
當APP應用市場結(jié)合大數(shù)據(jù)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(lián)網(wǎng),移動互聯(lián)來了,我們還沒搞清楚移動互聯(lián)的時候,大數(shù)據(jù)時代又來了?!?/span>
在過去的2015年,大數(shù)據(jù)時代的氣息濃厚,步伐矯健。利用大數(shù)據(jù)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(xiàn)實;結(jié)合大數(shù)據(jù)分析,互聯(lián)網(wǎng)金融企業(yè)捕捉來自大眾點評、豆瓣等社交網(wǎng)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(shù)據(jù)應用還將觸角延伸到教育、醫(yī)療、交通、制造、影視、政府等領(lǐng)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(shù)據(jù)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(shù)據(jù)”戰(zhàn)略之時,答案就已經(jīng)非常明顯。一場由大數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)對App應用市場的影響之前,我們先來看看現(xiàn)在的應用市場現(xiàn)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(chǎn)品經(jīng)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(jù)最新數(shù)據(jù),每分鐘人們從Google Play和Apple iTunes下載的應用數(shù)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(guān)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(nèi)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(lián)網(wǎng)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(xiàn)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(jīng)降到幾乎為零。每天都在持續(xù)生產(chǎn)上傳大量沒有人會去使用的僵尸應用。這些劣質(zhì)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(diào)查數(shù)據(jù)中顯示:“85%的用戶會在1個月內(nèi)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(chǎn)生錯位的現(xiàn)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(chǎn)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(shù)據(jù)+”戰(zhàn)略前景可期
在移動應用分發(fā)和用戶需求產(chǎn)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(shù)據(jù)為核心,提出的“數(shù)據(jù)+”戰(zhàn)略,利用大數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)+”戰(zhàn)略,顧名思義就是基于大數(shù)據(jù)分析技術(shù)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(shù)據(jù)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(lián)網(wǎng)矩陣應用,享有阿里系的海量數(shù)據(jù)資源,涵蓋娛樂、天氣資訊、交易、出行、線上閱讀、音樂等多領(lǐng)域的數(shù)據(jù),對用戶的行為習慣有十分全面的了解,整合這些大數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)與應用分發(fā)結(jié)合早已多次提出,但事實證明,此前所謂的大數(shù)據(jù)應用分發(fā)只是利用大數(shù)據(jù)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(nèi)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(shù)據(jù)+”戰(zhàn)略由“數(shù)據(jù)+時間”、“數(shù)據(jù)+空間”“數(shù)據(jù)+溫度”、“數(shù)據(jù)+海外”等部分組成,新的大數(shù)據(jù)應用分發(fā)模式將改變以往行業(yè)對大數(shù)據(jù)應用分發(fā)的理解。真正挖掘及生產(chǎn)用戶感興趣的內(nèi)容,最終向用戶精準推送真正合適的APP。
以“數(shù)據(jù)+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(jù)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(diào)整推薦內(nèi)容和服務。
再以“數(shù)據(jù)+空間”為例,利用大數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)+”戰(zhàn)略下的大數(shù)據(jù)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(tǒng)推薦算法,甚至加入更多人的力量去挖掘及生產(chǎn)用戶感興趣的內(nèi)容,構(gòu)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(lián)結(jié)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(xiàn)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(shù)據(jù),一方面能基于用戶在阿里系中的數(shù)據(jù)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(xiàn)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(shù)據(jù)+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(gòu)建應用分發(fā)市場新格局。
數(shù)據(jù)分析咨詢請掃描二維碼
若不方便掃碼,搜微信號:CDAshujufenxi
SQL Server 中 CONVERT 函數(shù)的日期轉(zhuǎn)換:從基礎(chǔ)用法到實戰(zhàn)優(yōu)化 在 SQL Server 的數(shù)據(jù)處理中,日期格式轉(zhuǎn)換是高頻需求 —— 無論 ...
2025-09-18MySQL 大表拆分與關(guān)聯(lián)查詢效率:打破 “拆分必慢” 的認知誤區(qū) 在 MySQL 數(shù)據(jù)庫管理中,“大表” 始終是性能優(yōu)化繞不開的話題。 ...
2025-09-18CDA 數(shù)據(jù)分析師:表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù) “獲取 - 加工 - 使用” 全流程的賦能者 表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(如數(shù)據(jù)庫表、Excel 表、CSV 文件)是企業(yè)數(shù)字 ...
