當APP應用市場結合大數據時，將是一場風暴

正如馬云所說，“很多人還沒搞清楚什么是PC互聯網，移動互聯來了，我們還沒搞清楚移動互聯的時候，大數據時代又來了?！?/span>

在過去的2015年，大數據時代的氣息濃厚，步伐矯健。利用大數據的分析和預測，電商們正在為用戶進行深度畫像開展精準營銷，讓15分鐘送貨上門成為現實;結合大數據分析，互聯網金融企業(yè)捕捉來自大眾點評、豆瓣等社交網絡有效信息，多維度分析借款客戶信用情況，提高自身風控能力。除此之外，大數據應用還將觸角延伸到教育、醫(yī)療、交通、制造、影視、政府等領域。盡管發(fā)力點不同，但是影響都可以用“顛覆”來形容。

如此有爆發(fā)力的大數據應用，2016年將去撼動何方呢?實際上，自阿里提出PP助手“移動生態(tài)+大數據”戰(zhàn)略之時，答案就已經非常明顯。一場由大數據引發(fā)的APP應用市場巨變正在強勢來襲。

應用商城使用生命周期縮短

在聊大數據對App應用市場的影響之前，我們先來看看現在的應用市場現狀。

在“大眾創(chuàng)業(yè)、萬眾創(chuàng)新”時代強音的號召下，APP創(chuàng)業(yè)項目遍地開花。在人人都是產品經理、人人都可以是開發(fā)者的口號下，應用市場空前繁榮。

可這樣的繁榮景象可能只是“看上去很美”，真實的情況是，僵尸應用遍地都是。根據最新數據，每分鐘人們從Google Play和Apple iTunes下載的應用數量將近有5.1萬個，而多達110萬的僵尸應用卻在角落里無人發(fā)覺，基本沒什么下載量。相關報告顯示，僅在App Store中，來自中國的僵尸應用占比就高達81.3%;而安卓平臺開放性更強，同時擁有更多開發(fā)者，加上國內的安卓應用市場審核標準尺度不一，“僵尸應用”的占比預計將更高。

在應用大潮的席卷沖擊下，移動互聯網用戶正變得越來越成熟，用戶不再像剛開始那樣什么應用都愿意嘗試下載， 有報道稱早期App獲得一個客戶的價格是2元，其后是20元，現在是200元至500元。App的獲客成本水漲船高。

更糟糕的是，在眾多APP自助生成平臺的推動下，移動應用開發(fā)門檻已經降到幾乎為零。每天都在持續(xù)生產上傳大量沒有人會去使用的僵尸應用。這些劣質應用消耗了本就有限的市場資源，但最直接導致許多優(yōu)秀的“小而美”應用因為難以汲取成長的養(yǎng)分，最終難逃被行業(yè)洗牌的命運。想要脫穎而出，就要燒錢進行推廣，可大部分的開發(fā)者根本不具備這個資金實力。

App推廣費用越來越高的同時，用戶的需求也在進一步細分化。2015年一份艾媒咨詢的調查數據中顯示：“85%的用戶會在1個月內將其下載的應用程序從手機中刪除，而到了5個月后，這些應用程序的留存率僅有5%?！币簿褪钦f，部分用戶每5個月就會淘汰一批手機中安裝的應用。和用戶迭代更新旺盛的需求不匹配的是，許多小而美的應用因為沒有人使用，沒有推薦位，沒有推廣費用而淪為僵尸應用。

移動應用分發(fā)和用戶需求產生錯位的現象越來越常見。廠商花費大量的推廣費用把用戶引導引流到自身應用商城上，卻沒有給用戶推送真正適合的應用，用戶因此產生體驗落差。應用商店的使用生命周期在需求端和供應端都開始縮短。

破局：“數據+”戰(zhàn)略前景可期

在移動應用分發(fā)和用戶需求產生錯位的背景下，應用商店求變創(chuàng)新成為首要任務。要同時滿足用戶的需求，就必須有創(chuàng)新性的分發(fā)模式推出。

