CSDN如何取消短信推送的广告信息

iolh 2025-06-18 11:24:31

csdn 总是给我推送短信各种邀请函，很烦，按照短信提示回复 ”R“,也不管用，找人工客服帮取消掉，告诉我，可以取消短信推送，但是包括验证码也会收不到。威胁用户不接受短信广告就有可能面临登陆不了账号的的风险是吗？强制用户注销账号是吗？什么垃圾CSDN?

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数据运营作用&意义知错能改，善莫大焉 —错在哪里，数据分析告诉你运筹帷幄，决胜千里 —怎么做好“运筹”，数据分析告诉你以往鉴来，未卜先知 —怎么发现历史的规律以预测未来，数据分析告诉你工作思维对业务的透彻理解是数据分析的前提数据分析是精细化运营，要建立起体系化思维（金字塔思维）自上而下目标—维度拆解—数据分析模型—发现问题—优化策略自下而上异常数据影响因素影响因素与问题数据之间的相关关系原因优化策略数据化运营7大经典思路以目标为导向，学会数据拆分细分到极致追踪思路运营的问题，是追踪出来的，不是一次就看出来的所有的数据都是靠积累和沉淀才能发现问题，单一的数字没有任何意义，只能称为 “数值” 结合/拆分思路追踪数据，多个维度结合分析。从多个维度拆分数据对比思路大的营销事件作为节点单独标记，数据剔除出来单独进行分析节点思路如运营活动等行为标记思路将大动作的优化，大的项目上线及时标注在数据报表中培养数据的敏感度培养数据思维，从每天的各种数据报表开始数据来源数据埋点初级追踪每次用户的行为，统计关键流程的使用程度中级在产品中植入多段代码追踪用户连续行为，建立用户模型来具体化用户在使用产品中的操作行为高级研发团队合作，通过数据埋点还原出用户画像及用户行为常用数据分析工具友盟、Talkingdata 友盟的页面访问分析，对帮助分析用户流失有重要指导意义网站Alexa排名查询、爱站网、中国网站排名、网络媒体排名禅大师、ASO100 各种指数百度指数、搜狗指数、腾讯浏览指数、360指数、某视频网站指数数据库、运营后台等工作内容数据监控检测异常指标，发现用户对您产品的”怒点“ 如：多次获取手机验证码，次数剧增这里需要考虑有一个监控指标新功能数据分析通过留存曲线检验新功能的效果通过留存看新功能用户的接受程度通过用户反馈或调研，了解新功能接受度数据指标标记: 红色整体概况 1、[大盘数据]用户及收入表格+折线图注册用户（今天、昨日、近3天、近7日、近30天、全部）新增用户、付费用户、充值总额 2、同时在线趋势折线图在线人数一向是游戏火热程度的最好衡量需要有同期对比功能，有参照物才能更好的比较 3、付费渗透日付费率变化折线图日付费率通常不稳定，一般情况下看周付费率或月付费率付费率=充值人数/活跃人数*100% ARPU值变化折线图 ARPU值=总收入/活跃人数 ARPU值影响因素活跃人数DAU发生较大变化运营活动影响金字塔大R 是否有大R用户异常波动（大R用户流失或大R用户进入）中、小R 大量中R、小R用户出现或消失 ARPPU值变化折线图 ARPPU值=总收入/付费人数可以用来监控大R用户异常变化情况如果该值异常波动，请进一步看鲸鱼用户数据 4、用户留存新用户留存次日、3日、7日、14日、30日留存次日留存是对玩家“第一游戏体验”的最佳印证与游戏的类型、题材、玩法、美术风格、游戏前期内容吸引度、新手引导有效性有直接的相关性如果导入的新增玩家群体对游戏题材、玩法、美术风格不予认可，留存将会很差，且可优化的空间较小优化新手引导和前期的游戏内容则可以有效帮助提升次日留存 7日、30日留存则与游戏难度、持续的活动运营、游戏内奖励机制有密不可分的关系活跃用户留存一般不分析活跃用户留存，而是通过DAU观察活跃用户流失数据留存是评定游戏综合质量的最佳指标 5、平均使用时长和平均使用次数可以使用柱状图来展现两项宏观行为指标可反映出用户对app的依赖程度如果留存较好，但时长和次数均不高，则可能是因过于强调每日登录奖励，但持续的app内容用户家缺乏吸引力所致用户分析用户规模下载数量新增用户定义：每日注册并登录游戏的用户数量 ——解决问题渠道贡献新用户份额分布，监控重点渠道宏观走势，是否需要进行市场投放判断是否存在渠道作弊行为、渠道包被下架等问题日一次会话用户数即新登用户中只有一次会话，且会话时长低于门阀值 ——解决问题推广渠道是否有刷量作弊行为渠道推广质量是否合格用户导入是否存在障碍点，如网络状况和加载时间等用户获取成本解决问题获取有效新登用户成本如何选择正确的渠道优化投放需要根据渠道来细分不同渠道的获取用户成本了解用户成本活跃用户 DAU（日活跃用户）定义每日登录过游戏的用户解决问题了解游戏的核心用户规模了解游戏产品生命周期变化趋势、渠道活跃用户生命周期了解游戏产品老用户流失和活跃情况注意事项日活跃=新增用户+回流用户+老用户如果日活跃依靠新增为维持，留存肯定有问题健康比例3:7，当然不同产品会有一定差异 WAU（周活跃用户）定义截止当日，最近一周含当日的7天内，登录过游戏的用户，一般按照自然周计算解决问题游戏的周期用户规模游戏产品的周期性/每周变化趋势衡量注意事项利于在不同活跃用户规模的维度上发现和掌握游戏用户规模的变动数据去重 MAU（月活跃用户）定义截止到当天，最近30天（含30天）登录过游戏的用户解决问题游戏总体用户规模并评估用户规模稳定性推广效果评估了解产品的粘性注意事项 MAU层级的用户规模更加具有稳定性、相对变化很小某个时期或版本更新对其可能也产生较大影响数据去重一定程度上可以观察游戏的生命周期 DAU/MAU（日活跃用户和月活跃用户的比例值）一般极低值为0.2 保证产品能够达临界规模的病毒式传播和用户粘度忠实用户连续3周登录的用户目前分析价值不大用户活跃启动次数（时、日、周、月）每日启动1次计算为1次启动需要有一个间隔时间，30秒内多次启动只能计算为1次解决问题衡量用户粘度，数值越大越好识别优质渠道，渠道是否存在刷量什么渠道/用户启动次数多日均使用时长定义活跃用户每日平均在线时长解决问题游戏的参与度怎么样产品质量把控指标，游戏粘度如何渠道质量如何与单次使用时长结合分析留存和流失问题用户活跃度 DAU/MAU，理论上不低于0.2，0.2*30=6天解决问题游戏的人气是增长、衰退还是稳定？看趋势一个月中，用户的活跃天数是多少用户的游戏参与度如何用户活跃率活跃率=活跃用户/总用户了解你的用户的整体活跃度，但随着时间周期的加长，用户活跃率总是在逐渐下降的用户层次（轻度、中、重）轻度用户：每周登录1~2次的用户中度用户：每周登录3~5次的用户重度用户：每周登录6~7次的用户解决问题了解用户忠实度，能否走得动”口碑传播“ 在线统计实时在线曲线（每5分钟统计一次当时的用户同时在线人数）上周同期对比平均同时在线人数、最高同时在线人数和时间每小时注册用户数用户在什么节点来的多，需要重点监控该时间段app运行用户画像概述是什么，有什么用，怎么做构建用户画像的核心工作即是给用户贴“标签”，而标签是通过对用户信息分析而来的高度精炼的特征标识作用精准营销分析产品潜在用户，针对特定群体利用短信、邮件等方式进行营销用户统计如购买某类书籍人数 TOP10 数据挖掘定义把散乱数据转换成有价值信息的过程效果评估完善产品运营，提升服务质量其实这也就相当于市场调研、用户调研，定位服务群体，提高服务个性化服务对服务或产品进行私人定制，精准到某一类甚至每一位客户提供个性化服务基本构成用户静态属性基本指标年龄、性别、地域、学历、角色、收入、婚姻状态、职业每个指标均需要从多个角度来分析，以区域为例各区域充值总金额、充值人数、充值次数、付费率、arpu值分布交叉分析以区域和性别为例不同性别+不同地域环境下，付费率数据…… 渠道分布品牌、机型、操作系统、分辨率、联网、版本、设备均价、运营商单设备注册账号数分析可以分析小号分布情况用户动态属性动态属性指具有可变性基本指标用户的兴趣爱好、兴趣标签在互联网上的活动行为特征用户行为分析环节深入分析用户消费属性消费属性指用户的消费意向、消费意识、消费心理、消费嗜好等，对用户的消费有个全面的数据记录，对用户的消费能力、消费意向、消费等级进行很好的管理用户心理属性心理属性指用户在环境、社会或者交际、感情过程中的心理反应，或者心理活动目前，用户心理相对会有难度，不用过多考虑怎么做数据收集数据太多可以采用抽样的方法数据建模根据所获取到的数据建立模型，注入数据调整模型参数数据分析及预测数据可视化、输出报表、趋势预测留存分析留存（次~7日、14日、30日）解决问题用户对游戏的适应性用户对于游戏的粘性评估渠道用户的质量、投放渠道效果评估新增用户什么时候流失在加剧？