2025-09-18DSGE 模型中的 Et:理性預期算子的內(nèi)涵、作用與應用解析 動態(tài)隨機一般均衡(Dynamic Stochastic General Equilibrium, DSGE)模 ...
2025-09-17Python 提取 TIF 中地名的完整指南 一、先明確:TIF 中的地名有哪兩種存在形式? 在開始提取前,需先判斷 TIF 文件的類型 —— ...
2025-09-17CDA 數(shù)據(jù)分析師:解鎖表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)特征價值的專業(yè)核心 表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(以 “行 - 列” 規(guī)范存儲的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),如數(shù)據(jù)庫表、Excel 表、 ...
2025-09-17Excel 導入數(shù)據(jù)含缺失值?詳解 dropna 函數(shù)的功能與實戰(zhàn)應用 在用 Python(如 pandas 庫)處理 Excel 數(shù)據(jù)時,“缺失值” 是高頻 ...
2025-09-16深入解析卡方檢驗與 t 檢驗:差異、適用場景與實踐應用 在數(shù)據(jù)分析與統(tǒng)計學領(lǐng)域,假設檢驗是驗證研究假設、判斷數(shù)據(jù)差異是否 “ ...
2025-09-16CDA 數(shù)據(jù)分析師:掌控表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)全功能周期的專業(yè)操盤手 表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(以 “行 - 列” 存儲的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),如 Excel 表、數(shù)據(jù) ...
2025-09-16MySQL 執(zhí)行計劃中 rows 數(shù)量的準確性解析:原理、影響因素與優(yōu)化 在 MySQL SQL 調(diào)優(yōu)中,EXPLAIN執(zhí)行計劃是核心工具,而其中的row ...
2025-09-15解析 Python 中 Response 對象的 text 與 content:區(qū)別、場景與實踐指南 在 Python 進行 HTTP 網(wǎng)絡請求開發(fā)時(如使用requests ...
2025-09-15CDA 數(shù)據(jù)分析師:激活表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)價值的核心操盤手 表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(如 Excel 表格、數(shù)據(jù)庫表)是企業(yè)最基礎(chǔ)、最核心的數(shù)據(jù)形態(tài) ...
2025-09-15Python HTTP 請求工具對比:urllib.request 與 requests 的核心差異與選擇指南 在 Python 處理 HTTP 請求(如接口調(diào)用、數(shù)據(jù)爬取 ...
2025-09-12解決 pd.read_csv 讀取長浮點數(shù)據(jù)的科學計數(shù)法問題 為幫助 Python 數(shù)據(jù)從業(yè)者解決pd.read_csv讀取長浮點數(shù)據(jù)時的科學計數(shù)法問題 ...
2025-09-12CDA 數(shù)據(jù)分析師:業(yè)務數(shù)據(jù)分析步驟的落地者與價值優(yōu)化者 業(yè)務數(shù)據(jù)分析是企業(yè)解決日常運營問題、提升執(zhí)行效率的核心手段,其價值 ...
2025-09-12用 SQL 驗證業(yè)務邏輯:從規(guī)則拆解到數(shù)據(jù)把關(guān)的實戰(zhàn)指南 在業(yè)務系統(tǒng)落地過程中,“業(yè)務邏輯” 是連接 “需求設計” 與 “用戶體驗 ...
2025-09-11塔吉特百貨孕婦營銷案例:數(shù)據(jù)驅(qū)動下的精準零售革命與啟示 在零售行業(yè) “流量紅利見頂” 的當下,精準營銷成為企業(yè)突圍的核心方 ...
2025-09-11CDA 數(shù)據(jù)分析師與戰(zhàn)略 / 業(yè)務數(shù)據(jù)分析:概念辨析與協(xié)同價值 在數(shù)據(jù)驅(qū)動決策的體系中,“戰(zhàn)略數(shù)據(jù)分析”“業(yè)務數(shù)據(jù)分析” 是企業(yè) ...
2025-09-11Excel 數(shù)據(jù)聚類分析:從操作實踐到業(yè)務價值挖掘 在數(shù)據(jù)分析場景中,聚類分析作為 “無監(jiān)督分組” 的核心工具,能從雜亂數(shù)據(jù)中挖 ...
2025-09-10統(tǒng)計模型的核心目的:從數(shù)據(jù)解讀到?jīng)Q策支撐的價值導向 統(tǒng)計模型作為數(shù)據(jù)分析的核心工具,并非簡單的 “公式堆砌”,而是圍繞特定 ...
2025-09-10