近日，PP助手召開“2016年戰(zhàn)略發(fā)布會”，以阿里海量大數據為核心，提出的“數據+”戰(zhàn)略，利用大數據做精準分發(fā)，這種模式可能成為應用商店困境的突破口。

“數據+”戰(zhàn)略，顧名思義就是基于大數據分析技術的運用，將開發(fā)者和用戶需求進行精準匹配。

一方面，PP助手全面接入阿里大數據庫，積極融合UC瀏覽器、高德地圖、神馬搜索、九游、PP助手、移動閱讀平臺阿里文學等阿里移動互聯網矩陣應用，享有阿里系的海量數據資源，涵蓋娛樂、天氣資訊、交易、出行、線上閱讀、音樂等多領域的數據，對用戶的行為習慣有十分全面的了解，整合這些大數據之后甚至可以描繪出用戶一天的日常，如：幾點鐘要上淘寶了，什么時候在線上閱讀了…

另一方面，從行業(yè)上看，大數據與應用分發(fā)結合早已多次提出，但事實證明，此前所謂的大數據應用分發(fā)只是利用大數據對用戶行為習慣進行簡單、表層的分析，對用戶一次感興趣的東西將進行長期推送，隨著應用商店使用生命周期變長，推送的內容不再是用戶所需的，自然這樣的應用商店很快會被刪除在列表之外。

而本次發(fā)布會PP助手發(fā)布的“數據+”戰(zhàn)略由“數據+時間”、“數據+空間”“數據+溫度”、“數據+海外”等部分組成，新的大數據應用分發(fā)模式將改變以往行業(yè)對大數據應用分發(fā)的理解。真正挖掘及生產用戶感興趣的內容，最終向用戶精準推送真正合適的APP。

以“數據+時間”為例，PP助手會通過多個場景和維度監(jiān)測用戶需求、興趣點的變遷，例如有用戶安裝一個裝修類應用之后，以往的算法是認定他對這類感興趣，就會長期進行推薦，而PP助手會根據用戶從裝修到買車再到生小孩這樣的人生階段變化，適時調整推薦內容和服務。

再以“數據+空間”為例，利用大數據對用戶進行標簽，但即使標簽完全一致的兩位用戶，身處的空間環(huán)境不一樣，對應用的需求也不一致。同為90后的兩個用戶，A君喜歡徒步旅行，他收到的推送可能是窮游，而B君正出去備孕階段，收到的推送將是大姨媽。

“數據+”戰(zhàn)略下的大數據應用分發(fā)模式能從多維度對用戶場景分析去優(yōu)化傳統推薦算法，甚至加入更多人的力量去挖掘及生產用戶感興趣的內容，構建不一樣的用戶需求模型。綜合各維度考慮用戶需求，給用戶帶來前所未有的貼心體驗。

應用商城說到底，是聯結用戶和開發(fā)者的平臺。一方面為用戶提供應用推薦和下載，一方面對開發(fā)者提供展示平臺和推廣服務，只是現有的模式逐漸落后，不能滿足用戶需求和開發(fā)者推廣需求。而PP助手背靠阿里整合優(yōu)勢資源，利用大數據，一方面能基于用戶在阿里系中的數據做精準的用戶畫像，為用戶提供他需要的app，一方面通過對開發(fā)者整個開發(fā)推廣周期中的扶持和推廣幫助，讓其找到更對精準用戶，搶占市場。這個過程實現了對用戶需求和開發(fā)者服務之間的高效對接，有效解決目前用戶需求和開發(fā)者服務之間的錯位問題，是雙贏。在數據+的模式下，PP助手有望成為目前應用商店市場困境的破局者，在目前應用商城發(fā)展受阻的困境下殺出重圍，構建應用分發(fā)市場新格局。