注意事项次日留存一定程度上代表了用户对游戏的满意度主要反映了游戏初期新手对游戏引导和玩法的适应性关注用户流失率的同时，需要关注用户流失节点实际运用常见的7日连续登录礼包第七天送大卡就是为了次日和7日留存的漂亮次留很低，可能原因新手阶段不友好、开场不吸引人、游戏上手难度大程序bug太多，闪退，卡死，无法登陆等功能引导太繁琐次留不低，但是第3-4天大量流失，可能引起的原因游戏内容重复，单调、游戏挫败感太强；新手无对应保护等如果只是某个渠道存在这个问题，可能存在渠道作弊 [略]僵尸用户（回归、留存）流失用户（日周月、自然流失、回归流失）周流失用户上周登录过游戏，本周未登录过游戏的用户占上周周活跃用户比例解决问题活跃用户的生命周期是多少哪个渠道的流失率比较高版本更新对于用户的流失影响是多大什么时期用户的流失率比较高当游戏进入稳定期尤其值得关注该指标 (活跃用户的生命周期是多少, 哪个渠道的流失率比较高, 版本更新对于用户的流失影响是多大, 什么时期用户的流失率比较高) 稳定期一般来讲收入和活跃都相对比较稳定，是产品稳定的风向标付费用户流失监控用户运营需要高度重视的数据找到付费用户流失模型（多少天未登录有多少概率流失）流失原因分析指标流失用户行为分析流失前等级分布是否存在卡点流失用户生命周期流失用户付费金额、流失用户付费次数、人数流失原因分析——流失用户时间节点流失前运营手段运营活动、服务器问题、版本更新（bug、新版本用户不接受） app生态用户成长体系是否健康用户调研用户留存分析流程第一步：分组按照不同的（时间/渠道/行为等）维度进行用户分组时间分组通常用于看整体数据，看整体留存是否出现异常情况渠道分组对比不同渠道留存数据通过不同渠道数据对比，找到异常渠道数据或排出渠道因素行为分组按照功能点使用/未使用分组第二步：对比根据用户行为进行分组例子看贴功能内浏览了3篇贴子的新用户和仅浏览1篇贴子的新用户进行分析来自A渠道的新用户进行（有使用看贴/未使用看贴）行为分组比较渠道对比是不是某些渠道的量出现问题用户行为功能使用及参与度页面访问路径衍生指标人均浏览页面数和时长、启动次数、收藏、点赞、关注、评论等最好形成漏斗模型，规划合理访问路径关键路径上面各个页面的浏览量页面转化&用户进入后一步步的转化情况是否可以简化流程，减少用户操作步骤 (最好形成漏斗模型，规划合理访问路径) 用户习惯分析平均使用时长单次使用时长、日使用时长、周使用时长可以进一步做渠道细分平均启动次数日、周、月启动次数启动天数周、月游戏天数使用间隔平均多长时间启动/使用一次app 用户对app的依赖程度各个时间段启动app人数分布用户行为短期点击行为、搜索行为、收藏行为等级分析各个等级平均耗时用户成长速度需要严格控制高端用户成长速度各个等级用户流失各个等级次日、3日、7日、14日、30日未登录用户数分布到底在哪个等级阶段用户流失严重？各个等级用户分布数量各个等级游戏次数各个等级充值数据累计充值总金额、充值人数、充值次数哪个阶段是付费高峰期？各个等级首次充值各个等级首次充值人数、充值次数、各个等级首次充值金额选择哪个等级段容易拉动首次充值行为？ [辅助]各个等级消耗游戏币数据新用户等级分析首日等级所选期间的新增玩家，在其新增当日中最终玩到的等级分布情况首周等级所选期间的新增玩家，在其新增7日后玩到的等级分布情况 14日等级所选期间的新增玩家，在其新增14日后玩到的等级分布情况近7日等级变化堆叠图显示每日各个等级人数变化情况分析新用户成长 (首日等级, 首周等级, 14日等级) 关卡/任务系统新手引导转化率任务参与人数及完成情况支付转化率漏斗模型的合理使用用户传播分享、互动、邀请等付费分析整体数据付费总额时间段内付费用户消费总额收入下降，原因？