.

Учитывая тот факт, что в среднем приложения теряют 77% своих ежедневных активных пользователей в первые 3 дня после их регистрации, и тестируя смелые идеи на этом сегменте аудитории, вы практически ничем не рискуете: эти люди все равно уйдут, если вы не поймете, как их можно удержать, и не дадите им еще один шанс на успешное взаимодействие с вашим продуктом.  

в среднем приложения теряют 77% своих ежедневных активных пользователей в первые 3 дня после их регистрации, и тестируя смелые идеи на этом сегменте аудитории, вы практически ничем не рискуете: эти люди все равно уйдут, если вы не поймете, как их можно удержать, и не дадите им еще один шанс на успешное взаимодействие с вашим продуктом

Если вы получите положительные результаты, подумайте над тем, чтобы привлечь к тестированию всех пользователей, или сравните показатели более старых когорт (то есть существующих, вовлеченных пользователей) с контрольной группой при минимальном размере выборки. Если эффект окажется не таким значительным, вы все еще можете применить изменения для новых пользователей, чтобы улучшить вовлечение на ранних этапах.

Смягчаем влияние негативных эффектов

Тестируя и измеряя такие негативные сигналы, как отказы от услуг, удаления софта и снижение вовлеченности, вы поймете, какая доля пользователей поворачивается спиной к уведомлениям или к самому продукту. Ваша главная задача состоит в том, чтобы смягчить эти отрицательные последствия среди клиентов, которым не нравятся ваши уведомления, не навредив общему влиянию системы оповещений. Большинство компаний игнорируют эту проблему, но все же те, кто уделяют ей внимание, получают возможности для дополнительного роста.

Прежде всего, уведомления должны разрабатываться с мыслью о пользователях. Вместо банальных сообщений, рассчитанных на всю клиентскую базу, старайтесь использовать своевременные, релевантные или даже персонализированные оповещения.

Позвольте пользователям все контролировать

В своей недавней статье для Wired эксперт в сфере технологий персонализации, Дэвид Пирс (David Pearce), рассуждал по поводу отключения всех push-уведомлений. Он утверждает, что сегодня компании должны возвращать пользователям контроль над их вниманием и бороться против интеграции «рекламных сообщений» в жизни этих людей.

Конечно же, грамотно продуманные уведомления с высокой релевантностью сложно назвать отвлекающей рекламой, но все же Дэвид прав касательно того, что пользователи ценят чувство контроля над своей цифровой активностью.

Боязливый подход к использованию уведомлений может направить ваши усилия не в то русло и вылиться в такие ошибки, как установка лимита получаемых сообщений. Подобные методики являются очень грубыми и не позволяют вам раскрыть весь потенциал этого инструмента вовлечения клиентов.

Предпочитаемые внутренние уведомления

Предоставляя пользователям возможность настраивать предпочитаемые уведомления, вы фокусируетесь на двух целях. Во-первых, это позволяет людям отказаться от некоторых категорий сообщений, не отключая все оповещения на системном уровне. Во-вторых, отказы внутри приложения проще отслеживать с помощью аналитики, поэтому вы получаете ценную «петлю обратной связи». Так, если пользователи начинают внезапно отключать конкретный тип уведомлений, эта информация указывает на то, что что-то не так, и дает разработчикам возможность все исправить.

Приложение Pinterest дает пользователям обширный контроль над типами получаемых ими уведомлений с целым списком предпочтений в меню настроек.

Приложение Pinterest

С появлением Android 8.0 (Oreo) аналогичный функционал был внедрен и на уровне операционной системы за счет фичи под названием Notifications Channels, которая должна решать проблему более настраиваемого UI. В iOS уведомления все также контролируются обыкновенным выключателем ВКЛ/ВЫКЛ, поэтому вам по-прежнему стоит разрабатывать внутреннюю систему управления предпочтениями для всех сообщений, отправляемых вашим приложением.

Android 8.0 представляет «Notifications Channels» — функцию, которая позволяет настраивать предпочтения для конкретных категорий уведомлений

Android 8.0 представляет «Notifications Channels» — функцию, которая позволяет настраивать предпочтения для конкретных категорий уведомлений

Прозрачная подписка

Еще один способ передать контроль над уведомлениями в руки клиентов заключается в предоставлении функционала, который бы позволял им запрашивать оповещения, касающиеся конкретных потоков комментариев, элементов новостной ленты, контента или пользователей. Таким образом, фанат любого исполнителя (например) может получать уведомления каждый раз, когда его кумир выкладывает в сервисе новый трек.

Прозрачная подписка

Скрытая подписка

Проблема прозрачной подписки на уведомления заключается в том, что чаще всего она остается чем-то вроде продвинутой опции, ведь показать наличие таких возможностей управления всем пользователям очень сложно. Более продуманные системы оповещения подписывают людей на те или иные сообщения скрытно, отталкиваясь от истории их поведения — в таком случае пользователям не нужно нажимать никаких кнопок, но в то же время они понимают, что запросто могут отписаться.

Такие автоматические подписки можно активировать периодически, например, после того, как человек прослушает/посмотрит контент определенного артиста или прочитает посты конкретного автора столько раз, чтобы система была уверена, что эти материалы действительно ему интересны.

