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1、数据分析推送产品的合适时期什么叫推送信息？常规说法也称为“数据推送方法”。即先借助某服务器或终端平台软件采集想要的目标用户数据，然后根据这些用户数据分析得出用户个性习惯、偏好等信息，接着将这些数据信息加以整理、加工，最终通过平台软件推送给目标客户群，以此达到广而告知的目的。此种形式，多以使用大数据分析。一、最后一次购买时间与其从行业、产品等角度去分析推送产品信息的合适时期，倒不如从消费者自身角度去想，毕竟羊毛出在羊身上。比如，小李会在每周的周三为他家的狗狗买一次狗粮，除了特殊情况之外，基本都会按这个时间点去购买。通过对小李购买时间段评估，我们就能推断出大概接受信息的时间。此种形式，从精确度、接
2、受度、好感度等方面来讲，不失为最具科学的一种方式。二、消费者习惯浏览时间通过相关数据监测了解到，找准推送打开率最高的时段和用户浏览的行为习惯是息息相关的。试想当你有内容更新或者新的活动通知时，如果你在下午最疲惫的时间段推送，那么相信被忽略的可能性就比较大。因此，选择一个用户打开率较高的时段去推送，就显得尤为重要。例如，新闻资讯应用信息在早间或上班路上的时间段被打开的次数最多，可以选择在这个时段推送。如果你是选择在上午10T2点或下午2-5点，相信就没多少人去打开了，因为这个时段是大家工作最繁忙的时候。以用户时间数据推送，精确度相对较高。三、产品的销售高峰期在商业运营战略中，产品也有自己的一套销
3、售规律。如产品什么时候该推，什么时候不该推，对产品的信息推送有着直接性影响。例如某商家进了一批羽绒服，由于该羽绒服一般适合秋冬季节时穿，因此在这段时间大规模推送信息比较适宜，而春夏需求量小，偶尔打反季节促销即可。不可否认，做推送信息平台的就是要依赖大数据。但是，单一的用户数据不足以让我们对推送信息有个精准的把控，我们还要对用户行为有个更全面、更精确的剖析了解，如包括用户的兴趣偏好、行为习惯、地理位置、购买频次等一切与之关联的信息。综合以上几点，我们可以发现，基本上都属于前期对用户行为数据分析的一种预测推断，但却未对后期执行如何做有个全面概括。如果我们结合以上系列数据分析方法，那么我们应该怎么做？小编觉得，重在对执行后的数据反馈分析，例如包括对数据的推送到达率、打开率、点击率、转化率等。此外，还要关注更长时段的业务指标，例如用户的活跃度和用户留存是否有提升、用户体验反馈是否有新的改进等效果。只有通过这样，商家才能更清楚地知道什么样的推送信息效果最好。
