个推：企业服务平台如何玩转大数据？

□文/B座12楼

个推：企业服务平台如何玩转大数据？

□文/B座12楼

“个推”做的是APP的推送解决方案，实际上，是“B2D”的商业模式，也就是说，个推是对开发者做服务的。

个推作为一个SDK的插件，开发者在做APP的时候购买个推服务，随着APP的安装，个推也不断扩大数据来源，实时获得大数据。目前，个推的SDK安装量已经超过90多亿次，覆盖了11亿-13亿台手机。排除被置换的旧手机，活跃的手机用户大约在7亿台以上，每天获得的数据超过5个T，完全满足各种分析需求。

个推的蜕变之路

最早，个推只做推送方面的技术服务，后来开始做个性化的定制推送。

再后来，由于手机用户开始关注耗电、耗流量问题，而个推在平均每台手机上都能达到10次覆盖，这太累赘了，就把数据通道合并了。

在安卓4.0系统推出后，通过用户设置，系统可以禁用各种后台运行的程序，个推面临被禁用、无法推送的难关。此时，个推的应对之道是把技术“反过来”，原先的“合并通道”变成了“相互看护”，用户只要有一个APP被激活，其他APP的数据就可以被传输。形象地说，当系统禁用开启，APP的数据通道被关闭的时候，再厉害的技术手段单打独斗都突破不了，只有“兄弟多”才能互相协助。到这个阶段，个推的核心竞争力已经从技术，变成了服务。

当个推把技术推送的服务做好之后，又面临着新的需求——技术客户推送给用户的消息过于“泛滥”。每个人都有懒惰的心理，既然推送又不按消息条数收费，那索性就什么消息都向所有人群推，这样，投资人那里也可以交代了、KPI数据也好看了、钱也能赚到了。但这是在自我麻醉。慢慢地，有用户开始卸载APP了，即便没有卸载，用户点击率从原来的10%降到4%、5%，有些差的只有1%到2%。最初40%多的点击率再也没有了。个推的任务是需要帮助客户了解更多用户的画像和兴趣。

这就是大数据分析的领域了。大数据分析需要得到两个结论，第一个是APP什么时候会被激活，第二个是什么时候用户会点击这些推送消息。分析发现，几乎所有的用户对这些推送消息的接受程度，跟用户当前所处的场景非常有关。于是，个推开始实行“基于场景的推送”。

勇于切大数据的蛋糕

“大数据”这个话题已经炙手可热，有很多人都在研究它、探讨它、使用它、突破它。

CEO方毅说：“我们对大数据的理解是，每个公司都拥有沉淀数据，这些数据就像一块扇形的蛋糕，尽管角度可能非常小，但许多公司的蛋糕组合起来，就是完整的数据市场大蛋糕了。个推的优势在哪里呢？我们可以横着把整个蛋糕切下来，我们的数据一旦模型建立之后就非常厉害，可以给所有的用户都画像。购买个推的服务，看到的不再是自己小小的一块扇形蛋糕，而是能看到整个蛋糕的切面，能获得非常棒的用户匹配。”

个推认为，在大数据当中有一种“冷数据”，就是用户性别、年龄等背景数据是基本没有变化的，大数据更应该反映出用户实时在线的状态，如当前处在什么样的环境当中、正在玩什么样的APP、处在什么样的心情当中，这些是“热数据”。

举个例子。个推跟滴滴合作时，尝试在用户走到经常打车的地方时，给他推送一条“你还有几张打车优惠券”，这条信息的转换率就极高。作为对比，向一个不是滴滴用户的人推送十块钱的优惠券，需要用户填手机号码领取，只有27%的转换率。

再举两个例子。用户身处机场，给他推送“回程票是否定了？并附带‘去哪儿网上的主要城市未来三天的飞机票价格’”转换率极高。如果用户身处海外机场，推送告诉他：“不用大包小包拎回去，考拉网上什么都有”，他一看，费用还很便宜呢，就会选择在考拉网。

这些场景是非常重要的。个推的每一步都是基于客户和用户体验的需求不停地去迭代，造福用户，也让自己得到受益。

从分析跨越到预测

个推可以给用户画像，得知用户的基本年龄、兴趣爱好以及消费水平、社交喜好。但要如何推测出用户性别？在大数据中，很容易得知，男性一般喜欢哪些APP、女性喜欢哪些APP，即便有趋于两者之间的，也能从其他的数据得到印证。如手机款式、其他APP的使用习惯、消费偏好、支付习惯等。

除了给人画像，个推甚至还能通过用户给空间画像。如用户经常出没的单元楼，假如要把它从地图上抹掉，个推也还是能准确判断出来，而这些反应空间和社会的数据、细节，也会反馈给开发者，让他们在做精细化运营的过程当中知道更多细节。

举个例子。母婴类的广告主特别关心用户有没有怀孕，个推很容易就能得知消息——怀孕的女性用户，几乎无一例外会使用孕期、母婴相关的APP。那么，怀孕几个月了？根据数据，最开始几个月的时候使用APP是非常频繁的，孕期中期APP的使用频率会随着情况稳定而下降，直到生产前后使用频率又会提高。在整个孕期，通过大数据能较为清楚地判断出用户的需求。有人开玩笑，让个推通过大数据推测用户到底是生男还是生女，只有这个目前还做不到。

个推可以通过一个人手机的充放电时间，推算出用户什么时候开始睡觉，什么时候起床。如果是女用户，通过起床之后到离开家的时间，可以算出这个女孩有没有化妆，准确率很高。

个推与一家互联网金融公司合作，发现“晚间手机扫到很多WIFI信号”的人违约概率要比一些“宅男”高得多，这个结论能给互联网金融公司带来很多意想不到的结果。

银行要给街边的店、餐馆贷款，但是不知道餐馆真实的销售额，因为小餐馆不需要开发票。个推可以计算就餐时间在这家餐馆门口和附近逗留的人数和人群的质量，结合大众点评上的数据，通过各种各样的计算模型，得到这家店的销售额。银行完全可以根据个推的结论发布征信值，这是完全颠覆传统的。（本文根据5月29日在上海召开的“企业服务大会|上海站·中国的企业服务为什么没有独角兽？”活动中，个推CEO方毅的主题演讲整理）■