付费率下降？付费用户流失比活跃用户流失严重流失的是大R用户还是中小R用户？流失了多少个付费用户停止付费但未流失大R还是中小R停止付费？哪些消费点的消费在下降或停止？ arpu下降？付费人数增加了？付费人数无变化、付费金额下降了哪些消费点的消费在下降？付费点已经饱和？付费用户时间段内进行过付费行为的用户数其次还有一个付费次数、不去重新增付费用户（日、周、月）活跃付费用户数定义统计时间段内，成功付费的用户数，一般以月为单位统计活跃付费用户数=月活跃用户数*月付费率解决问题了解产品的付费用户规模付费用户整体的稳定性了解付费用户构成鲸鱼用户、海豚用户、小鱼用户各自数量和比例注意事项数据是去重的 ARPU 名词定义平均每活跃用户收入统计时间段内，总收入/活跃用户数，一般情况下以月为单位衡量每个用户带来的平均收益解决问题评估不同渠道用户的质量游戏收益贡献、人均收入用于产品初期不同规模下的收入预估 (评估不同渠道用户的质量, 游戏收益贡献、人均收入) 注意事项 arpu值很高 ——大R付费能力很强，需要重点关注大R用户付费率高，arpu值低 ——小R用户较多，要多关注小R用户 ARPPU 名词定义平均每付费用户收入统计时间段内，付费用户平均所创造的收入，一般以月为单位统计，因为月的数据相对比较稳定解决问题了解游戏付费用户平均的付费情况付费用户整体的付费趋势加强对鲸鱼用户的分析和监控注意事项容易受到鲸鱼和小鱼用户的影响付费率（一般看月付费率）名词定义时间段内，付费用户数/活跃用户数首充大礼包就是为了拉付费率月付费率名词定义统计时间段类，付费用户/活跃用户比例，一般以月为单位计算解决问题游戏产品的付费引导是否合理、付费转化是否达到预期用户付费倾向和意愿需要结合首次付费功能、道具、等级整体分析注意事项付费率的高低并不代表付费用户的增加和减少游戏类型不同，付费率有较大的差异生命周期定义一个用户从首次进入游戏到最后一次参与游戏之间的时间间隔一般计算平均值 14日LTV（新用户后续付费能力指标）名词定义用户在生命周期内所创造的收入 14日LTV 14日LTV=今日注册新用户在后续14天内付费额/注册的新用户数这里计算的是一个平均值解决问题用户在游戏中会待多久用户对于游戏的贡献价值是多少付费用户流失数量本周付费用户下周未登录人数付费习惯付费周期首次付费周期用户注册到第一次充值的平均时间间隔付费周期上一次付费和下一次付费的时间间隔付费渠道采用那种支付方式充值？支付宝、微信、公众号等付费面额主要为首次充值面额首次大额度要纳入高端用户维系中去用户问题、多少天未登录都要及时监控和跟进维系不同时间段首次付费用户数量付费总金额充值后首次消费行为分析充值之后第一件事情是购买什么东西？研究触发用户充值行为的原因，便于优化首充，提升付费率需要把各个消费点理解透彻新增付费用户首次付费用户等级分布首次付费时间间隔首次充值面额结合首次付费用户的游戏天数、累计游戏时长综合分析 (首次付费用户等级分布, 首次付费时间间隔, 首次充值面额) 不同性别/年龄阶段付费分析首次付费分析首次付费等级首次付费周期首次付费消费结构首次付费选择订单面额分布首次付费各个时间节点用户数量及付费总金额看首次付费正在哪个时间段分布比较多一周为单位，哪些时间点是付费高峰期？首次付费用户及后续付费行为首次付费行为产生原因充值之后第一件事情是购买什么东西？发现其中的规律，运营中可以更好利用首次付费首次付费地域分布首次付费渠道分布付费场景一定程度上可以理解为付费点，在哪些地方会产生付费消费场景消费人数和消费次数鲸鱼用户每日top100付费用户及累计付费金额数据账号、id、电话、充值总额、消耗总额、最后登录时间、当前等级加强对金字塔用户的运营管理营销效果新增用户每小时新增用户衡量推广效果的最基础指标新增用户/活跃用户的比例也是衡量产品健康度的标准之一比例过高，需要关注留存新增用户渠道分布活跃用户渠道分布启动次数单次平均使用时长留存率检验产品用户吸引力的重要指标若版本稳定的情况下，留存出现明显波动，很可能是渠道的问题渠道充值数据其他用户行为是否正常、机型、设备分布其他分析货币产出和消耗数据各等级货币消耗消耗总量消耗人数消耗次数不同道具消耗数据用户调研用户来源用户来自哪里用户属性用户是谁用户在做什么用户行为流失原因用户建议数据分析模型/方法论 [思维模型]AARRR分析模型获取（Acquisition）用户如何发现（并来到）你的产品？