一、核心需求分析
1. 业务场景驱动
- 订单状态通知:订单确认、发货、配送异常、签收提醒。
- 促销活动推送:限时折扣、满减活动、新品上市。
- 库存预警:用户常购商品补货提醒、缺货预警。
- 个性化推荐:基于用户历史购买数据的菜品/食材推荐。
- 服务通知:配送员联系信息、自提点变更、客服响应。
2. 用户痛点覆盖
- 避免过度推送导致用户卸载(需控制频率和内容相关性)。
- 确保关键信息(如配送延迟)及时触达。
- 支持多端同步(App、小程序、短信备份)。
二、技术架构设计
1. 推送通道选择
- iOS端:
- 使用APNs(Apple Push Notification Service),需处理证书配置和Token管理。
- 支持静默推送(后台更新数据)和交互式通知(按钮操作)。
- Android端:
- 优先使用FCM(Firebase Cloud Messaging),兼容国内厂商通道(华为、小米、OPPO等)。
- 需集成厂商SDK并处理多通道策略(如华为推送需单独接入HMS Core)。
- 跨平台方案:
- 使用UniPush(DCloud)或个推等第三方服务,统一管理多通道。
- 自建长连接(如WebSocket)作为补充,但需权衡功耗和稳定性。
2. 后端服务设计
- 推送管理平台:
- 支持标签/用户分群(如按地区、购买频次、菜品偏好分组)。
- 提供可视化编辑界面(标题、内容、跳转链接、图片等)。
- 任务队列管理(定时推送、A/B测试)。
- 数据中台集成:
- 结合用户画像系统,动态生成推送内容(如“您常买的西红柿降价了”)。
- 实时计算引擎处理事件触发推送(如订单状态变更)。
- API接口:
- 提供RESTful接口供业务系统调用(如订单系统触发配送提醒)。
- 支持事务性消息(确保推送与业务状态一致)。
3. 客户端实现
- iOS:
- 在`AppDelegate`中注册APNs,处理`didReceiveRemoteNotification`。
- 使用`UNUserNotificationCenter`管理通知权限和交互。
- Android:
- 在`AndroidManifest.xml`中配置FCM和厂商通道权限。
- 通过`FirebaseMessagingService`接收消息,处理点击事件跳转。
- 通用优化:
- 离线消息缓存(网络恢复后重试)。
- 本地通知兜底(如重要提醒同时触发本地闹钟)。
- 深链接支持(点击通知直接跳转至商品详情页)。
三、关键功能实现
1. 智能推送策略
- 频率控制:
- 基于用户行为动态调整(如活跃用户可接受更高频率)。
- 设置全局阈值(如每日不超过3条促销推送)。
- 时机优化:
- 分析用户活跃时段(如晚8点后推送促销)。
- 结合LBS推送(如用户接近自提点时提醒取货)。
- A/B测试:
- 对比不同文案/配图的点击率,优化推送效果。
2. 消息内容个性化
- 动态模板:
- 使用变量替换(如`{{username}},您关注的{{product}}有货了`)。
- 支持多语言和地域化内容。
- 富媒体推送:
- 图片、GIF、视频缩略图(需注意包体大小)。
- 按钮式通知(如“立即抢购”“查看详情”)。
3. 用户偏好管理
- 订阅中心:
- 允许用户选择接收的推送类型(如仅订单通知,关闭促销)。
- 提供“免打扰”时段设置。
- 退订反馈:
- 记录用户退订原因(如“内容不相关”“频率过高”)。
- 用于优化推送策略。
四、性能与安全优化
1. 推送延迟优化
- 使用CDN加速(如FCM的边缘节点)。
- 批量合并消息(如同一用户的多个订单状态合并推送)。
2. 安全机制
- 敏感信息脱敏(如订单号部分隐藏)。
- 推送内容签名验证(防止伪造)。
3. 监控与告警
- 实时监控推送成功率、点击率、卸载率。
- 异常告警(如某通道成功率骤降)。
五、测试与上线
1. 兼容性测试
- 覆盖主流机型和系统版本(如iOS 12+、Android 8+)。
- 测试厂商通道的特殊逻辑(如华为推送需单独测试)。
2. 灰度发布
- 先向10%用户推送,观察点击率和投诉率。
- 逐步扩大范围,确保稳定性。
3. 应急方案
- 备用通道(如短信作为兜底)。
- 快速回滚机制(如推送内容错误时立即停止)。
六、案例参考
- 美团买菜:通过LBS推送附近自提点优惠,结合用户历史购买数据推荐商品。
- 叮咚买菜:使用富媒体通知展示菜品图片,提升促销活动点击率。
- 盒马鲜生:在订单配送环节推送“骑手已接单”“还剩2公里”等实时信息。
总结
美菜生鲜系统的移动端推送需以用户体验为核心,通过精准分群、智能时机、富媒体内容提升转化率,同时通过权限管理、频率控制避免骚扰用户。技术实现上需兼顾多通道兼容性、离线缓存、深链接跳转,确保关键信息可靠触达。最终通过数据驱动优化(如A/B测试、点击率分析)持续迭代推送策略。