Концепция более разумной системы уведомлений

Предпочтения и подписки позволяют пользователям лучше контролировать ситуацию, но разве было не круто, если бы они вообще не ощущали потребности в настройке своих уведомлений? Представьте, что вы создаете систему, которая способна корректировать набор оповещений каждого пользователя на основе его вкусов и взаимодействий с уведомлениями.

Продуманная система уведомлений приспосабливается к взаимодействию пользователей с предыдущими сообщениями и истории их поведения, чтобы оценивать релевантность оповещения еще до его отправки

Продуманная система уведомлений приспосабливается к взаимодействию пользователей с предыдущими сообщениями и истории их поведения, чтобы оценивать релевантность оповещения еще до его отправки

Приведенная выше система получает исходные данные на основе событий, происходящих в рамках платформы. В качестве примера рассматривается контент-платформа: это может быть сервис для прослушивания музыки, такой как SoundCloud, видео-стриминговый сервис вроде Netflix или HBO или портал для блогеров вроде Tumblr или Medium. Такой системой уведомлений можно снабдить любую платформу, на которой производится/размещается и потребляется много контента.

Система имеет такие основные свойства:

  • У каждого типа уведомлений есть лимит частотности: к примеру, 1 сообщение в 24 часа.
  • Если вы работаете с несколькими каналами (например, email и push-уведомления), лимиты частотности подбираются для каждого из них.
  • Предел частотности рассчитывается и корректируется на уровне каждого пользователя для поддержания его показателя вовлеченности (engagement score)
  • Превышение лимитов допускается при исключительных обстоятельствах. Исключения определяются механизмом приоритезации (prioritization engine), который оценивает релевантность каждого сообщения для конкретного пользователя; если релевантность достаточно высока, ежедневный максимум можно немного превысить.

Адаптируемая система = более дешевое и быстрое внедрение

Одно из преимущество описанной выше системы заключается в ее адаптируемости. Она обрабатывает события в режиме реального времени, доставляет уведомления практически мгновенно и не нуждается в значительных затратах на вычисление и хранение подходящих для буферизации/кэширования событий и уведомлений. Это значит, что такую систему можно построить и внедрить намного быстрее.

Агрегация похожих сообщений требует более дорогостоящего подхода

Тогда как реализация рассмотренной ранее схемы обходится относительно дешево, более продвинутые системы будут кэшировать события по мере их поступления и формировать очереди уведомлений на уровне каждого пользователя. Такие системы смогут делать выбор между конкурирующими оповещениями и агрегировать похожие уведомления.

Показатель вовлеченности пользователя: включаем самобалансируемые персонализированные уведомления

Представьте себе приложение, которое может повышать или понижать частотность уведомлений, основываясь на вашем личном взаимодействии с ними. Игнорируйте ваши оповещения, и оно будет отправлять вам меньше сообщений. Просматривайте множество из них, и оно начнет присылать больше сообщений о вещах, в которых вы заинтересованы.

Используя технологию машинного обучения или более простой алгоритмический метод суммирования и вычитания точек на основе взаимодействий с предыдущими уведомлениями, система динамически корректирует объем сообщений, рассылаемых каждому пользователю (то есть настраивает их индивидуальный лимит частотности).

Показатель вовлеченности пользователя стоит поддерживать, даже если в меню приложения можно настраивать предпочтения по уведомлениям. Вот почему:

  1. Показатель вовлеченности выставляется автоматически и базируется на логических умозаключениях, а не на явных действиях человека: пользователям не нужно находить эту функцию и вносить изменения вручную.
  2. Даже с детальными настройками предпочтений вы можете только включать или отключать определенные категории уведомлений. С показателем вовлеченности вероятность отключения снижается, поскольку система будет автоматически уменьшать частотность.
  3. Хотя в идеальном мире система с показателем вовлеченности работает так хорошо, что потребность в заметных настройках предпочтений полностью исчезает, некоторые пользователи все равно захотят чувствовать контроль над всем набором предпочтений.

Механизм приоритезации уведомлений

Механизм приоритезации — это технология, которая определяет степень важности сообщения по отношению к пользователю и влияет на решение о его отправке. В продвинутых системах этот механизм совмещается с возможностями машинного обучения. Основная задача здесь сводится к отсеиванию потенциально плохих и поиску перспективных уведомлений до момента их отправки.

Хотя все это звучит довольно сложно, на самом деле такая приоритезация может выполняться на основе простых эвристик (основные правила большого пальца/логики). Механизм приносит вам пользу до тех пор, пока средний коэффициент открытия доставляемых уведомлений повышается.

Делайте бизнес на основе данных! 

По материалам: mobilegrowthstack.com

21-11-2017

Продающие лендинги от отдела
дизайна LPgenerator

Используем технологии:
4U, AIDA, ХПВ, психология влияния Р. Чалдини, управление взглядом
  • 4U
  • AIDA
  • ХПВ
  • психологии влияния Р. Чалдини
  • управления взглядом
  • нейромаркетинг
Готовность от 7 дней
blog comments powered by Disqus
copyright © 2011–2017 by LPgenerator LLC. Все права защищены
Запрещено любое копирование материалов ресурса без письменного согласия владельца — ООО "ЛПгенератор".