激活（Activation）用户的第一次使用体验如何？留存（Retention）用户是否还会回到产品（重复使用）？收入（Retention）产品怎样（通过用户）赚钱？传播（Retention）用户是否愿意告诉其他用户？依据该模型，分出更细分的维度，罗列出影响每一个维度的变量理解到这里即可，该模型更多的是一个思维模型，也可以叫方法论 (获取（Acquisition）, 激活（Activation）, 留存（Retention）, 收入（Retention）, 传播（Retention）, 依据该模型，分出更细分的维度，罗列出影响每一个维度的变量) [思维模型]5W2H 何因（Why）、何事（What）、何人（Who）、何时（When）、何地（Where）、如何就（How）、何价（How much）提供一种问题/业务分析思路活动运营常用方法论，尤其是编写活动执行案的时候如何更加全面的思考问题 [思维模型]PEST分析法用于对宏观环境的分析，包括政治（political）、经济（economic）、社会（social）和技术（technological）四方面适合做大环境、行业分析，一般情况下用途较少 [思维模型]4P营销理论分析公司的整体营运情况，包括产品（product）、价格（price）、渠道（place）、促销（promotion）四大要素以用于公司整体运营情况分析 [思维模型]用户行为理论主要用于用户行为研究用户行为理论步骤认知网站访问主要指标有：PV、UV、人均访问页面量、访问来源熟悉网站浏览主要指标有：页面停留时长、跳出率、页面偏好网站搜索主要指标有：搜索访问次数等试用用户注册用户注册量、注册转化率使用用户登录登录用户数、DAU等用户订购订单量、订购频数、内容、转化率忠诚用户粘性回访者比例、访问深度用户流失流失数和流失率 [思维模型]鱼骨图发现问题“根本原因”的分析方法多维度分析细分问题趋势分析/折线图数据监控 [思维模型]极简数据分析方法论 3个步骤确定目标、列出公式、确认元素/字段 3个模型 [提升元素量级]漏斗模型适用范围：需要多个步骤达成的元素通过提升转化率，提升单个元素量级 [精细化]多维坐标精细化运营通过多维坐标将用户分组，对不同组用户采取对应的运营措施用户运营也有个经典坐标，叫RFM坐标 [监测数据]分组表格适用范围：随时间变化的用户属性元素留存率分组表格用户行为分析模型行为事件分析用户留存分析魔法数字法留存与关键用户行为关系组合图 GrowingIO留存曲线漏斗模型 AIDMA理论是漏斗模型的理论基础漏斗模型用途漏斗模型适用于应用中某些关键路径的转化率的分析以确定整个流程的设计是否合理，各步骤的优劣，是否存在优化的空间等了解用户使用你应用的真正目的，为他们提供合理的访问路径或操作流程解决方案思想扩大漏斗口径提升转化率反向漏斗模型倒推用法——根据目标倒推所需资源配置趋势、对比、分组趋势从时间轴的维度，看某个流程或某个步骤前后优化效果及监控比较比较类似产品或服务使用流程转化，发现应用中存在的问题细分细分来源或不同的客户类型在转化率上的表现发现一些高质量的来源或客户，通常用于分析网站的广告或推广的效果及ROI 用户行为路径分析用户路径的分析结果通常以桑基图形式展现见友盟——功能使用——页面访问路径主要用途分析关键路径上的页面跳转以及转化率，找到流失用户的页面分析到达关键页面的页面来源，分析关键路径到达的页面 RFM模型/分析法（客户关系管理模型-用户分类方法） R：表示客户最近一次购买的时间时间差用户类型（活跃用户、休眠用户、流失用户）理论上，最近一次消费时间越近的用户应该是比较好的用户刻画用户的关注程度 