写点什么

深挖大数据 腾讯云信鸽首个实现用户预测

  • 2014-07-22
  • 本文字数:1469 字

    阅读完需:约 5 分钟

随着移动应用市场竞争加剧,用户的选择增多,卸载成本也变得越来越低,这导致 APP 用户留存率普遍很低,用户活跃度不高,存在大量僵尸用户的情况。如何精准定位用户,并且通过有效的方式在恰当的时机进行沟通,从而提升用户留存率和活跃度,成为应用开发者的心头之痛。开发者之痛,是大数据处理能力之痛。以开放为核心战略的腾讯,这一次,通过腾讯云移动推送平台信鸽,将其大数据能力开放给所有的应用开发者。

在把精准推送、抵达率等基本功打磨扎实之后,腾讯云移动推送平台信鸽近期推出 Pro 版本,能有效预测潜在流失用户和潜在付费用户,为开发者预留充足时间通过有效的运营活动进行用户唤醒,留住用户,从而达到提升收入的终极目标。据介绍,这是行业内第一个做到利用大数据洞察甚至预测用户行为的移动推送产品。

剑指流水 大数据下的用户行为分析

以手游为例,随着用户数量的快速增长及产品爆发式上市,手游运营面临四大挑战:如何合理安排运营活动,如何精准触达目标用户,如何提升用户活跃与用户付费,如何做到用户流失之前进行预警。在这些问题里面,如何做到在用户流失之前进行预警,非常关键,因为用户一旦流失,就很难再回头。

信鸽 Pro 版提供的解决方案是,通过腾讯云分析对用户的使用时长,频次,付费行为、登录行为、游戏关卡失败、道具使用购买统计等数据进行采集和统计,对数据进行深度挖掘,建立潜在流失用户模型和潜在付费用户模型,并圈定出这款产品的某一部分用户,给他们打上“潜在流失”和“潜在付费”的标签,提供给开发者进行定向精准推送。

把脉运营 大数据助力高效移动推送

据悉,信鸽不久前上线了地理位置(LBS)、活跃度、版本号等精准推送标签以及丰富的自定义标签管理平台,免费提供给开发者使用,使推送的精准性得到进一步的提高。此番信鸽 Pro 版率先推出流失用户模型和潜在付费用户模型,能够帮助准确预测用户潜在行为,先发制人,迅速生成差异化运营规划,破解移动运营痛点,对应用开发者而言,可谓及时雨。

据信鸽负责人介绍,腾讯旗下首款音乐舞蹈手游全民炫舞就率先使用了信鸽 Pro 版。相关负责人表示,“信鸽对流失用户的判断准确率达到 80% 以上,我们及时的从运营侧针对该部分用户策划了一系列活动,有效的挽留了用户。测试期内,我们针对信鸽 Pro 版识别出来的潜在付费用户同样开展了丰富多彩的活动。数据显示,付费用户数量、付费用户比例以及总流水都比以前有了显著提升。可以说,信鸽的流失用户模型和潜在付费用户模型极大的简化了运营,同时强化了产品的生命力。”

开放共赢 大数据成就云端精彩

据介绍,腾讯内部大部分产品都使用信鸽推送,而且用户规模都在亿级别。在经过多款内部产品的打磨,信鸽已经具备了非常强的实力。自今年 2 月份正式开放以来,已经有数以万计的应用活跃在信鸽平台上,截至 5 月初,单款产品单日推送量就已突破亿级大关。

信鸽负责人表示,基于大数据实现精准信息触达,是移动推送产品的核心竞争力。腾讯拥有国内最丰富的海量数据,并且在大数据计算和预测方面处于行业领先地位。“未来,信鸽将不断致力于为开发者提供最领先的用户预测服务,逐步将腾讯的大数据能力全面地开放出去。”

业内评论认为,互联网已经进入高速连接的时代,高速连接将产生大量的数据,大数据处理能力对于企业和开发者都至关重要。要打造一个具有良好大数据处理能力的系统,门槛非常高,企业和开发者没有必要重新去搭建一个新的系统。腾讯云相关负责人则表示,腾讯已经把自己的大数据处理能力对外开放,企业和开发者可以通过信鸽移动推送、腾讯 Open Data 和腾讯云分析这三个产品,快速提升数据处理能力,赢在“云”端。

2014-07-22 03:561630
用户头像

发布了 23 篇内容, 共 15.6 次阅读, 收获喜欢 11 次。

关注

评论

发布
暂无评论
发现更多内容

【Python共建】Python 列表推导式

梦想橡皮擦

6月月更

sap.ui.core.IAsyncContentCreation 这个标记接口在 SAP UI5 框架中的应用

汪子熙

前端开发 前端框架 Fiori SAP UI5 6月月更

JS原型、原型链深入理解

源字节1号

前端开发 后端开发

Fabric.js 缩放画布 🍬

德育处主任

canvas Fabric.js 6月月更

【Spring 学习笔记(三)】Spring Bean 属性注入

倔强的牛角

spring Java EE 6月月更

每日一题 | LeetCode 454 四数相加Ⅱ

武师叔

哈希表 Leet Code 6月月更

leetcode 46. Permutations 全排列(中等)

okokabcd

LeetCode 搜索 数据结构与算法

java可变参数(详解+代码样例)

写代码两年半

面试 javase 可变参数 6月月更

在线HTML转JADE工具

入门小站

工具

vue-cli3项目目录结构介绍

小恺

6月月更

RTP与RTCP协议简述

穿过生命散发芬芳

rtp/rtcp 6月月更

C#入门系列(四) -- 常量和变量

陈言必行

C# 6月月更

实战Redis序列化性能测试(Kryo和字符串)

程序员欣宸

Java redis 序列化 6月月更

ES6集合引用类型Map与WeakMap

大熊G

JavaScript 前端 6月月更

日本动画发展史简述——动画及日本动画起源

头顶胖次

6月月更

Flink 源码:广播流状态源码解析

JasonLee实时计算

flink 源码

【Spring 学习笔记(二)】Spring Bean 配置方式 与Spring Bean实例化

倔强的牛角

6月月更

阻塞队列实现原理

急需上岸的小谢

6月月更

centos系统下php完全离线安装

乌龟哥哥

6月月更

架构实战营 - 模块七 - 作业

michael

#架构实战营 「架构实战营」

Web Service进阶(二)如何用Apache TCPMon来截获SOAP消息

No Silver Bullet

6月月更 Apache TCPMon

给 Print SQL Connector 添加随机取样

JasonLee实时计算

flink 源码 flink 实战

如何利用 Django 进行API 开发

宇宙之一粟

django API 6月月更

Git 如何从特定的提交中创建一个新的分支

HoneyMoose

5款 React 实时消息提示通知(Message/Notification)组件推荐与测评

蒋川

JavaScript 低代码 React 组件 消息提示通知

通过知识图谱看端午节

清林情报分析师

数据分析 数据可视化 端午节 数据分析师 知识图谱

【高并发】高并发环境下如何优化Tomcat性能?看完我懂了!

冰河

并发编程 多线程 高并发 异步编程 6月月更

Vue框架学习笔记 每天学习----五

恒山其若陋兮

6月月更

聊聊 Sharding-Jdbc 使用原理之分库分表下的分页方案

Nick

MySQL 分库分表 中间件 ShardingJDBC 6月月更

React Native 资源更新增量包的优化实践

Shopee技术团队

前端 React Native

IDEA 中使用 Big Data Tools 连接大数据组件

JasonLee实时计算

flink

深挖大数据 腾讯云信鸽首个实现用户预测_大数据_云加社区_InfoQ精选文章