F：表示客户在最近一段时间内购买的次数/频数购买次数count 用户忠诚度 M：表示客户在最近一段时间内购买的平均金额请注意是平均值刻画用户的购买力用户精细化运营常用模型 (R：表示客户最近一次购买的时间, F：表示客户在最近一段时间内购买的次数/频数, M：表示客户在最近一段时间内购买的平均金额) 用户细查单个用户某行为或过程分析——进而上升到用户群体如有没有多次获取验证码的情况热力图 A/B测试（对比测试）定义通过对app的两个不同版本进行比较，来确定一个性能更好的方案核心思想提供多种方案，最终根据数据效果选择最优方案注意事项目标用户群一定是随机分配的运用不同创意/不同类型banner数据效果测试在了解和分析各个渠道质量的时候，也可以运用A/B测试方法论流失预警模型分类模型逻辑树分析法把问题的所有子问题分层罗列可用于业务问题专题分析预测模型、分类模型神经网络朴素贝叶斯支持向量机 K-临近邻算法随机森林预测模型逻辑回归聚合算法 K-Means 关联算法 Apriori算法可用于游戏道具组合销售策略异常检测辅助算法等主成分分析特征选择法降纬算法数据分析报告 http://www.woshipm.com/operate/588326.html 运营日报 Excel 运营周报一页简报——对关键指标汇总+总结，往往是领导要看的数据多页子页——对关键指标的详细解读和说明、可视化 Excel 运营月报 PPT 数据分析报告 http://www.woshipm.com/data-analysis/677567.html 市场分析市场需求市场现状找到突破口、找到目标用户在哪里明确目标用户群体年龄收入性别爱好目标用户体量期待抢占多少用户比例产品定位基于目标用户需求制定计划市场分析报告竞品分析了解竞品的目标群体和推广策略了解竞品运营需求，需要进行整理了解竞品周边项目和战略布局 5w2h、swot分析产品分析产品市场定位产品体验报告左右资源运营资源、技术资源、渠道资源 swot分析数据运营精髓通过数据指导运营决策利用数据驱动业务增长进一步深入新增用户新增设备、新增用户活跃用户新用户、老用户；各自数量及占比变化付费用户新付费用户、老付费用户；增长衰减变化收入折线图

首先介绍下广告系统，本文所述的广告系统指类似CSDN、InfoQ这类型依托站点庞大的用户群，根据用户的喜好等类型表情作广告定点推送。主要包括页面类、通道类两种类型的广告。页面类：主要表现为依托csdn站点所进行的各类型信息推送，比如网站首页顶部、底部的活动推广链接、爆灯广告、siderbar、弹窗等形式的广告；通道类：主要表现形式，如手机收到的活动短信、邮箱收到的活动推广邮件及链接、APP收到的各种消息通知、私信消息等统称为通道类广告。作为技术人员，我们可能更加关系底层技术层面的内容。

转自https://blog.csdn.net/qq_34531925/article/details/80250317 今天给大家分享一下，修真院官网pm task9的知识点——什么是消息推送？一.背景介绍 1.推送基础移动互联网蓬勃发展的今天，大部分手机 APP 都提供了消息推送功能，如新闻客户端的热点新闻推荐，IM 工具的聊天消息提醒，电商产品促销信息，企业应用的通知和审批流程等...

01、短信介绍在项目介绍的时候，已经定义了austin项目的核心功能：发送消息我认为，短信是在一整个消息推送平台里最重要的一个消息类型了（毕竟关联了很多重要的业务场景），想想我们日常使用APP时的场景：验证码：登录注册、支付等等重要场景通知类：用户订单信息、重要信息通知用户、重要信息通知商家等等场景营销类：运营在特定时间内发送营销短信，影响业务的KPI指标完成（不过这个相对就没那么重要） ... （试想下，如果系统挂了10分钟，会怎么样）发送短信在消息推送平台里比较容易实现的一

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